永磁同步电动机的混沌特性及其反混沌控制

永磁同步电动机在一定工作情况下将呈现出混沌运动. 而在其非混沌工作区, 通过在永磁同步电动机系统中增加一个线性控制项, 则将使原本稳定的永磁同步电动机系统呈现出混沌行为, 即实现了系统的混沌化或反混沌控制. 为此本文全面地研究了永磁同步电动机混沌及其反混沌控制特性, 这为永磁同步电动机混沌运动的抑制或利用打下了重要的研究基础.     

永磁同步电动机系统的纳入轨道和强迫迁徙控制

研究了永磁同步电动机的纳入轨道和强迫迁徙控制. 可以看到, 当系统轨道处于收敛域时, 利用纳入轨道和强迫迁徙控制可使系统轨道实现从稳态到混沌状态、从稳定不动点到稳定不动点或从混沌吸引子到稳定不动点的任意转移.     

永磁同步电动机系统的纳入轨道和强迫迁徙控制

研究了永磁同步电动机的纳入轨道和强迫迁徙控制.可以看到,当系统轨道处于收敛域时,利用纳入轨道和强迫迁徙控制可使系统轨道实现从稳态到混沌状态、从稳定不动点到稳定不动点或从混沌吸引子到稳定不动点的任意转移.     

一类永磁电动机的混沌反控制研究

研究了永磁同步电动机系统在不改变电机结构参数条件下的混沌反控制问题.该方法借鉴非线性系统模型跟踪控制的思想,利用电机系统和混沌系统状态变量之间的关系来设计控制器.根据误差的变化,控制器随时做出响应,强迫被控系统的状态变量从非混沌状态转化为混沌状态.实现了永磁同步电动机系统比较精确跟踪混沌系统的过程.本文方法中控制器参数的选取范围比较宽,为控制器设计带来很大方便.仿真结果验证了本文控制方法的有效性.     

混沌系统的快速模糊控制算法

讨论了用模糊推理方法实现混沌系统的控制问题。利用递推模糊聚类算法实时对系统的输入空间进行模糊划分,利用卡尔曼滤波算法确定参数。在此基础上,给出了模糊模型的在线辨识算法。该方法不需要被控混沌系统的解析模型,控制的目标可以为周期轨道,也可以为连续变化的目标函数,在模型参数发生摄动和存在噪声情况下控制仍然有效。针对Henon吸引子的仿真结果,表明该方法的有效性和可行性。     

永磁同步电动机的有限时间自适应混沌控制

针对永磁同步电动机（PMSM）的混沌吸引子现象以及研究中只能实现平衡状态的周期点的混沌同步控制问题,提出了一种基于自动控制理论与有限时间控制原理的零误差系统算法。首先,通过已建立的PMSM的数学模型,经过数学公式转化得到PMSM各状态变量与其预期设定值之间形成的误差系统模型;然后,利用李雅谱诺夫稳定性理论,对所形成的误差系统模型进行同步控制器与校正率的设计,并证明误差系统在有限时间内快速地收敛至零点;最后,对误差系统施加干扰量,对算法进行鲁棒性分析。理论与仿真结果表明,所提出的算法能实现误差系统到达零点后仍一直维持在零点的平衡状态,有效地抑制PMSM系统中混沌吸引子现象的产生,灵活地调整PMSM的输入输出,在确保PMSM正常运转的基础上,PMSM系统对不定性参量与外部扰动量具有良好的鲁棒特性。     

永磁同步电机中混沌现象的滑模变结构控制

研究了具光滑气隙永磁同步电动机的数学建模问题,对永磁同步电机的动态模型分析表明,在某种条件下,系统存在混沌行为。为了消除这种不期望的混沌振荡,设计滑模变结构控制器将系统混沌状态调整到吸引子域中平衡点。仿真实验结果证实所设计的控制策略极为有效。     

永磁同步电动机中混沌运动的部分解耦控制

永磁同步电动机在参数处于特定区域时存在混沌现象,混沌的存在将使电机的性能变差,因此要设法消除其混沌运动.电机中混沌的现有控制方法的控制目标只能为周期点或平衡点,不能满足实际需要.为了解决这个问题,设计了基于非线性反馈的永磁同步电动机中混沌现象的部分解耦控制.该方法以直轴和交轴电压为控制变量,通过电机状态的非线性反馈将直轴和交轴电流方程中的耦合项解耦,同时使得直轴和交轴电流可以跟踪设定值.这种控制方式的结果是使系统具有唯一稳定平衡点,而这个平衡点的位置可以根据实际要求设置为任意点.在任意时刻对处于混沌状态的永磁同步电动机进行部分解耦控制,受控系统将稳定于设定平衡点,从而实现混沌的控制.文中分析了控制参数与系统响应快速性之间的关系,为参数选择提供了指导.仿真结果表明了理论分析的正确性和该控制方法的有效性.     

基于蚁群优化的模糊神经网络控制器的应用研究

针对传统PID控制方式的不足,文章提出了一种新的永磁同步电动机控制策略,即采用蚁群优化算法对模糊神经网络控制器的3个因子参数ka、kb、ku进行全局优化,给出了永磁同步电动机的数学模型,详细介绍了模糊神经网络控制器的设计,分析了蚁群优化算法,并进行了仿真实验。仿真结果表明,基于蚁群优化模糊神经网络控制器的永磁同步电动机调速系统具有很强的鲁棒性和自适应性,动态响应快,能够较好地跟踪负载变化。     

利用时间序列重构永磁同步电动机混沌吸引子

利用永磁同步电动机（PMSM）一个状态变量的时间序列,重构了PMSM混沌吸引子,并与原相空间中的混沌吸引子进行比较,从比较结果看出,重构的吸引子与原吸引子具有相同的拓扑结构和概率特征,这对于在某些状态变量无法实验测得的情况下,通过测量PMSM的某一状态变量的时间序列来重构系统的吸引子,以便研究系统的动力学行为,进而利用所得数据控制PMSM的混沌现象,具有重要意义。     

参数未知的永磁同步电机混沌系统模糊自适应同步控制

提出了一种参数未知的永磁同步电机(PMSM)系统的模糊自适应同步控制方法.首先通过放射变换和时间尺度变换,将转子磁场定向坐标系下的PMSM模型,变换成无量纲模型.其次通过分析其相图和Lyapunov指数谱,阐述了PMSM的混沌动态行为.接着,在假设PMSM系统参数未知并将PMSM混沌模型及其响应系统模型表示成T-S模糊模型的基础上,利用Lyapunov稳定性理论和自适应控制策略设计了响应系统,并导出了自适应控制律来估计驱动系统参数.此外,设计了响应系统的模糊控制器,对PMSM系统及其响应系统进行同步控制,并证明了同步误差动态是渐近稳定的.最后,仿真结果验证了该方法的有效性.     

无速度传感器PMSM混沌运动的非奇异快速终端滑模控制

针对永磁同步电机调速系统中速度传感器存在安装缺陷及在某些特定的参数下电机会呈现混沌特性,提出了无速度传感器永磁同步电机滑模控制混沌抑制方法．在无速度传感器运行的永磁同步电机矢量控制调速系统基本框架下,采用非奇异快速终端滑模控制方法来抑制电机的混沌运动．首先在永磁同步电机的混沌模型基础上通过仿真验证了混沌现象的存在;然后利用扩张状态观测器（ESO）估计转速,构成无速度传感器永磁同步电机矢量控制系统;在此基础上设计了非奇异快速终端滑模控制器,当电机在某些参数条件下呈现混沌现象,即刻通过控制器的切入来抑制永磁同步电机的混沌运动．最后通过仿真验证该方法的有效性,保证电机运行稳定和可靠.     

基于模糊PID控制的永磁同步电机控制器研究

为了提高复杂环境条件下永磁同步电机（PMSM）控制器的动态控制性能与抗干扰能力,分析了永磁同步电机的速度-电流（或力矩）双闭环控制调速结构,提出了一种基于模糊PID控制原理的速度环控制策略。速度环运行时,模糊PID控制器首先将永磁同步电机转速的误差及误差变化率进行模糊化处理,然后依据模糊规则进行模糊推理,并自动在线整定出速度环PID的三个系数（比例系数、积分系数、微分系数）,不仅减少了速度环的调节时间,也能增强抵御来自电流环（或力矩环）的干扰。仿真结果表明,当永磁同步电机的转速发生变化或负载发生扰动时,相比于传统的PID控制器,模糊PID控制器能提高系统的动态性能与鲁棒性。该方法用于永磁同步电机的控制是可行、有效的。     

Control and synchronization of chaotic systems using a novel indirect model reference fuzzy controller

This paper presents a robust indirect model reference fuzzy control scheme for control and synchronization of chaotic nonlinear systems subject to uncertainties and external disturbances. The chaotic system with disturbance is modeled as a Takagi–Sugeno fuzzy system. Using a Lyapunov function, stable adaptation laws for the estimation of the parameters of the Takagi–Sugeno fuzzy model are derived as well as what the control signal should be to compensate for the uncertainties. The synchronization of chaotic systems is also considered in the paper. It is shown that by the use of an appropriate reference signal, it is possible to make the reference model follow the master chaotic system. Then, using the proposed model reference fuzzy controller, it is possible to force the slave to act as the reference system. In this way, the chaotic master and the slave systems are synchronized. It is shown that not only can the initial values of the master and the slave be different, but also there can be parametric differences between them. The proposed control scheme is simulated on the control and the synchronization of Duffing oscillators and Genesio–Tesi systems.     

基于模糊PI的永磁同步电机矢量控制

针对永磁同步电机矢量控制系统中,传统PID控制器对永磁同步电机控制性能效率不高以及对工作环境变化的适应性能不良等问题,首先,在两相旋转坐标系下采取双轴理论建立永磁同步电机数学模型;接着,采用模糊控制理论对永磁同步电机矢量控制系统中转速环传统的普通PID控制器进行改进研究,深入地从理论层次研究分析建立得到模糊PI控制器。在Matlab/Simulink环境下建立基于模糊PI控制器的永磁同步电机矢量控制系统仿真模型,并且将建立得到的模糊PI控制器引入永磁同步电机矢量控制系统进行仿真实验。实验结果表明,模糊PI控制器相对于传统的PID控制器具有更加优越的动态性能和稳态性能。     

基于TS模糊区域模型的航天器姿态控制

由于燃料消耗和柔性部件展开等原因,挠性航天器的姿态动力学方程存在着参数的不确定性,因此,研究参数不确定TS模糊系统的鲁棒控制器设计方法,并将其应用到平面机动挠性航天器的姿态机动控制问题.将参数不确定TS模糊系统描述为TS模糊区域模型,根据PDC原理设计了模糊区域控制器,并用分段Lyapunov法证明了模糊控制系统的全局...     

Fuzzy approach-based optimal robust control for permanent magnet synchronous motor with experimental validation

This paper presents an optimal robust control for a permanent magnet synchronous motor (PMSM) with uncertainties and external disturbances which can be described by fuzzy approach. The fuzzy approach based on fuzzy set theory is distinguish from probability theory or fuzzy logic theory. Firstly, a dynamical model of the PMSM with uncertainties is established using a fuzzy approach. Then, a robust controller with an optimizable parameter is designed for PMSM to handle the uncertainties. The stability of the proposed control is proven using the Lyapunov theory. Furthermore, the controller gain is optimized by minimizing performance index, which contains the control performance and cost. Finally, the numerical simulations and experimental results are presented to validate the effectiveness of the proposed control with an optimal parameter.     

Stability Analysis and Controller Design of Discrete Interval Type‐2 Fuzzy Systems

This paper is concerned with trajectory stabilization of a computer simulated model car with uncertain velocity via type‐2 fuzzy control systems. First, stability conditions of discrete interval type‐2 fuzzy control systems are given in accordance with the definition of stability in the sense of Lyapunov. Then, we approximate a computer simulated model car, whose dynamics are nonlinear and velocity is uncertain. A type‐2 Takagi–Sugeno TS fuzzy controller is designed to handle system uncertainty. The control rules, which guarantee stability of the system, are derived from the approximated model. The simulation results show that the type‐2 fuzzy control rules can effectively stabilize the car model.