基于递归径向基神经网络的永磁直线同步电机智能二阶滑模控制

• 作者: 王天鹤 赵希梅 金鸿雁
• 来源期刊: 电工技术学报
• 关键词: 永磁直线同步电机 不确定性因素 二阶滑模控制 递归径向基神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 电机及其系统
• 页码范围: 1229-1237
• 页数: 9页
• 分类号: TM351|TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.191238

摘要

针对永磁直线同步电机(PMLSM)易受系统参数变化、外部扰动、摩擦力等不确定性因素影响的问题,采用二阶滑模控制(2OSMC)和递归径向基神经网络(RRBFNN)相结合的智能二阶滑模控制(I2OSMC)方法来提高系统控制性能.利用2OSMC削弱传统滑模控制中的抖振问题,提高了系统的位置跟踪精度.但由于难以估计系统中不确定性因素的边界,从而无法实现2OSMC的最佳性能,因此,引入RRBFNN对不确定性因素进行估计.由于RRBFNN具有较快的学习能力,可通过在线训练网络参数,进而提高系统的鲁棒性.实验结果表明,所提出的控制方法切实可行,能够有效地抑制不确定性因素对系统的影响,使系统具有较高的位置跟踪精度和较强的鲁棒性能.