基于bp神经网络直线电机推力波动抑制研究

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1、第49卷第5期电力电子技术Vo1．49．No．52015年5月PowerElectronicsMay2015基于BP神经网络的直线电机推力波动抑制研究曾岳南，彭瑞，汤键，陈康平(广东工业大学，自动化学院，广东广州510006)摘要：永磁同步直线电机(PMSLM)的齿槽效应和端部效应所产生的定位力是引起推力波动的主要原因．而推力波动是影响其速度平稳性的重要因素之一，抑制由定位力引起的推力波动是伺服控制器设计中必须考虑的问题。此处建立了定位力数学模型，提出了一种基于BP神经网络的推力波动抑制策略。仿真和实验结果均表明该抑制策略的正确性及有效性。关键词：永磁同步直线电机；神经网络；推力波

2、动中图分类号：TM3文献标识码：A文章编号：1000—100X(2015)05—0028—03StrategytoRestrainForceRippleofLinearMotorBasedonBPNeuralNetworkZENGYue-nan，PENGRui，TANGJian，CHENKang-ping(Gu~gdongUniversityofTechnology，Guangzhou510006，China)Abstract：Thedetentforcearisingfromthecoggingandendefectofpermanentmagnetsynchronousline

3、armotor(PMSLM)isthemainreasoncausingtheforceripple，andtheforcetippleisoneoftheimpo~antfactorsaffectingthevelocitysmoothness．Restrainingtheforceripplecausedbydetentforceisaquestionmustbeconsideredinthedesigningofservocontroller．Themathematicalmodelofdetentforceisestablishedandaforceripplerestra

4、iningstrat—egybasedonBPneuralnetworkispresented．Simulationandexperimentalresultsshowthecorrectnessandvalidityoftherestrainingstrategy．Keywords：permanentmagnetsynchronouslinearmotor；neuralnetwork；forcerippleFoundationProject：SupposedbyGuangdongProvinceCNCGenerationMachineryProductInnovationDemo

5、nstrationProject(No．2012B011300029)1引言2定位力建模与推力波动抑制策略PMSLM具有高速度、高精度、大推力及直接驱2．1定位力建模动等优点．然而其固有的推力波动影响其速度平PMSLM的定位力趋向于将动子停在某个位稳性，故抑制推力波动已成为PMSLM高精度伺服置，是造成推力波动的主要原因【61。定位力主要是系统必须解决的问题。从控制角度出发，国内外学由端部效应与齿槽效应引起的动子与永磁体定子者提出了许多抑制推力波动的控制策略【卜。之间气隙磁场分布不均、不对称所产生的，是基于观测器抑制推力波动的方法。由于干扰PMSLM固有特性，为位置的周期函数。观测

6、器中低通滤波器与对象模型有关，阶次较高，为建立PMSLM的定位力数学模型．根据文献不仅增加了系统的零极点，影响系统稳定性，同时【7]可知当电机初级左、右运动时有：还使得调试工作复杂。针对这一问题，基于BP神FL=()+G-A，=Fo()+G蛎(1)经网络，采用自适应变步长和添加惯性项的改进式中：R，FR为测力计所测量出的力；Fo()为定位力；G为型学习算法．提出基于BP神经网络的推力波动重物重力，，R为电机初级左、右运动时所受到的摩擦力，其大小相等：为电机位置。抑制策略。该方法可避免网络陷入局部最优，收敛根据式(1)，电机的定位力可表示为：速度快，因此对系统稳定性影响小，调试工作简

7、单。()=(+)／2-a(2)采用FGC一50B数字测力仪对凡，靠进行测基金项目：广东省数控一代机械产品创新应用示范工程量，将测得数据按式(2)进行处理，并采用傅里叶(2012B01130o029)拟合法对处理后的数据进行拟合。获得定位力数定稿日期：2014—07—09作者简介：曾岳南(1962一)，男，重庆人，博士，教授，研究学模型如式(3)所示，x=328J(27r)，06为当前位置方向为电力电子功率变换器、电力传动运动控制。的电角度值，所获数学模型将用于后续仿真