永磁直线伺服系统递归小波Elman神经网络互补滑模控制.pdf

"永磁直线伺服系统递归小波Elman神经网络互补滑模控制.pdf" 本文主要research了基于递归小波Elman神经网络（RWENN）的互补滑模控制方法，并将其应用于永磁直线伺服系统中。该方法可以解决系统控制性能下降的问题，该问题是由参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性影响所引起的。 本文建立了含有不确定性的PMLSMDynamic模型，然后设计了互补滑模控制器，该控制器可以在线训练网络参数并实时调整参数。为了进一步提高鲁棒性，设计了鲁棒补偿器对RWENN的参数逼近误差进行补偿。 实验结果表明，该方法不仅降低了系统的抖振现象，保证了位置跟踪精度，还提高了系统的鲁棒性能。 本文的主要贡献在于提出了一种基于RWENN的互补滑模控制方法，该方法可以解决永磁直线伺服系统中的不确定性问题，从而提高系统的控制性能和鲁棒性。 知识点： 1. 永磁直线伺服系统：一种基于永磁直线同步电机的伺服系统，具有高精度和高速的特点，但也存在参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性影响的问题。 2. 递归小波Elman神经网络（RWENN）：一种基于递归小波的神经网络，可以在线训练网络参数并实时调整参数，适用于解决不确定性问题。 3. 互补滑模控制：一种基于RWENN的滑模控制方法，可以在线训练网络参数并实时调整参数，适用于解决不确定性问题。 4. 鲁棒补偿器：一种补偿器，用于对RWENN的参数逼近误差进行补偿，提高系统的鲁棒性。 5. 永磁直线同步电机（PMLS）：一种基于永磁直线同步电机的电机，具有高精度和高速的特点，但也存在参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性影响的问题。 6. 动态模型：一种数学模型，用于描述永磁直线伺服系统的动态行为，考虑了参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性影响。 7. 滑模控制：一种控制方法，用于解决不确定性问题，通过在线训练网络参数并实时调整参数来提高系统的鲁棒性能。 8. 神经网络：一种机器学习算法，用于解决非线性问题，具有自适应和自学习的特点。 9. 机器学习：一种人工智能技术，用于解决非线性问题，具有自适应和自学习的特点。 10. 深度学习：一种机器学习算法，用于解决复杂非线性问题，具有自适应和自学习的特点。 本文提出了一种基于RWENN的互补滑模控制方法，解决了永磁直线伺服系统中的不确定性问题，提高了系统的控制性能和鲁棒性。