基于遞歸徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁直線同步電機智能二階滑?？刂?/h1>
2021-03-25 00:12:10王天鶴趙希梅金鴻雁
電工技術(shù)學(xué)報 2021年6期
王天鶴 趙希梅 金鴻雁
基于遞歸徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁直線同步電機智能二階滑?？刂?/p>
王天鶴 趙希梅 金鴻雁
（沈陽工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院 沈陽 110870）
針對永磁直線同步電機（PMLSM）易受系統(tǒng)參數(shù)變化、外部擾動、摩擦力等不確定性因素影響的問題，采用二階滑模控制（2OSMC）和遞歸徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RRBFNN）相結(jié)合的智能二階滑?？刂疲↖2OSMC）方法來提高系統(tǒng)控制性能。利用2OSMC削弱傳統(tǒng)滑?？刂浦械亩墩駟栴}，提高了系統(tǒng)的位置跟蹤精度。但由于難以估計系統(tǒng)中不確定性因素的邊界，從而無法實現(xiàn)2OSMC的最佳性能，因此，引入RRBFNN對不確定性因素進行估計。由于RRBFNN具有較快的學(xué)習(xí)能力，可通過在線訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，進而提高系統(tǒng)的魯棒性。實驗結(jié)果表明，所提出的控制方法切實可行，能夠有效地抑制不確定性因素對系統(tǒng)的影響，使系統(tǒng)具有較高的位置跟蹤精度和較強的魯棒性能。
永磁直線同步電機 不確定性因素 二階滑?？刂?遞歸徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
0 引言
近年來，隨著電力電子技術(shù)的進步以及高性能永磁材料的發(fā)展，永磁直線同步電機（Permanent Magnet Linear Synchronous Motor, PMLSM）受到了極大的重視[1]。由于具有結(jié)構(gòu)簡單、沒有機械摩擦力、推力大和體積小等優(yōu)點，PMLSM適合于高性能伺服應(yīng)用場合，廣泛應(yīng)用于交通運輸、航空航天、工業(yè)與自動化、儀器儀表和軍工業(yè)等領(lǐng)域[2]。PMLSM的特點在于利用電能直接產(chǎn)生直線運動，不需要中間轉(zhuǎn)換結(jié)構(gòu)，省去了傳動鏈、齒輪組、滾珠絲杠等間接機械傳動裝置，消除了間隙死區(qū)、摩擦以及彈性等影響，但同時PMLSM伺服系統(tǒng)性能受時變不確定性因素影響很大，其中包括系統(tǒng)參數(shù)變化、外部擾動、摩擦力等[3-4]。因此，為降低不確定性因素對系統(tǒng)的影響，必須設(shè)計出適合的控制器，使系統(tǒng)具有強魯棒性，從而提高系統(tǒng)控制性能。
為此，近年來，國內(nèi)外學(xué)者對電機控制方法進行了廣泛的研究，并提出了魯棒控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和滑?？刂频榷喾N控制方法[5]。其中滑?？刂颇軌蚩朔到y(tǒng)的不確定性因素，對擾動具有很強的魯棒性，尤其對非線性系統(tǒng)的控制具有良好的控制效果，因此，在電機控制方面得到了廣泛的應(yīng)用[6]。但由于在接近滑模面時的慣性或延遲等原因，致使滑?？刂拼嬖诙墩駟栴}。為此，提出了將魯棒控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制等與滑模控制相結(jié)合的混合控制策略以抑制抖振現(xiàn)象[7]。文獻[8]采用積分滑?？刂品椒ǎ岣吡讼到y(tǒng)的響應(yīng)速度，同時減小了穩(wěn)態(tài)誤差，但當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)偏出給定軌跡時將導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。文獻[9]提出一種結(jié)合滑模觀測器和模糊控制各自優(yōu)點的模糊滑模速度位置估計方法，保證了系統(tǒng)的魯棒性和控制精度，但是模糊控制器的模糊規(guī)則選取需要依靠大量經(jīng)驗。文獻[10]設(shè)計了二階滑?？刂破?，該方法充分利用了輔助滑模面，在不增加復(fù)雜度的前提下，有效抑制抖振，提高系統(tǒng)的位置跟蹤性能。但其難以估計不確定性因素的邊界，因此，將模型參考自適應(yīng)估計器與二階滑?？刂破飨嘟Y(jié)合，從而提高系統(tǒng)的魯棒性。由此可知，系統(tǒng)不確定性因素的邊界難以預(yù)測，也為滑模控制器的設(shè)計以及抖振的抑制增加了難度[11]。為此，文獻[12]提出將Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與互補滑?？刂葡嘟Y(jié)合的方法，利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不確定性因素的邊界進行估計，但在Elman網(wǎng)絡(luò)模型中只計入了隱層節(jié)點的反饋，而沒有考慮輸出層節(jié)點的反饋，從而影響了網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和精度。文獻[13-14]提出將徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）分別與滑?？刂坪涂焖俳K端滑模控制相結(jié)合的方法，利用RBFNN對不確定性因素的邊界進行實時估計，從而改善系統(tǒng)的性能，但其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)固定且學(xué)習(xí)速度較慢。
為解決不確定性因素對PMLSM伺服系統(tǒng)的影響，使系統(tǒng)具有良好的位置跟蹤精度及強魯棒性，本文提出基于遞歸徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Radial Basis Function Neural Network, RRBFNN）的智能二階滑?？刂疲↖ntelligent Second-Order Sliding Mode Control, I2OSMC）方法。二階滑?？刂疲⊿econd-Order Sliding Mode Control, 2OSMC）采用飽和函數(shù)替換傳統(tǒng)切換函數(shù)，削弱了抖振現(xiàn)象，并抑制系統(tǒng)不確定性因素對系統(tǒng)的影響。但由于不確定性因素的邊界在實際應(yīng)用中很難提前獲知，因此結(jié)合RRBFNN的學(xué)習(xí)能力強和2OSMC魯棒性強的優(yōu)點設(shè)計I2OSMC方法，RRBFNN可以在線調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而有效地估計并抑制不確定性因素，保證系統(tǒng)的強魯棒性。最后，通過基于數(shù)字信號處理器（Digital Signal Processor, DSP）的實驗平臺對PMLSM伺服系統(tǒng)進行實驗驗證，結(jié)果表明，所提出的方法具有良好的控制性能。
1 PMLSM數(shù)學(xué)模型
在同步參考坐標(biāo)系下，PMLSM的電壓方程和磁鏈方程表示為
電磁推力方程表示為
PMLSM運動方程可表示為
若忽略系統(tǒng)參數(shù)變化、外部擾動和摩擦力等不確定性因素對PMLSM伺服系統(tǒng)的影響，可將式（7）改寫成理想狀態(tài)下的動態(tài)方程為
其中，系統(tǒng)控制輸入為
若考慮不確定性因素對系統(tǒng)的影響，式（7）可改寫為
其中
2 PMLSM控制系統(tǒng)設(shè)計
2.1 PMLSM系統(tǒng)組成
PMLSM的智能二階滑?？刂葡到y(tǒng)框圖如圖1所示。其中，點畫線框內(nèi)為智能二階滑模控制器。控制系統(tǒng)主要由智能二階滑?？刂破?、PI控制器、坐標(biāo)變換、電機檢測單元等組成。I2OSMC采用2OSMC與RRBFNN相結(jié)合的方法來設(shè)計，能夠有效估計并抑制系統(tǒng)不確定性因素。
圖1 PMLSM的智能二階滑?？刂葡到y(tǒng)框圖
2.2 二階滑?？刂破髟O(shè)計
為消除由不確定性因素的存在所產(chǎn)生的穩(wěn)態(tài)誤差，引入積分項，因此定義滑模變量及其導(dǎo)數(shù)為
設(shè)計二階滑模面為
由式（14）可以看出，二階滑模面是一種比例-積分-微分型滑模面，這種設(shè)計既可以實現(xiàn)積分項消除系統(tǒng)跟蹤的穩(wěn)態(tài)誤差的優(yōu)點，又可以避免系統(tǒng)響應(yīng)延遲的缺點。
將式（9）代入式（14）并對其求導(dǎo)得
為保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，設(shè)計2OSMC的控制律，其由等效控制律和切換控制律組成，表示為
選擇李雅普諾夫函數(shù)為
對求導(dǎo)，并將式（14）～式（16）代入可得
因此，設(shè)計等效控制律為
由式（22）可知，系統(tǒng)滿足李雅普諾夫漸近穩(wěn)定條件，這確保了系統(tǒng)狀態(tài)軌跡將在有限時間內(nèi)到達滑模面。2OSMC結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。
2.3 RRBFNN不確定性估計器
2.3.1 RRBFNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
為了提高函數(shù)逼近的精度，本文采用了三層RRBFNN結(jié)構(gòu)，如圖3所示，包括輸入層（I層）、隱含層（J層）和輸出層（O層）。同時，由于其連續(xù)和微分特性，采用高斯函數(shù)作為隱含層中節(jié)點的激活函數(shù)。此外，RRBFNN的輸出通過時間延遲遞歸到輸入層以增強網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)學(xué)習(xí)能力。
圖3 RRBFNN結(jié)構(gòu)
RRBFNN各層的信號傳播和基本功能如下：
（3）輸出層。RRBFNN的輸出表示為
2.3.2 RRBFNN在線學(xué)習(xí)算法
在RRBFNN中，連接權(quán)值的修正可以采用反向傳播算法。定義能量函數(shù)為
RRBFNN的參數(shù)更新律如下：
在輸出層中，要傳播的誤差項為
權(quán)重的數(shù)值更新為
（38）
輸出層的權(quán)重更新為
在隱含層中，要傳播的誤差項為
（40）
平均值和標(biāo)準(zhǔn)差更新律為
3 系統(tǒng)實驗分析
實驗采用的PMLSM生產(chǎn)于美國Kollmorgen公司，PMLSM伺服系統(tǒng)的核心控制單元為TI公司推出的DSP TMS320F28335。PMLSM控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示，其硬件結(jié)構(gòu)可分為運算控制單元、供電電路、檢測單元和PMLSM。運算控制單元為PC和DSP；PMLSM的供電電路由整流器和逆變器組成，逆變器開關(guān)頻率為5kHz；檢測電路包括電壓、電流、速度和位置信號的檢測，位置信號的檢測采用直線光柵傳感器，其精度為1mm。實驗中將采用2OSMC、基于RBFNN的2OSMC和基于RRBFNN的I2OSMC三種方法，通過實驗對比分析證明I2OSMC方法的可行性。
圖4 基于DSP的PMLSM控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
為驗證所提出的I2OSMC在負(fù)載擾動存在時的控制性能，對系統(tǒng)給定如圖6所示的梯形輸入信號，并在2.5s時對系統(tǒng)突加50N負(fù)載。為更好地實現(xiàn)與傳統(tǒng)控制的對比，本實驗采用了傳統(tǒng)PI控制與其他三種控制方法進行對比。采用傳統(tǒng)PI控制、2OSMC、基于RBFNN的2OSMC和基于RRBFNN的I2OSMC方法的位置跟蹤誤差曲線如圖7所示。為方便對比，給出四種控制方法下位置跟蹤誤差的最大值、平均值以及標(biāo)準(zhǔn)差三種度量來進行比較，誤差大小對比見表1。對比圖7b和圖7c可以看出，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與2OSMC相結(jié)合能夠有效地減小位置跟蹤誤差并削弱抖振，但由于RBFNN為靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)能力稍慢，致使系統(tǒng)響應(yīng)速度略有下降。對比圖7d和圖7b可看出，I2OSMC具有更好的位置跟蹤精度，其動態(tài)響應(yīng)能力與2OSMC相近，但明顯快于基于RBFNN的2OSMC方法。因此，將I2OSMC應(yīng)用于PMLSM伺服系統(tǒng)有效可行，對于提高系統(tǒng)位置跟蹤精度和魯棒性能具有重要的意義。
圖6 梯形輸入信號
圖7 梯形信號下的位置誤差曲線
表1 位置跟蹤誤差對比
Tab.1 Comparison of position tracking errors
4 結(jié)論
本文采用基于RRBFNN的I2OSMC的位置控制方法來抑制系統(tǒng)不確定性因素的影響。在I2OSMC設(shè)計中，2OSMC用來削弱抖振、提高系統(tǒng)魯棒性；RRBFNN旨在估計并抑制系統(tǒng)的不確定性因素邊界。實驗結(jié)果表明，同2OSMC方法和基于RBFNN的2OSMC方法相比，I2OSMC既具有快速準(zhǔn)確的位置跟蹤性能，又具有較強的抗干擾能力，對PMLSM伺服系統(tǒng)有更好的控制效果。
[1] Kazraji S M, Soflayi R B, Sharifian M B B. Sliding-mode observer for speed and position sensor- less control of linear-PMSM[J]. Electrical Control & Communication Engineering, 2014, 5(1): 20-26.
[2] 智淑亞, 吳洪兵. 數(shù)控進給伺服系統(tǒng)摩擦補償控制仿真[J]. 沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2019, 41(4): 361-365.
Zhi Shuya, Wu Hongbing. Simulation of friction compensation control of NC feed servo system[J]. Journal of Shenyang University of Technology, 2019, 41(4): 361-365.
[3] Chen S Y, Liu T S. Intelligent tracking control of a PMLSM using self-evolving probabilistic fuzzy neural network[J]. IET Electric Power Applications, 2017, 11(6): 1043-1054.
[4] 朱國昕, 雷鳴凱, 趙希梅. 永磁同步電機伺服系統(tǒng)自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制[J]. 沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2018, 40(1): 6-11.
Zhu Guoxin, Lei Mingkai, Zhao Ximei. Adaptive iterative learning control for permanent magnet synchronous motor servo system[J]. Journal of Shenyang University of Technology, 2018, 40(1): 6-11.
[5] 孟高軍, 袁野, 孫玉坤, 等. 帶定位力補償?shù)臄U張觀測器磁通切換永磁直線電機無位置傳感器控制策略[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2018, 33(17): 4091-4101.
Meng Gaojun, Yuan Ye, Sun Yukun, et al. Extended state observer with cogging force compensation for sensorless control strategy of linear flux-switching permanent magnet machine[J]. Transaction of China Electrotechnical Society, 2018, 33(17): 4091-4101.
[6] Namazi M M, Rashidi A, Saghaian-Nejad S M, et al. Chattering-free robust adaptive sliding-mode control for switched reluctance motor drive[C]//IEEE Trans- portation Electrification Conference and Expo, Michigan, USA, 2016: 474-478.
[7] 劉金琨, 孫富春. 滑模變結(jié)構(gòu)控制理論及其算法研究與進展[J]. 控制理論與應(yīng)用, 2016, 24(3): 407- 418.
Liu Jinkun, Sun Fuchun. Research and development on theory and algorithms of sliding mode control[J]. Control Theory and Applications, 2016, 24(3): 407- 418.
[8] 侯勇, 趙姍姍, 王勇. 永磁同步電機的積分型滑模變結(jié)構(gòu)控制[J]. 天津科技大學(xué)學(xué)報, 2013, 28(2): 55-58.
Hou Yong, Zhao Shanshan, Wang Yong. Integral sliding mode variable structure control of permanent magnet synchronous motor[J]. Journal of Tianjing University of Science and Technology, 2013, 28(2): 55-58.
[9] 陸華才, 提娟, 劉怡君, 等. 基于模糊滑模觀測器的PMLSM無傳感器控制[J]. 信息與控制, 2016, 45(1): 60-65.
Lu Huacai, Ti Juan, Liu Yijun, et al. Sensorless control of PMLSM based on fuzzy sliding mode observer[J]. Information and Control, 2016, 45(1): 60-65.
[10] Zhao Lihang, Huang Jin, Liu He, et al. Second-order sliding-mode observer with online parameter identi- fication for sensorless induction motor drives[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2014, 61(10): 5280-5289.
[11] Panah P G, Ataei M, Mirzaeian B, et al. A robust adaptive sliding mode control for PMLSM with variable velocity profile over wide range[J]. Research Journal of Applied Sciences Engineering & Tech- nology, 2015, 10(9): 997-1006.
[12] 趙希梅, 金鴻雁. 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁直線同步電機互補滑?？刂芠J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2018, 33(5): 973-979.
Zhao Ximei, Jin Hongyan. Complementary sliding mode control for permanent magnet linear synchronous motor based on Elman neural network[J]. Transaction of China Electrotechnical Society, 2018, 33(5): 973-979.
[13] 朱玲, 李艷東, 孫明, 等. 移動機器人編隊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑?？刂芠J]. 電機與控制學(xué)報, 2014, 18(3): 113-118.
Zhu Ling, Li Yandong, Sun Ming, et al. Sliding mode control of mobile robot formations based on neural networks[J]. Electric Machines and Control, 2014, 18(3): 113-118.
[14] Qi Liang, Shi Hongbo. Adaptive position tracking control of permanent magnet synchronous motor based on RBF fast terminal sliding mode control[J]. Neurocomputing, 2013, 115: 23-30.
[15] 朱煜峰, 許永鵬, 陳孝信, 等. 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直流XLPE電纜局部放電模式識別技術(shù)[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2020, 35(3): 211-220.
Zhu Yufeng, Xu Yongpeng, Chen Xiaoxin, et al. Pattern recognition of partial discharges in DC XLPE cables based on convolutional neural network[J]. Transaction of China Electrotechnical Society, 2020, 35(3): 211-220.
[16] Xia Meizhen, Zhang Tianping. Adaptive neural network control for stochastic constrained block structure nonlinear systems with dynamical uncertainties[J]. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, 2019, 33(11): 1079-1096.
[17] An Ru, Li Wenjing, Han Honggui, et al. An improved Levenberg-Marquardt algorithm with adaptive learning rate for RBF neural network[C]//35th Chinese Con- trol Conference, Chengdu, 2016: 3630-3635.
Intelligent Second-Order Sliding Mode Control Based on Recurrent Radial Basis Function Neural Network for Permanent Magnet Linear Synchronous Motor
（School of Electrical Engineering Shenyang University of Technology Shenyang 110870 China）
The permanent magnet linear synchronous motor (PMLSM) is susceptible to uncertainty factors, such as system parameter variation, external disturbance and friction. Thus, an intelligent second-order sliding mode control (I2OSMC) method combining second-order sliding mode control (2OSMC) and recurrent radial basis function neural network (RRBFNN) is used to improve system control performance. The design of 2OSMC weakens the chattering problem in the traditional sliding mode control and improves the position tracking accuracy of the system. However, because it is difficult to estimate the boundary of the uncertainty factors in the system, the optimal performance of 2OSMC cannot be achieved. Therefore, the RRBFNN is introduced to improve the robustness of the system, which has faster learning ability and can train the network parameters online. The experimental results show that the proposed control method is feasible and can effectively suppress the influence of uncertainty factors on the control system, so that the system has higher position tracking accuracy and stronger robust performance.
Permanent magnet linear synchronous motor, uncertainty factors, second-order sliding mode control, recurrent radial basis function neural network
TM351; TP273
10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.191238
遼寧省自然科學(xué)基金計劃重點資助項目（20170540677）。
2019-09-24
2019-11-26
王天鶴 男，1993年生，碩士研究生，研究方向為電機控制、智能控制等。E-mail: wangtianhech@163.com
趙希梅 女，1979年生，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為電機控制、魯棒控制等。E-mail: zhaoxm_sut@163.com（通信作者）
（編輯 崔文靜）
猜你喜歡
北京航空航天大學(xué)學(xué)報(2022年6期)2022-07-02 01:59:46 一類二階迭代泛函微分方程的周期解應(yīng)用數(shù)學(xué)(2020年2期)2020-06-24 06:02:46 荒漠綠洲區(qū)潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)增邊優(yōu)化魯棒性分析農(nóng)業(yè)機械學(xué)報(2020年2期)2020-03-09 07:35:30 基于確定性指標(biāo)的弦支結(jié)構(gòu)魯棒性評價中華建設(shè)(2019年7期)2019-08-27 00:50:18 一類二階中立隨機偏微分方程的吸引集和擬不變集數(shù)學(xué)物理學(xué)報(2018年6期)2019-01-28 08:58:02 基于復(fù)合前饋模糊PID的位置伺服系統(tǒng)研究測控技術(shù)(2018年12期)2018-11-25 09:37:44 二階線性微分方程的解法中央民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)(2018年3期)2018-11-09 01:16:34 一類二階中立隨機偏微分方程的吸引集和擬不變集Acta Mathematica Scientia(English Series)(2018年6期)2018-03-01 03:13:44 基于非支配解集的多模式裝備項目群調(diào)度魯棒性優(yōu)化項目管理技術(shù)(2016年12期)2016-06-15 20:29:33 西南交通大學(xué)學(xué)報(2016年6期)2016-05-04 04:13:11
王天鶴 趙希梅 金鴻雁
基于遞歸徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁直線同步電機智能二階滑?？刂?/p>
王天鶴 趙希梅 金鴻雁
（沈陽工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院 沈陽 110870）
針對永磁直線同步電機（PMLSM）易受系統(tǒng)參數(shù)變化、外部擾動、摩擦力等不確定性因素影響的問題，采用二階滑模控制（2OSMC）和遞歸徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RRBFNN）相結(jié)合的智能二階滑?？刂疲↖2OSMC）方法來提高系統(tǒng)控制性能。利用2OSMC削弱傳統(tǒng)滑?？刂浦械亩墩駟栴}，提高了系統(tǒng)的位置跟蹤精度。但由于難以估計系統(tǒng)中不確定性因素的邊界，從而無法實現(xiàn)2OSMC的最佳性能，因此，引入RRBFNN對不確定性因素進行估計。由于RRBFNN具有較快的學(xué)習(xí)能力，可通過在線訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，進而提高系統(tǒng)的魯棒性。實驗結(jié)果表明，所提出的控制方法切實可行，能夠有效地抑制不確定性因素對系統(tǒng)的影響，使系統(tǒng)具有較高的位置跟蹤精度和較強的魯棒性能。
永磁直線同步電機 不確定性因素 二階滑?？刂?遞歸徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
0 引言
近年來，隨著電力電子技術(shù)的進步以及高性能永磁材料的發(fā)展，永磁直線同步電機（Permanent Magnet Linear Synchronous Motor, PMLSM）受到了極大的重視[1]。由于具有結(jié)構(gòu)簡單、沒有機械摩擦力、推力大和體積小等優(yōu)點，PMLSM適合于高性能伺服應(yīng)用場合，廣泛應(yīng)用于交通運輸、航空航天、工業(yè)與自動化、儀器儀表和軍工業(yè)等領(lǐng)域[2]。PMLSM的特點在于利用電能直接產(chǎn)生直線運動，不需要中間轉(zhuǎn)換結(jié)構(gòu)，省去了傳動鏈、齒輪組、滾珠絲杠等間接機械傳動裝置，消除了間隙死區(qū)、摩擦以及彈性等影響，但同時PMLSM伺服系統(tǒng)性能受時變不確定性因素影響很大，其中包括系統(tǒng)參數(shù)變化、外部擾動、摩擦力等[3-4]。因此，為降低不確定性因素對系統(tǒng)的影響，必須設(shè)計出適合的控制器，使系統(tǒng)具有強魯棒性，從而提高系統(tǒng)控制性能。
為此，近年來，國內(nèi)外學(xué)者對電機控制方法進行了廣泛的研究，并提出了魯棒控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和滑?？刂频榷喾N控制方法[5]。其中滑?？刂颇軌蚩朔到y(tǒng)的不確定性因素，對擾動具有很強的魯棒性，尤其對非線性系統(tǒng)的控制具有良好的控制效果，因此，在電機控制方面得到了廣泛的應(yīng)用[6]。但由于在接近滑模面時的慣性或延遲等原因，致使滑?？刂拼嬖诙墩駟栴}。為此，提出了將魯棒控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制等與滑模控制相結(jié)合的混合控制策略以抑制抖振現(xiàn)象[7]。文獻[8]采用積分滑?？刂品椒ǎ岣吡讼到y(tǒng)的響應(yīng)速度，同時減小了穩(wěn)態(tài)誤差，但當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)偏出給定軌跡時將導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。文獻[9]提出一種結(jié)合滑模觀測器和模糊控制各自優(yōu)點的模糊滑模速度位置估計方法，保證了系統(tǒng)的魯棒性和控制精度，但是模糊控制器的模糊規(guī)則選取需要依靠大量經(jīng)驗。文獻[10]設(shè)計了二階滑?？刂破?，該方法充分利用了輔助滑模面，在不增加復(fù)雜度的前提下，有效抑制抖振，提高系統(tǒng)的位置跟蹤性能。但其難以估計不確定性因素的邊界，因此，將模型參考自適應(yīng)估計器與二階滑?？刂破飨嘟Y(jié)合，從而提高系統(tǒng)的魯棒性。由此可知，系統(tǒng)不確定性因素的邊界難以預(yù)測，也為滑模控制器的設(shè)計以及抖振的抑制增加了難度[11]。為此，文獻[12]提出將Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與互補滑?？刂葡嘟Y(jié)合的方法，利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不確定性因素的邊界進行估計，但在Elman網(wǎng)絡(luò)模型中只計入了隱層節(jié)點的反饋，而沒有考慮輸出層節(jié)點的反饋，從而影響了網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和精度。文獻[13-14]提出將徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）分別與滑?？刂坪涂焖俳K端滑模控制相結(jié)合的方法，利用RBFNN對不確定性因素的邊界進行實時估計，從而改善系統(tǒng)的性能，但其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)固定且學(xué)習(xí)速度較慢。
為解決不確定性因素對PMLSM伺服系統(tǒng)的影響，使系統(tǒng)具有良好的位置跟蹤精度及強魯棒性，本文提出基于遞歸徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Radial Basis Function Neural Network, RRBFNN）的智能二階滑?？刂疲↖ntelligent Second-Order Sliding Mode Control, I2OSMC）方法。二階滑?？刂疲⊿econd-Order Sliding Mode Control, 2OSMC）采用飽和函數(shù)替換傳統(tǒng)切換函數(shù)，削弱了抖振現(xiàn)象，并抑制系統(tǒng)不確定性因素對系統(tǒng)的影響。但由于不確定性因素的邊界在實際應(yīng)用中很難提前獲知，因此結(jié)合RRBFNN的學(xué)習(xí)能力強和2OSMC魯棒性強的優(yōu)點設(shè)計I2OSMC方法，RRBFNN可以在線調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而有效地估計并抑制不確定性因素，保證系統(tǒng)的強魯棒性。最后，通過基于數(shù)字信號處理器（Digital Signal Processor, DSP）的實驗平臺對PMLSM伺服系統(tǒng)進行實驗驗證，結(jié)果表明，所提出的方法具有良好的控制性能。
1 PMLSM數(shù)學(xué)模型
在同步參考坐標(biāo)系下，PMLSM的電壓方程和磁鏈方程表示為
電磁推力方程表示為
PMLSM運動方程可表示為
若忽略系統(tǒng)參數(shù)變化、外部擾動和摩擦力等不確定性因素對PMLSM伺服系統(tǒng)的影響，可將式（7）改寫成理想狀態(tài)下的動態(tài)方程為
其中，系統(tǒng)控制輸入為
若考慮不確定性因素對系統(tǒng)的影響，式（7）可改寫為
其中
2 PMLSM控制系統(tǒng)設(shè)計
2.1 PMLSM系統(tǒng)組成
PMLSM的智能二階滑?？刂葡到y(tǒng)框圖如圖1所示。其中，點畫線框內(nèi)為智能二階滑模控制器。控制系統(tǒng)主要由智能二階滑?？刂破?、PI控制器、坐標(biāo)變換、電機檢測單元等組成。I2OSMC采用2OSMC與RRBFNN相結(jié)合的方法來設(shè)計，能夠有效估計并抑制系統(tǒng)不確定性因素。
圖1 PMLSM的智能二階滑?？刂葡到y(tǒng)框圖
2.2 二階滑?？刂破髟O(shè)計
為消除由不確定性因素的存在所產(chǎn)生的穩(wěn)態(tài)誤差，引入積分項，因此定義滑模變量及其導(dǎo)數(shù)為
設(shè)計二階滑模面為
由式（14）可以看出，二階滑模面是一種比例-積分-微分型滑模面，這種設(shè)計既可以實現(xiàn)積分項消除系統(tǒng)跟蹤的穩(wěn)態(tài)誤差的優(yōu)點，又可以避免系統(tǒng)響應(yīng)延遲的缺點。
將式（9）代入式（14）并對其求導(dǎo)得
為保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，設(shè)計2OSMC的控制律，其由等效控制律和切換控制律組成，表示為
選擇李雅普諾夫函數(shù)為
對求導(dǎo)，并將式（14）～式（16）代入可得
因此，設(shè)計等效控制律為
由式（22）可知，系統(tǒng)滿足李雅普諾夫漸近穩(wěn)定條件，這確保了系統(tǒng)狀態(tài)軌跡將在有限時間內(nèi)到達滑模面。2OSMC結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。
2.3 RRBFNN不確定性估計器
2.3.1 RRBFNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
為了提高函數(shù)逼近的精度，本文采用了三層RRBFNN結(jié)構(gòu)，如圖3所示，包括輸入層（I層）、隱含層（J層）和輸出層（O層）。同時，由于其連續(xù)和微分特性，采用高斯函數(shù)作為隱含層中節(jié)點的激活函數(shù)。此外，RRBFNN的輸出通過時間延遲遞歸到輸入層以增強網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)學(xué)習(xí)能力。
圖3 RRBFNN結(jié)構(gòu)
RRBFNN各層的信號傳播和基本功能如下：
（3）輸出層。RRBFNN的輸出表示為
2.3.2 RRBFNN在線學(xué)習(xí)算法
在RRBFNN中，連接權(quán)值的修正可以采用反向傳播算法。定義能量函數(shù)為
RRBFNN的參數(shù)更新律如下：
在輸出層中，要傳播的誤差項為
權(quán)重的數(shù)值更新為
（38）
輸出層的權(quán)重更新為
在隱含層中，要傳播的誤差項為
（40）
平均值和標(biāo)準(zhǔn)差更新律為
3 系統(tǒng)實驗分析
實驗采用的PMLSM生產(chǎn)于美國Kollmorgen公司，PMLSM伺服系統(tǒng)的核心控制單元為TI公司推出的DSP TMS320F28335。PMLSM控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示，其硬件結(jié)構(gòu)可分為運算控制單元、供電電路、檢測單元和PMLSM。運算控制單元為PC和DSP；PMLSM的供電電路由整流器和逆變器組成，逆變器開關(guān)頻率為5kHz；檢測電路包括電壓、電流、速度和位置信號的檢測，位置信號的檢測采用直線光柵傳感器，其精度為1mm。實驗中將采用2OSMC、基于RBFNN的2OSMC和基于RRBFNN的I2OSMC三種方法，通過實驗對比分析證明I2OSMC方法的可行性。
圖4 基于DSP的PMLSM控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
為驗證所提出的I2OSMC在負(fù)載擾動存在時的控制性能，對系統(tǒng)給定如圖6所示的梯形輸入信號，并在2.5s時對系統(tǒng)突加50N負(fù)載。為更好地實現(xiàn)與傳統(tǒng)控制的對比，本實驗采用了傳統(tǒng)PI控制與其他三種控制方法進行對比。采用傳統(tǒng)PI控制、2OSMC、基于RBFNN的2OSMC和基于RRBFNN的I2OSMC方法的位置跟蹤誤差曲線如圖7所示。為方便對比，給出四種控制方法下位置跟蹤誤差的最大值、平均值以及標(biāo)準(zhǔn)差三種度量來進行比較，誤差大小對比見表1。對比圖7b和圖7c可以看出，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與2OSMC相結(jié)合能夠有效地減小位置跟蹤誤差并削弱抖振，但由于RBFNN為靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)能力稍慢，致使系統(tǒng)響應(yīng)速度略有下降。對比圖7d和圖7b可看出，I2OSMC具有更好的位置跟蹤精度，其動態(tài)響應(yīng)能力與2OSMC相近，但明顯快于基于RBFNN的2OSMC方法。因此，將I2OSMC應(yīng)用于PMLSM伺服系統(tǒng)有效可行，對于提高系統(tǒng)位置跟蹤精度和魯棒性能具有重要的意義。
圖6 梯形輸入信號
圖7 梯形信號下的位置誤差曲線
表1 位置跟蹤誤差對比
Tab.1 Comparison of position tracking errors
4 結(jié)論
本文采用基于RRBFNN的I2OSMC的位置控制方法來抑制系統(tǒng)不確定性因素的影響。在I2OSMC設(shè)計中，2OSMC用來削弱抖振、提高系統(tǒng)魯棒性；RRBFNN旨在估計并抑制系統(tǒng)的不確定性因素邊界。實驗結(jié)果表明，同2OSMC方法和基于RBFNN的2OSMC方法相比，I2OSMC既具有快速準(zhǔn)確的位置跟蹤性能，又具有較強的抗干擾能力，對PMLSM伺服系統(tǒng)有更好的控制效果。
[1] Kazraji S M, Soflayi R B, Sharifian M B B. Sliding-mode observer for speed and position sensor- less control of linear-PMSM[J]. Electrical Control & Communication Engineering, 2014, 5(1): 20-26.
[2] 智淑亞, 吳洪兵. 數(shù)控進給伺服系統(tǒng)摩擦補償控制仿真[J]. 沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2019, 41(4): 361-365.
Zhi Shuya, Wu Hongbing. Simulation of friction compensation control of NC feed servo system[J]. Journal of Shenyang University of Technology, 2019, 41(4): 361-365.
[3] Chen S Y, Liu T S. Intelligent tracking control of a PMLSM using self-evolving probabilistic fuzzy neural network[J]. IET Electric Power Applications, 2017, 11(6): 1043-1054.
[4] 朱國昕, 雷鳴凱, 趙希梅. 永磁同步電機伺服系統(tǒng)自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制[J]. 沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2018, 40(1): 6-11.
Zhu Guoxin, Lei Mingkai, Zhao Ximei. Adaptive iterative learning control for permanent magnet synchronous motor servo system[J]. Journal of Shenyang University of Technology, 2018, 40(1): 6-11.
[5] 孟高軍, 袁野, 孫玉坤, 等. 帶定位力補償?shù)臄U張觀測器磁通切換永磁直線電機無位置傳感器控制策略[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2018, 33(17): 4091-4101.
Meng Gaojun, Yuan Ye, Sun Yukun, et al. Extended state observer with cogging force compensation for sensorless control strategy of linear flux-switching permanent magnet machine[J]. Transaction of China Electrotechnical Society, 2018, 33(17): 4091-4101.
[6] Namazi M M, Rashidi A, Saghaian-Nejad S M, et al. Chattering-free robust adaptive sliding-mode control for switched reluctance motor drive[C]//IEEE Trans- portation Electrification Conference and Expo, Michigan, USA, 2016: 474-478.
[7] 劉金琨, 孫富春. 滑模變結(jié)構(gòu)控制理論及其算法研究與進展[J]. 控制理論與應(yīng)用, 2016, 24(3): 407- 418.
Liu Jinkun, Sun Fuchun. Research and development on theory and algorithms of sliding mode control[J]. Control Theory and Applications, 2016, 24(3): 407- 418.
[8] 侯勇, 趙姍姍, 王勇. 永磁同步電機的積分型滑模變結(jié)構(gòu)控制[J]. 天津科技大學(xué)學(xué)報, 2013, 28(2): 55-58.
Hou Yong, Zhao Shanshan, Wang Yong. Integral sliding mode variable structure control of permanent magnet synchronous motor[J]. Journal of Tianjing University of Science and Technology, 2013, 28(2): 55-58.
[9] 陸華才, 提娟, 劉怡君, 等. 基于模糊滑模觀測器的PMLSM無傳感器控制[J]. 信息與控制, 2016, 45(1): 60-65.
Lu Huacai, Ti Juan, Liu Yijun, et al. Sensorless control of PMLSM based on fuzzy sliding mode observer[J]. Information and Control, 2016, 45(1): 60-65.
[10] Zhao Lihang, Huang Jin, Liu He, et al. Second-order sliding-mode observer with online parameter identi- fication for sensorless induction motor drives[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2014, 61(10): 5280-5289.
[11] Panah P G, Ataei M, Mirzaeian B, et al. A robust adaptive sliding mode control for PMLSM with variable velocity profile over wide range[J]. Research Journal of Applied Sciences Engineering & Tech- nology, 2015, 10(9): 997-1006.
[12] 趙希梅, 金鴻雁. 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁直線同步電機互補滑?？刂芠J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2018, 33(5): 973-979.
Zhao Ximei, Jin Hongyan. Complementary sliding mode control for permanent magnet linear synchronous motor based on Elman neural network[J]. Transaction of China Electrotechnical Society, 2018, 33(5): 973-979.
[13] 朱玲, 李艷東, 孫明, 等. 移動機器人編隊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑?？刂芠J]. 電機與控制學(xué)報, 2014, 18(3): 113-118.
Zhu Ling, Li Yandong, Sun Ming, et al. Sliding mode control of mobile robot formations based on neural networks[J]. Electric Machines and Control, 2014, 18(3): 113-118.
[14] Qi Liang, Shi Hongbo. Adaptive position tracking control of permanent magnet synchronous motor based on RBF fast terminal sliding mode control[J]. Neurocomputing, 2013, 115: 23-30.
[15] 朱煜峰, 許永鵬, 陳孝信, 等. 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直流XLPE電纜局部放電模式識別技術(shù)[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2020, 35(3): 211-220.
Zhu Yufeng, Xu Yongpeng, Chen Xiaoxin, et al. Pattern recognition of partial discharges in DC XLPE cables based on convolutional neural network[J]. Transaction of China Electrotechnical Society, 2020, 35(3): 211-220.
[16] Xia Meizhen, Zhang Tianping. Adaptive neural network control for stochastic constrained block structure nonlinear systems with dynamical uncertainties[J]. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, 2019, 33(11): 1079-1096.
[17] An Ru, Li Wenjing, Han Honggui, et al. An improved Levenberg-Marquardt algorithm with adaptive learning rate for RBF neural network[C]//35th Chinese Con- trol Conference, Chengdu, 2016: 3630-3635.
Intelligent Second-Order Sliding Mode Control Based on Recurrent Radial Basis Function Neural Network for Permanent Magnet Linear Synchronous Motor
（School of Electrical Engineering Shenyang University of Technology Shenyang 110870 China）
The permanent magnet linear synchronous motor (PMLSM) is susceptible to uncertainty factors, such as system parameter variation, external disturbance and friction. Thus, an intelligent second-order sliding mode control (I2OSMC) method combining second-order sliding mode control (2OSMC) and recurrent radial basis function neural network (RRBFNN) is used to improve system control performance. The design of 2OSMC weakens the chattering problem in the traditional sliding mode control and improves the position tracking accuracy of the system. However, because it is difficult to estimate the boundary of the uncertainty factors in the system, the optimal performance of 2OSMC cannot be achieved. Therefore, the RRBFNN is introduced to improve the robustness of the system, which has faster learning ability and can train the network parameters online. The experimental results show that the proposed control method is feasible and can effectively suppress the influence of uncertainty factors on the control system, so that the system has higher position tracking accuracy and stronger robust performance.
Permanent magnet linear synchronous motor, uncertainty factors, second-order sliding mode control, recurrent radial basis function neural network
TM351; TP273
10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.191238
遼寧省自然科學(xué)基金計劃重點資助項目（20170540677）。
2019-09-24
2019-11-26
王天鶴 男，1993年生，碩士研究生，研究方向為電機控制、智能控制等。E-mail: wangtianhech@163.com
趙希梅 女，1979年生，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為電機控制、魯棒控制等。E-mail: zhaoxm_sut@163.com（通信作者）
（編輯 崔文靜）
猜你喜歡
應(yīng)用數(shù)學(xué)(2020年2期)2020-06-24 06:02:46
農(nóng)業(yè)機械學(xué)報(2020年2期)2020-03-09 07:35:30
中華建設(shè)(2019年7期)2019-08-27 00:50:18
數(shù)學(xué)物理學(xué)報(2018年6期)2019-01-28 08:58:02
測控技術(shù)(2018年12期)2018-11-25 09:37:44
中央民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)(2018年3期)2018-11-09 01:16:34
Acta Mathematica Scientia(English Series)(2018年6期)2018-03-01 03:13:44
項目管理技術(shù)(2016年12期)2016-06-15 20:29:33
