张康，王丽梅

(沈阳工业大学 电气工程学院，沈阳 110870)

0 引 言

永磁直线同步电机(permanent magnet linear synchronous motor，PMLSM)与旋转同步电机相比，具有更高的推力密度，更低的热损耗，而且不存在机械耦合和滚珠丝杠问题，因此，广泛应用于数控加工系统[1]。由于采用直接驱动方式，PMLSM伺服系统对系统周期性扰动、参数摄动及负载扰动等因素变得更加敏感，影响系统位置控制精确度。所以采取有效的控制策略抑制系统扰动，提高PMLSM的位置跟踪性能对提高机床加工精确度具有重要的意义。

针对PMLSM伺服系统的高精密控制问题，文献[2]采用电流预测控制策略，通过提高PMLSM的电流环特性，来提高系统的跟踪特性，但需要被控对象的精确数学模型。文献[3]针对PMLSM驱动系统中存在的干扰，设计了速度前馈控制器、零相位误差跟踪控制器和扰动观测器，实验结果表明了其控制策略的有效性，但扰动观测器不能很好地解决系统抗干扰性能与鲁棒稳定性之间的矛盾。滑模控制(sliding mode control，SMC)是一种常用的非线性控制方法，具有响应快、鲁棒性强、实现简单等优点[4]。但传统滑模控制中，为了保证系统具有较强的鲁棒性和稳定性，切换增益的设置要足够大，以抵消系统的扰动，但较大的切换增益会导致高频滑模抖振的发生[5]。文献[6]采用 Elman神经网络估计PMLSM伺服系统扰动，替代滑模控制律中的切换项，削弱了抖振现象，但系统的鲁棒性也随之降低。文献[7]针对PMLSM系统利用小波神经网络和粒子群算法结合观测系统的不确定性，明显地削弱了滑模抖振现象，但算法较为复杂，降低了系统响应速度。……