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1、安徽农业大学学报,2012,39(1):154-158JournalofAnhuiAgriculturalUniversity[DOI]CNKI：34-1162/S.20111230.1123.001网络出版时间：2011-12-3011:23:17[URL]http://www.cnki.net/kcms/detail/34.1162.S.20111230.1123.001.html基于RBF神经网络整定PID的PMLSM控制研究112曹文霞，汪永华，钱多德(1.安徽水利水电职业技术学院机械工程系，合肥23160
2、3；2.安徽江淮汽车股份有限公司技术中心，合肥230601)摘要：介绍了直线永磁同步电机（permanentmagnetlinearsynchronousmotor，PMLSM）的数学模型。由于直线永磁同步电机具有非线性、耦合性和负载扰动等特性，常规PID控制器不能达到理想的控制效果，而径向基函数（radialbasisfunction，RBF）神经网络具有学习速度快、无局部极小和良好的逼近能力，提出了将RBF网络与增量式PID控制结合在一起应用的方法。matlab仿真结果表明：该控制系统具有良好的逼近能力、较强的
3、适应性和抗干扰能力。关键词：直线永磁同步电机；RBF神经网络；PID控制；matlab仿真中图分类号：TM359.4文献标识码：A文章编号：1672−352X(2012)01−0154−05RBFneuralnetwork-basedsettingPIDincontrollingPMLSM112CAOWen-xia,WANGYong-hua,QIANDuo-de(1.DepartmentofMechanicalEngineering,AnhuiTechnicalCollegeofWaterResourcesandH
4、ydroelectricPower,Hefei231603;2.R&Dcenter,AnhuiJianghuaiAutomobileCo.,Ltd,Hefei230601)Abstract:Inthispaper,amathmodelofpermanentmagnetlinearsynchronousmotor(PMLSM)wasintro-duced,BecausePMLSMhascharacteristicsofnonlinear,couplingandloaddisturbance,commonPIDcont
5、rollercan’treachanidealcontroleffect,whileradialbasisfunction(RBF)neuralnetworkhastheabilityofstudyingquickly,withoutlocalminimums,andbetterapproaching,sotheRBFwascombinedwithPIDincontrollingPMLSM.Matlabsimulationresultsdemonstratedthatthecontrolsystemhasbette
6、rapproachingability,betterad-aptationandpreventingdisturbanceability.Keywords:PMLSM;RBFneuralnetwork;PIDcontrol;matlabsimulationPID控制由于算法简单，鲁棒性好及可靠性高，1直线永磁同步电机数学模型的建立被广泛应用在过程控制和运动控制中，尤其适用于建立精确数学模型的确定性系统。但是直线永磁同1.1直线永磁同步电机的数学模型步电机具有非线性、耦合性、负载扰动、时变不确直线永磁同步电机具有推力
7、大、损耗低、电气定性等，难以建立精确的数学模型，应用常规PID时间常数小和响应速度快等特点，特别是其优良的控制器不能达到理想的控制效果，常常导致参数整定位精度和超高速运动,广泛应用于微机电系统、数定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差[1]。控机床等领域的高精度、高速、微位移控制，在直［3-4］要使直线交流伺服系统具有快速的动态性能，良好线交流伺服系统中有很好的发展前景。的跟踪能力，满足高精度、高定位精度微进给的要直线永磁同步电机采用矢量解耦控制方法来建求，必须采用有效的控制策略。随着神经网络的发立数学模型。矢量
8、解耦控制算法的主要思想是：通展，径向基函数（radialbasisfunction，RBF）具有过矢量变换消除励磁控制回路和推力回路之间的耦学习速度快、无局部极小和良好的逼近能力等优点，合，使两个控制回路可以分别独立受控。矢量控制在此基础上采用RBF神经网络整定PID控制，结合的一种特殊情况是控制d轴电流为零（id=0），此时，二者的优点，成为一种具有较快的
