永磁直线同步电机智能分数阶动态面控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)存在的参数变化、外界扰动等不确定因素影响位置跟踪精度的问题，提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的分数阶动态面控制方法。在反步控制器设计的基础上，引入动态面控制技术，避免了反步控制存在的“微分爆炸”问题；在虚拟控制量中加入分数阶微积分项，增加了系统的参数自由度；利用RBF神经网络逼近补偿系统的不确定因素。基于Lyapunov稳定性理论，对所控制的系统进行稳定性分析证明。仿真结果表明，所提出的控制方法能减小系统的跟踪误差，提升鲁棒性，加快系统的响应速度。     

基于扰动观测器的永磁直线电机高阶非奇异快速终端滑模控制

针对永磁直线同步电机运行时存在模型不确定性、负载扰动、参数摄动等匹配/不匹配扰动等问题，该文提出一种基于扰动观测器的高阶非奇异快速终端滑模控制策略。利用非线性扰动观测器观测匹配/不匹配扰动，降低系统对多重扰动的保守性。此外，设计高阶非奇异快速终端滑模控制器，增强系统的鲁棒性，并将反馈电流引入滑模面，实现电机位置、速度和电流的整体控制，以提高位置跟踪系统的动态性能和稳态性能。基于李雅普诺夫稳定性理论，分析证明了闭环系统的稳定性和收敛性。最后，通过实验验证了所提控制方法的可行性，能够有效提高系统的跟踪精度和鲁棒性。