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Adaptive robust finite-time neural control of uncertain PMSM servo system with nonlinear dead zone
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资源说明：### Adaptive Robust Finite-Time Neural Control of Uncertain PMSM Servo System with Nonlinear Dead Zone
#### 摘要与背景介绍
本研究论文提出了一种适用于具有非线性死区输入的不确定永磁同步电机（PMSM）伺服系统的自适应鲁棒有限时间神经控制方案。针对电机伺服系统中存在的死区特性，研究者采用微分中值定理将其表示为一个线性时变系统，并利用简单的神经网络来逼近模型不确定性，包括死区效应。在此基础上设计了一个基于快速终端滑模控制原理的自适应有限时间控制器，并通过修改终端滑模面克服了初始TSMC中的奇异性问题。
#### 关键词解析
- **自适应控制**：一种控制理论方法，允许控制系统根据实际系统的动态特性自动调整其参数。
- **有限时间控制**：一种控制策略，旨在确保系统状态在有限时间内达到预定目标。
- **死区**：电机伺服系统中的一种非线性特性，通常出现在机械部件之间的连接处，导致系统响应不连续或延迟。
- **伺服系统**：用于精确跟踪或复制期望命令信号的控制系统。
- **神经网络**：一种模仿生物神经元结构的计算模型，用于识别模式、分类数据等任务。
#### 研究背景
永磁同步电机（PMSM）因其高效性和可靠性，在运动控制应用领域受到广泛关注。然而，在实际应用中，机械连接可能会产生诸如死区、摩擦、回弹和滞后等非线性特性。其中，死区是非线性中最关键的因素之一，可能严重影响控制性能甚至导致系统不稳定。为了补偿死区效应，研究人员提出了多种方法。
滑模控制（SMC）作为一种处理系统不确定性及有界扰动的鲁棒控制技术被广泛应用。通过引入非线性项到SMC设计中，可以发展出终端滑模控制（TSMC），实现有限时间稳定性。相较于传统的SMC，TSMC具有更好的跟踪精度、更快的收敛速度，并且对外部干扰和系统不确定性不敏感。但是，TSMC可能存在奇异性问题，这源于负分数次幂的使用。
#### 主要贡献
本文的主要贡献在于：
1. **死区建模**：利用微分中值定理将死区特性表示为一个线性时变系统。
2. **模型不确定性逼近**：通过简单神经网络逼近包括死区在内的模型不确定性。
3. **自适应有限时间控制器设计**：基于快速终端滑模控制原理设计自适应有限时间控制器。
4. **奇异性问题解决**：通过修改终端滑模面来克服TSMC中的奇异性问题。
5. **实验验证**：通过比较实验验证所提方法的有效性和优越性能。
#### 结论
本文提出了一种适用于具有非线性死区的不确定PMSM伺服系统的自适应鲁棒有限时间神经控制方法。该方法能够有效处理系统中的不确定性因素，并通过实验验证了其有效性。此外，通过克服TSMC中的奇异性问题，进一步提高了控制性能。这一研究成果对提高PMSM伺服系统的控制精度和鲁棒性具有重要意义，有望在工业自动化领域得到广泛应用。
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