基于RBF神经网络补偿的永磁同步直线电机的迭代学习控制

文章提出了一种基于迭代学习算法与径向基函数(RBF)网络的复合控制方法,此方法用来实现永磁直线电机系统在一个有限的时间段内,对一期望的轨迹进行精密的运动跟踪。迭代学习算法通过对系统误差的学习不断调整输入量,以无限逼近期望轨迹。径向基函数网络通过在线参数的调整,以实现对系统的扰动补偿。