永磁直线伺服系统递归小波Elman神经网络互补滑模控制

作者：金鸿雁; 赵希梅^*

来源：电机与控制学报, 2019, 23(10): 102-109.

DOI：10.15938/j.emc.2019.10.012

• 永磁直线同步电机
• 不确定性
• 递归小波Elman神经网络
• 互补滑模控制
• 鲁棒补偿器

针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动伺服系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性影响,而降低系统控制性能的问题,提出一种基于递归小波Elman神经网络(RWENN)的互补滑模控制方法。首先,建立含有不确定性的PMLSM动态模型;其次,采用积分滑模面和互补滑模面相结合设计互补滑模控制器。为解决互补滑模控制器参数选取困难的问题并估计系统存在的总不确定性,将互补滑模控制与RWENN相结合。利用RWENN代替互补滑模控制中的切换控制,RWENN可在线训练网络参数并实时调整参数。另外,为进一步提高鲁棒性,设计鲁棒补偿器对RWENN的参数逼近误差进行补偿。实验结果表明,该方法不仅降低了系统的抖振现象,保证了位置跟踪精度,还提高了系统的鲁棒性能。

• 单位
  沈阳工业大学