稀土永磁电机鲁棒直接转速预测控制方法研究

针对稀土永磁同步电机直接转速控制中,因未建模扰动而导致转速性能差的问题,提出一种基于扩张状态观测器的鲁棒直接转速预测控制方法,推导了稀土永磁同步电机的超局域数学模型,设计了多个扩张状态观测器,观测了系统的未建模扰动和参数时变扰动,提高了控制器鲁棒性以及对负载扰动的响应速度。最后,通过搭建基于表贴式永磁同步电机的驱动系统,验证了所提控制策略的有效性。     

基于AEPSO算法优化的大型浮选机用PMSM非奇异终端滑模控制研究*

针对大型矿山中浮选机所采用的永磁同步电机（PMSM）控制系统具有强耦合、强干扰、非线性、不确定性的问题，提出一种基于自适应进化粒子群（AEPSO）算法优化的大型浮选机用PMSM滑模控制方法。首先，介绍工程背景并建立出大型浮选机用PMSM的转矩数学模型。其次，通过设计非奇异终端滑模面和指数趋近律控制律推导出滑模控制器的结构，并利用AEPSO算法优化滑模控制器的性能参数。第三，通过Simulink仿真研究该控制方法下电磁转矩控制情况。结果表明，相对于PID控制和传统滑模控制方法，采用AEPSO算法优化后的滑模控制方法极大地提高了PMSM的控制性能，满足大型矿山中浮选机的应用需求。最后，通过江西铜业武山铜矿现场的工程试验，验证了所提方法实际应用的可行性。另外，该控制方法具有较强的通用性和灵活性，其设计思路、仿真分析和试验经验为电机控制领域的研究人员提供了参考。     

新型稀土永磁同步电机的计算机辅助设计

现代电机要求高速、高效、高功率密度、低脉动转矩;Halbach阵列独特的稀土永磁体结构使其磁极磁场呈单边且正弦分布,可增加气隙磁通密度、削弱转子轭部磁通密度,减少磁场谐波,有利于提高电机的功率密度和效率、减小电机的体积和脉动转矩;基于MATLAB的Halbach电机设计软件和基于ANSYS有限元分析软件极大地减少了样机设计时间;实验结果证明,Halbach永磁同步电机相对于传统稀土永磁同步电机具有较大的优越性.     

一九八七年永磁电机学术年会

由中国电工技术学会、中国稀土学会、跨国IEEE北京分部联合举办的一九八七年永磁电机学术年会5月9日至11日在山西盂县举行。共有32篇论文,其中24篇以应用稀土永磁为主要内容。会议的议题比较集中在稀土水磁电机上,认为稀土永磁引起了电机设计的革命。我国稀土永磁副励磁机、低速同步电机、步进电机、电子手表电机等巳应用于实际并批量生产,取得较显著的成就。已试制成功各种各样的样机很多,在大气隙的     

矿热炉电极调节系统的双闭环自抗扰控制

对矿热炉电极系统提出了一种自抗扰控制策略的控制方法。设计了一种不依赖于对象模型的电极自抗扰控制器,并对其参数进行了整定,自抗扰控制器的扩张状态观测器可以实时观测系统状态和扩张状态,从而实现全状态反馈及系统不确定性和外扰的补偿控制。该系统与传统的单闭环恒流控制系统比较,增加了电极位置环。仿真实验表明,该控制系统不仅具有较强的鲁棒性,对内外干扰具有较强的抑制能力,更具有较优的动态性能。     

稀土永磁斜槽电机分段建模及不同工作温度下的电磁性能计算

高可靠性是电机重要的指标之一。为确保电机驱动系统长期可靠运行,电机的电气性能应该保持基本不变。由于稀土永磁材料的固有特性,磁钢随工作环境变化会发生可逆或不可逆退磁。针对表贴式稀土永磁斜槽电机,基于分段思路,采用2D FEM建立了简化计算模型,计算了不同工作温度下磁钢于退磁曲线拐点以上发生可逆退磁后的电机性能,分析了磁钢及附近气隙区域的磁场,对比了感应电势和电磁转矩。研究结果表明,采用温度系数较小的稀土磁钢,即使工作温度在较大范围内变化,电机的电磁性能变化较小。实测结果证实了建模方法的有效性。研究结果为稀土永磁斜槽电机的电磁性能计算提供参考。     

一种线性自抗扰控制器参数自整定方法

针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法.算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定.为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究.结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法.      

基于LADRC的双机架铝带冷连轧机张力控制研究

针对某公司1 850 mm双机架铝带冷连轧机架间张力控制系统具有参数多变、强干扰等特点以及存在传统PID控制鲁棒性较差的问题,建立速度-张力控制系统数学模型,设计了基于线性自抗扰算法的张力控制器。Matlab仿真结果表明,与传统PID张力系统相比,采用线性自抗扰控制技术的张力闭环系统具有更好的动态性能、抗干扰能力和鲁棒性。     

自抗扰控制器在同步电机调速系统中的应用

针对同步电机磁场定向控制系统受负载扰动、电机参数变化影响问题,将自抗扰控制器(ADRC)应用于调速系统中.为解决传统磁链观测器存在的直流偏置和依赖电机参数的问题,提出了基于ADRC的磁链观测器.仿真结果表明:ADRC对负载扰动和参数变化具有较强的鲁棒性,并且响应速度快、超调小,具有优良的稳态和动态性能;改进后的磁链观测器能有效抑制直流偏置和参数变化带来的影响,提高磁链的观测精度.      

粒子群优化算法优化BP神经网络联合PID模型的烧结自动加水控制

针对烧结混合料自动加水控制的难点,尤其是在烧结配料过程中自动加水系统的大滞后、非线性、低稳定性问题进行了加水控制算法研究。采用内环和外环方案分别控制两级混合机加水,设计基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络联合模糊PID控制模型以解决时变、非线性系统的局限性问题。通过PSO算法对BP神经网络进行训练优化以获得最优控制参数,将预测的烧结料水分加入模型参与下一步控制。考虑系统存在较大延时,Simulink仿真中同步加入延时环节。仿真结果表明,相比BP神经网络模型,PSO-BP预测模型的拟合性能更加优越;相比PID、BP-PID控制算法,PSO-BP-PID控制算法在超调量、响应时间以及震荡周期等指标上均有显著提高。经梅钢4号烧结机实际应用数据表明,相比传统PID控制,PSO-BP-PID控制平均误差下降约45.75%,控制标准差下降约62.72%,可以明显提高混合料水分控制的精准度、稳定性、敏捷性,提高烧结过程的稳定性。     

基于混沌粒子群——专用遗传算法切换策略的移动机器人路径规划

为了发挥粒子群算法和专用遗传算法的各自优点,提出了一种将二者结合的切换优化策略.该策略前期采用一种基于种群最优个体混沌化的混沌粒子群算法,后期选用专用遗传算法.通过大量仿真实验确定了在迭代代数、种群标准差和最优个体适应度差三种切换指标下各自的最优切换条件.与单一专用遗传算法和单一混沌粒子群算法的仿真对比表明:本文提出的切换优化策略在综合路径长度、平滑性和规划时间三个性能指标后具有一定的优越性.      

无数学模型的非线性约束单目标系统优化方法改进

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径.      

无钟高炉环形布料优化及布料精度

为提高无钟高炉的布料精度,提出了一种基于粒子群算法的环形布料优化方法。在分析环形布料工艺特点的基础上,按控制方法将环形布料分为常规多环布料和步进式同心圆布料,以料面形状误差为控制目标建立了环形布料的优化控制数学模型,并设计了粒子群算法进行优化求解。最后将优化模型应用到2580 m3无钟高炉,利用该优化模型分析了环形布料工艺与布料精度之间的关系。计算结果表明：溜槽倾角档位数量的增加有利于提高常规多环布料的布料精度,但同时导致布料优化控制复杂化,步进式同心圆布料的布料精度高于任意有限多个溜槽倾角档位的常规多环布料,适合充分发挥无钟炉顶布料灵活的优势,实现期望的炉料分布。     

球磨机制粉系统的线性自抗扰控制

球磨机制粉系统具有大惯性、大时滞和强耦合等特点,很难建立精确的数学模型.本文分析了球磨机制粉系统的动态特性,并为其设计分散线性自抗扰控制方案.该方案综合分散控制和线性自抗扰控制器的优点,结构简单,不依赖于对象精确模型,可以对被控对象中存在的耦合、干扰和不确定性等进行估计并补偿.根据实际现场要求,对球磨机制粉系统进行设定值跟踪实验、输入扰动实验和性能鲁棒性实验,并比较所设计方案与PID方案的控制性能.结果表明,分散线性自抗扰控制具有更强的解耦能力和抗干扰能力,且性能鲁棒性更优.      

基于PSO-RBF神经网络的轧辊偏心在线辨识

在实际生产中,轧辊偏心往往会导致带材厚度的波动,降低带材的质量。离线辨识轧辊偏心的控制方法在实际生产中效果不明显甚至会其反作用。为了使轧辊偏心能够在线自适应辨识,提出了一种基于改进粒子群算法优化的RBF神经网络的在线辨识方式,建立在线训练模型,对轧辊偏心信号进行在线辨识研究并与未采用该算法的在线辨识方式进行对比。结果表明,基于改进粒子群算法优化的辨识方式速度更快、精度更高,能迅速地辨识出生产过程中的轧辊偏心信号的变化,达到了期望的结果。     

基于群体智能优化的MKL-SVM算法及肺结节识别

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题,提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先,研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响,进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法;其次,为增加粒子多样性及快速寻优,将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作,并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后,分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入,研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入,以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试,进一步为了验证所提算法的泛化能力,选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明,本文算法易于跳出局部最优解,提升了算法的学习能力与泛化能力,具有较优的分类性能。      

自抗扰控制在推力矢量飞机大迎角机动中的应用

为实现推力矢量飞机的大迎角机动控制，提出一种基于自抗扰控制的三通道解耦控制策略.以第三代战机F16公开数据为基础，添加推力矢量模型，利用双发推力矢量喷管组合偏转产生大迎角机动的期望三轴力矩.在纵向、横向和航向通道分别独立设计自抗扰控制器，将系统中未建模动态、不确定性以及通道间的强耦合视作总扰动进行估计并补偿，并在纵向和航向通道引入角速度阻尼反馈项，使原始飞行器开环动力学闭环近似为一个广义对象，降低了自抗扰控制器的设计阶次.选取眼镜蛇机动和赫伯斯特机动两种典型的过失速机动动作进行控制策略验证，数值仿真结果表明，所设计的三通道独立自抗扰控制器能够消除通道间的强耦合，完成推力矢量飞机的大迎角机动控制.蒙特卡罗仿真测试表明，所提控制策略具有较强的鲁棒性.      

基于粒子群优化算法的钢铁企业铁路车辆调度

给出了求解铁路车辆调度问题的粒子群算法流程;分析了求解不同调度问题的3种粒子表示法,即基于粒子位置次序(Particle Position Sequence,PPS)的粒子表示法、基于粒子位置取整操作(Particle Position Rounding off,PPR)的粒子表示法和基于PPS PPR的混合粒子表示法;讨论了PPS PPR混合粒子表示法与调度解空间的映射关系和解码方法。将第3种方法应用于实际车辆调度系统中,求解出机车送货作业行驶的最短路径,建立了基于粒子群优化算法的企业铁路优化调度模型。     

基于粒子群优化算法的钢铁企业铁路车辆调度

给出了求解铁路车辆调度问题的粒子群算法流程;分析了求解不同调度问题的3种粒子表示法,即基于粒子位置次序(Particle Position Sequence,PPS)的粒子表示法、基于粒子位置取整操作(Particle Position Rounding off,PPR)的粒子表示法和基于PPS PPR的混合粒子表示法;讨论了PPS PPR混合粒子表示法与调度解空间的映射关系和解码方法。将第3种方法应用于实际车辆调度系统中,求解出机车送货作业行驶的最短路径,建立了基于粒子群优化算法的企业铁路优化调度模型。