[发明专利]基于串并联估计模型的永磁同步电机混沌模糊控制方法

摘要

一种基于动态面滑模的永磁同步电机混沌模糊自适应控制方法，包括：建立永磁同步电机混沌系统的动态模型，初始化系统状态、采样时间以及控制参数；定义滑模面，结合动态面控制技术，在每一步设计中引入虚拟控制量，并依次通过一阶低通滤波器，避免传统反演控制法所带来的复杂度爆炸问题；采用模糊神经网络控制的自学习与自适应能力，补偿机械臂系统中的未知非线性不确定项；同时，基于串并联估计模型，定义变量预测值并设计相关变化律，提高控制系统的鲁棒性与稳态控制精度。本发明提供一种能够有效改善永磁同步电机混沌系统控制性能的基于动态面滑模的模糊自适应控制方法，实现系统的精确快速跟踪。

主权项

1.一种基于串并联估计模型的永磁同步电机混沌模糊控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：建立永磁同步电机混沌模型，初始化系统状态、采样时间以及控制参数，过程如下：1.1 永磁同步电机混沌模型的运动方程表达式为其中，与为状态变量，分别为电机角速度、交轴定子电流及直轴定子电流；与分别为直轴和交轴的定子电压，满足为外部扭矩，满足σ和γ为常值参数；1.2 定义：式(1)改写为其中，u为控制律，y为系统输出信号；1.3 将式(1)描述的系统分解为如下两个子系统和其中，式(4)认为是式(2)的内动态方程，只需设计控制器u，使得式(3)中的两个状态x1与x2收敛至零点；步骤2：针对式(3)，计算控制系统跟踪误差及滑模面，利用模糊系统逼近复杂非线性项，设计系统状态预测误差以及预测变量的变化律，设计虚拟控制量，并通过一阶低通滤波器输出，最后更新模糊系统权值，过程如下：2.1 定义系统的角速度跟踪误差其中，yr为期望轨迹，λ为常数，且λ>0；2.2 为了逼近复杂的非线性不确定项σ(x2‑x1)‑x2，定义以下模糊系统其中，为理想权重；ε₁为模糊逼近误差，ε_N1为逼近误差上界，满足|ε₁|≤ε_N1；的表达式为其中，μ_l(x_j)为隶属度函数，其表达式为为常数，exp(·)为指数函数；2.3 设计虚拟控制量其中,k₁为常数且满足k₁>0，为y_r的一阶导数，为的估计值；2.4 定义一个新的变量让虚拟控制量通过时间常数为τ₂的一阶低通滤波器，得2.5 定义滤波误差为消除滤波误差对控制效果的影响，定义第一补偿信号z₁，其变化律表达式为其中，z2为第二补偿信号；2.6 定义预测误差其中，为系统状态x₁的预测值；2.7 设计串并联估计模型其中，β1为常数且满足β1>02.8 定义跟踪误差补偿信号v1＝S1‑z1   (13)2.9 设计模糊系统权重估计值的调节规律为其中，δ1与rz1为常数，且δ1>0，rz1>0，γ1为对称正定矩阵；步骤3:设计控制器输入，过程如下：3.1 定义误差变量3.2 为了逼近复杂的非线性不确定项‑x2‑x1x3+γx1，定义以下模糊系统其中，为理想权重；ε₂为模糊逼近误差，ε_N2为逼近误差上界，满足|ε₂|≤ε_N2；ψ(X₂)＝[ψ₁(X₂),ψ₂(X₂),…,ψ₁₁(X₂)]^T，Ψ_l(X₂)(l＝1,2,…,11)的表达式为3.3 设计控制器输入为u其中，k₂为常数且满足k₂>0，为的估计值；3.4 定义补偿信号z2，设计其变化律表达式3.5 定义预测误差其中，为系统状态x₂的预测值；3.6 设计串并联估计模型其中，β2为常数且满足β2>0；3.7 定义跟踪误差补偿信号v2＝s2‑z2   (22)3.8 设计模糊系统权重估计值的调节规律为其中，δ2，rz2为常数，且δ2>0，rz2>0，γ2为对称正定矩阵；步骤4：设计李雅普诺夫函数对式(24)进行求导得：如果则判定系统是稳定的。