永磁直线同步电机推力扰动抑制仿真

当前永磁直线同步电机(PMLSM)推力扰动抑制算法的高复杂度导致了伺服系统调节响应速度的滞后性,在高响应速度要求的情况下成为了不可忽视的问题。为解决上述问题,在对PMLSM进行了动态带载电磁场有限元分析的基础上,采用分数槽设计削弱了齿槽效应并提出了基于灰色预测理论(GM)的PMLSM推力预测前馈控制策略,提高了推力补偿调节响应速度。仿真结果证明:所提出的控制策略有效地提高了PMLSM伺服动态调节响应速度和运行精度。

基于神经网络与H_(∞)控制的PMSLM扰动抑制策略

永磁同步直线电机(PMSLM)常应用于具有高性能需求的工作场景,推力扰动抑制关乎电机的性能表现,有重要的现实应用意义。一方面,由于电机结构的原因,电机运行过程中受到与位置、速度等相关重复推力扰动的干扰;另一方面,由于复杂的应用环境,电机还会受到有非重复特性的推力扰动的干扰。考虑两种类型的扰动成因及表现具有本质差异,在应用中单独使用某一种扰动抑制方法难以取得良好的效果,故提出了一种两步法的复合推力扰动抑制策略。首先利用在线神经网络方法实现对重复扰动的提取和补偿,随后考虑非重复扰动的频域特征,有针对性地设计H_(∞)控制器实现对残余扰动的有效抑制。通过与其他一些方法对比,实验表明了所提推力扰动抑制策略在PMSLM系统上的优越性。