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《沈阳工业大学》 2003年
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直线永磁同步电机神经网络滑模变结构控制的研究

郑海英  
【摘要】: 滑模变结构控制是一种非线性控制方法,对系统的参数变化和扰动具有安全的自适应性。尤其对于模型不确定的系统,具有较好的稳定性和鲁棒性。然而,滑模控制在切换面上存在着“抖振”。 神经网络应用于控制领域,是应用于网络的非线性映射能力,学习和适应不确定性系统动态特性的能力,容错和泛化能力,并行处理能力等。但其缺点是响应相对较慢,难以控制较复杂的输出,存在对稳定性的分析困难。 滑模控制与神经网络的结合可以集中两者的优点,进一步改善控制性能。 本文进行的是直线电机直接驱动系统的研究,选择直线永磁同步电机为控制对象,针对直线伺服系统的稳定性和快速性之间的矛盾,主要进行控制方案的优化设计,实现系统对给定的快速跟踪,对参数变化和阻力扰动最大程度的抑制,提高直线伺服系统的稳态精度。 针对直接驱动的直线永磁同步电机,提出基于神经网络和滑模变结构控制的双自由度控制策略。方案设计中,引入滑模控制方法来设计输入控制器,利用神经网络来设计输出反馈控制器。充分利用神经网络的学习与数据处理能力和滑模变结构控制的快速性,克服各自的缺点,用滑模变结构控制的快速性提高神经网络的收敛速度,用神经网络的学习与数据处理能力消除滑模变结构控制“抖振”对系统的影响。这样,不但可以使系统具有很强的鲁棒性,而且能够提高系统的稳态精度。 将神经网络-滑模变结构控制与单自由度PI控制、单自由度滑模变结构控制方案分别做了仿真比较。在突加外界扰动且模型参数发生变化时,基于神经网络-滑模变结构控制方案在跟踪速度给定时无超调,较其它两种方案大大削弱阻力扰动对速度的影响,对系统参数变化和外在扰动具有很强的鲁棒性,且稳态时基本没有“抖振”现象,过渡过程时间小且速降恢复时间很短,具有很好的跟踪特性。 该方案对工程应用有一定的指导意义。
【学位授予单位】:沈阳工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TM351

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【引证文献】
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【参考文献】
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【同被引文献】
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