电工技术学报

2021年06期

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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

王天鹤;赵希梅;金鸿雁

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。 (共9页)
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