基于RFLFNN的PMLSM控制系统仿真与实验

摘要

为提高永磁直线同步电动机(PMLSM)位置跟踪性能,采用递归函数链模糊神经网络控制(RFLF-NN)方法.RFLFNN结合了函数链神经网络(FLNN)和递归模糊神经网络(RFNN)的优点,利用FLNN实现函数扩展,提高系统的非线性逼近能力并对参数进行辨识;RFNN可实时更新调整神经网络的参数值,估计并抑制不确定性因素的影响.实验结果表明,与RFNN相比,该方法极大地改善了PMLSM伺服系统的位置跟踪性能和鲁棒性能.