高性能永磁直线同步电机鲁棒速率伺服系统的研究

文章针对高性能永磁直线同步电机（PMLSM）速度伺服系统的要求,首先提出了一种基传统观测器导出的辨识方法,对负载阻力、动子质量,粘滞磨擦系数进行在线辨识,实时补偿上述3个参数变化所造成的推力扰动。其次,设计了一个时滞补偿器,对逆变器电路电力传输滞后和转速测量滞后所造成的系统动态性能下降进行了补偿。最后,结合IP速度控制器设计了一高性能永磁直线同步电机速度伺服系统。仿真实验表明,所设计系统具有很强的鲁棒伺服性能。     

基于在线辨识补偿的永磁直线同步电机模型参考自适应神经网络速度控制

本文针对永磁直线同步电机（ＰＭＬＳＭ）的速度伺服控制,提出了一种模型参考自适应与神经网络技术相结合的控制策略。为提高系统的鲁棒性,采用了在线辨识技术,对参数变化实时补偿,及时修正神经网络教师值的计算,仿真实验表明,该系统具有良好的速度伺服性能,特别是在克服永磁直线同步电机所特有的端部效应方面效果显著。     

基于周期性扰动学习的永磁直线电机自适应滑模位置控制

针对永磁直线同步电机伺服系统易受周期性扰动、摩擦力及参数摄动等不确定性因素影响位置跟踪精确度的问题,提出了一种基于周期性扰动学习的自适应滑模控制方法.采用滑模控制确保永磁直线同步电机伺服系统对不确定性因素具有较强的鲁棒性,提高系统响应速度.利用周期性扰动学习算法学习系统中的周期性扰动并进行补偿,同时设计自适应律估计系统非周期性扰动和学习误差,削弱滑模抖振现象.基于李雅普诺夫稳定性理论,分析证明了此控制器的渐进稳定性,保证系统位置跟踪误差在有限时间内收敛.仿真与实验验证了所提出的周期性扰动学习的自适应滑模控制器能显著提高永磁直线同步电机伺服系统的动态响应性能和鲁棒性能,而且可以达到更高的位置跟踪精确度.     

基于神经网络给定补偿的交流永磁直线伺服系统滑模控制

针对直接驱动的永磁直线同步电动机 (PMLSM )伺服系统 ,应用滑模变结构控制理论设计了一种具有强鲁棒性的速度控制器。为使系统具有自学习能力 ,削弱滑模控制所引起的“抖振” ,采用基于神经网络前馈给定补偿的滑模控制策略。仿真结果表明 ,该方案有效地克服了永磁直线同步电机特有的端部效应所产生的推力波动对系统的影响 ,对参数变化及阻力扰动具有很强的鲁棒性 ,而且提高了系统的稳态性能     

基于对角化法的永磁直线同步电机二阶滑模控制

在永磁直线同步电机(permanent-magnet linear synchr- onous motor,PMLSM)伺服系统中,模型的阶次高,且速度和电流等变量间存在的耦合严重影响速度跟踪的快速性和精度。采用基于奇异摄动理论的对角化方法将永磁直线同步电机伺服系统分解成慢变和快变子系统。为了保证系统的鲁棒性,利用2阶滑模控制的次优算法分别独立设计慢变和快变子系统的控制律,再将2个控制律合成得到永磁直线同步电机的复合控制律。仿真结果表明,所提出的策略具有良好的速度跟踪性能,同时对负载扰动和参数变化具有很强的鲁棒性。     

永磁同步伺服系统抑制转速波动的研究与实现

在分析了永磁同步电机的数学模型及永磁同步伺服系统的电流环和速度环的基础上,设计了负载转矩观测器,对定子电流进行了补偿以抑制由负载转矩突变造成的转速波动。在MATLAB／Simulink环境下构建了永磁同步电机控制系统的仿真模型并进行实验。结果表明永磁同步伺服系统经补偿后转速特性得到了明显提高,有效的抑制了转速的波动。     

Research and Implementation of Suppressing Speed Ripples of Permanent Magnet Svnchronous Servo Svstem

在分析了永磁同步电机的数学模型及永磁同步伺服系统的电流环和速度环的基础上,设计了负载转矩观测器,对定子电流进行了补偿以抑制由负载转矩突变造成的转速波动.在MATLAB/Simulink环境下构建了永磁同步电机控制系统的仿真模型并进行实验.结果表明永磁同步伺服系统经补偿后转速特性得到了明显提高,有效的抑制了转速的波动.     

交流永磁直线同步电机伺服系统的预见前馈补偿

介绍了高精度、微进给永磁直线交流同步电机（ＰＭＬＳＭ）伺服系统的ＩＰ位置控制后,提出了对该系统的最优预见前馈补偿,以提高系统的跟踪性能。为了补偿负载扰动,进一步增强系统的鲁棒性,设计了负载扰动力观测器来进行前馈。仿真实验结果证明了所提出方案的有效性。     

永磁直线伺服系统非线性自适应鲁棒控制器设计

对永磁直线伺服系统提出非线性自适应鲁棒控制器的设计方法。在永磁直线伺服系统非线性数学模型的基础上,为实现对速度和电流的准确跟踪,建立了误差系统的动态模型。将跟踪和干扰抑制归结为非线性自适应鲁棒控制器设计问题,通过构造存储函数得到包含电阻辨识算法的自适应鲁棒控制器的定理,证明定理给出的控制器能满足干扰抑制和系统的渐进稳定。仿真结果表明,用该方法设计的系统能很好的抑制扰动和跟踪给定,满足对高性能永磁直线伺服系统控制的要求。     

基于扩展Kalman滤波器的永磁同步电机转动惯量辨识研究

为抑制转动惯量变化对高性能伺服系统性能的不良影响,缩短惯量辨识收敛时间和提高辨识精度已成为转动惯量辨识的研究热点。基于扩展Kalman滤波器,开展永磁同步电机转动惯量辨识算法设计、仿真和试验研究。仿真和试验结果表明,扩展Kalman滤波器用于永磁伺服系统的惯量实时辨识是有效的,突变惯量时辨识收敛时间约为4 s、辨识误差为6.8%。     

高精度数控机床用直线电机端部效应分析及神经网络补偿技术研究

针对高精度数控机床用交流永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统高精度快速响应的运行要求，在分析研究PMLSM的端部效应对直线伺服系统性能影响的基础上，引入神经网络补偿技术，使系统具有自学习能力，实时补偿端部效应引起的非线性时变扰动。设计了一种鲁棒性较强的基于双神经网络的前馈给定补偿口位置复合控制策略。仿真结果表明，该方案有效地克服了PMLSM特有的端部效应所产生的推力波动对系统的影响，具有很强的鲁棒性，而且提高了系统的稳态性能。     

基于RFNN补偿的直线伺服系统反推控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统,在分析影响直线伺服跟踪精度因素的基础上,采用智能反推控制策略对该伺服系统进行有效的补偿控制。考虑参数变化、外部负载扰动和摩擦力等不确定因素对系统伺服性能的影响,设计基于递归模糊神经网络(RFNN)的反推控制器,利用了递归神经网络具有捕获系统动态信息的优点,可实时补偿不确定因素对跟踪性能的影响。仿真结果表明,控制策略明显降低了不确定因素对系统性能的影响,从而显著提高了直线伺服系统的位置跟踪精度。     

永磁直线同步电动机模糊神经网络控制器的设计

为了有效地抑制负载阻力扰动等外部扰动对永磁直线同步电动机(PMLSM)系统稳态性能影响,本文设计出了模糊神经网络控制器(FNNC).该控制器将模糊控制的非线性辩识功能和神经网络的自学习功能有效地结合了起来,在保留神经网络自学习能力的同时,增加了对系统的辨识能力,从而提高了伺服系统的稳态性能.仿真结果表明,基于FNNC的PMLSM伺服系统响应快,精度高,对外部扰动有很强的鲁棒性.     

永磁直线同步电机推力波动约束

由齿槽力、边端力及法向吸力引起的推力波动是影响永磁直线同步电机(PMLSM)动态性能的主要因素。为了实现高速精密直接驱动系统,通过对PMLSM进行有限元分析建模,分析了齿槽力变化规律,利用傅里叶级数拟合得到齿槽力变化曲线;设计了齿槽力电流预测控制模型,对齿槽力引起的推力波动进行补偿;同时设计了扰动观测器对其他因素引起的推力波动进行补偿,进一步削弱了推力波动。最后,通过实验验证PMLSM推力波动补偿控制系统的有效性,补偿后电流和速度的波动都得到了很大改善,能够实现较高精度的直接驱动系统。     

基于自适应变结构永磁直线电机直接推力速度控制

针对永磁直线电机参数变化和外部扰动对伺服性能的影响,提出自适应变结构直接推力速度控制设计方法.由推力、磁链误差的积分函数建立滑模面,实际应用中存在的参数变化及负载扰动等不确定因素由自适应率修正.经分析验证,与经典直接推力控制相比,自适应变结构直接推力速度控制算法明显减少了由于系统参数变化和外部扰动引起的速度的推力脉动,能快速准确地跟踪给定指令,在保证系统稳定情况下增强了鲁棒性.     

永磁直线同步电机的自适应增量滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动伺服系统易受参数变化、外部扰动、端部效应等不确定性因素的影响,提出了一种自适应增量滑模控制(AISMC)方法。通过利用系统先前的状态信息和控制动作来设计增量滑模控制器,同时选择饱和函数作为切换函数,不仅削弱了抖振,而且提高了系统的跟踪性能。然后利用自适应控制来观测和补偿参数变化与外部扰动等不确定性因素的影响,并对不确定性参数的界限进行实时估计,设计出自适应增量滑模控制器。从理论上分析证明了此控制器可以保证系统收敛,具有快速的收敛速度,提高了直线伺服系统的跟踪性能。通过系统实验,证明了所提出的AISMC方案的有效性,与滑模控制(SMC)相比,基于AISMC的系统具有较强的鲁棒性和精确的跟踪性,明显削弱了抖振现象。     

基于DSP2812的PMLSM无传感器伺服控制系统设计

在建立永磁同步直线电机(PMLSM)数学模型的基础上,采用基于磁场定向的矢量控制,并结合模型参考自适应控制完成对PMLSM无传感器伺服控制系统的设计,在速度和位置估计的基础上设计了电流和速度双闭环控制器,利用Madab/Simulink搭建了整个控制系统的数学模型,并进行了仿真分析.同时,基于DSP2812处理器设计并...     

基于迭代学习控制的永磁直线同步电机伺服系统

针对永磁直线同步电机伺服系统,采用迭代学习控制策略来实现参考位置信号的跟踪控制。详细分析了迭代学习ILC伺服控制器的模型结构,并给出伺服控制器的迭代学习更新法则。采用高性能DS1103控制器作为控制核心,搭建永磁直线伺服系统。实验结果表明,迭代学习控制下的永磁直线伺服系统具有准确的位置跟踪能力,对外部扰动具有很强的鲁棒性。