永磁直线同步电动机智能递归非奇异终端滑模控制

徐驰; 赵希梅

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为解决永磁直线同步电动机(PMLSM)在运行过程中易受参数变化、外部扰动、摩擦阻力等不确定性因素影响的问题,本文提出一种基于双隐层径向基函数神经网络(DRBFNN)的递归非奇异终端滑模控制(RNTSMC)方法来提高PMLSM系统的控制性能.首先,分别构造非奇异终端滑模面和递归积分终端滑模面,使得两滑模面依次连续到达,可在削弱抖振的同时保证跟踪误差在理论上的有限时间内收敛至零.但由于系统不确定性的边界难以确定,因此引入具有更高拟合精度和泛化能力的DRBFNN对不确定性进行逼近和补偿,并通过在线自适应更新连接权重,进一步提高神经网络的逼近能力.最后,系统实验结果表明,该方法能够有效抑制不确定性对系统的影响,提高了系统的位置跟踪精度,并使系统具有较强的鲁棒性.

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来源
《控制理论与应用》 |2022年第7期|1242-1250|共9页
作者
徐驰; 赵希梅;
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作者单位

沈阳工业大学电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
永磁直线同步电动机; 递归非奇异终端滑模控制; 不确定性; 有限时间; 抖振; 双隐层径向基函数神经网络;

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