采用遞歸模糊神經網絡的永磁直線同步電機變結構控制.pdf

1、利用MATLAB/SIMULINK仿真軟件實現永磁直線同步電機(PMLSM)位置信號的控制。建立PMLSM的數學模型，對基于空間矢量脈寬調制(SVPWM)的永磁直線同步電機的矢量控制系統(tǒng)進行了仿真分析。仿真結果表明，該控制方法具有較快的動態(tài)響應，實現起來簡單方便，但是推力脈動和電流畸變較大，而且負載突變時，系統(tǒng)的魯棒性能不佳。 針對矢量控制存在的問題，引入現代控制策略——變結構控制，設計了一種新型的自適應變結構位置控制器。它是在

2、傳統(tǒng)變結構控制器的基礎上，利用自適應控制律對系統(tǒng)不確定性擾動因素的界限進行估算。仿真結果表明，該控制方法具有良好的動態(tài)響應和位置跟蹤性能，電流和推力脈動顯著減小，在負載突變時，位置誤差減小了一個數量級，速度波動降低了23％。在此基礎上改變電機參數，系統(tǒng)性能未改變，仍表現出較好的魯棒性，但是由于收斂速度較慢，導致自適應機制對系統(tǒng)外部擾動的處理并不是非常理想。 為了進一步提高系統(tǒng)的魯棒性，加快估算的收斂速度，在綜合分析當今先進控制方

3、法的基礎上，將變結構控制與模糊神經網絡相結合，設計了基于遞歸模糊神經網絡(RYNN)的變結構位置控制器。充分利用模糊神經網絡(FNN)具有較強非線性自適應能力和學習能力的優(yōu)勢，用一個局部遞歸模糊神經網絡實現系統(tǒng)不確定因素界限的實時估算。仿真表明，采用RFNN的PMLSM變結構控制具有非常好的魯棒性和快速的動態(tài)響應性能，無明顯的電流和推力脈動。與自適應變結構控制器相比，位置誤差顯著減小兩個數量級，速度無波動，估算的收斂速度加快，使得在負載