1、第5 7卷 第1期2 0 2 3年1月西 安 交 通 大 学 学 报J OUR NA LO FX IANJ I AO T ON GUN I V E R S I T YV o l.5 7 N o.1J a n.2 0 2 3.*直驱式永磁直线电机深度模糊滑模-自抗扰控制谭草,鲁应涛,葛文庆,李波,陆佳瑜(山东理工大学交通与车辆工程学院,2 5 5 0 0 0,山东淄博)摘要:针对直驱系统中各种非线性干扰直接作用下的永磁直线电机控制性能恶化的问题,提出一种深度模糊滑模-自抗扰控制方法。首先,通过非线性扩张状态观测器估计系统不确定扰动,在滑动面设计中引入跟踪误差的积分项,结合饱和函数s a t(s)
2、与位移误差的幂函数设计趋近律,从而改进滑模-自抗扰控制方法;其次,为避免设计过程中的主观影响,进一步提升直线电机在复杂工况下的适应能力,基于深度神经网络训练模糊规则,进而调节滑模控制的关键参数。采用所提方法在直驱泵性能测试平台进行了实验研究,结果表明:所提深度模糊滑模-自抗扰控制方法有效提高了直线电机控制精度、响应速度与鲁棒性,直线电机的阶跃响应时间相对于传统滑模控制方法提升了2 3.8 7%;正弦目标跟踪的I T A E指标改善是传统滑模控制方法的4.7%、是改进滑模-自抗扰控制方法的1 3.2%;在传感器白噪声干扰下,正弦目标跟踪的最大跟踪误差相对于改进滑模-自抗扰控制方法改善了一个数量级
3、。关键词:永磁直线电机;直驱泵;深度神经网络;滑模控制;自抗扰控制中图分类号:TM 3 0 1 文献标志码:AD O I:1 0.7 6 5 2/x j t u x b 2 0 2 3 0 1 0 1 8 文章编号:0 2 5 3-9 8 7 X(2 0 2 3)0 1-0 1 8 5-1 0D e p t hF u z z yS l i d i n g-M o d eA c t i v eD i s t u r b a n c eR e j e c t i o nC o n t r o lM e t h o do fP e r m a n e n tM a g n e tL i n e a
4、rM o t o r f o rD i r e c tD r i v eS y s t e mT ANC a o,L UY i n g t a o,G E W e n q i n g,L IB o,L UJ i a y u(S c h o o l o fT r a n s p o r t a t i o na n dV e h i c l eE n g i n e e r i n g,S h a n d o n gU n i v e r s i t yo fT e c h n o l o g y,Z i b o,S h a n d o n g2 5 5 0 0 0,C h i n a)A b
5、s t r a c t:Ad e p t h f u z z ys l i d i n g-m o d e a c t i v ed i s t u r b a n c e r e j e c t i o nc o n t r o l(D F S M-A D R C)m e t h o di sp r o p o s e dt os o l v e t h ep r o b l e mt h a t t h e c o n t r o l p e r f o r m a n c eo f p e r m a n e n tm a g n e t l i n e a rm o t o r s(P
6、MLM)d e t e r i o r a t e su n d e r t h ed i r e c t a c t i o no fv a r i o u sn o n l i n e a rd i s t u r b a n c e s.F i r s t l y,t h es y s-t e mu n c e r t a i n t yd i s t u r b a n c e i se s t i m a t e db yan o n l i n e a re x t e n d e ds t a t eo b s e r v e r.T h e i n t e g r a t i
7、o no f t r a c k i n ge r r o r i s a p p l i e d t o t h ed e s i g no f t h e s l i d i n gs u r f a c e,a n d t h e s a t u r a t i o n f u n c t i o ns a t(s)a n dt h ep o w e rf u n c t i o no fd i s p l a c e m e n te r r o ra r ei n t r o d u c e di n t ot h ea p p r o a c hl a w,s ot h a tt
8、h ei m p r o v e ds l i d i n g m o d ea c t i v ed i s t u r b a n c er e j e c t i o nc o n t r o l(I S M-A D R C)m e t h o di sp r o p o s e d.S e c o n d l y,t oa v o i dt h es u b j e c t i v e i n f l u e n c ea n df u r t h e r i m p r o v et h ea d a p t a b i l i t yo fPMLMu n d e rc o m p
9、l e xc o n d i t i o n s,f u z z yr u l e sa r et r a i n e db yd e e pn e u r a ln e t w o r k s,a n dt h ek e yp a r a m e t e r so fs l i d i n gm o d ec o n t r o la r ea d j u s t e d.T h ee x p e r i m e n t a lr e s e a r c hh a sb e e nc a r r i e do u tt h r o u g ht h ep e r f o r m a n c
10、e t e s tp l a t f o r mo f t h ed i r e c td r i v ep u m p.T h er e s u l t ss h o wt h a t t h ep r o p o s e dD F S M-A D R Cm e t h o de f f e c t i v e l yi m p r o v e st h ec o n t r o la c c u r a c y,r e s p o n s es p e e da n dr o b u s t n e s so ft h e*收稿日期:2 0 2 2-0 6-0 1。作者简介:谭草(1 9
11、9 1),男,副教授;葛文庆(通信作者),男,教授,博士生导师。基金项目:国家自然科学基金资助项目(5 1 9 0 5 3 1 9,5 1 8 7 5 3 2 6);山东省青年科技人才托举工程项目(S D A S T 2 0 2 1 q t 2 0)。网络出版时间:2 0 2 2-1 0-0 9 网络出版地址:h t t p s:k n s.c n k i.n e t/k c m s/d e t a i l/6 1.1 0 6 9.T.2 0 2 2 1 0 0 1.2 0 4 1.0 0 2.h t m l西 安 交 通 大 学 学 报第5 7卷 h t t p:z k x b.x j t
12、u.e d u.c n c o n t r o l l e r.T h ep r o p o s e dD F S M-A D R C m e t h o di m p r o v e st h es t e pr e s p o n s et i m eb y2 3.8 7%,c o m p a r e dw i t ht h ec o n v e n t i o n a ls l i d i n gm o d ec o n t r o l(S MC);i m p r o v e st h eI T A Eo fs i n u s o i d a lt a r g e t t r a c k
13、 i n gb y4.7%a n d1 3.2%,c o m p a r e dw i t ht h eS MCm e t h o da n d t h e I S M-A D R Cm e t h-o dr e s p e c t i v e l y;a n di m p r o v e st h em a x i m u mt r a c k i n ge r r o ro fs i n u s o i d a lt a r g e tt r a c k i n gu n d e rs e n s o rw h i t en o i s eb yo n eo r d e ro fm a g
14、 n i t u d e,c o m p a r e dw i t ht h e I S M-A D R Cm e t h o d.K e y w o r d s:p e r m a n e n tm a g n e tl i n e a rm o t o r;d i r e c td r i v ep u m p;d e e pn e u r a ln e t w o r k;s l i d i n gm o d ec o n t r o l;a c t i v ed i s t u r b a n c er e j e c t i o nc o n t r o l 直驱式永磁直线电机具有功
15、率密度高、驱动能力强等优点,由于没有运动转换机构,有效提高了直驱系统动力传递效率、控制灵活性与动态响应品质1-2。由于直线电机与负载间缺少缓冲环节,非线性干扰的作用将影响其动、稳态性能。永磁直线电机运动灵活可控,提高其控制精度和响应速度是直驱系统性能提升的关键。P I D控制、滑模控制、自抗扰控制和鲁棒控制等已在永磁直线电机运动控制中应用3。滑模控制以其良好的鲁棒性等优点,在电液伺服系统、机电伺服系统中具有显著潜力。针对高增益补偿不确定性造成的抖振严重影响的问题,神经网络算法、模糊控制等被用于改进滑模控制4。文献5 提出了改进的滑模-自抗扰控制方法,在提高直线电机的控制精度同时减弱系统抖振。文
16、献6 设计了基于自适应动态P I D滑模面的二阶滑模控制器。针对各种非线性干扰直接作用下的永磁直线电机控制性能恶化的问题,文献7 提出将分数阶滑模控制和状态观测器结合,改善抖振的同时提高系统鲁棒性。文献8 针对系统的强非线性、外部扰动等问题,设计基于R B F神经网络自适应控制器。文献9 提出了一种基于自适应控制的改进滑模观测器,实现了估计补偿。文献1 0 提出了一种基于粒子群算法优化的最优双面滑模观测器来改善瞬态响应。近年来,众多学者运用不同算法的优势互补,获得了较好的控制效果,然而在实际工况下,被控系统面临高频测量噪声干扰、非线性摩擦等问题,高性能控制方法仍需进一步研究。控制器参数往往较多且依靠经验整定,导致控制器性能不能充分体现。有关学者设计了基于模糊控制、神经网络和粒子群优化等算法,实现了控制器参数的自整定1 1-1 2。文献3 设计的基于遗传算法的P I D参数优化方法可以保证在模型失配和负载扰动时仍能较好响应。文献1 3 提出一种基于P D神经滑模的自适应跟踪控制方法,实现了控制方法在线自适应学习。文献1 4 通过设计R B F网络的自适应律来实现滑模控制参数的自适应调整。
