采用RBF网络补偿的直线电动机迭代学习控制

摘要：

永磁同步直线电动机(PMLSM)是直接将电能转换为直线运动机械能的电磁装置,它采用直接驱动,简化了齿轮、螺杆等设备,反应速度更快,灵敏度更高,随动性更好,可以实现超高速运动,在垂直运输系统(如电梯和矿井提升)方面具有广阔的前景.图1a为垂直运动分段PMLSM的整体结构,图1b为3#初级与次级耦合的局部放大.该电动机采用分段式,由五段定子电枢绕组和一个动子组成,其中绕组采用双层整距绕组,每段初级的端部有三个半填充槽;动子的磁极是一组交替排列的永磁体,其长度为一段定子长度与两段定子之间间隔长度之和(即L=L1+L2),目的是保证动子始终在两段初级的共同作用下往复移动,电磁提升力连续且基本均匀,电动机稳定运行.由于采用直接驱动,系统参数摄动、负载扰动以及外部非线性扰动等不确定因素将直接影响直线电动机的静动态特性,增加了控制难度.

关键词：分段永磁同步直线电动机、动力学模型、迭代学习、时不变非线性

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资助基金：国家高技术研究发展计划863计划课题2013AA06A409.

在线出版日期：2015-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：57-59