典型文献
永磁直线同步电机自适应模糊神经网络时变滑模控制
文献摘要：
针对永磁直线同步电机(PMLSM)在跟踪不同参考轨迹运动时,易受参数变化、外部扰动以及摩擦力等不确定因素影响而降低伺服性能的问题,提出一种基于自适应模糊神经网络时变滑模控制器(AFNNTSMC)的精密位置跟踪方法.首先,在PMLSM数学模型的基础上,将时变滑模面引入到传统滑模控制器(SMC)中设计时变滑模控制器(TSMC).通过调整时变滑模面的斜率,可以在保证鲁棒性的前提下,有效缩短系统状态到达滑动模态的时间,提高系统的响应速度.其次,由于TSMC中斜率值较难获得,因此将其与模糊神经网络相结合设计AFNNTSMC方法.通过采用Lyapounov函数设计自适应律,对时变滑模面的斜率值实时估计并在线调整,保证系统达到最佳伺服性能.最后,在参数变化和外部扰动两种实验条件下,验证所提方法的有效性.实验结果表明,AFNNTSMC可以有效提高系统的响应速度和位置跟踪精度,对不确定性因素具有较强的鲁棒性.
文献关键词：
永磁直线同步电机;时变滑模控制;自适应模糊神经网络;鲁棒性
中图分类号：
作者姓名：
魏惠芳;王丽梅
作者机构：
沈阳工业大学电气工程学院 沈阳 110870
文献出处：
引用格式：
[1]魏惠芳;王丽梅-.永磁直线同步电机自适应模糊神经网络时变滑模控制)[J].电工技术学报,2022(04):861-869
A类：
时变滑模控制,AFNNTSMC,Lyapounov
B类：
永磁直线同步电机,自适应模糊神经网络,PMLSM,参数变化,外部扰动,摩擦力,不确定因素,伺服,滑模控制器,位置跟踪,跟踪方法,滑模面,中设计,响应速度,结合设计,自适应律,实时估计,在线调整,保证系统,达到最佳,实验条件,跟踪精度,不确定性因素
AB值：
0.190789
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
