【摘 要】
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为解决永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统位置跟踪精度易受参数变化、负载扰动、摩擦力等不确定性因素影响的问题,该文提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络反推终端滑模控制
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金计划重点项目(20170540677),辽宁省教育厅科学技术研究项目(LQGD2017025)资助
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为解决永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统位置跟踪精度易受参数变化、负载扰动、摩擦力等不确定性因素影响的问题,该文提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络反推终端滑模控制方法。首先,建立含有不确定性的PMLSM动态数学模型。然后,采用反推终端滑模控制将系统状态在有限时间内收敛到平衡点,提高系统的响应速度;为了进一步削弱抖振现象,利用双曲正切函数与边界层厚度相结合来设计饱和函数,以取代符号函数;并且利用RBF神经网络去逼近系统中存在的不确定性,进而获得快速的跟踪性能和较强的抗扰能力。最后,实验结果表明,所
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