神经网络补偿的永磁同步直线伺服系统H∞控制策略

"基于神经网络给定补偿的永磁同步直线交流伺服系统H ∞控制" 在现代工业自动化领域，永磁同步直线电机（Linear Permanent Magnet Synchronous Motor, LPSM）因其高效、高精度和快速响应的特点，在精密定位、高速传输等领域得到了广泛应用。然而，这种电机在实际运行过程中，可能会面临参数变化、端部效应以及外部扰动等问题，这会严重影响其性能和稳定性。针对这些问题，一种基于神经网络给定补偿的H ∞控制策略被提出，以提高直线伺服系统的性能指标。 H ∞控制理论是一种强大的控制系统设计方法，旨在保证系统在存在不确定性和扰动的情况下仍能保持良好的性能。它通过优化控制器的设计，使系统在满足一定性能指标的同时，能够最大限度地抑制由不确定性或扰动引起的输出变化。在这种控制策略中，系统的鲁棒性得到了显著增强，可以有效应对参数变化和外部干扰。 本研究中，设计了一个针对永磁同步直线伺服电机的H ∞控制器，以实现强鲁棒性的速度控制。关键创新在于引入了神经网络作为给定补偿器。神经网络以其强大的非线性映射能力和自学习能力，能够在线学习并补偿电机模型的不确定性，如参数变化和端部效应。端部效应是指在直线电机运行时，由于磁场不均匀导致的推力波动，是直线电机特有的问题。 通过仿真和实验，验证了基于神经网络的H ∞控制策略的有效性。结果显示，这一策略成功地克服了永磁直线电机的参数变化和端部效应，显著降低了推力 ripple，提高了系统的跟踪精度和动态响应。此外，它还增强了系统对参数变化和外部扰动的抵抗力，确保了系统的稳定运行。 基于神经网络的H ∞控制为解决永磁同步直线电机控制中的挑战提供了一种有效途径。这一方法的实施，不仅提高了伺服系统的整体性能，也为未来直线电机控制技术的发展提供了新的思路和方法。随着神经网络技术和H ∞控制理论的进一步结合，预计直线电机的控制性能将会得到更大的提升，从而更好地服务于各种高精度定位和高速传输的应用场景。