永磁直线同步电机自适应非奇异快速终端滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置跟踪精度易受参数变化、外部扰动等不确定性因素影响,该文提出了自适应非奇异快速终端滑模控制(ANFTSMC)方法。首先,建立含有不确定性的PMLSM动态模型。然后,采用非奇异快速终端滑模控制(NFTSMC)方法来抑制这些不确定因素的影响,避免了奇异性,进而保证了系统跟踪误差在有限时间内快速收敛,且削弱了抖振;同时,利用自适应控制估计系统中不确定性参数的上界,提高了系统的鲁棒性能。最后,通过实验验证了所提出控制方案的有效性,与SMC、NFTSMC相比,该方法在保证快速收敛性和跟踪精度的情况下,明显削弱了抖振现象,具有较强的鲁棒性能。     

基于神经网络观测器的反推终端滑模位置控制

为了提高永磁直线同步电机(PMLSM)的位置跟踪精度,本文提出了一种基于神经网络自适应观测器的反推终端滑模控制(TSMC)方法.首先,建立PMLSM的动力学模型.然后,利用RBF神经网络的万能逼近特性去逼近系统中不确定性,并将逼近后的输出信号输入给自适应观测器进行跟踪目标位置和速度的估计,补偿由不确定性所导致的跟踪误差,进而获得高精度的跟踪性能.同时反推TSMC方法能够保证系统状态在有限时间内收敛,有效改善了系统响应速度和鲁棒性能.此外,设计出一种新型饱和函数来改善系统抖振,并利用Lyapunov稳定性定理进行了闭环系统稳定性分析.最后,通过空载和负载实验证实了该控制方案的有效性.