无轴承异步电机的最小二乘支持向量机逆解耦控制策略

"该文提出了一种基于最小二乘支持向量机逆的无轴承异步电机解耦控制策略，旨在解决电机径向悬浮力、转速和磁链的非线性动态解耦问题。通过分析电机原系统的可逆性，使用最小二乘支持向量机构建逆模型，并将其与原系统串联形成伪线性复合系统，从而实现电机的线性化解耦。此外，还为该伪线性复合系统设计了闭环控制器以优化控制性能。在Matlab仿真中，这种方法表现出良好的解耦效果、鲁棒性和动态静态性能，弥补了传统解析逆解耦方法对系统模型过度依赖的不足。" 本文主要探讨的是无轴承异步电机的非线性动态解耦控制问题，利用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）逆模型来实现。无轴承异步电机广泛应用于精密定位和悬浮技术中，其控制复杂性在于系统具有非线性动态特性。传统的解耦控制方法通常依赖于精确的系统模型，但在实际应用中，由于系统参数的变化和不确定性，这些方法可能表现不佳。 作者首先分析了无轴承异步电机的可逆性，这是构建逆模型的基础。接着，他们采用LSSVM作为非线性模型逼近工具，来近似电机的逆模型。LSSVM是一种有效的机器学习算法，能够处理非线性关系，对于复杂系统建模尤为适用。将逆模型与原系统串联，可以构造出一个伪线性复合系统，这使得原本非线性的无轴承异步电机可以被近似地线性化解耦为径向位移、转速和磁链三个独立的子系统。 为了进一步提升控制系统的整体性能，作者设计了一个闭环控制器用于这个伪线性复合系统。这种控制器能够根据系统的实时状态进行调整，以确保控制效果。通过Matlab仿真，他们验证了所提出的控制策略能够有效地实现无轴承异步电机的非线性解耦，且系统表现出优良的鲁棒性，即对系统参数变化和干扰有较强的抵抗能力，同时动态响应和静态性能也得到显著改善。 此外，这种方法的一个显著优点是减少了对系统模型的依赖，相比传统的解析逆解耦方法，它更能适应模型不确定性和参数变化的情况。这对于实际应用中的无轴承异步电机控制是一个重要的进步，因为实际系统往往难以获得精确的数学模型。 这篇研究工作提出了一种新的无轴承异步电机解耦控制策略，结合了LSSVM逆模型和闭环控制，能够实现高效、鲁棒的非线性解耦控制，为无轴承电机的控制理论与实践提供了新的思路。