基于神经网络的磁悬浮系统模糊滑模控制

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平台移动式数控机床中移动部件平台与静止导轨之间存在的摩擦,限制了数控机床的加工精度。为了彻底消除摩擦,本文采用无机械接触的平台磁悬浮系统代替传统支撑系统,实现精加工。本文的研究目标是针对竖直方向平台支撑部分中的单电磁悬浮系统,采用先进的滑模变结构控制策略,确保悬浮系统的快速跟踪性和强鲁棒性。首先,在分析平台磁悬浮系统支撑部分悬浮的基础上,建立了单电磁悬浮系统的数学模型。为了便于控制器设计,针对系统的非线性特点,采用坐标变换理论,将其转换为三阶的单输入单输出仿射非线性数学模型。其次,针对滑模变结构控制中无积分环节会导致磁悬浮系统出现稳态误差的问题,设计了积分滑模变结构控制方案。通过改变滑模变结构切换面的设计方法,实现削弱稳态误差的目的,但系统的输出响应曲线存在很大震荡。而后针对滑模变结构中存在的抖振会导致悬浮气隙的控制精度下降的问题,引入了模糊推理方法,并设计了模糊积分滑模变结构控制方案,有效的削弱了滑模变结构控制所带来的抖振。再次,由于模糊控制中的模糊规则和模糊推理过程都是基于专家经验,所以虽然系统能够达到控制要求,但是很难达到最佳的控制效果。针对这一问题,设计了神经模糊积分滑模变结构控制方案,通过神经网络不断地学习,完善网络结构的权值,从而达到更好的控制效果。最后,通过MATLAB仿真软件验证了单电磁悬浮系统采用上述三种先进的滑模变结构控制策略,能够不同程度地提高磁悬浮系统的控制性能,确保单电磁悬浮系统的快速跟踪性和强鲁棒性。
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