赵希梅，王晨光

(沈阳工业大学 电气工程学院，辽宁 沈阳 110870)

永磁直线同步电机的智能增量滑模控制

赵希梅，王晨光

(沈阳工业大学 电气工程学院，辽宁 沈阳 110870)

针对永磁直线同步电机直接驱动伺服系统的位置跟踪精度易受参数变化、外部扰动、端部效应等不确定性因素的影响，提出了一种将小波神经网络(wavelet neural network，WNN)和增量滑模控制器相结合的智能增量滑模控制方法。利用系统先前的状态信息和控制动作作为反馈量，同时选择饱和函数作为切换函数来设计增量滑模控制器，不仅削弱了抖振，而且提高了系统的跟踪性能；利用WNN实时观测和补偿参数变化和外部扰动等影响，并采用改进的粒子群优化算法在线调整WNN的学习率，对不确定因素进行实时估计。从理论上分析证明了此控制器可以保证系统收敛，提高了直线伺服系统的控制性能。通过系统实验，证明了所提出方案的有效性，与滑模控制(sliding mode control,SMC)相比，系统具有强鲁棒性和良好的位置跟踪精度，明显地削弱了抖振现象。

永磁直线同步电机；智能增量滑模控制；小波神经网络；改进粒子群优化算法；位置跟踪

0 引 言

直线电机近年来在结构和性能上有着突飞猛进的发展，使其可靠性和可控性逐渐增强，在工业领域中备受关注，作为执行部件逐渐被广泛地用于工业生产中的直接驱动设备上。在诸如半导体生产、精密机械、微电子装备生产、机器人控制、XY平台驱动等领域，需要在几十纳米到几米的直线行程上进行位置控制，直线运动系统高精度性能显得极其重要[1-2]。……