控制理论与应用

作者：徐驰,赵希梅

单位：沈阳工业大学电气工程学院,沈阳工业大学电气工程学院

关键词：永磁直线同步电动机; 递归非奇异终端滑模控制; 不确定性; 有限时间; 抖振; 双隐层径向基函数神经网 络

基金：辽宁省自然科学基金重点项目(20170540677)资助

为解决永磁直线同步电动机(PMLSM)在运行过程中易受参数变化、外部扰动、摩擦阻力等不确定性因素影响的问题, 本文提出一种基于双隐层径向基函数神经网络(DRBFNN)的递归非奇异终端滑模控制(RNTSMC)方法来提高PMLSM系统的控制性能. 首先, 分别构造非奇异终端滑模面和递归积分终端滑模面, 使得两滑模面依次连续到达, 可在削弱抖振的同时保证跟踪误差在理论上的有限时间内收敛至零. 但由于系统不确定性的边界难以确定,因此引入具有更高拟合精度和泛化能力的DRBFNN对不确定性进行逼近和补偿, 并通过在线自适应更新连接权重,进一步提高神经网络的逼近能力. 最后, 系统实验结果表明, 该方法能够有效抑制不确定性对系统的影响, 提高了系统的位置跟踪精度, 并使系统具有较强的鲁棒性.

来源：2022年第7期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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