【摘 要】
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针对永磁直线同步电机(PMLSM)在跟踪不同参考轨迹运动时,易受参数变化、外部扰动以及摩擦力等不确定因素影响而降低伺服性能的问题,提出一种基于自适应模糊神经网络时变滑模控制器(AFNNTSMC)的精密位置跟踪方法.首先,在PMLSM数学模型的基础上,将时变滑模面引入到传统滑模控制器(SMC)中设计时变滑模控制器(TSMC).通过调整时变滑模面的斜率,可以在保证鲁棒性的前提下,有效缩短系统状态到达滑动模态的时间,提高系统的响应速度.其次,由于TSMC中斜率值较难获得,因此将其与模糊神经网络相结合设计AFNN
【机 构】
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沈阳工业大学电气工程学院 沈阳 110870
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针对永磁直线同步电机(PMLSM)在跟踪不同参考轨迹运动时,易受参数变化、外部扰动以及摩擦力等不确定因素影响而降低伺服性能的问题,提出一种基于自适应模糊神经网络时变滑模控制器(AFNNTSMC)的精密位置跟踪方法.首先,在PMLSM数学模型的基础上,将时变滑模面引入到传统滑模控制器(SMC)中设计时变滑模控制器(TSMC).通过调整时变滑模面的斜率,可以在保证鲁棒性的前提下,有效缩短系统状态到达滑动模态的时间,提高系统的响应速度.其次,由于TSMC中斜率值较难获得,因此将其与模糊神经网络相结合设计AFNNTSMC方法.通过采用Lyapounov函数设计自适应律,对时变滑模面的斜率值实时估计并在线调整,保证系统达到最佳伺服性能.最后,在参数变化和外部扰动两种实验条件下,验证所提方法的有效性.实验结果表明,AFNNTSMC可以有效提高系统的响应速度和位置跟踪精度,对不确定性因素具有较强的鲁棒性.
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