永磁同步直线电机的小波神经网络控制_党选举

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永磁同步直线电机的小波神经网络控制

第17卷第1期

2013年1月

电机与控制学报

ELECTRICMACHINESANDCONTROL

Vol.17No.1Jan．2013

永磁同步直线电机的小波神经网络控制

1121

党选举，徐小平，于晓明，姜辉

（1．桂林电子科技大学电子工程与自动化学院，广西桂林541004；

2．陕西科技大学电气与信息工程学院，陕西西安710021）

要:针对永磁同步直线电机跟踪性能易受推力波动、摩擦力等干扰严重影响的问题，提出了基于小波神经网络的控制方法。分析证明了所构建的小波神经网络能以任意精度逼近主要干扰:非摘

线性推力波动干扰。并且在复合前馈PID控制方法的基础上，利用小波神经网络实现了对永磁同步直线电机干扰的在线估计补偿。小波神经网络的控制实验的跟踪误差为0.15mm，精确度为0.75%，实验结果表明，与复合前馈PID控制方法和神经网络自适应逆模型控制方法相比，基于小波神经网络的控制方法有效地提高了系统的跟踪性和鲁棒性，并能有效消除干扰对系统的影响。关键词:永磁同步直线电机;小波神经网络;干扰补偿;复合控制

中图分类号：TM351

文献标志码：A

文章编号：1007－449X（2013）01－0043－08

ControlforPMLSMbasedonwaveletneuralnetwork

DANGXuan-ju1，XUXiao-ping1，YUXiao-ming2，JIANGHui1

（1．SchoolofElectronicEngineeringandAutomation，GuilinUniversityofElectronicTechnology，Guilin541004，China；2．CollegeofElectrical＆InformationEngineering，ShanxiUniversityofElectronicTechnology，Xi’an710021，China）

Abstract：Forthetrackingperformanceofpermanentmagnetlinearsynchronousmotor（PMLSM）serious-lyinfluencedbyrippleforce，frictionforceandotherdisturbances，amethodofcontrolbasedonwaveletitwasprovedthattheselectedwaveletfunc-neuralnetwork（WNN）isproposed．Bytheoreticalanalysis，

tionapproximatednonlinearrippleforcewithdesiredaccuracy．OnthebasisofthecombinedfeedforwardplusPIDcontrol，awaveletneuralnetworkwasusedtoestimatethedisturbancesvoltage．Theexperimen-taltrackingerrorofthecontrolbasedonwaveletneuralnetworkis0.15mm，andtheprecisionis0.75percent．Theexperimentalresultsshowtheefficiencyoftheproposedmethod，comparedwithcombinedfeedforwardplusPIDcontrolandneuralnetworkadaptiveinversecontrol．Theproposedmethodcannotonlyeffectivelyimprovestrackingprecisionandrobustness，butalsopreferablyachieveseffectivedisturb-ancecompensation．

Keywords：permanentmagnetlinearsynchronousmotors；waveletneuralnetwork；disturbancecompen-sation；compositecontrol

收稿日期：2011－10－25

61263013);广西自然科学基金重点项目(桂科自0991019Z)基金项目:国家自然科学基金(60964001，

作者简介:党选举(1965—)，男，教授，博士生导师，研究方向为微纳米级直线驱动与电机智能控制等;

徐小平(1985—)，男，，硕士研究生，研究方向为直线电机建模与控制;

于晓明(1965—)，女，硕士，副教授，研究方向为信号处理，计算机应用;姜辉(1987—)，男，硕士，实验员，研究方向为智能控制。

通讯作者:党选举

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