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双直线电机伺服系统Elman神经网络互补滑模交叉耦合同步控制

更新时间：2019-12-30 11:00:44 大小：2M 上传用户：IC老兵查看TA发布的资源 标签：电机伺服系统神经网络交叉耦合控制器同步控制 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对双直线电机伺服系统同步进给问题,提出一种基于Elman神经网络互补滑模控制器(CSMC)和交叉耦合控制器(CCC)相结合的同步控制方案。双直线电机由两台平行放置的永磁直线同步电机(PMLSM)构成。由于PMLSM易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性的影响,首先建立含有不确定性的系统动态模型。然后,利用Elman神经网络代替CSMC中的切换控制率,设计Elman神经网络CSMC来估计系统不确定性并削弱滑模控制中存在的抖振现象,确保PMLSM伺服系统实现高精度的位置跟踪性能;同时利用CCC消除双直线电机中存在的耦合现象,实现双直线电机伺服系统同步控制。系统实验结果表明,所提出的控制方法既有较好的跟踪性能,又有较强的鲁棒性能,明显地减小了系统的跟踪误差和同步误差。


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2018 年 11 月  
第 33 卷第 21 期  
电 工 技 术 学 报  
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY  
Vol.33 No. 21  
Nov. 2018  
DOI：10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.171446  
双直线电机伺服系统 Elman 神经网络  
互补滑模交叉耦合同步控制  
金鸿雁 赵希梅  
（沈阳工业大学电气工程学院 沈阳 110870）  
摘要 针对双直线电机伺服系统同步进给问题，提出一种基于 Elman 神经网络互补滑模控制  
器（ CSMC）和交叉耦合控制器（CCC）相结合的同步控制方案。双直线电机由两台平行放置的永  
磁直线同步电机（PMLSM）构成。由于 PMLSM 易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性的  
影响，首先建立含有不确定性的系统动态模型。然后，利用 Elman 神经网络代替 CSMC 中的切换  
控制率，设计 Elman 神经网络 CSMC 来估计系统不确定性并削弱滑模控制中存在的抖振现象，确  
保 PMLSM 伺服系统实现高精度的位置跟踪性能；同时利用 CCC 消除双直线电机中存在的耦合  
现象，实现双直线电机伺服系统同步控制。系统实验结果表明，所提出的控制方法既有较好的跟  
踪性能，又有较强的鲁棒性能，明显地减小了系统的跟踪误差和同步误差。  
关键词：双直线电机 Elman 神经网络 互补滑模控制器 交叉耦合控制器 同步控制  
中图分类号：TP273  
Synchronous Control of Elman Neural Network Complementary Sliding  
Mode and Cross-Coupled Control for Dual Linear Motors Servo System  
Jin Hongyan Zhao Ximei  
（School of Electrical Engineering Shenyang University of Technology Shenyang 110870 China）  
Abstract A synchronous control scheme combining Elman neural network complementary sliding  
mode controller (CSMC) and cross-coupled controller (CCC) is proposed for synchronous feed problem  
of dual linear motors servo system. The dual linear motors servo system consists of two parallel  
permanent magnet linear synchronous motors (PMLSMs). Considering that the PMLSM is vulnerable to  
the influence of parameter variations, external disturbances and frictions and so on，the dynamic model  
with a lumped uncertainties was established. Then, the Elman neural network is used to replace the  
switching control rate of CSMC, Elman neural network CSMC is designed to estimate the value of the  
uncertainties and reduce the chattering phenomenon of the sliding mode control, so that it can guarantee  
high precision position tracking performance of PMLSM servo system. CCC is used to eliminate the  
coupling between the dual linear motors, thus the synchronous control of dual linear motors servo system  
can be realized. The experimental results show that the proposed method not only has better tracking  
performance, but also has stronger robust performance, the tracking error and synchronous error of the  
system can be obviously reduced.  
Keywords：Dual linear motors, Elman neural network, complementary sliding mode controller,  
cross-coupled controller, synchronous control  
辽宁省自然科学基金计划重点项目（20170540677）和辽宁省教育厅科学技术研究项目（LQGD2017025）资助。  
收稿日期 2017-10-20 改稿日期 2018-01-11  
4972  
电 工 技 术 学 报  
2018 年 11 月  
优参数。  
0
引言  
为实现双直线电机伺服系统同步控制，保证两  
台 PMLSM 运行时的跟踪性和同步性，本文提出  
Elman 神经网络互补滑模控制器和交叉耦合控制器  
（Cross-Coupled synchronous Controller, CCC）相结  
合的双直线电机同步控制方法。利用 Elman 神经网  
络 CSMC 解决互补滑模控制中选取边界层厚度和切  
换增益困难的问题。采用Elman 神经网络代替CSMC  
中的切换控制率，并利用 Elman 神经网络的强学习  
能力，在线调整互补滑模面的参数并估计不确定因  
素的值，削弱抖振现象，提高单轴 PMLSM 系统的  
位置跟踪精度。同时，为削弱双直线电机运行时的  
耦合现象，引入 CCC 来减小双直线电机的同步误  
差。实验结果表明，所提出的控制方案有效可行，  
提高了系统的跟踪性能和鲁棒性能，明显减小了系  
统的跟踪误差和同步误差。  
随着机电产品的更新换代，数控领域对超精密  
加工的要求越来越高，以双直线电机为代表的龙门  
镗铣床以其高速度高精度的优势被广泛应用于加工  
领域[1,2]。双直线电机由两台相同的平行放置的永磁  
直线同步电机（Permanent Magnet Linear Synchronous  
Motor，PMLSM）通过机械方式耦合在一起，PMLSM  
在运行过程中会受到参数变化、外部扰动等不确定  
性的影响而产生跟踪误差。另外，龙门镗铣床中横  
梁、刀架等大型部件在加工过程中的移动会导致负  
载发生动态变化，而产生不平衡力，影响双直线电  
机之间的匹配程度，从而使双直线电机产生同步误  
差[3]。而对于高精密加工过程来说，不完全同步会  
影响工件加工质量，严重时甚至会对龙门框架或驱  
动机构造成损坏[4]。为确保双直线电机快速进给、  
快速定位，实现同步控制，减小同步误差和跟踪误  
差是十分必要的[5,6]。  
1
双直线电机伺服系统数学模型  
由于双直线电机龙门平台采用直线电机驱动，  
使参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性直接作  
用于 PMLSM 上，从而增加直线伺服系统的控制难  
度[7,8]。对于 PMLSM 的控制问题，学者们进行了广  
泛研究，其中滑模控制以其鲁棒性较强的独特优势  
受到极大的青睐[9,10]。文献[11]中设计了固定边界层  
滑模控制方法，该方法虽使控制器得到良好的鲁棒  
性，但在控制器设计过程中，需要对 PMLSM 数学  
模型进行变换和解耦，该过程较为复杂且计算量较  
大。文献[12]提出了互补滑模控制器（Complementary  
Sliding Mode Control, CSMC）方法，减小了传统滑  
模控制中的抖振现象，有效克服了系统中存在的各  
种不确定性，保证了系统的跟踪性能和鲁棒性能，  
但在设计互补滑模面时，需要对边界层厚度和切换  
增益的值进行反复调试选取，这一过程增加了控制  
中的难度。  
为降低 PMLSM 在控制时的难度，采用磁场定向  
控制方法，PMLSM 电磁推力方程为  
3π  
F =  
ei  
■λPMiiqi + Ldi - Lqi idiiqi ꢀ  
(
)
1
（ ）  
ꢁ
ꢂ
2τi  
式中，F 为电磁推力； 为极距； 为永磁体磁链；  
τi λPMi  
ei  
i 和L 、L 分别为d、q 轴坐标系下的电流和电  
idi 、  
qi  
qi  
di  
感；i 为双直线电机伺服系统的两轴，i=1,2。  
在d-q 轴坐标系下，采用 控制，动子电流与  
id = 0  
定子电流在空间上正交，电磁推力F 简化为  
ei  
3π  
F =  
ei  
λPMiiqi = Kfiiqi  
2
（ ）  
2τi  
式中，Kfi 为推力系数。  
机械运动方程为  
˙
3
（ ）  
Fei = Mivi + Bivi + F  
i
在现代机械生产中，同步传动控制系统已被广  
泛应用于许多领域中，使各种同步控制方法应运而  
生。交叉耦合技术作为典型的同步进给控制方法在  
减少轮廓误差、保证伺服性能方面有极大优势[13]。  
文献[14]提出基于函数链径向基神经网络的双直  
线电机交叉耦合控制方法，虽然可减小各轴间的位  
置同步误差，保证双直线电机运行的同步性，但函  
数链径向基神经网络设计过程较为复杂，且学习速  
度和收敛速度不够快。文献[15]采用交叉耦合互补  
滑模控制对双直线电机伺服系统进行同步控制，但  
互补滑模面参数在设计时需反复调试，从而得到最  
式中， 为动子总质量； 为动子线速度；˙ 为动子  
M i  
vi  
vi  
加速度； 为粘滞摩擦系数；F 为扰动，包括电机参  
Bi  
i
数变化、系统外部扰动和非线性摩擦力等。  
将式（2）代入式（3）得  
Bi  
Kfi  
Mi  
1
˙
vi = -  
vi +  
iqi -  
F
i
4
（ ）  
Mi  
Mi  
假设系统在理想情况下，即不存在扰动，忽略  
F
i
对系统的影响，则式（4）可改写为  
B
Kfi  
Mi  
i
˙˙  
˙
˙
( )  
di t = -  
di t +  
i = a d t +b u  
ˆ
（ ）  
( )  
( )  
qi  
ni  
i
ni  
i
5
Mi  

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