基于神经网络的永磁直线同步电机位置控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统中的诸多不确定性问题,提出了采用神经网络来实现实时积分-比例IP位置控制器的设计。本文所提出的神经网络结构合理、简单,权值具有明确物理意义和可以在线快速调整的特点,以便进行实时控制。用由模型参考自适应参数辨识器和负载扰动力观测器构成的估计器来估计动子质量和负载扰动力。将观测的负载扰动力前馈,进一步增强系统的鲁棒性。仿真结果表明,系统具有很强的鲁棒性,同时提高了稳态精度。     

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。     

高精度永磁直线同步电动机伺服系统鲁棒位置控制器的设计

详细地介绍了高精度,微进给永磁直线交流同步电动机（ＰＭＬＳＭ）驱动系统鲁棒位置控制器的设计,首先,在空载情况下,由静态实验获得非线性摩擦系数模型,通过前馈磨擦补偿器补偿非线性摩擦,其次,由递推最小二乘估计器ＲＬＳ和负载扰动力观测器构成的估计器,估计动子质量,粘滞摩擦系数我载扰动力,设计积分一比例ＩＰ位置控制器以满足跟踪指令和抑制扰动,将观测的负载扰动力前馈,进一步增强系统的鲁棒性。     

开关磁阻电机直接自适应神经网络控制

针对开关磁阻电机调速系统存在的未知参数波动和外部负载扰动问题,提出了直接瞬时转矩控制下的基于最小学习参数的直接自适应神经网络控制算法实现开关磁阻电机高品质调速控制。采用RBF神经网络对包含未知参数波动和外部负载扰动等不确定项的理想控制律进行整体逼近。将神经网络理想权值的范数作为在线估计参数,使在线学习参数由多个权值减少为一个,降低了控制器的计算负担。基于李雅普诺夫函数的稳定性分析保证了闭环调速系统半全局一致最终有界稳定。与PI控制的对比仿真试验表明,直接自适应神经网络控制器能够有效地提高开关磁阻电机调速系统对参数波动的自适应性和对外部负载扰动的鲁棒性。     

电动钢轨打磨车恒力磨削控制方法的研究

电气驱动的钢轨打磨装置在磨削过程中钢轨不平顺、振动等强干扰因素的影响下会产生磨削力的波动，导致打磨精度的下降。为了有效抑制打磨压力的波动，本文基于矢量控制原理设计了用于稳定打磨电机转速的电机调速系统；基于干扰估计器（负载转矩估计器）和系统在线逼近模型（小波神经网络“无延迟负载——电流”模型）设计了控制磨削力稳定的Smith预估控制器。仿真结果表明：相比PID控制，本文设计的控制器能够实现阶跃输入的无超调、无振荡的快速跟踪响应；另外，控制器对外界强干扰的抑制作用明显，整个控制过程中反映磨削力波动情况的打磨电机主轴电流的波动幅度很小。     

带自适应估计器的微电网逆变器跟踪控制

针对电压型微电网逆变器接入本地非线性负载产生输出电压波形畸变问题,提出一种基于自适应估计器的微电网逆变器跟踪控制策略。在该控制策略中,构造一个自适应估计器,用它来估算出因各种扰动产生的微电网逆变器电压降,并进行前馈补偿,求出逆变器的电压控制矢量。为了实现对微电网电压的实时跟踪,引入虚拟阻抗概念,将谐波压降、滤波器电感和电阻参数变化以及各种外部扰动等产生的压降等效成虚拟阻抗上产生的压降。以此为基础,估算出相关的等效虚拟阻抗,并修改自适应估计器中的参数,提高逆变器输出电压波形质量。在各种负载条件下进行了仿真和实验,取得了良好的控制效果。     

基于自适应扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机超低速控制

在使用低精度编码器的条件下,为获得永磁同步电机良好超低速控制性能,提出了一种适用于宽转速、高噪声环境下,获得伺服驱动系统瞬时转速、角位移和等效负载转矩的在线估计方法。通过构建基于扩展卡尔曼滤波器的最优状态估计器,在线辨识系统转动惯量及迭代更新估计器系数矩阵,实现了准确、实时和稳定的状态估计。仿真和试验结果表明,该算法可获得良好的低速控制性能,并对环境噪声和系统建模误差具有良好的鲁棒性。     

基于神经网络的伺服系统负载转矩扰动辨识器设计

针对伺服控制系统负载转矩扰动的问题,基于永磁同步电机矢量控制基本原理,提出了一种负载转矩扰动辨识算法。并结合神经网络控制理论,采用两层神经网络设计了一种负载转矩扰动辨识器。采用DSP控制器搭建了伺服控制系统,同时给出了软硬件设计方法,最后针对电机转速响应特性进行了仿真实验并与传统控制方法比较。仿真结果表明:基于神经网络的伺服系统转矩扰动辨识方法能够有效地抑制负载扰动对系统的影响,提高了控制系统动态响应速度和跟踪性能。     

带负载转矩补偿的 PMSM 交流伺服系统自适应控制

设计了一个基于ＤＳＰ和ＰＭＳＭ自适应速度控制器，使用了模型参考自适应方法，具有计算量小的特点，能实时辨识系统参数，采用自适应负载转矩观测器补偿负载转矩扰动，实验表明本控制器在系统参数变化和负载转矩扰动的情况下具有良好的自适应能力。     

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。