融合滑模控制和分数阶神经网络控制的伺服电机控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及工业控制领域，尤其是一种融合滑模控制和分数阶神经网络控制的伺 服电机控制方法。
【背景技术】
[0002] PID控制器具有的简单、易操作等特性，使得80% W上的永磁同步交流伺服电机 控制都采用PID控制算法。但在系统参数时变和外部扰动的情况下，PID控制算法会出现 发散等问题，严重影响系统的控制性能，导致其在要求高精度的场合不适用。
[0003] 针对传统PID控制算法对系统参数时变和外部扰动的弱鲁椿性，目前比较流行的 控制方法是滑模控制技术。只要保证系统的参数时变和外部扰动在一定范围内，滑模控制 具有完全鲁椿性。但滑模控制的高频开关切换会造成系统抖震，进而会影响系统的跟踪性 能。
[0004] 针对滑模控制技术存在的抖震问题，目前流行的处理方法是正侧化方法，即采用 饱和函数代替开关切换函数，但该种方法使得滑模控制技术不再具有强鲁椿性。
【发明内容】
[0005] 为了解决上述技术问题，本发明的目的是；提供一种鲁椿性强和跟踪性能好的融 合滑模控制和分数阶神经网络控制的伺服电机控制方法。
[0006] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0007] 融合滑模控制和分数阶神经网络控制的伺服电机控制方法，包括：
[000引 A、构建伺服电机的数学模型，并对构建的数学模型进行描述，从而得到伺服电机 的输出、速度误差W及速度误差的导数；
[0009] B、根据伺服电机的速度误差W及速度误差的导数设计分数阶滑模控制器，从而得 到抑制系统抖震的滑模控制律；
[0010] C、采用神经网络逼近算法对得到的滑模控制律进行逼近，从而得到逼近后的滑模 控制律；
[0011] D、采用自适应控制法对逼近后的滑模控制律进行在线调整，从而得到伺服电机的 最终控制律，并根据最终控制律对伺服电机进行控制。
[0012] 进一步，所述伺服电机为交流永磁同步伺服电机。
[0013] 进一步，所述步骤A，其包括：
[0014] A1、构建交流永磁同步伺服电机的数学模型，所述交流永磁同步伺服电机的数学 模型为：
[0015]
【主权项】
1. 融合滑模控制和分数阶神经网络控制的伺服电机控制方法，其特征在于：包括： A、 构建伺服电机的数学模型，并对构建的数学模型进行描述，从而得到伺服电机的输 出、速度误差以及速度误差的导数； B、 根据伺服电机的速度误差以及速度误差的导数设计分数阶滑模控制器，从而得到抑 制系统抖震的滑模控制律； C、 采用神经网络逼近算法对得到的滑模控制律进行逼近，从而得到逼近后的滑模控制 律； D、 采用自适应控制法对逼近后的滑模控制律进行在线调整，从而得到伺服电机的最终 控制律，并根据最终控制律对伺服电机进行控制。
2. 根据权利要求1所述的融合滑模控制和分数阶神经网络控制的伺服电机控制方法， 其特征在于：所述伺服电机为交流永磁同步伺服电机。
3. 根据权利要求2所述的融合滑模控制和分数阶神经网络控制的伺服电机控制方法， 其特征在于：所述步骤A，其包括： A1、构建交流永磁同步伺服电机的数学模型，所述交流永磁同步伺服电机的数学模型 为：
其中，Wj，％分别是d，q坐标下的定子电压；Zrf，&是定子电流；λ d，λ q是定子磁 链；Ld，Lq是电感分量；ω f，分别是电机的电角度和给定转速；Lmd是定子相电感；Idf是等 效电流；np是定子磁极对数；RS是定子电阻； A2、根据交流永磁同步伺服电机的数学模型得到相应的电磁转矩方程和动力方程，并 采用矢量控制法对动力方程和电磁转矩方程进行化简，从而得到伺服电机输出的导数，所 述伺服电机输出的导数?,.为：
其中，T1为负载力矩，B m是摩擦系数，J是转动惯量，△ a、△ b和△ c均为系统的参数摄 动，为矢量q轴的控制电流； A3、对伺服电机的速度误差进行定义，并对速度误差进行求导，所述伺服电机的速度误 差e(t)及速度误差的导数80的表达式为：
4.根据权利要求3所述的融合滑模控制和分数阶神经网络控制的伺服电机控制方法， 其特征在于：所述步骤B，其包括： B1、选择分数阶滑模控制器的分数阶切换流形面，所述分数阶切换流形面s的表达式 为： 5. e{t)+k 〇 D~re(x), 其中，k e R+为滑模面增益，R+为正实数，。/),"(.)为分数阶微积分算子，τ为积分变 量； Β2、对分数阶切换流形面s进行一阶求导，并将速度误差的导数MO代入求导后的表达 式，得到分数阶切换流形面s的导数，所述分数阶切换流形面s的导数i的表达式为：
其中，〇V为给定转速<的导数； B3、根据分数阶切换流形面s的导数i得到滑模等效控制律，所述滑模等效控制律 的表达式为：
B4、根据滑模等效控制律得到滑模控制律，所述滑模控制律u的表达式为：
其中，η为滑模开关增益，且η > W+bemax，为最大逼近误差； Β5、根据滑模控制律得出抑制系统抖震的滑模控制律，所述抑制系统抖震的滑模控制 律Γ的表达式为：
其中，Uup为控制输出的上限。
5. 根据权利要求4所述的融合滑模控制和分数阶神经网络控制的伺服电机控制方法， 其特征在于：所述步骤C，其具体为： 采用神经网络逼近算法对得到的滑模控制律进行逼近，从而得到逼近后的滑模控制 律，所述逼近后的滑模控制律u'的表达式为：
其中，i是网络输入层的第i个输入，j为神经网络隐含层第j个网络输入，T表示转 置，h、c和b分别是高斯基函数的输出、中点和基点，X为神经网络的输入，f为神经网络的 实际输出，#为神经网络的估计权值。
6. 根据权利要求5所述的融合滑模控制和分数阶神经网络控制的伺服电机控制方法， 其特征在于：所述步骤D，其具体为： Dl、选取自适应控制律所需的Lyapunov函数，所述Lyapunov函数f的表达式为：
其中，#为F的导数，是神经网络的理想权值，λ为正实数系数； D2、根据抑制系统抖震的滑模控制律、滑模等效控制律和逼近后的滑模控制律得到调 整后的分数阶切换流形面s的导数夂所述调整后的分数阶切换流形面s的导数i为： i = -η sgn(^) + bW1 h-be +δ(?), 其中，ε为理想神经网络逼近Γ的误差，且ε < ε_; D3、将调整后的分数阶切换流形面s的导数i代入Lyapunov函数的表达式中，得到调 整后的Lyapunov函数表达式为：
D4、根据调整后的Lyapunov函数得出自适应控制律，所述自适应控制律方的表达式 为：
D5、根据自适应控制律#得出神经网络的估计权值^ ^进而得到伺服电机的最终控 制律，所述伺服电机的最终控制律V的表达式为：
D6、根据伺服电机的最终控制律对伺服电机进行控制。
【专利摘要】本发明公开了一种融合滑模控制和分数阶神经网络控制的伺服电机控制方法，包括：A、构建伺服电机的数学模型，并对构建的数学模型进行描述，从而得到伺服电机的输出、速度误差以及速度误差的导数；B、根据伺服电机的速度误差以及速度误差的导数设计分数阶滑模控制器，从而得到抑制系统抖震的滑模控制律；C、采用神经网络逼近算法对得到的滑模控制律进行逼近，从而得到逼近后的滑模控制律；D、采用自适应控制法对逼近后的滑模控制律进行在线调整，从而得到伺服电机的最终控制律，并根据最终控制律对伺服电机进行控制。本发明融合了滑模控制和分数阶神经网络自适应控制理论，具有鲁棒性强和跟踪性能好的优点。本发明可广泛应用于工业控制领域。
【IPC分类】H02P21-00
【公开号】CN104639001
【申请号】CN201510033870
【发明人】张碧陶, 高福荣, 姚科
【申请人】广州市香港科大霍英东研究院
【公开日】2015年5月20日
【申请日】2015年1月22日