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1.
模糊神经网络是指利用神经网络结构来实现模糊逻辑推理,用神经网络实现模糊推理是为了融合两者的优点取得更好的推理效果,先用遗传算法对模糊神经控制器进行离线训练,然后用BP算法对模糊神经控制器进一步在线训练,仿真结果表明模糊神经控制器比模糊控制器取得了更好的控制效果。
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4.
针对磁场定向矢量控制下的永磁直线同步电机伺服系统,提出开闭环迭代学习位置调节器,实现参考位置信号的准确跟踪控制。详细分析了开闭环迭代学习位置调节下的直线伺服系统结构与数学模型。给出直线伺服系统位置调节器结构及带有遗忘因子的开闭环迭代学习位置调节算法。方波位置跟踪及突加负载实验结果表明,开闭环迭代学习控制具有系统响应速度快,位置跟踪准确的特点,同时可以有效保证受扰状态下的鲁棒性能。
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5.
针对感应电机由于其变量非线性耦合、电机参变性导致交流调速控制复杂,提出了一种基于微分几何理论的非线性自适应解耦控制方法.将自适应策略与输入输出解耦控制相结合,通过定义选择适当的Lyapunov函数来保证整个系统的稳定性,进而导出系统控制律及参数自适应律.系统可在电机参数变化和负载扰动的情况下,渐近跟踪参考模型给出的转速和磁链信号. 仿真结果证实了该方法的有效性.
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6.
为了提高电动汽车用永磁同步电动机(PMSM)驱动系统的效率,根据零矢量在PMSM控制中的特殊作用,采用了一种新的零矢量动态分配技术的空间矢量调节策略,以降低功率管的开关损耗;依据转速误差决定动态和稳态时功率管的开关频率,以降低开关次数引起的损耗;在基速运行范围内采用了最大转矩/电流控制方式,并据此改变定子磁链的给定值.仿真结果表明,与传统的直接转矩调速系统相比较,该方法在保证系统低速性能的前提下,达到了提高系统运行效率的目的.
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7.
以中点箝位式(Neutral Point Clamped,NPC)三电平电路和双三电平电路拓扑结构为例,分析了SPWM控制的多电平逆变器中功率元件的死区及管压降对输出特性的影响。提出了通过改变SPWM电压控制矢量来补偿死区和管压降造成的电压误差的策略。实验表明,对于多电平逆变器供电的异步电动机控制系统,在无定子电流闭环调节的情况下,采用该补偿策略可以有效地改善输出特性。
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8.
准确的磁场定向是矢量控制系统保持其优良性能的关键,电机参数的时变会影响磁场定向的准确性,降低电气传动系统的动态品质特性。本文应用状态空间解析的方法分析转子时问常数变化对矢量控制系统的影响。
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9.
针对一般矢量控制系统存在的电动机参数鲁棒性差这一难题,首次将不同于常规反馈控制的新型控制策略自适应逆控制引入感应电动机变频调速系统,提出一种感应电动机变频调速系统新型控制结构,有效地解决了电动机参数时变对系统性能的影响。理论分析与仿真实验表明所提方案的有效性与合理性。
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10.
针对交流调速系统中速度传感器本体故障、线路异常或信号受到电磁干扰等不确定因素影响速度反馈精度的问题,首次提出了一种基于脉冲宽度预测的速度反馈机制。首先,对速度检测环节建模,推导并创建传感器信号占空比及其失真度模型,据此预测下一时刻传感器脉冲宽度范围,可有效辨识传感器故障和信号干扰。其次,通过选择合适的故障容忍度和干扰容忍度,并将辨识结果和扩张状态观测器所得速度观测值结合,建立相应的速度反馈机制。实验结果表明,该方法能够有效解决常规速度反馈机制在受不可知因素影响后检测精度下降的问题,有利于控制系统整体鲁棒性的提高。
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