PMLSM智能控制伺服系統的仿真研究

朱鵬濤，譚會生, ，肖望勇，張發明,

(湖南工業大學 a. 電氣與信息工程學院；b. 交通工程學院；c. 理學院，湖南 株洲 412007)

永磁直線同步電機(permanent magnet linear synchronous motor, PMLSM)以其響應速度快、傳遞效率高、可控精度高和工作安全性能可靠等優點而被廣泛地應用于高速度、高加速度和高精度的控制領域，成為近年來國內外的研究熱點與前沿[1-6]﹒但PMLSM 具有功率因數低、非線性、時變不確定、結構復雜和邊端效應等缺點，由于其時變性難以建立精準的PMLSM 數學模型，所以PMLSM 伺服系統想獲得較好的控制性能較難實現[1-3]﹒模糊控制、神經網絡和滑模控制等智能控制方法為開發高性能的PMLSM 伺服控制系統開辟了新的道路[1-2,4-6]﹒但是，模糊控制缺乏自適應性，神經網絡控制算法存在訓練樣本過度擬合等問題，難以滿足被控系統的實時性要求﹒為了克服采用單一模糊控制和神經網絡等PMLSM 智能控制算法的不足，研究一種將模糊控制、神經網絡、滑模控制和自適應學習結合在一起的PMLSM智能補償滑模控制算法，以提高PMLSM 伺服控制系統的動態性能和魯棒性﹒

1 PMLSM 伺服系統控制原理

PMLSM 伺服控制系統是集合了電流控制環、速度控制環和位移控制環的三閉環控制系統﹒首先，將給定位置信息與霍爾位置傳感器采集到的 PMLSM 初級位置信息進行比較，并傳送到位置控制器，形成位置閉環控制反饋；其次，將位置控制器變換得到的速度與位置信息經濾波求導得到的反饋速度進行比較，其差值送入速度控制器中，形成速度閉環反饋；進一步將位置傳感器獲得的位移數據通過相關算法形成坐標變換的電角度，且將速度控制器所得交軸電流輸入電流控制器進行電流補償，抑制推力波動；再將三相交流電經過坐標變換后與輸入電流進行比較，其差值送入電流控制器，形成內環電流反饋；最后，將電流控制器輸出的電流進行一系列坐標變換和計算，形成PWM 信號并控制逆變器后得到三相交流電流控制PMLSM[1]﹒PMLSM伺服系統的結構如圖1 所示﹒

圖1 PMLSM 伺服系統控制結構

2 智能補償滑模控制系統數學模型

系統中的RBFN 估計器用于在線估計集總不確定度H，它是由L 個傳感單元組成的RBFN 神經網絡，可劃分為輸入層、隱含層和輸出層﹒在RBFN 中，為減少FPGA 的計算量，每層節點的傳感器函數均選擇三角函數﹒RBFN 神經網絡結構及其隱含層的三角隸屬函數如圖3 所示﹒

圖2 基于ICSMC 算法的PMLSM 智能控制伺服系統組成結構

圖3 RBFB 神經網絡的組成及其隱含層的隸屬函數

在RBFN 輸出層，使用權重和的方法來計算RBFN 的輸出，其輸出可表示為

3 ICSMC 系統仿真模型

利用Matlab/Simulink R2018a 對智能控制伺服系統ICSMC 進行數學建模﹒建模使用自頂向下分解系統/模塊和自底向上分層構建模塊/系統的方法，以Simulink 模塊為主、自建S 函數封裝而成的模塊為輔，通過原理圖的形式構建各層次的模塊/系統﹒

圖4 為PMLSM 智能控制伺服系統仿真的總體組成結構，它包括ICSMC 系統和PMLSM 驅動系統子模塊﹒圖5為ICSMC系統仿真的內部模塊組成結構，它主要包括滑模面產生器、RBFN 神經網絡和ICSMC 控制律﹒仿真模型的主要參數如下：A_n=?42.250 398 724 082 93，B_n=0.006 27，M=0.125 4，K_f=20，α =2，λ=8﹒

圖4 PMLSM 智能控制伺服系統總體仿真結構

圖5 ICSMC 系統仿真的內部模塊結構

4 ICSMC 系統仿真結果分析

當給定位移期望軌跡dm分別為正弦信號和梯形波信號時，ICSMC 位移軌跡跟蹤如圖6～圖7所示﹒從圖6～圖7 可以看出，實際跟蹤位移軌跡d 與給定位移期望軌跡dm幾乎重合，具有非常好的跟蹤效果﹒ICSMC的控制電壓輸出如圖8～圖9所示﹒從圖8～圖9 可看出，控制電壓u 經過不到2 個時鐘周期的波動便達到了穩定狀態﹒ICSMC位移跟蹤軌跡誤差如圖10～圖11 所示﹒從圖10～圖11 可以看出，位移跟蹤軌跡誤差e 也經過不到2 個時鐘周期的波動便達到了穩定的狀態﹒位移跟蹤軌跡誤差從開始的波動狀態到穩定狀態，在輸入正弦波形時，其波動幅度在4%左右；而輸入梯形波形時，其波動幅度在5%左右﹒

綜合以上仿真分析結果可知，對于周期性正弦期望軌跡和梯形期望軌跡的跟蹤，ICSMC 智能控制伺服系統具有響應速度快、基本無超調和抗干擾能力強的特點，并具有良好的動態性能和較強的魯棒性﹒

圖6 ICSMC 位移軌跡跟蹤(給定位移期望軌跡dm 為正弦信號)

圖7 ICSMC 位移軌跡跟蹤(給定位移期望軌跡dm 為梯形信號)

圖8 ICSMC 控制電壓輸出(給定位移期望軌跡dm 為正弦信號)

圖9 ICSMC 控制電壓輸出(給定位移期望軌跡dm 為梯形信號)

圖10 ICSMC 位移跟蹤軌跡誤差(給定位移期望軌跡dm 為正弦信號)

圖11 ICSMC 位移跟蹤軌跡誤差(給定位移期望軌跡dm 為梯形信號)

5 結論

為提高PMLSM 伺服驅動系統控制性能，給出了一種將模糊控制、神經網絡、滑模控制和自適應學習相結合的智能補償滑模控制算法，建立了基于該算法的智能補償滑模控制系統(ICSMC)模型，實現了對PMLSM 伺服驅動系統動子跟蹤周期參考軌跡的高性能控制﹒在Matlab/Simulink軟件環境下的仿真結果表明，ICSMC 系統響應速度快、基本無超調、抗干擾能力強，且具有良好的動態性能和較強的魯棒性﹒