直驱式永磁直线电机深度模糊滑模-自抗扰控制

针对直驱系统中各种非线性干扰直接作用下的永磁直线电机控制性能恶化的问题，提出一种深度模糊滑模-自抗扰控制方法。首先，通过非线性扩张状态观测器估计系统不确定扰动，在滑动面设计中引入跟踪误差的积分项，结合饱和函数sat(s)与位移误差的幂函数设计趋近律，从而改进滑模-自抗扰控制方法；其次，为避免设计过程中的主观影响，进一步提升直线电机在复杂工况下的适应能力，基于深度神经网络训练模糊规则，进而调节滑模控制的关键参数。采用所提方法在直驱泵性能测试平台进行了实验研究，结果表明：所提深度模糊滑模-自抗扰控制方法有效提高了直线电机控制精度、响应速度与鲁棒性，直线电机的阶跃响应时间相对于传统滑模控制方法提升了23.87%;正弦目标跟踪的ITAE指标改善是传统滑模控制方法的4.7%、是改进滑模-自抗扰控制方法的13.2%;在传感器白噪声干扰下，正弦目标跟踪的最大跟踪误差相对于改进滑模-自抗扰控制方法改善了一个数量级。