摘要：针对六相铜转子感应电机（SpCRIM）在不确定扰动条件下的鲁棒控制，提出一种基于改进蚁群优化（AACO）递归罗曼诺夫斯基多项式神经网络（RRoPNN）的反推控制策略。首先，基于反推控制理论设计了SpCRIM的控制律，并提出了一种改进的具有自适应律的RRoPNN，以实现对反推控制律中的总不确定度进行估计；然后设计了相应的误差估计律对网络观测误差进行补偿，同时实现在线参数调节；为防止早熟并加快所提RRoPNN的收敛速度，提出了AACO算法对RRoPNN连接权值学习率进行调整；通过Lyapunov稳定性理论证明了所提控制方法的鲁棒性；最后，对所提出控制器的位置跟踪性能进行了实验验证，并与经典PI控制器及基于开关函数的反推控制器进行了对比。结果表明，所提控制方法具有更为良好的位置跟踪精度和鲁棒性。

      关键词：六相感应电机；多项式神经网络；反推控制；蚁群优化算法；鲁棒控制

      中图分类号：TM346     文献标识码：A