PMLSM伺服系统的自适应RBFNN反推控制

摘要

针对永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统存在的端部效应、负载扰动及参数变化等不确定性因素,采用一种将反推控制和自适应径向基神经网络(RBFNN)相结合的控制方法。首先,针对电机系统多扰动非线性特性设计一种反推控制方案,利用反推思想根据期望的运动轨迹来计算跟踪误差,将其作为下一个子系统的控制目标,并利用Lyapunov稳定性理论对每个子系统设计虚拟控制律,保证系统的全局稳定。但在设计中不确定性是未知且难得到的,因此,采用自适应RBFNN在线估计和补偿不确定性,克服不确定性因素对系统性能的影响,提高位置伺服控制的精度,利用Lyapunov函数推导出自适应律以在线调整神经网络的参数。最后,实验结果表明该方案是有效可行的,与反推控制方案相比,基于自适应RBFNN的反推控制系统具有更好的位置跟踪性和抗扰性。