基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法研究

党明辉，郭　亮

(浙江理工大学机械与自动控制学院，杭州 310018)



基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法研究

党明辉，郭亮

(浙江理工大学机械与自动控制学院，杭州 310018)

针对永磁同步直线电机(PMLSM)系统模型参数的时变性、非线性以及负载扰动等问题，在建立永磁同步直线电机的动态数学模型的基础上，结合传统PID算法和具有强自适应能力、强抗干扰能力的模糊神经网络智能算法的优点，提出一种基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法。运动控制系统仿真实验结果表明：系统经模糊神经网络PID控制静态误差为零、干扰影响小，过渡过程时间缩短近50%，相对于传统PID控制和模糊PID控制具有更高的控制精度、更好的动态特性和静态特性。

永磁同步直线电机; PID控制; 模糊神经网络

0　引　言

永磁同步直线电机(PMLSM)组成的直线伺服系统，由于取消了从旋转电机到工作台间的所有机械传动环节，极大地提高了进给系统的快速反应能力和运动精度，具有高速、高精和直接驱动的特性，近年来在加工中心、数控铣床、车床等高档数控机床中得到了广泛应用。但直接驱动方式也同时使得永磁同步直线电机和工作台之间没有了缓冲环节，负载变化、参数摄动等因素直接作用于直线电机，系统控制难度增加，直线电机铁心饱和引起的非线性和强耦合性等特征，也进一步增加了电机控制系统的难度[1-4]。

传统PID控制器(proportion integration differentiation，比例-积分-微分控制器)具有原理简单、使用方便、稳定性好、鲁棒性强等特点，在实际工业领域有着很广泛的应用。……