永磁同步直线电机神经网络PID控制系统的研究

【摘要】：永磁同步直线电机以其结构简单、效率高、定位精度高、转动惯量低等优点被广泛应用于现代机床加工、自动控制系统以及交通和民用等领域。与传统“滚轴丝杠+旋转电机”的传动方式相比,直线电机由于少了中间传动装置,虽然机械传动链所造成的一些不良影响有所改善,但是也增加了控制的难度。 传统PID控制虽然具有结构简单、技术成熟、易实现等优点,但在这种非线性度高、外部干扰多的应用场合已不能达到理想的控制效果。因此,为了使控制系统具有更好的抗干扰能力和自适应能力,必须引进先进的控制策略以减小外部干扰对控制系统的影响。 本文根据永磁同步直线电机的运行原理,在系统的分析了矢量控制及其变化之后,建立了电机的数学模型,并依此构建出直线电机在Matlab/Simulink下的仿真模型,通过仿真得到传统PID控制下直线电机的速度以及推力的输出波形。之后文中提出将积分分离控制器应用于直线电机的控制,使电机的控制效果较PID控制得到了一定的提高。 针对直线电机快速响应、超调量和抗干扰能力方面的要求,本文提出将RBF神经网络与PID结合作为系统速度环的控制器,仿真实验结果表明,这种控制器比传统的PID控制器和积分分离控制器具有更好的跟踪性能和更强的鲁棒性,从而证明了本方法的有效性。