基于误差反馈学习的永磁同步电机变负载有限时间速度控制

针对传统永磁同步电机调速系统面对变负载和大范围调速时,P、I参数需要频繁调整且速度跟踪不理想的问题,提出了一种基于误差反馈学习结构的永磁同步电机有限时间速度控制方法.在对永磁同步电机运动方程分析的基础上,使用非线性PI和径向基神经网络建立了速度环控制器模型.前者保证控制系统收敛和稳定,其输出作为神经网络的误差学习参数;后者基于终端滑模理论设计参数调整律,加快神经网络的参数收敛速度,使得神经网络的输出逐渐取代非线性PI成为控制系统的主要控制器.利用李雅普诺夫稳定判据分析了控制器的收敛性,并在永磁同步电机调速系统上进行了试验.研究结果表明,基于误差反馈学习结构的有限时间控制策略能够减小系统静态误差和抖振,具有一定的抗干扰能力.