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基于Hermite多项式函数链模糊神经网络的PMLSM分数阶反推控制
引用本文:赵希梅,王天鹤. 基于Hermite多项式函数链模糊神经网络的PMLSM分数阶反推控制[J]. 电机与控制学报, 2021, 25(9): 61-69. DOI: 10.15938/j.emc.2021.09.007
作者姓名:赵希梅  王天鹤
作者单位:沈阳工业大学 电气工程学院,辽宁 沈阳110870
摘    要:针对永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统中存在的参数变化、负载扰动和摩擦力等不确定性因素,采用了函数链模糊神经网络(FLFNN)和分数阶反推控制(FOBC)相结合的控制方案来提高系统的控制性能.首先,采用FOBC实现系统的全局调节和位置跟踪,提高系统的收敛速度和控制精度;然后,采用Hermite多项式函数链模糊神经网络(HFLFNN)直接估计系统中存在的不确定性,同时利用指数补偿器对估计误差进行补偿,进一步提高系统的鲁棒性;最后,利用Lyapunov函数推导出系统中控制参数的在线调整估计律.实验结果表明所提出的控制方法切实可行,能够有效地抑制不确定性对系统的影响.与FOBC相比,具有更好的跟踪性能和鲁棒性能.

关 键 词:永磁直线同步电动机  不确定性因素  分数阶反推控制  Hermite多项式函数链模糊神经网络  指数补偿器  跟踪性能

Fractional-order backstepping control based on Hermite polynomial functional link fuzzy neural network for PMLSM
ZHAO Xi-mei,WANG Tian-he. Fractional-order backstepping control based on Hermite polynomial functional link fuzzy neural network for PMLSM[J]. Electric Machines and Control, 2021, 25(9): 61-69. DOI: 10.15938/j.emc.2021.09.007
Authors:ZHAO Xi-mei  WANG Tian-he
Abstract:
Keywords:
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