Sterowanie adaptacyjne silnikiem liniowym z neuronowym kompensatorem tarcia strojonym on-line

W artykule przedstawiono sterowanie silnikiem liniowym z magnesami trwałymi w warunkach zmieniającego się tarcia. Do sterowania wykorzystano algorytm wstecznego całkowania z neuronowym kompensatorem tarcia. Do uczenia on-line modelu neuronowego wykorzystano wyznaczaną przez różniczkowe prawa adaptacji poprawkę dla modelowanego tarcia. Symulacje i eksperymenty przeprowadzone na stanowisku rzeczywistym potwierdziły skuteczność pokazanego rozwiązania.

---

This paper presents a control of linear motor with permanent magnets in various friction conditions. The control algorithm uses backstepping algorithm with neural friction compensator. Correction of modelled friction, calculated by differential adaptive law was used for on-line learning of neural model. Simulations and experiments carried out on a real drive, confirmed the efficiency of the solution.