转速转矩双闭环无刷直流电机滑模调速系统

针对传统无刷直流电机调速系统抗负载扰动能力不强,本文采用反电势观测器和滑模控制,对无刷直流电机的转速转矩双闭环系统进行了研究。转速环采用比例积分(PI)控制器,转矩环采用滑模变结构控制器和反电势观测器相结合的控制方法,通过对反电势的观测来计算系统的电磁转矩,并利用Lyapunov稳定判据分析了系统稳定性,同时为验证该方法对BLDCM调速系统的控制性能,在Matlab/Simulink环境下对BLDCM调速系统进行了仿真实验。仿真结果表明,转速转矩双闭环调速系统比传统的PI调速系统的控制效果更好,而且在系统存在负载时,转速转矩双闭环系统比传统的PI调速系统具有更好的抗干扰性,在负载撤销之后能更快达到稳态。该研究为无刷直流电机调速系统提供了新的控制方案。     

自适应模糊PID控制在BLDCM调速系统中的应用

传统的PID对控制参数难以整定,无法满足无刷直流电机(BLDCM)调速系统对快速性、稳定性的要求,但自适应模糊PID能实时修正参数,更快的达到系统要求.利用无刷直流电机的数学模型和转速的传递函数,构造了无刷直流电机调速系统的仿真模块.同时将模糊PID参数自适应控制器引入无刷直流电机控制系统中,根据系统输出误差和误差变化率实时整定PID参数,完善了PID控制器的功能,仿真结果表明, 该方法比传统PID控制器具有更快的动态响应和更小的超调.     

无刷直流电机模糊神经网络 PI 控制

在模糊神经网络PI控制算法基础上,采用改进的自适应动量调谐方法对NFNN-PI的网络权值、隶属度函数的中心和宽度进行调整,并利用边缘稳定性来获得较高的跟踪性能,以及对外界负载扰动和参数变化的鲁棒能力。建立了无刷直流电机的仿真模型,对NFNN-PI与传统PI控制器和固定动量率模糊神经网络PI(FNN-PI)控制器性能进行对比,并分析效果。     

异步电机调速系统基于灰色预测的模糊PI控制

针对传统PI控制的不足,将基于转速误差灰色预测的模糊PI控制引入异步电动机调压调速系统中,提出了一种计算简便的控制方法。该方法利用GM(1,1)模型预测转速误差,并采用模糊控制器对PI参数进行实时在线自调整,改善了系统的控制性能。仿真结果表明,在给定转速和负载转矩变化的情况下,该方法较传统的PI控制具有更好的控制效果。     

永磁同步电机调速系统的分数阶积分滑模控制

为了提高永磁同步电机(PMSM)调速系统对负载扰动及参数变化的鲁棒性,采用速度误差的分数阶微积分,设计了非线性积分滑模面,并提出一种基于分数阶积分滑模控制算法(FOISMC)的PMSM速度控制系统。通过Lyapunov定理证明了所设计的控制器的稳定性,并对该控制器进行了性能分析。理论分析和数值仿真结果表明:所提方法比整数阶积分滑模控制以及常规PI控制具有更好的动态性能和抗扰动能力,以及更高的速度跟随精度。     

基于非线性模型预测的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机轨迹跟踪控制器跟踪性能不稳定的问题,提出一种基于非线性模型预测控制(nolinear model predict control, NMPC)的轨迹跟踪算法。首先,建立四旋翼无人机的动力学模型,定义四旋翼无人机的位置和姿态为状态量,螺旋桨转速为控制输入量,建立非线性状态空间方程作为控制算法的预测模型。其次,定义最优化函数和四旋翼无人机控制约束,将轨迹跟踪控制问题转换为非线性最优化求解问题。最后,通过多重打靶法求解得到的最优控制量作为四旋翼无人机的输入信号。为验证NMPC算法的跟踪性能,在Matlab中搭建仿真平台进行对比实验,结果表明,与PID和串级模型预测控制(model predict control, MPC)及改进MPC方法相比,NMPC算法能够在满足约束的情况下完成轨迹跟踪任务,误差小、精度高,并具有抗干扰能力。     

改进型BP神经网络无刷直流电机速度控制方法

针对传统PID算法控制的无刷直流电机调速系统存在控制精度低、抗干扰能力差等问题,提出一种在线调整学习速率的BP神经网络PID控制算法,有效克服了前者陷入局部最小和收敛速度慢等缺陷。建立无刷直流电机转速、电流双闭环调速系统数学模型,对其转速环进行BP神经网络PID控制;应用Matlab/Simulink设计与仿真,并将之安装在电动代步车上进行道路实际测试。结果表明:改进后的BP神经网络PID控制算法使无刷直流电机调速系统具有更好的稳定性和鲁棒性。     

基于Matlab的无刷直流电机仿真建模新方法

在详细分析无刷直流电机（BLDC）数学模型的基础上,提出并设计无刷直流电机系统转速、电流双环控制策略。首先,在Matlab／Simulink中,分别使用已有模型,调用由Matlab语言编写的m函数及S函数构建模型3种方法,建立各子功能模块,并在此基础上根据控制系统原理建立无刷直流电机系统仿真模型。通过仿真与试验,验证该控制策略的正确性与有效性。     

有刷直流电机非线性控制系统设计

为了提高有刷直流电机调速的平稳性和快速性,在经典双闭环电机控制系统设计方案的基础上,针对转速环模型中存在非线性及负载扭矩不可测的特点,提出了基于扩张状态观测器的三步法非线性转速控制策略。首先,设计了三步法(TS)非线性速度控制器,该控制器由类稳态控制、参考动态前馈控制及积分误差反馈控制组成,具有工程意义明确、实现方便的优点。然后,设计了扩张状态观测器(ESO)对系统中负载扭矩等干扰进行在线估计并实时补偿,证明了观测器误差系统的有限时间收敛性及有界性;同时将观测器误差考虑成有界的扰动输入,在输入到状态稳定性理论框架下,证明了闭环误差系统的鲁棒性。针对电流响应较快、极易达到稳态的特点,设计了工程中常用的前馈加PI反馈结构的二自由度控制器,同时采用模拟电路实现该控制器,减小了电流环控制周期,从而抑制了电流波动。为了验证整个控制系统的有效性和工程可实现性,通过有刷直流电机阶跃及正弦转速跟踪实验,证明了本文所设计控制系统能够显著提高电机的瞬态性能和稳态性能。     

基于DSP无刷直流电机的BP神经网络调速系统

针对无刷直流电机速度调节系统中存在的控制不精确性,以及单一使用传统PID算法不能满足大范围调速和抑制超调等方面的问题,提出以TMS320LF2407数字信号处理器(DSP)为硬件控制核心,同时在算法实现上,采用非线性预测模型BP神经网络PID的控制算法,硬件和算法相结合,解决了系统中PWM信号的生成、电机速度和电流反馈等问题,仿真结果表明:系统的响应速度快、稳定性能好,提高了无刷直流电机的可控性.