[发明专利]永磁同步直线电机非线性干扰的控制方法及控制系统

说明书

（一）技术领域

本发明涉及永磁同步直线电机的智能控制技术领域，具体为一种针对永磁同步直线电机特有的力矩波动非线性干扰采用小波神经网络估计的一种永磁同步直线电机非线性干扰的控制方法及控制系统。

（二）背景技术

与旋转电机相不同，永磁同步直线电机(Permanent Magnet Linear Synchronous Motor，PMLSM)不需要任何中间转换机构，直接将电能转化为机械能，因而具有结构简单、高精度、高速度和低维护等优点，在机器人、半导体制造、高精度数控机床和X-Y驱动设备等领域中有着广阔的应用前景。然而，正是由于其直线结构特点和缺少中间缓冲环节，存在的各种干扰，如推力波动、摩擦力及不确定干扰等直接作用于PMLSM，使得PMLSM对干扰更为敏感。在使用PMLSM驱动的高精度数控机床中，其干扰会使系统的伺服性能降低，产生振荡，增加能量损耗，导致加工的产品表面出现划痕，甚至使产品报废。因此，与旋转电机相比，PMLSM对干扰抑制质量要求更高，难度也更大。为抑制干扰对PMLSM系统的影响，国内外进行了大量的研究工作。复合前馈比例积分微分PID（Proportional，Integral and Derivative）或PD控制方法，采用固定参数模型对永磁同步直线电机进行速度、加速度补偿，可显著提高系统的跟踪精度，但该方法的跟踪效果受模型参数估计值影响较大，鲁棒性欠佳，且对干扰也只是进行了间接抑制。神经网络自适应逆模型控制方法，用神经网络构建控制对象逆模型，具有较好的跟踪性和鲁棒性，但该方法主要还是对PMLSM系统进行了速度、加速度补偿，对干扰同样也只是采取了间接抑制方法。自适应前馈控制与PID控制或PD控制相结合的控制方法，通过对误差信号作频谱分析，得出推力波动所包含的主要谐波，在前馈补偿中植入“木马”的方法来减少推力波动对系统影响，具有较好的控制效果，但该方法采用离线方式对误差信号进行傅里叶分析时，只能得到干扰的频域信息，而无任何时域信息，因此仍不能完全地实现对干扰的在线估计与补偿。

（三）发明内容

本发明的目的是设计一种永磁同步直线电机非线性干扰的控制方法，在前馈控制与比例微分控制相结合的控制基础上，用小波神经网络在线估计与补偿永磁同步直线电机的推力波动、摩擦力及不确定因素造成的非线性干扰，有效地提高了永磁同步直线电机系统的跟踪性及鲁棒性。

本发明的另一目的是提出实现上述永磁同步直线电机非线性干扰的控制方法的永磁同步直线电机非线性干扰的控制系统。

考虑到干扰的存在，永磁同步直线电机的电压模型，即直线电机的输入电压及动力学方程表示如下：

U(t)=Kex·(t)+Ri(t)+Ldi(t)dt,---(1)]]>

f(t)=K_fi(t)，    （2）