赵启亮，骆万博，李 慧*，秦 伟，储汇连

(1.长春工业大学 电气与电子工程学院，吉林 长春 130012;2.中国电建集团长春发电设备有限公司，吉林 长春 130012)

0 引 言

在工业生产以及制造过程中，无刷直流电机(Brushless Direct Current Motor，BLDCM)因其优良的工作性能正在逐渐成为很多执行机构的主要动力部件[1]，并且它具有结构简单、运行效率高及调速性能好等优点，在工业自动化制造中引起了学者们的广泛关注。经研究发现，在某些特定的系统参数条件下，BLDCM存在混沌行为，主要表现为转矩间歇性波动、电机转速低频振荡，可严重破坏电机的稳定运行，甚至引起工业驱动系统崩溃[2]。因此，如何有效控制和抑制BLDCM的混沌行为成为当前研究的热点。

针对混沌系统的控制问题，研究人员都致力于提出有效的控制策略[3-9]。Li G等[6]提出了一种自适应神经网络反推控制法，利用神经网络作为通用逼近器估计未知的非线性函数，并根据分析李雅普诺夫稳定性原理及反步法实现了混沌同步控制；Alrifai M T等[7]采用一种鲁棒控制,即滑模控制(SMC)，保证了系统状态与其期望值的收敛；Kocamaz U E等[8]对线性反馈、滑膜控制及无源控制进行对比得出，滑模控制具有较好的稳定性和实时性，线性反馈控制器虽然简单，但需要较大的控制增益，其控制性能优于无源控制器，但比滑模控制器差；Reza Ahrabi A等[9]基于T-S模糊模型，利用线性矩阵不等式(LMIS)设计了混沌卫星系统稳定与同步的预测控制器，实现了两个卫星系统的同步。然而,这些方法都存在一定的不足：反步控制和无源控制均取决于系统的数学模型，由于系统参数的不确定性，无法保证系统的动态性能；……