基于神经网络的机械臂电机速度控制器的片上可编程系统

针对机器人伺服控制系统高速度、高精度的要求,介绍了一种全数字化、基于神经网络控制的直流电机速度伺服控制系统设计方案。速度控制器采用BP网络参数辨识自适应控制,并将其在一片现场可编程门阵列（FPGA）中硬件实现,同时以NiosII软核处理器作为上位机,构成一个完整的速度伺服控制器的片上可编程（SOPC）系统。试验结果表明,该系统具有较高的控制精度、较好的稳定性和灵活性。     

多轴伺服控制器的片上系统设计

针对数字伺服控制算法及片上系统集成技术的问题,依据矢量控制和伺服系统设计理论,建立了磁场定向矢量控制器、速度控制器和位置控制器等高性能IP核模型,开发了坐标变换、速度测量、SVPWM、反时限保护、PID调节器、电子齿轮、前馈控制及滤波器等关键算法模块,详细规划了各模块的调度时序。在此基础上,进一步集成了RISC微处理器模块,并采用时分复用设计方法,在FPGA工艺平台中最终实现了多轴伺服控制器片上系统。实验结果表明,该芯片能够接收脉冲命令、模拟命令或数字命令,既可以工作在位置控制模式,也可以配置为速度伺服或力矩驱动模式,每个轴的运行是相对独立的,并且控制参数在线可编程。     

基于FX2N-1PG定位模块的可编程逻辑控制器位置控制

利用三菱FX2N-1PG定位模块和FX2N系列可编程逻辑控制器(PLC)的组合,实现交流伺服驱动的位置控制。介绍了实现位置功能的系统组成、接口定义和PLC程序等。实际应用证明该系统能较好地达到定位和速度控制要求。     

无速度传感器永磁同步主轴电机伺服控制器的FPGA实现

该文给出了一种永磁同步主轴电机无速度传感器伺服控制器的硬件设计方案,并在一片现场可编程门阵列FPGA中得到验证和实现.该方案综合运用了励磁电流id为0的矢量控制、速度PI调节、励磁电流PI调节、转矩电流PI调节、转子位置和速度估计、带死区的电压空间矢量调制等.电流环和速度环的采样频率可达20kHz和2kHz,设计的伺服控制器利用通信接口,可以在线设置永磁同步电机和各种控制参数.在主轴驱动系统中的实验结果表明,转子位置和速度估计准确,系统有良好的动、静态性能,最高转速可达8000 r/min.这种系统可以广泛应用于计算机光驱、硬盘、DVD、数控机床、智能机器人等主轴驱动系统中.     

基于PSoC+CPLD的高精度位置伺服控制系统设计

介绍了一种基于片上可编程系统(PSoC)芯片的高精度单自由度位置伺服控制系统。采用CY8C29466芯片产生PWM信号,通过CPLD逻辑换向控制三相全桥逆变电路,实现电子换向,驱动无刷直流电动机,实现高精度单自由度位置伺服控制系统。详细介绍了硬件构成和三闭环控制策略,最后给出试验结果。实验结果表明该系统运行可靠,动态性能良好。     

基于FPGA的自动相机聚焦电机伺服控制系统集成电路(IC)设计与实现

采用现场可编程门阵列(FPGA)实现了自动相机聚焦(AF)镜头模块位置控制电机伺服控制系统集成电路(IC)的全数字控制设计。镜头模块位置控制驱动电机由具有数字伺服驱动的音圈电机(VCM)担任,数字伺服驱动包括数字伺服控制器、数字电流控制器和全桥DC-DC转换器,系统能为高性能、轻质量和超薄型的移动式自动相机的AF镜头模块位置控制提供完整的数字控制方案,使相机的AF镜头模块控制范围在30 ms内可以达到0.6 mm,控制分辨率小于5μm,驱动力峰值为30 mN,输出电流峰值为120 mA。     

基于模/数一体化设计的交流伺服控制系统

文章介绍了基于大型可编程逻辑器件(CPLD)和模拟控制器一体化设计的交流伺服控制系统。该控制系统以方波电流控制型永磁交流伺服电动机(多称为直流无刷电动机)为控制对象，采用转速、电流双闭环控制。系统经过调试运行，实现了设计功能，控制性能良好。     

基于PAC Motion伺服电动机的GMC运动控制系统研究

通用运动控制(GMC)目前主要需解决对自动化机器和流水线的位置、速度和扭矩进行准确控制的问题。采用高规格的可编程自动控制PAC技术和运动控制PAC Motion技术,结合伺服电动机驱动方案,通过集成软件Proficy ME完成系统配置、编程、通信、测视和诊断全过程,可实现各种单多轴运动的电子运动控制方案。经测试系统工作良好,能够可靠满足GMC运动控制要求。     

交流伺服控制型可编程水轮机调速器的研制与应用

20世纪90年代初开发的步进电机或直流伺服电机控制的水轮机调速器存在大负荷下响应速度慢、高速运转时转矩下降或有磨擦并产生火花等问题,因此,有必要研制交流伺服控制型可编程水轮机调速器介绍了交流伺服控制型可编程水轮机调速器电气部分、电气一机械转换部件和液压系统的结构和工作原理,详细分析了各部分的设计特点和性能、交流伺服控制型可编程水轮机调速器的主要性能指标达到或优于国家标准值,在水电厂的运行情况也表明,该调速器性能良好。     

伺服增益对电气刚度的影响分析

伺服增益是影响伺服控制系统动态性能的主要因素之一.以永磁同步电动机(PMSM)伺服系统的速度控制作为研究对象,基于伺服系统电气刚度的研究,针对不同频率的外界扰动,调整PI速度控制器增益或者系统总转动惯量,从而能够快速、准确地提高伺服系统的电气刚度,并提出了对交流伺服控制器参数进行整定的一种思路,且通过控制器的控制模型试验得以验证,得出实用的结论.     

基于神经网络的感应电机模型参考自适应速度控制研究

根据感应电机矢量变换控制原理 ,提出了一种基于人工神经网络速度控制器的感应电机矢量控制系统。为了提高系统的鲁棒性 ,采用了在线辨识技术 ,对参数的变化实时补偿。计算机仿真表明 ,这种基于多个神经网络控制环节组成的感应电机矢量控制系统具有良好的性能     

伺服系统在摩擦条件下的模拟复合正交神经网络控制

在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于非线性伺服系统控制中.在带有非线性摩擦力矩的直流电机飞行模拟转台伺服系统中,控制系统是基于PD控制加神经网络前馈控制的并行控制方法,使用神经网络是用来消除非线性摩擦力矩的影响.通过数字复合正交神经网络的连续化算法处理获得了一种模拟复合正交神经网络,并作为前馈控制器.用并行控制与单一的PD控制对带有非线性摩擦力矩的直流电机伺服控制作了仿真研究.仿真结果表明复合控制比单一的PD控制具有实时性好、响应速度快、跟踪精度高,位置与速度跟踪控制获得了满意的效果.该模拟神经控制器能用于不确定对象的控制,为不确定系统控制提供了一种新的途径.     

改进的BP神经网络PID控制器在温室环境控制中的研究

为了更好的实现对温室环境系统的智能控制,针对温室环境系统存在非线性、强耦合、大滞后、强时变等问题,在分析BP神经网络技术的基础上,提出并设计出一种基于遗传粒子群优化的BP神经网络PID控制器,该控制器结合遗传算法强全局搜索能力以及粒子群算法强局部搜索能力和收敛速度快的特点,对神经网络的权值进行优化,对温室环境系统起到了有效的控制。最后对常规和改进后的BP神经网络PID控制器进行仿真对比研究。仿真结果表明,经过改进后的BP神经网络PID控制有更好的稳定性和鲁棒性。     

基于神经网络的永磁直线同步电机自适应滑模控制

针对永磁直线同步电机（PMLSM）直接驱动系统的非线性与电机参数时变、易受扰动的特性,将滑模控制和神经网络控制相结合,用两个神经网络控制器分别实现滑模等效控制和滑模切换控制,构成神经网络自适应滑模控制。仿真结果表明,神经网络滑模控制和常规的滑模控制相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性。     

基于模糊神经网络算法的交流伺服系统DSP控制

将神经网络与模糊逻辑控制结合起来,设计模糊神经网络控制器应用于交流伺服系统中的转速调节器,克服交流调速系统中参数漂移、非线性和耦合等因素的影响.针对模糊神经网络控制器运算量大、收敛慢的特点,硬件采用数字信号处理器(DSP)作为控制器运算单元,并在DSP上实现模糊神经控制算法,提高了系统实时性.实验结果表明,采用该控制器的调速系统具有较快的响应速度、较高的稳态精度和较强的鲁棒性.     

基于自适应神经网络的PMLSM速度控制研究

针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动系统的非线性与电机参数时变、易受扰动的特性,提出一种基于BP神经网络的自适应神经网络速度控制器.该控制器由一个传统的PID位置控制器、神经网络控制器(NNC)和神经网络辨识器(NNM)组成.仿真结果表明,当突加负载扰动或参数突变时,系统具有较好的动态性能和较强的鲁棒性,能够满足工业场合高精度、微进给的需求.     

改进遗传算法及模糊神经网络在交流伺服系统中的应用研究

针对交流伺服系统高精度、快响应的要求,提出了基于改进遗传算法(IGA)优化的模糊神经网络控制方案。把神经网络与模糊逻辑控制结合起来,采用IGA算法对模糊神经网络控制器中的参数进行搜索和优化,给出了具体设计方法和优化步骤。实验结果表明:基于IGA算法的模糊神经网络控制方法用于交流调速系统具有较高的精度以及较强的鲁棒性、抗干扰能力等。     

BP-PID Control Applied in Evaporator of Organic Rankine Cycle System

According to the problem that the selection of traditional PID control parameters is too complicated in evaporator of Organic Rankine Cycle system (ORC), an evaporator PID controller based on BP neural network optimization is designed. Based on the control theory, the model of ORC evaporator is set up. The BP algorithm is used to control the , and parameters of the evaporator PID controller, so that the evaporator temperature can reach the optimal state quickly and steadily. The MATLAB software is used to simulate the traditional PID controller and the BP neural network PID controller. The experimental results show that the , and parameters of the BP neural network PID controller are 0.5677, 0.2970, and 0.1353, respectively. Therefore, the evaporator PID controller based on BP neural network optimization not only satisfies the requirements of the system performance, but also has better control parameters than the traditional PID controller.     

永磁同步电机的神经网络逆动态解耦控制

永磁同步电机是一个非线性、强耦合系统，应用神经网络逆系统方法对永磁同步电机进行动态解耦控制研究。通过对永磁同步电机的数学模型可逆性分析，得出解析逆系统，由解析逆系统与永磁同步电机原系统复合成两个伪线性子系统来构造神经网络逆系统，使永磁同步电机动态解耦成二阶线性转速子系统和一阶线性磁链子系统，并采用鲁棒伺服控制器对伪线性子系统进行线性闭环控制器的设计，实现永磁同步电机转速和定子磁链的动态解耦，仿真表明系统具有良好的动静态性能。     

基于鲸鱼算法小波神经网络PID的PMSM转速控制

针对永磁同步电机交流伺服系统的非线性特征和不确定扰动等问题,以及传统PID控制器的线性局限性,提出基于鲸鱼优化算法的小波神经网络PID的转速控制策略。采用小波神经网络与PID控制器结合的方式,构成永磁同步电机的转速控制器,同时利用鲸鱼优化算法对学习速率和惯性系数进行优化,从而达到对神经网络权值的进一步优化。通过实验结果表明,本文所提控制策略得到的电机稳定时间是0.025 s,最大超调量是52 r/min,施加转矩之后的转速误差为0.002,因此本文控制策略的动态性能和抗干扰能力具有一定优势。