基于新控制律的永磁直线同步电动机滑模控制

针对永磁同步直线电动机(PMLSM)伺服系统的推力波动及滑模变结构控制(SMVSC)的"抖振"问题,结合神经网络的自学习和自适应不确定性系统动态特性的能力,设计了基于神经网络推力观测器的新型控制律滑模控制算法,实现了对推力扰动的补偿,且大大削弱了推力波动及系统的抖振现象,同时在切换控制部分加入改进积分环节来进一步消除系统的稳态误差和系统抖振。仿真结果表明,该方案能提高系统对参数摄动和外在扰动的鲁棒性。