基于模型参考神经网络的异步电机鲁棒速度控制方法

提出一种新型的基于模型参考神经网络的异步电机驱动系统鲁棒速度控制方法。由带负载转矩观测器的两层神经网络对象辨识器(NNPI)对未知的电机动态参数进行实时的自适应辨识与估计。由双层神经网络PI控制器(NNC)对异步电机转子速度进行鲁棒控制。神经网络使用学习算法以自动调节NNPIC的参数并有效地降低系统对参数变化以及负载扰动的敏感度。仿真结果表明该方法对于参数变化和负载转矩扰动具有很强的自适应能力,能够提高异步电机的性能,并减小其对参数变化、非线性影响以及负载扰动的敏感度。     

基于自适应转速判断观测器的异步电机转差频率型矢量控制系统的研究

对异步电动机的多变量、强耦合、非线性的时变参数系统进行分析研究,利用坐标变换和磁场定向原理,建立按定子磁场定向的异步电动机数学模型.在分析现有转差频率矢量控制系统的基础上,对转子磁链观测器进行了进一步的研究;比较了u-i模型法和i-n模型法转子磁链观测器的优缺点,提出了一种新型的自适应转速判断观测器模型,该模型综合了上述两种模型法磁链观测器的优点,克服了它们的不足,具有结构简单、控制准确、抗干扰性强等优良性能,使得转差频率矢量控制的异步电机调速系统,无论是在低速段还是高速段都能获得良好的动、静特性和鲁棒性.应用电机专用DSP芯片作为控制核心,设计和构建异步电机转差频率矢量控制系统.     

永磁直线电机的无模型学习自适应控制

将单入单出非线性离散时间系统的非参数模型学习自适应控制方法应用在永磁直线电机的速度和位置控制中。设计是无模型的,是直接基于称为伪偏导数的向量,此伪偏导数是通过一种新型参数估计算法,根据系统的输入输出信息在线导出的。仿真实验证明了该方法对具有不确知动态的非线性系统的有效性和稳定性。     

基于ARX模型的笼型异步电机控制策略研究

针对笼型异步电机控制系统中时变、非线性的特点,提出了以ARX模型为核心。模型参考自适应控制策略为基础的笼型异步电机的控制策略。所提出的控制策略对于电机参数变化和系统干扰具有较好的鲁棒性。通过仿真和样机试验,对所提出的控制策略进行了验证。     

轧机液压伺服位置系统的自适应反步滑模控制

针对轧机液压伺服位置系统存在非线性特性、参数不确定性以及控制输入前具有不确定系数的问题,提出了一种自适应反步滑模控制方法.通过对系统非线性模型的等价变换和选择合适的Lyapunov函数,有效解决了由于控制输入前具有不确定系数导致的所设计的控制量与自适应律互相嵌套的难题.把自适应反步法和滑模控制方法相结合,有效克服了系统...     

一种自适应补偿死区的异步电机参数测量方法

针对异步电机参数静止测量精度受变频器控制中死区影响较大的问题,提出了一种死区自适应补偿的电机参数静止测量新方法。采用比例谐振(PR)控制器自适应补偿变频器电流的死区效应,采用PR锁相环和死区影响特征减轻交流电压波形因死区补偿产生的畸变,采用死区估算结果减少直流电压受死区非线性影响。变频器控制测量异步电机参数实验结果表明新方法得到的交流电流和电压THD分别小于传统方法 8.92%和7.65%,消除畸变的交流电压幅值和相角得到有效补偿、且幅值波动变小,直流量电压受死区非线性影响减少。提出的测量方法相对于传统方法可提高参数测量精度大于6.4%。     

无速度传感器异步电机转子磁场定向自适应鲁棒控制

针对无速度传感器异步电机矢量控制系统,为了提高系统对电机参数变化和转矩扰动的鲁棒性,提出一种基于自适应观测器的鲁棒控制策略。研究了一种改进全阶自适应状态观测器设计方法,将静止坐标系下状态观测误差系统变换到同步旋转坐标系以克服系统的复杂非线性,通过分析单输入单输出误差系统获得了观测器稳定条件,并采用一种增强型定子电阻自适应率以降低观测器对电机参数变化的敏感性。为了提高异步电机磁场定向控制系统的抗负载转矩扰动能力,在分析扰动转矩对控制系统动态模型影响基础上,提出了一种自适应扰动转矩前馈补偿控制策略。通过11kW无速度传感器异步电机矢量控制系统进行实验,实验结果验证了所提出方法的有效性。     

多机系统的非线性自适应分散稳定控制

针对含有未知参数的励磁系统,提出了一种非线性自适应控制设计方法,通过递推方法得到了自适应控制策略,而且在控制策略中包含了对未知参数的动态估计,最后获得了多机系统的非线性自适应分散励磁控制策略的一般表达式,在控制策略中所有的变量都是可量测的,而且控制量只与本机组的状态量有关,与其他机组的状态量和输电网络的参数无关,因此控制策略具有分散性和适应性,在一个６机系统上的仿真结果表明了非线性自适应控制器的有     

水轮机导叶开度的自适应非线性输出反馈控制

水轮机导叶开度的控制归结为一个复杂的非最小相位非线性控制模型,其自适应控制不易采用传统非线性控制方法解决。为解决水轮机导叶开度的自适应控制问题,将通用自适应输出反馈控制应用到水轮机导叶开度的控制。首先通过一个线性可逆变换将水轮机导叶开度控制的非线性模型变换成满足通用自适应输出反馈控制定理要求的形式,然后证明变换后的形式满足通用自适应输出反馈控制定理要求的条件,最后对变换后的模型应用通用自适应输出反馈控制定理得到相应的控制器。数值仿真表明,基于通用自适应输出反馈设计的水轮机导叶非线性开度控制是有效的,且对系统参数变化具有极强的鲁棒性。     

短轴颈轴承中刚性转子混沌运动的控制

提出了适合于控制具有多重参数高维非自治复杂混沌系统的参数自适应控制算法。利用系统的动态行为反馈于参考模型,且自适应控制律包含了误差信号的导数项,使得自适应控制律的收敛性得到很大的改善,有效地控制具有复杂行为的非线性系统,特别是具有混沌行为的非线性非自治系统。以短轴颈轴承中刚性转子系统为对象,针对其参数变动而引起系统的振荡或混沌行为,采用参数自适应控制方法对转子系统进行有效的控制,从而实现系统的稳定运行。文中还讨论了不确定噪声扰动对系统稳定性的影响。     

BP网络智能PID控制算法在交流调速系统中的应用

针对交流异步电动机存在的非线性、多变量、强耦合及模型结构不确定的特点,设计以西门子S7-300 PLC为控制单元、以研华IPC-610工业控制计算机为监视操作单元的基于PROFI-BUS-DP的交流调速控制系统.通过对被控对象特性的分析,将神经网络技术与PID控制结合,研制了基于BP网络的PID控制算法,并用PLC语言给予实现.该算法既有神经网络控制良好的动态特性又保持了PID控制的高速稳定性.实际应用结果表明:系统调速特性好,控制精度高,具有一定的推广价值.     

基于解耦策略的直线感应牵引电机法向力自适应最优控制

中低速磁悬浮列车和部分地铁车辆均采用直线感应牵引电机作为驱动机构,该电机特有的边缘效应和法向力对直线感应牵引电机的效率以及性能均产生很大的负面影响,因此直线感应牵引电机采用常规的电传动控制策略并不能取得良好的控制效果。该文充分考虑边缘效应的影响,建立了直线感应牵引电机的数学模型。将推力与磁通进行解耦,并分析磁通、推力与电流控制环节的非线性与时变性,提出了神经自适应控制的设计方法。分析了法向力的组成与特性,得出其数学表达式,以推力与磁通解耦为基础,结合最优化理论,考虑多个优化目标建立损耗最小函数,实现直线感应牵引电机的损耗最优控制。计算机仿真与实验对所提控制策略与传统控制策略进行对比,验证了该方法在典型工况下的有效性。     

基于神经网络控制的两电动机同步系统研究

以多变量、非线性、强耦合的两电动机同步控制系统为研究对象,对变频器供电的感应电机系统进行重点研究,建立两电机同步系统的数学模型.采用RBF神经网络自适应PID控制器,结合自适应神经元解耦补偿的解耦控制技术,设计了两电机同步调速系统的神经网络控制器,试验结果表明该方法可以实现电机转速和皮带张力的解耦控制.     

复杂交流多电机系统的研究

针对多变量非线性耦合的多电机同步系统,建立了按转子磁场定向的物理模型,设计了基于自抗扰控制器的多电机同步系统。利用扩张状态观测器对外界的扰动进行观测和补偿,将多电机系统进行确定化和近似线性化处理。基于PLC构建的多电机实验平台,进行了抗扰、解耦特性测试实验。结果表明,采用自抗扰控制方法可以实现系统中速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能和鲁棒性能。     

交流电机模型参考自适应控制系统的仿真

分析了模型参考自适应控制系统的结构特点.利用简单实用的飞升曲线法建立交流电机的数学模型,并以此为基础建立被控对象的参考模型.运用Narendra模型参考自适应控制理论,设计了交流电机转速控制的模型参考自适应控制系统.此控制系统可以抑制干扰,具有较快的响应速度.并通过仿真实验验证所设计系统的可行性.     

感应电机非线性输出反馈控制变频调速系统

针对以定子电压为控制量的交流感应电机调速系统存在的系统结构复杂、实时计算量大的缺点,提出了一种感应电机的非线性输出反馈控制变频调速方法。该方法依据感应电机的降阶模型,采用非线性输出反馈控制技术设计外环转速与磁链控制器,以滞环比较器作为内环电流跟踪控制器,直接产生PWM信号控制电压源逆变器,驱动感应电机运行,实现了对光滑转速参考信号的渐近跟踪。仿真结果表明该系统不仅具有快速的动态响应性能,而且对负载扰动具有较强的鲁棒性。     

基于改进算法的自适应神经模糊推理系统控制的交流变频调速系统的研究与仿真

交流电动机是一个多变量、非线性对象,其静态和动态特性以及控制较之直流电动机要复杂得多。本文针对交流电动机矢量控制系统因电机参数变化和负载波动等因素而使性能变差的问题,设计了一种基于改进算法的自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的交流电动机矢量控制系统速度调节器。仿真实验结果表明,使用自适应神经网络的模糊推理系统控制的异步电机矢量控制系统不仅动态和稳态性能都得到提高,而且具有较强的鲁棒性。     

基于ANFIS控制的交流变频调速系统研究与仿真

交流电动机是一个多变量、非线性对象,其静态和动态特性以及控制较之直流电动机要复杂得多。针对交流电动机矢量控制系统因电机参数变化和负载波动等因素而使性能变差的问题,设计了一种基于改进算法的自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的交流电动机矢量控制系统速度调节器。仿真实验结果表明,使用自适应神经网络的模糊推理系统控制的异步电机矢量控制系统不仅提高了动态和稳态性能,而且具有较强的鲁棒性。     

基于自适应转子电阻估计器的感应电机逆解耦控制

提出了一种具有自适应转子电阻估计器的感应电机的逆解耦控制方法.首先通过非线性状态反馈获得感应电机的逆系统,将感应电机这个多变量、非线性、强耦合的对象动态解耦成转速与转子磁链两个二阶子系统;然后,采用模型参考自适应系统（MRAS）理论来设计转子电阻估计器,在线估计时变的转子电阻,从而保证在整个电机运行区域内,转速与磁链之间的输入输出解耦关系不变;最后,分别设计线性控制器对转速与磁链子系统进行闭环控制.仿真结果表明,提出的控制方案具有优良的动态和静态性能,且对电机参数变化具有强鲁棒性.