SVM广义逆支持向量机驱动直线永磁游标电机内模解耦控制策略

本文主要探讨了一种创新的控制策略，即基于支持向量机（Support Vector Machines, SVM）的广义逆内模控制（Generalized Inverse Internal Model Control, GIMC），应用于直线永磁游标电机（Linear Permanent Magnet Vernier Motor, LPMVM）的系统。LPMVM是一种多变量、强耦合的非线性系统，对于这类复杂系统，传统的控制方法可能难以达到理想的性能。 首先，作者着重于证明LPMVM数学模型的广义逆的存在性。广义逆是解决非满秩系统的重要工具，它能够在一定程度上克服模型不确定性带来的问题。通过利用SVM的机器学习能力，该研究团队设计了一种辨识算法，用于识别原系统的广义逆系统，这一步骤有助于将非线性问题转化为近似的线性系统，即所谓的伪线性系统。 接下来，通过复合广义逆系统与原系统，形成一个线性关系的系统，这使得设计控制策略变得更加直观和有效。引入内模控制（Internal Model Control, IMC）方法，这是一种有效的控制器设计手段，能够模拟系统内部的工作原理，并在此基础上设计附加控制器，显著增强系统的鲁棒性和抗干扰能力。这种方法有助于减少各动态变量之间的相互影响，实现系统的有效解耦。 最后，通过仿真结果验证了这种基于SVM广义逆内模控制方法的有效性。实验结果表明，该方法在处理LPMVM的复杂动态行为时，不仅展现出良好的解耦性能，提高了系统响应的精确性和稳定性，而且表现出强大的抗扰动能力，使得电机在面对外部干扰时仍能保持高效和稳定的工作状态。 这篇文章提供了在非线性永磁电机控制系统中采用支持向量机和广义逆技术进行内模控制的一种新思路，为实际应用中的高性能电机控制提供了理论支持和技术路线。这对于提升电机系统控制精度、提高能源效率以及保证设备运行可靠性具有重要的实践价值。