基于神经网络优化的交流自抗扰伺服系统控制

摘要：

目的 为了解决传统交流永磁同步电机伺服自抗扰控制系统中外界扰动、非线性特性和本身自抗扰控制中参数较多且整定难的问题.方法 利用小波神经网络对自抗扰控制中的扩张状态观测器的误差校正系数进行在线整定,设计出基于小波神经网络优化的自抗扰控制器及相关的控制系统,以实现对整体控制系统的性能优化,并通过在Matlab/SIMULINK仿真实验与传统PID伺服控制系统和未进行优化的交流自抗扰伺服系统进行对比验证.结果 仿真结果表明,基于小波神经网络优化的交流永磁同步电机伺服自抗扰控制系统对目标位置动态响应快、稳态误差小、抗干扰能力强,稳态时转矩脉动小.结论 与常规未优化自抗扰伺服系统和传统PID伺服系统相比,基于小波神经网络优化后的自抗扰伺服系统,能有效地提高伺服系统控制性能和鲁棒性.

关键词：永磁同步电机;伺服系统;自抗扰控制;参数整定;小波神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：TB486(工业通用技术与设备)

资助基金：国家自然科学基金11502145

在线出版日期：2021-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：220-231