模板数据集智能化在线形电机压铸中运用

参考模型的选择选取适当的参考模型可以提供所需的参考输出，即期望的系统速度

响应。参考模型选为一阶惯性环节，其传递函数为（s）=Y（s）U（s）=1Ts+1，指数形式
为 y（t）=1-etTu（t），式中：T 时间常数；u（t）参考模型的阶跃输入；y（t）参考模
型输出。

通过选取 T 值，可获得所需的指数形式速度曲线。运动方程和时滞补偿器设计直线永

磁同步电动机的速度微分方程为 v^=kfMniq-BnMnv^-1MnFn，式中：Mn、Bn 分别为动子
质量的标称值和黏滞摩擦系数的标称值；Fn 负载阻力标称值；iq 不考虑负载阻力扰动、
动子质量变化、黏滞摩擦系数变化情况下电流指令信号。由 e=v^-y 和Ⅹ e=v^- y

Ⅹ

，取李雅

普诺夫函数为 V=e2/2，则 V=e e.

Ⅹ

选取Ⅹ e=-ge（g>0），则 V=-ge2<0，从而使系统满足

渐 进 稳 定 。 可 推 出 iq= （ m-g ） Mnkfe-mMn-Bnkfv^+1kfFn+mMnkfu ， 其 中 ， m=1/T ；
kf=f/，f 为永磁体磁通。

为进一步提高系统的抗扰能力，还需考虑负载阻力 Ff 扰动、黏滞摩擦系数 B、动子质

量 M 变化的情况。通过时滞补偿器补偿上述扰动后，电流指令信号变为 iT=+（B^-
Bn）v^（k）+（M^-Mn）/kf+iq。

模糊控制器的设计模糊控制器的作用是根据误差 e 和误差变化率 e 产生合适的电流指

令串行信号 iT，使得控制系统准确跟踪实际速度并使性能最优。首先确定 e、Ⅹ e、iT 的最
大值，再将 e、Ⅹ e、iT 的实际值分别除以其最大值并加以 1 限幅后得到其归一值。对每个
变量均定义五个模糊子集：NL（负大），NS（负小），Z（零），PS（正小），PL（正
大）。采用三角形、对称、全交迭的隶属度函数。隶属度函数的可调参数只有三个：
c1（e），c2（Ⅹ e），c3（iT），且变化范围均为（0，1）。根据经验，确定 11 条控制规
则如所示，中下角标为规则编号。

模糊神经网络控制器为了实时修正模糊控制器的隶属度参数 c1、c2、c3，采用一个五

层前馈型模糊神经网络来完成模糊控制的功能。其结构如 2 所示。中方块代表自适应结点，
圆圈为固定结点。

各层的功能如下：

第一层输入层，有两个结点。输入为 e 和Ⅹ e 的实际值，输出为其归一值。

第二层模糊化层，两组各五个结点，对应五个模糊子集。输出为 e/ e

Ⅹ

对每个模糊子

集的隶属度，如 NL（e），NS（e），。可调参数为 c1、c2。

第三层规则层，有 11 个结点，对应 11 条模糊控制规则。在每个结点中，将该规则两

个条件成立的隶属度相乘得到该规则的激活强度 wi（i=1，2，，11）后输出。

　　由仿真和实验结果可以看出，基于模型参考自适应模糊神经网络设计的速度控制器
的在线辨识，使直线永磁同步电动机的端部效应得到补偿，运行特性得到改善，证明了
该方法的有效性和实用性以及具有很强的抗扰性能和鲁棒性能。模糊神经网络在实际应用