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^-Ⅹy，取李雅普诺夫函
数为
V=e2/2，则 V=e
Ⅹe.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。
（
1）时滞补偿器的设计和永磁体磁通辨识参考文献=<2>.
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
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<5>，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/
Ⅹe 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中输入
变量的个数受到限制，主要原因是计算机处理的信息量太大，很难满足实时性要求。