永磁同步直线伺服系统：双模控制策略

"这篇研究论文探讨了一种针对永磁同步直线伺服系统(PMLSM)的双模控制策略，旨在解决该系统中常见的端部效应问题。作者张霖、党选举和曾思霖来自桂林电子科技大学计算机与控制学院，他们在文中提出了一种结合RBF神经网络辨识的单神经元PID控制和神经网络给定补偿的复合控制方法。这种方法能够提高控制系统的跟踪速度，并增强其对外部扰动和参数变化的抑制能力。通过仿真比较，论文证明了这种双模控制方案的有效性。" 在永磁同步直线伺服系统中，端部效应是一个常见的问题，它会显著影响电机的性能，尤其是在高速运行或短行程应用中。这种效应源于电机内部磁场在接近端部时的不均匀分布，导致电机在两端的性能下降，产生定位误差和效率损失。为了解决这个问题，论文提出了一种创新的控制策略——双模控制。 首先，该策略采用基于RBF（径向基函数）神经网络的单神经元PID控制。RBF神经网络以其良好的非线性拟合能力和快速收敛特性，可以有效地识别系统模型，减小因初始值敏感性引起的控制误差。然而，RBF神经网络单独使用时可能无法完全消除参数收敛问题。 因此，论文进一步引入了复合控制，即神经网络给定补偿。这种补偿机制可以实时调整控制信号，以抵消由于端部效应、外部扰动或系统参数变化引起的不确定性。通过将RBF神经网络的辨识结果与神经网络给定补偿相结合，可以实现更精确的系统跟踪，并提高系统的鲁棒性。 论文中的仿真比较展示了双模控制方案相对于仅基于RBF神经网络辨识的单神经元PID控制的优越性，证明了该方案在抑制端部效应、提升控制性能方面的有效性。这一研究成果对于优化永磁同步直线伺服系统的控制策略，改善系统稳定性，减少定位误差等方面具有重要的理论和实际意义。 这篇论文为永磁同步直线伺服系统的控制提供了新的思路，结合了神经网络技术和传统的PID控制，以解决特定问题，提高了系统的整体性能。这对于未来的伺服系统设计和控制技术的发展具有积极的推动作用。