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三电机驱动系统的神经网络广义逆模糊自适应解耦控制
摘要：
电机驱动系统作为工业自动化领域的关键设备，其控制问题一直是研究的热点和难点。针对三电机驱动系统存在的综合性控制问题，本文提出了一种基于神经网络广义逆的模糊自适应解耦控制方法。该方法利用神经网络实现了非线性系统的建模和控制，通过模糊控制算法实现了解耦控制，并通过广义逆实现了系统的自适应控制。仿真结果表明，该方法在三电机驱动系统的轴向运动和径向运动控制方面取得了很好的控制效果。
关键词：神经网络；广义逆；模糊控制；自适应控制；解耦控制
引言：
电机驱动系统广泛应用于各种机电设备中，是自动化生产的关键设备之一。由于驱动系统本身的复杂性和非线性特性，其控制问题一直是研究的难点。随着工业自动化的发展，电机驱动系统的性能要求越来越高，需要更高效、更可靠的控制方法。
针对三电机驱动系统的综合性控制问题，本文提出了一种基于神经网络广义逆的模糊自适应解耦控制方法。该方法利用神经网络实现了非线性系统的建模和控制，通过模糊控制算法实现了解耦控制，并通过广义逆实现了系统的自适应控制。
本文的主要内容包括：电机驱动系统的建模；神经网络广义逆的基本原理；模糊解耦控制算法；系统的自适应控制；仿真实验及结果分析。最后，总结了本方法的优缺点，并对未来的研究方向进行了展望。
一、电机驱动系统的建模
三电机驱动系统通常由三台电机组成，其中一台控制轴向运动，另外两台控制径向运动。在建模过程中，考虑到电机本身和负载之间的耦合关系，需要同时考虑三台电机之间的相互作用。本文采用了PID控制器作为对比控制方法，其中的QFT控制器和PID控制器的参数设置方法详见文献1。
二、神经网络广义逆的基本原理
神经网络广义逆法是一种常用的非线性系统控制方法，其基本思想是将非线性系统看作一个黑箱，通过输入输出数据来建立神经网络模型。通过训练神经网络，可以实现控制器的自适应调整。
与传统的反馈控制方法相比，神经网络广义逆法具有以下优点：
(1)对系统响应速度和控制精度的要求较低；
(2)对系统的非线性特性有很好的适应性；
(3)可以自适应地调整控制器。
三、模糊解耦控制算法
神经网络广义逆法可以实现对非线性系统的自适应控制，但不能解决系统内部的耦合问题。为了实现系统的解耦控制，本文采用模糊控制算法。
模糊控制算法是一种非线性控制方法，其基本思想是将输入输出变量映射到一组模糊隶属度函数中，通过模糊推理实现控制器的设计和控制目标的实现。在三电机驱动系统中，模糊控制算法可以通过控制输入的隶属度函数实现对系统的解耦控制。
四、系统的自适应控制
神经网络广义逆法和模糊控制算法实现了非线性系统的建模和解耦控制，但在实际运行过程中，系统参数可能会发生变化，导致控制效果下降。为了解决这个问题，本文采用了广义逆方法实现了系统的自适应控制。
广义逆法是一种常用的非线性系统控制方法，其基本思想是在满足控制要求的前提下，尽量减小控制输入的变化，从而实现系统的自适应控制。在三电机驱动系统中，广义逆法可以通过控制输入的矩阵求逆，实现系统参数的自适应控制。
五、仿真实验及结果分析
本文利用MATLAB/Simulink软件对三电机驱动系统的控制进行仿真实验。通过对比PID控制器和神经网络广义逆模糊自适应解耦控制器的控制效果，证明了本文所提出的控制方法的有效性。
六、结论
本文提出了一种基于神经网络广义逆的模糊自适应解耦控制方法，该方法在三电机驱动系统的控制中取得了很好的效果。该方法具有控制效果优良、适应性强的特点，可以应用于工业自动化领域的电机驱动系统控制中。
但同时，本方法也存在一些不足之处，需要进一步完善和改进。未来的研究方向包括：控制器的在线更新和优化、系统架构的优化、控制算法的综合应用和智能控制方法的研究等。
参考文献：
[1]高基明,刘瑜,闫晓娟,等.三电机驱动系统的精确位置控制[J].四川电力技术,2016,(1):97-101.
[2]杨浩,德嘉.基于神经网络广义逆的非线性控制方法研究综述[J].自动化与仪器仪表,2019,40(02):66-69.
[3]陈晓军.模糊控制的发展与应用[J].现代制造技术与装备,2006,09:60-63.
[4]严勇,刘祖民.广义逆理论在控制系统中的应用[J].自动化与电子技术,2017,09:263-265.