基于无速度传感器异步电机的风力机模拟研究

风力机模拟系统使在实验室内开展风力发电技术的各项研究成为可能。分析了风力机特性,建立了风力机模型。通过对异步电机间接磁场定向矢量控制技术的研究,考虑到安装速度传感器具有诸多缺陷,提出基于模型参考自适应（MRAS）转速辨识理论的无速度传感器异步电机的风力机模拟控制方法,并且考虑到转子时间常数对矢量控制系统的影响,采用同时辨识电机转速和转子时间常数,使系统辨识转速同时,对电机参数变化具有较强的鲁棒性。利用MATLAB/SIMULINK搭建了基于无速度传感器异步电机的风力机模拟系统,通过对风力机特性,最大风能捕获和电机参数对矢量控制系统影响的仿真,证明了系统的可行性。     

一种改进的MRAS观测器及异步电机转速估计方法的研究

为了提高异步电机无速度传感器矢量控制系统的低速性能以及降低对电机参数变化的敏感性,提出了一种改进的转子磁链估算方法,基于模型参考自适应(MRAS)观测转速。仿真研究表明,该方法对电机参数变化的鲁棒性好,磁链观测精度高,收敛速度快,低速性能稳定。基于该改进的磁链观测器作为参考模型,可实现异步电机无速度传感器矢量控制系统的高性能运行。     

基于EMF的MRAS无速度传感器矢量控制系统研究

转速辨识是无速度传感器矢量控制系统的关键,转速估计的精度将直接影响矢量控制系统的控制效果。将模型参考自适应(MRAS)方法用于异步电机矢量控制系统中,提出了一种利用电机反电动势(EMF)构造转速辨识模型的方法,该方法不含有纯积分环节,能够有效避免积分初始误差和直流偏移问题,较好地辨识电机转速。最后利用MATLAB/SIMULINK软件对系统进了行建模和仿真研究,结果表明,此控制系统具有较好的辨识精度和静、动态性能。     

基于MRAS的无速度传感器的异步电机矢量控制

研究基于模型参考自适应系统(MRAS)的无速度传感器的异步电机矢量控制系统。首先介绍了矢量控制技术,接着介绍了基于MRAS的转速自适应估计理论,运用该理论构成了无速度传感器异步电机矢量控制系统;又利用Matlab对无速度传感器的异步电机矢量控制系统系统进行了建模仿真;仿真结果表明采用的控制策略控制效果良好,能在较大负载扰动下实现无传感器方式的异步电机的稳定运行。     

基于MRAS速度估算模型的异步电机控制优化

传统式速度传感器安装不便,在使用过程中需要定期校准与维护.因此在各类复杂应用场景下,采用无速度传感器控制方法是很好的选择.针对电力拖动控制系统中异步电机的调速控制,通过Matlab/Simulink仿真工具,建立异步电机的矢量控制模型,其中使用MRAS速度观测器作为电机转子转速的反馈来源.建立对应的仿真模型后,通过分析电机在启停、负载变化等动态过程中磁链、速度、转矩的变化,对观测模型与控制模块进行优化.同时,该仿真实验可以逐步应用于学生教学,提升学生在电力拖动领域中的理论应用能力.     

矿井提升机的无速度传感器矢量控制

针对矿井提升机对高性能调速的需要,对矢量控制技术进行了详细地研究,建立了基于模型参考自适应系统(MRAS)的无速度传感器异步电机矢量控制系统,实现了转速的在线辨识;又利用Matlab/Simulink对控制系统进行了建模仿真;仿真结果表明采用的控制策略控制效果良好,能在较大负载扰动下实现无传感器方式的异步电机的稳定运行.     

基于磁通观测器的异步电机矢量控制系统

在异步电机无速度传感器矢量控制系统中,其关键之处是速度推算,而基于磁通观测器的速度估算法,可以提高系统的推算精度。本研究首先结合异步电机状态方程对系统各个模块进行建模,然后采用C＋＋语言对所提出的控制系统进行了计算机仿真。仿真结果表明,基于磁通观测器的异步电机矢量控制系统方案具有较快的动态响应和一定的鲁棒性,并能根据误差反馈较好的自动跟踪电机实际值,因此可以实现对电机转速进行稳定,精确,高效的控制。     

双馈风力发电机无速度传感器控制方法研究

建立了可用于控制算法研究的双馈风力发电机数学模型,在确定电网电压定向矢量控制策略的基础上,提出了采用基于转子电流的模型参考自适应方法进行电机转速观测的无速度传感器控制方法。在双馈风力发电系统模拟实验平台上对控制方法进行了实验验证,结果证明了无速度传感器定向矢量控制策略的有效性。     

一种基于模糊神经网络的模型参考自适应转速辨识方法

该文提出了异步电动机矢量控制系统的一种基于模糊神经网络模型参考自适应转速辨识方法，建立了瞬时无功功率模型参考自适应方法与模糊神经网络相结合的转速估计模型。仿真结果表明，这种转速估计模型动态性能好，能准确跟踪电机转速的变化。     

基于改进型MRAS转速辨识的异步电机矢量控制研究

采用带滤波环节的模型参考自适应(MRAS)方法对异步电机进行速度估算,实现了异步电机的无速度传感器矢量控制,并通过Matlab/Simulink对其进行仿真、验证,结果表明该系统控制性能和精度良好,验证了系统的可行性与实用性。     

基于神经网络的双馈风电矢量控制系统转速辨识

阐述了神经网络转速辨识的基本原理和方法,构造了基于神经网络的双馈风力发电矢量控制系统,并在MATLAB/Simulink环境下,对该控制系统进行了仿真研究,结果表明该辨识方法比PI自适应算法的鲁棒性强,且有很好的快速逼近性。     

基于环链电动葫芦的矢量变频调速控制研究与设计

将带转矩内环的转速、磁链闭环矢量控制原理应用于环链电动葫芦中异步电动机转速、转矩控制,在空间矢量坐标变换的基础上,建立了三相异步电动机的磁链观测模型。采用simulink模块进行系统仿真,结果表明异步电动机的调速性能得到了大幅度的提高。     

基于ADMC401的异步电动机调速系统的研究

提出了一种基于ADMC401的异步电动机调速系统,系统设计了以AD公司的ADMC401电机控制嵌入式DSP为中央处理器的硬件平台,通过矢量控制方法对交流电机实现调速控制,介绍了矢量控制的方法,并给出了系统的硬件和软件设计。     

基于位移信号的磁悬浮飞轮转速估计

针对测速传感器故障情况下磁悬浮飞轮不平衡振动抑制所需的高精度的转速信息的提取,提出了一种通过预先提取转子位移信号和转速信号构建BP神经网络模型,从而通过位移信号实时估计转速的方法;通过MATLAB/Simulink构建了磁悬浮飞轮系统模型,以仿真得到的位移和转速数据训练出一个神经网络模块,以此实时估计转速,得到恒速和变速两种情形下的转速估计结果,并与测速传感器获得的转速进行比较。仿真和实验结果证明,该转速估计方法在恒速和变速时均估计效果良好,实验估计误差不超过20 r/min。     

基于虚拟仪器的串激电机转速测量装置的实现

在工业测控系统中,电动机尤其是交流电动机转速的检测和控制占有很大比重。在以磁电或光电构成的测速系统中,常用的测量方法有3种,分别为T法、M/T法和M法。但对于电动机被封闭的场合则测速比较困难。文中介绍的是应用虚拟仪器技术的一种非接触式转速测量方法及装置,通过从串激电机在转动时感应出的信号中提取出与转速对应的信号,求其频率,然后根据推导出的公式使其转化为转速,从而得出结果。基于该方法的测量装置,速度与串激电机感应出的频率有一一对应关系,因而具有高效率、高精度、非接触测量,且可以及时反映物体的瞬时变化情况等优点。     

油茶果采摘机阀控液压马达模糊神经网络PID控制

推摇式油茶果采摘机在作业机构作业时,需要保证振动液压马达恒定转速输出,以保证油茶果能够顺利通过推摇振动从树枝脱落,对此,推导了推摇式油茶果采摘机阀控振动液压马达系统的状态空间方程,并在传统增量式PID控制原理的基础上设计了模糊径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络PID控制方法。采用MATLAB/Simulink仿真软件对液压系统在空载和5 s带载工况进行仿真,并与传统PID控制和模糊PID控制方法进行比较和分析。仿真结果显示,传统PID控制和模糊PID控制响应速度较慢、鲁棒性较差;而采用模糊RBF神经网络PID控制方法响应速度快、鲁棒性强,能够很好地满足振动液压马达恒定转速输出的要求,并且能够灵活地在线调整PID的3个参数,控制精度较高。     

基于矢量控制的异步电机转速和转矩调节技术

针对异步电动机系统的非线性,以及电流和转矩不成正比例,使得转矩瞬时调节困难的问题,提出了一种基于坐标变换磁场定向矢量控制理论,将异步电机定子电流解耦成励磁电流和转矩电流分别进行控制,使异步电机获得和直流电机一样的转矩、转速调节特性.建立了Simulink仿真模型,分析了异步电机在空载启动、稳定运行、变速和转矩加载情况下...     

无速度传感器直接转矩控制在数控机床中的应用

提出一种采用神经网络无速度传感器直接转矩控制在数控机床调速系统的应用方案,实现数控机床调速系统的高速精密控制,使系统具有更强的鲁棒性和容错性.使数控机床实现了快速、精密的速度控制.结果表明,该系统具有较好的具有良好的调速性能.     

基于AMESim的矢量控制变频液压绞车系统仿真

针对矿用防爆液压绞车存在的实际应用问题,提出了一种新的变频液压容积调速和节流调速相结合的综合调速模式。建立变频液压容积调速和节流调速相结合的液压绞车复合调速系统,利用AMESim软件,建立矢量控制三相异步电动机的仿真模型,并与绞车液压系统仿真模型相结合,建立了绞车矢量控制变频液压容积节流调速的仿真模型,在此基础上进行系统性能仿真研究。结果表明该绞车低速稳定性好,速度跟踪精度高。同时,也表明复合液压传动系统可以很好地解决低速、大惯量负载的速度控制问题。     

基于 CNN-GRU 的遥操作机器人操作者识别与自适应速度控制方法

传统空间遥操作系统中从端机械臂的运动速度完全取决于操作者的操作速度。为了提高空间遥操作系统的安全性,提出了一种基于操作者操作速度识别的自适应速度控制方法。结合深度学习的理论,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)神经网络的融合模型来对操作者的速度进行识别分类。选取了九位受试者构建操作者速度样本库,将操作者的操作速度分为3类,最终识别准确率达到92.71%;并且在此基础上使用串级PID实现从端机械臂的自适应速度控制。实验表明:该模型对新操作者也可以准确识别,同时该模型准确性优于卷积神经网络和循环神经网络(RNN)的融合模型,实时性优于卷积神经网络和长短期记忆(LSTM)神经网络的融合模型;基于该模型的自适应速度控制可以在保证从端机械臂运动轨迹不变的前提下,降低机械臂的末端线速度,有助于提高空间遥操作系统的安全性。