作者：吴勇慷; 赵希梅永磁直线同步电动机不确定性因素函数链径向基神经网络自适应反推控制
摘要：为提高永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统的控制性能,解决参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素对系统影响的问题,提出一种基于函数链径向基神经网络(FLRBFNN)的自适应反推控制(ABC)方法。首先建立含有不确定性因素的PMLSM动态模型;其次,利用ABC中的自适应律对系统总不确定性进行估计,但在设计ABC时存在大量求导运算,以至于产生“微分爆炸”现象。因此,为解决这一问题并进一步提高系统性能,采用FLRBFNN在线学习并调整控制器参数,FLRBFNN将径向基神经网络(RBFNN)和函数链神经网络(FLNN)相结合,利用FLNN增大神经网络搜索空间,提高网络收敛速度和收敛精度,从而提高RBFNN估计系统不确定性的能力,有效降低不确定性因素对系统的影响。实验结果表明,该方法切实可行,与ABC相比,能够使系统具有较强的鲁棒性能和跟踪性能.
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