基于自适应修正拉盖尔递归神经网络的永磁直线同步电机反推控制

• 作者: 吴勇慷 赵希梅
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 永磁直线同步电机 拉盖尔递归神经网络 反推控制 李雅普诺夫稳定性 跟踪误差
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 电机与电器
• 页码范围: 2392-2399
• 页数: 8页
• 分类号: TP273
• 字数: 4514字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.171239

摘要

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统易受参数变化和非线性外部扰动等不确定性因素影响,提出了一种基于自适应修正拉盖尔递归神经网络(AMLRNN)的反推控制方法.首先,建立了含有不确定性的PMLSM动态模型.然后,采用AMLRNN估计系统中的不确定性,通过基于李雅普诺夫稳定性理论的在线参数训练方法推导出两个最优学习速率来加速参数收敛.该方法可避免传统的自适应反推控制系统中存在的"微分爆炸"问题及抖振现象,使系统具有良好的瞬态性能和鲁棒性能.最后,通过实验证明了所提出的控制方案是有效可行的,与传统的自适应反推控制系统相比,基于 AMLRNN 的反推控制系统的控制性能更加优越,明显减小了系统的位置跟踪误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵希梅	沈阳工业大学电气工程学院	121	627	15.0	22.0
2	吴勇慷	沈阳工业大学电气工程学院	3	0	0.0	0.0