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摘要
针对永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor， PMSM) 伺服系统转子位置跟踪的问题，提出了一种基于Elman 神经网络的互补滑模控制方法。由于PMSM易受外部扰动、参数变化等不确定性的影响，为此将不确定性因素考虑进数学模型。传统的互补滑模控制利用饱和函数降低了抖振，但也使得稳态误差具有了不确定性。利用Elman神经网络来估计系统的不确定性，以此来实现对PMSM高度的位置跟踪。另外提出了一种永磁同步电机无差拍电流预测控制方法，其相当于高增益的比例控制，该方法从原理上增加了电流环的带宽，从而改善电流环的性能。通过系统仿真和实验的对比研究，结果表明，与传统矢量控制相比，电流预测控制算法有效地提高了电流环的动态性能和稳态精度，Elman神经网络互补滑模控制有更好的跟踪性能。
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单位青岛大学; 自动化学院; 工业控制技术国家重点实验室
