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《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的永磁同步直線電機(jī)滑?？刂蒲芯俊酚蓵?huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的永磁同步直線電機(jī)滑模控制研究姓名：仇翔申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：檢測(cè)技術(shù)與自動(dòng)化裝置指導(dǎo)教師：俞立20051201浙江丁業(yè)人學(xué)碩士學(xué)位論文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的永磁同步直線電機(jī)滑?？刂蒲芯空Ｗ兘Y(jié)構(gòu)控制具有快速性、魯棒性和實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，但是在切換面上存在著“抖振”現(xiàn)象；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)和適應(yīng)不確定性系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的能力。本文以永磁同步直線電機(jī)為研究對(duì)象，針對(duì)滑模控制存在“抖振”的原因，考慮通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)補(bǔ)償來優(yōu)化滑模變結(jié)構(gòu)控制，削弱“抖振”，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對(duì)給定速度(位移
2、)信號(hào)的快速、精確響應(yīng)，提高系統(tǒng)的魯棒性。論文首先在對(duì)永磁同步直線電機(jī)及矢量控制的工作原理研究分析基礎(chǔ)上，在MATLAB／SIMULINI(環(huán)境下建立了電流滯環(huán)跟蹤型SPWM矢量控制的永磁同步直線電機(jī)通用仿真模型。然后從三個(gè)角度出發(fā)，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來優(yōu)化滑模變結(jié)構(gòu)控制：滑模一神經(jīng)雙自由度控制器?；？刂破鞯目焖傩员ＷC系統(tǒng)具有良好的動(dòng)態(tài)跟蹤性能；用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法設(shè)計(jì)輸出反饋控制器，對(duì)系統(tǒng)參數(shù)攝動(dòng)和外在阻力進(jìn)行抑制，并削弱滑?？刂埔鸬南到y(tǒng)抖振。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器的滑模輸入控制器。由于普通線性觀測(cè)器對(duì)系統(tǒng)參數(shù)攝動(dòng)的
3、適應(yīng)性較差，在線性觀測(cè)器的基礎(chǔ)上并聯(lián)了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器，兩者輸出相加作為最終的觀測(cè)值實(shí)現(xiàn)補(bǔ)償，從而進(jìn)一步提高伺服精度。基于RBF函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償?shù)幕Ｎ恢酶櫩刂破?。采用RBF函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對(duì)系統(tǒng)的不確定因素及擾動(dòng)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)補(bǔ)償控制，消除大幅“抖振”對(duì)系統(tǒng)的影響，改善系統(tǒng)的性能。最后，對(duì)每種控制方案都在構(gòu)建的永磁同步直線電機(jī)通用仿真平臺(tái)上進(jìn)行了仿真研究，從而驗(yàn)證了各個(gè)控制方案的有效性。Ⅱ浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文關(guān)鍵詞：永磁同步直線電機(jī)，滑模變結(jié)構(gòu)控制，抖振，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，推力觀測(cè)器，徑向基函數(shù)IIl塑
4、堊三些查竺堡圭堂垡堡蘭一RESEARCHoNSLIDINGMoDECoNTROLFoRLINEARPERMANENTMAGNETISMSYNCHRoNoUSMoToRSBASEDoNNEURALNETWORKoPTIMIZATIoNABSTRACTSlidingmodecontrolhasthecharacteristicofcelerity,robust，andeasytoimplementation，butthechatteringexistsintheslidingmode．Neuralnetworkc
5、ontrolstrategyhastheabilitiesofself-learningandadapttothesystemuncertainties．Forlinearpermanentmagnetismsynchronousservomotors(LPMSM)，duetothecauseofchaRedng，usingtheneuralnetwork-basedcompensationmethodsareproposedtooptimizetheslidingmodecontrolandweakenth
6、esystemchaRering，SOthatthesystemcouldrapidlyandaccuratelytracktothecommandsignal．First，usingtheMATLAB／SIMULINK，ageneralsimulationmodelofLPMSMcontrolledbySPWMvectorcurrentsluggishtrackingisestablishedwithblockdiagramthroughtheanalysisandresearchofLPMSMandits
7、vectorcontrolprinciples．Thenthethesisintroducethreemethodsofoptimizingtheslidingmodecontrolbytheneuralnetwork：atwo-degree—freedomcontroller、vitIlneuralnetwork—slidingmodecontr01．slidingmodecontroller’Sceleritycouldkeepthetrackcapabilityofthesystem，anddesign
8、ingthefeedbackcontrollerusingneuralnetworktorestraintheinfluenceofparametervariationsanddisturbance，andweakenthechaRering．Aslidingmodecontrollerbasedonneuralnetworkobserver，becausethelinearobserverhasw
