基于RBF神经网络补偿的永磁同步直线电机的迭代学习控制.pdf

基于 RBF 神经网络补偿的永磁同步直线电机的迭代学习控制 本文提出了一种基于 RBF 神经网络补偿的永磁同步直线电机的迭代学习控制方法，该方法通过结合迭代学习算法和 RBF 神经网络，实现了对永磁同步直线电机的快速跟踪控制。该方法可以实现在有限的时间段内，对期望的轨迹进行精准的运动跟踪。 知识点1：永磁同步直线电机的数学模型 永磁同步直线电机的数学模型可以表示为一个二阶线性动力学模型，包括一个主要的线性模型和一个不确定的非线性余项。该模型可以描述电机的动态特性，包括机械惯量、粘滞系数、输入电压、电枢电流、电枢电阻和电枢电感等参数。 知识点2：RBF 神经网络的应用 RBF 神经网络是一种单隐层的三层前馈网络，可以以任意精度逼近线性函数。其优点包括结构简单、运算量小、学习收敛速度快等。该网络可以用于对永磁同步直线电机的扰动补偿，实现对系统的快速跟踪控制。 知识点3：迭代学习算法 迭代学习算法是一种智能控制方法，可以用于对具有重复运动性质的被控对象的控制，该算法可以充分利用先前的控制经验，根据系统的实际输出信号和期望输出信号的误差来寻找理想的控制信号，以实现对系统的快速跟踪控制。 知识点4：系统扰动分析 在高精度、微进给的数控机床伺服系统中，系统扰动包括摩擦力、磁阻和端部效应等，这些扰动可以影响系统的控制性能。因此，对于系统扰动的分析和补偿是非常重要的。 知识点5：基于 RBF 网络的补偿器设计 基于 RBF 网络的补偿器设计可以用于对永磁同步直线电机的扰动补偿。该方法可以实现在有限的时间段内，对系统的快速跟踪控制。RBF 网络的输出可以表示为一个非线性函数，该函数可以逼近系统的扰动部分。 知识点6：在线训练过程 在直线伺服系统中，RBF 网络的在线训练过程可以直接采用系统的跟踪误差，权值的更新可以通过梯度下降法获得。该方法可以实现在有限的时间段内，对系统的快速跟踪控制。 本文提出了一种基于 RBF 神经网络补偿的永磁同步直线电机的迭代学习控制方法，该方法可以实现在有限的时间段内，对永磁同步直线电机的快速跟踪控制。该方法可以应用于高精度、微进给的数控机床伺服系统中，提高系统的控制性能。