基于TSK型递归模糊神经网络的加工中心双直线电机交叉耦合同步控制

发布时间：2021-01-18 04:49

　　为解决高精密龙门移动式镗铣床加工中心X轴的两台直线电机的同步跟踪问题,采用一种TSK型递归模糊神经网络（TSK-type recurrent fuzzy neural network,TSKRFNN）与交叉耦合控制（cross-coupled control,CCC）相结合的控制方法。利用TSKRFNN解决单轴PMLSM受到参数变化和外界扰动等不确定性影响的问题,估计并补偿总不确定性因素并在线调整网络参数,从而抵抗外界干扰,提高系统的鲁棒性和跟踪性。其次,为解决双直线电机运行时存在的参数不匹配性和耦合问题,将CCC与TSKRFNN相结合,CCC可以将单轴跟踪误差按照一定比例分配给两台永磁直线同步电动机（permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM）,以抑制由不同步问题引起的不平衡扭矩,从而使系统高精度同步运行。最后,通过双直线电机平台上证明所提方法的有效性,实验结果表明该方法鲁棒性及跟踪性优良,可以较好地满足加工中心同步控制的要求。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(18)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

基于TSKRFNN的双直线电机CCC方法系统总框图

TSKRFNN结构框图

实验装置

【参考文献】：
期刊论文
[1]双永磁电机系统转速同步控制[J]. 夏长亮,李莉,谷鑫,史婷娜.  电工技术学报. 2017(23)
[2]中央制冷空调冷冻水系统模糊RBF控制研究[J]. 孙丽萍,李元,张冬妍,刘亚秋.  电机与控制学报. 2017(05)
[3]直线电机驱动XY平台的速度场轨迹规划与控制研究[J]. 王丽梅,李兵.  中国电机工程学报. 2014(03)
[4]加工中心双直线电机自适应模糊滑模同步控制[J]. 于冬梅,刘丹,胡庆.  组合机床与自动化加工技术. 2013(06)



本文编号：2984307