永磁直线同步电动机TSKRFNN位置控制

作者：陈琳; 马宏忠; 熊渊琳

来源：电气传动, 2020, 50(12): 72-76.

DOI：10.19457/j.1001-2095.dqcd19592

• 永磁直线同步电动机
• 不确定性因素
• TSK型递归模糊神经网络
• 位置控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统易受参数变化、外部扰动等因素而导致系统伺服性能降低的问题,提出一种基于TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)的电机位置控制方法。在建立含有不确定性因素在内的数学模型的基础上,设计TSKRFNN控制器。利用强大的学习能力,TSKRFNN可对系统进行实时在线学习。结构学习使神经网络自动增加节点抵抗外界干扰,提高系统的鲁棒性。参数学习实时在线调整神经网络参数,保证系统动态性能。基于DSP的实验结果表明,无论是在梯形信号还是正弦信号下,该方法均可以保证系统的跟踪性和鲁棒性。

• 单位
  江苏海事职业技术学院; 电气学院; 南京科技职业学院; 河海大学