基于模糊神经网络优化的永磁同步电机改进型趋近律滑模控制研究

摘要

为进一步提高永磁同步电机滑模控制调速系统性能,在传统指数趋近律滑模控制基础上,采用了一种fal函数来代替传统符号函数,设计了一种改进型指数趋近律并用李雅普诺夫函数验证了其稳定性。借助模糊神经网络对改进指数趋近律参数进行动态优化,设计出永磁同步电机滑模转速控制器。仿真分析结果表明:与传统指数趋近律相比,改进指数趋近律减小了67.1%的超调,在负载扰动时的转速下降幅度减小了22.2%,转速恢复时长缩短了0.01 s;经模糊神经网络优化的改进指数趋近律又进一步减小了50%的超调,负载扰动时的转速下降幅度再次减小了8.9%,转速恢复时长再次缩短了0.0032 s。