超声波电机神经网络逆模型的辨识建模

针对超声波电机时变、强耦合使得数学模型难以建立的问题,以超声波电机转速的非线性逆控制为应用背景,本文给出了超声波电机神经网络逆模型的辨识建模方法.基于实验测得的足够样本数据,通过反复测试确定模型形式为三层非线性DTNN网络.进行串-并联辨识,建立了以电机转速为输入、驱动频率为输出的超声波电机神经网络逆模型.所得模型的输入-输出关系与实测数据接近,表明了所建模型的有效性.     

超声波电机黄金分割自适应转速控制

针对超声波电机的明显非线性特征,研究适当的转速自适应控制策略。建立能够较好表述超声波电机控制特性的三阶特征模型。基于该模型,以电机驱动电压频率为控制量,设计黄金分割自适应转速控制器。根据对实验结果的分析,给出逻辑积分控制律、微分控制律等方法以进一步改善转速控制性能。实验表明了所提控制方法的有效性。     

超声波电机非线性自适应位置控制

超声波电机的运行过程具有明显的非线性和时变特性,不易获得良好的运动控制性能。针对这种非线性和时变特性,本文基于超声波电机非线性Hammerstein模型,给出一种非线性位置控制策略。该控制策略由两部分构成;一部分是超声波电机模型非线性部分的逆,用来抵消电机的主要非线性特性;另一部分为直接多步预测自适应控制策略,通过滚动优化实现对电机系统时变特性的在线补偿。实验结果表明了所提控制策略的有效性。     

超声波电机转速的解析逆控制

针对超声波电机转速控制的非线性特点,给出一种解析逆控制方法。根据超声波电机的二阶频率-转速控制模型,求出逆模型,得到线性化的伪线性系统。考虑未建模动态影响,设计极点配置控制器实现伪线性系统的闭环控制。空载和加载情况下的转速控制实验,表明所提控制方法有效,具有较好的鲁棒性。     

超声波电机频率-转速控制的阶跃响应建模

适合于控制应用的超声波电机模型是提高电机控制性能的基础.以频率为输入变量的超声波电机转速控制模型对于提高转速控制性能具有重要意义.该文设计实验测取转速阶跃响应,采用特征点法辨识电机模型.并针对模型参数的时变性,分别采用频率和转速为自变量对模型参数进行了函数拟合,得到了适当考虑非线性的电机转速控制模型.     

超声电机非线性多步预测自校正转速控制

基于电机动态响应过程的实验数据,建立了以电机驱动频率为输入、转速为输出的超声电机驱动系统哈默斯坦(Hammerstein)非线性模型,用粒子群算法辨识模型参数。在该模型的基础上,求取模型非线性部分的逆,使超声电机的主要非线性特性得到在线补偿;随后,设计了超声电机非线性多步预测自校正转速控制策略,并给出了控制器参数的整定方法。该策略采用滚动预测、优化及在线自校正方法,以应对超声电机的未建模非线性。扰动情况下的实验,表明了所提控制策略的有效性及鲁棒性。     

超声波电机转速控制的稳态模糊建模方法研究

针对超声波电机转速控制应用,以实验数据为基础,采用模糊逻辑方法建立了超声波电机系统的二输入单输出稳态模糊模型.数据验证表明,该模型较好地模拟了电机驱动电压幅值、频率及转速三者之间的非线性关系.文中详细描述了模糊建模过程,为超声波电机系统的非线性控制建模提供了另一条有效途径.     

基于神经网络逆的感应电机矢量控制改进方法

基于感应电机的矢量控制(转子磁场定向控制)存在不能动态解耦和鲁棒性差的问题,提出了感应电机的一种神经网络逆控制方法.实现了电流控制型感应电机系统的自适应解耦及线性化.该神经网络逆系统相当于在普通的矢量控制结构中加了一个具有鲁棒性和开放性的解耦补偿环节,最后通过仿真和实验验证了该方法的有效性.     

基于差分进化算法的超声波电机Hammerstein非线性建模

特殊的机电能量转换过程,使超声波电机具有明显的非线性运行特性。本文建立超声波电机的Hammerstein非线性模型,为电机控制系统的设计与分析提供基础。基于实验数据,通过拟合确定模型的静态非线性环节为Guass函数。采用差分进化算法,对模型参数进行辨识。模型计算数据与实验数据的对比,表明模型精度较高,建模方法有效。     

行波超声波电机Lyapunov模型参考自适应转速控制

超声波电机是一类具有明显时变非线性的被控对象,为提高其转速控制性能,应采用适当的自适应控制策略.本文以超声波电机驱动电压幅值为控制变量,根据李雅普诺夫稳定性理论,采用输入-输出变量设计了超声波电机模型参考自适应转速控制器,并给出了自适应速率在线调节、微分前馈等方法以改善起始阶段的转速控制性能.实验表明了所提控制方法的有...     

基于摩擦模型的超声波电动机速度控制

对超声波电动机使用PID控制方案时,首先要对系统的摩擦环节进行补偿,建立一个整体超声波电动机模型控制方案,然后再结合PID控制器进行控制。使用Z-N法得到了控制器的三个控制参数,实现基于LuGre摩擦模型的超声波电动机模型控制,通过仿真实验验证对比,证明了对超声波电动机摩擦补偿后使用PID控制算法的可行性和有效性。     

超声波电动机二输入Hammerstein非线性建模

为给超声波电动机多变量控制系统的设计与分析提供必要基础,建立超声波电动机二输入Hammerstein非线性模型。将模型的静态非线性环节设计为Gauss函数,更准确地表述超声波电动机的非线性特性。采用改进差分进化算法,进行模型参数辨识,给出优化算法参数值的调试方法,以保证建模过程的有效性。模型计算结果与实验数据的对比表明,该模型精度较高,建模方法有效。     

基于主元分析神经网络补偿的感应电动机逆解耦控制

对于具有多变量、非线性、强耦合、慢时变等特征的异步电动机调速系统,实现定子磁链与电磁转矩的高精度动态解耦是提高系统性能的关键.首先通过非线性状态反馈建立感应电动机的α阶积分逆模型,并分析非线性状态反馈的误差对其逆模型精度的影响.在此基础上提出了一个基于主元分析神经网络补偿的感应电动机逆解耦控制方法,将补偿后的α阶积分逆...     

行波超声波电动机混沌建模与分析

作为一个复杂的非线性动力学系统,在一定的参数范围和外部输入条件下,行波超声波电动机系统存在复杂的混沌运动,但至今未见相关研究。在建立行波超声波电动机非线性混沌分析模型基础上,分析行波超声波电动机转速控制系统的Lyapunov指数谱、分岔图及电压相对于转速的轨迹图等非线性运行特性,为超声波电动机的混沌控制及反控制研究奠定了基础。     

基于摩擦前馈的航空相机像移补偿复合控制

为减小位角控制系统中电机的摩擦非线性特性对航空相机位角控制系统像移补偿控制效果的影响,研究基于摩擦前馈的复合控制方法,实现对摩擦干扰的有效抑制。首先,分析并选用了简化的带有摩擦扰动环节的系统数学模型,选择LuGre摩擦模型描述为摩擦行为。然后,通过参数辨识的方法获得擦模型参数,在系统力矩综合点处根据力矩平衡原理设计摩擦前馈补偿通道的调节器。最后,应用该方法设计了带有摩擦前馈补偿的航空相机像移补偿复合控制器。实验结果表明:与先进PID方法进行比较,该方法改善了摩擦非线性对系统动态响应过程和速度平稳性的影响,稳态调整时间提高了34%,稳态精度提高了24%左右。     

运动控制中先进控制策略的研究综述

动态响应的快速性,稳态跟踪的高精度以及行为的鲁棒性是运动控制应用中的主要性能要求。它们的获得,不仅意味着有执行机构和仪器方面的先进技术,而且重要的是新的控制策略的应用。本文介绍了针对电机速度和位置控制系统中非线性摩擦力进行补偿的几种先进控制策略：基于指数型非线性函数的在线补偿法;基于神经网络的倒控制器补偿法;鲁棒型的重复控制和变结构控制在运动控制中应用。最后,简述了运用其他先进控制策略的可能性。     

基于模糊补偿的无轴承同步磁阻电机径向位置逆控制

给出无轴承同步磁阻电机转子径向位置的控制模型,针对多变量、强耦合的径向位置非线性系统,提出一种基于模糊补偿的被控电机转子径向位置逆控制方法,证明该径向位置系统可逆,推导出其逆系统模型,将其精确线性化成一个伪线性系统,从而将径向位置系统解耦为两个独立的二阶线性子系统.为对已解耦的径向位置系统进行综合,在常规PID控制器基...     

基于模糊神经网络逆系统的五自由度无轴承永磁同步电机自抗扰控制

为了实现五自由度无轴承永磁同步电机的高性能控制,提出一种基于Takagi-Sugeno(T-S)型模糊神经网络逆系统的自抗扰控制方法。首先,基于五自由度无轴承永磁同步电机(5-DOF BPMSM)的结构及运行原理,建立五自由度无轴承永磁同步电机的数学模型,并对数学模型进行了可逆性分析。其次,利用T-S型模糊神经网络的非线性逼近能力构建出五自由度无轴承永磁同步电机的逆系统,将构建的逆系统与原系统串接,使非线性的原系统解耦为六个单输入单输出的伪线性子系统。然后,考虑到伪线性子系统的特点,利用自抗扰控制理论设计了附加闭环控制器来保证伪线性子系统的稳定性。最后,对提出的控制方法与传统的基于逆系统的PID控制方法进行对比仿真和实验研究,结果表明提出的控制方法具有更出色的解耦性能、更高的控制精度以及更强的鲁棒性。