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基于模糊自学习的交流直线伺服系统滑模

变结构控制

摘要：针对直接驱动直线式交流伺服系统，提出了一种基于模糊自学习的滑模变结构

控制方案。在常规的滑模控制中引入模糊自学习方法，在不影响滑模控制系统完全鲁棒性的

情况下，有效地削弱滑模切换控制所产生的抖撮。仿真结果表明该方案对系统参数变化和负

载扰动具有很强的鲁棒性，抖撮得到了明显的抑制。系统具有良好的动、静态性能。

关键词：滑模变结构控制模糊控制学习算法交流直线伺服系统直接驱动

引言

永磁直线同步电动机（PMLSM）省掉了从旋转运动到直线运动的间接机械转换装

置，成为高精度、徽进给伺服系统执行机构的最佳选择。但是．由于直线电动机的动子直接

驱动负载．负载的变化和外部扰动将直接影响伺服系统的性能。电动机在各种运行状态下的

参数变化及电动机本身的非线性因素都将对伺服系统的性能产生不利的影响。传统的PID

控制无法适应高性能直线式直接驱动交流伺服系统的要求‘2J，本文正是针对被控对象的

特点及传统控制策略的缺陷而提出了一种新型的滑模变结构控制策略。

滑模变结构控制是一种特殊的不连续的非线性控制方法。对参数变化、外部扰动及

系统的不确定性具有不变性，且具有快速性和实现简单等优点L4J。但是．系统产生的抖振

现象影响了系统运行的稳定性。常见的消除抖振的方法是用连续的饱和非线性控制代替切换

控制．使不连续变结构控制光滑化。这种方法可以消除抖振，但同时也消除了滑模变结构控

｛6I系统的抗摄动性#8943;。文献[5]提出了一种控制滑模趋近律的方法，在不影响系统

的抗摄动性的前提下，通过控｛6I状态变量趋近滑模切换线的速度来削弱抖振。但是，在

实际系统中具体的趋近速度难以确定，系统的动、静态特性难以两全。文献[6]曾引入模糊

理论来消除抖振，但是，建立精确的模糊规则仍有一定的难度。本文提出一种模糊自学习滑

模控制策略，对实际系统的不确定性因素（参数变化和外部扰动等）进行在线学习。通过模

糊推理．对滑模切换控｛6I的方向和幅值进行实时地调整。在不影响系统鲁棒性和快速跟

踪性能的前提下，减小系统运动状态通过滑模线时的冲击速度，从而在根本上大大地削弱系

统的抖振。[详情内容请点击]