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针对电动汽车电动机驱动系统在恶劣的运行环境中对速度精度要求较高的问题,提出了基于二阶滑模观测器的速度辨识方法.观测器以转子磁链和定子电流为状态变量,通过输入等效控制量,使解耦系统最终稳定在设计的两个滑模超平面上,从而实现对转子速度的估计和转子电阻的在线辨识.引入超螺旋算法将传统的开关式滑模控制变为连续控制,大幅度降低了系统抖振,提高了观测精度.仿真结果表明,该观测器在全速范围具有良好的动态性能和较高的观测精度,满足驱动系统要求. 相似文献
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本文基于空间矢量调制技术应用于永磁同步电机直转矩控制系统用以改善混合动力汽车永磁同步电机直接转矩控制中混合动力汽车低速的运行性能,可以降低了传统的直接转矩控制系统的转矩脉动和磁链脉动,使控制系统有较高的响应速度和较强的鲁棒性,同时有效地扩大了系统调速范围。并用Matlab/Simulink软件建立了该直接转矩系统的仿真模型,仿真结果表明了该方法在永磁同步电机直接转矩控制系统中的有效性。同时在混合动力汽仿真软件Advisor中,显示了控制策略对汽车起动和低速运行中快速性与稳定性的提升。 相似文献
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由于UC轧机中间辊弯辊回路的数学模型具有很强的时变性和不确定性,常规的PID控制算法无法对系统变化做出快速、精确的反应,板形的精度不易保证.为此设计一种模糊神经网络控制器并将其应用于中间辊弯辊回路控制中,在网络训练过程中用遗传算法进行寻优,将搜索范围缩小后再利用BP网络来精确求解.仿真结果表明,该模糊神经网络控制器比单独用BP算法训练网络能更好地跟踪二次板形的目标设定值,系统响应快、超调小、鲁棒性强. 相似文献
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UPQC并联侧谐波电流补偿精度直接影响电网供电质量,传统指令电流信号提取ip-iq法存在低通滤波器及多种坐标变换算法,低频谐波无法被滤除且电流补偿存在一拍时滞.针对UPQC指令电流信号提取精度问题,提出径向基神经网络与ip-iq法结合的谐波电流提取方法,增加低频谐波提取环节,训练径向基神经网络拟合ip-iq法补偿过程中的时滞误差,生成谐波电流补偿模块,补偿ip-iq法谐波电流提取偏差.分别对传统ip-iq法和所提出的指令电流提取方案进行电流补偿效果分析,经过改进后,电网电流的谐波含量从ip-iq法的6.42%下降到4.25%,验证了所提出指令电流提取策略的有效性. 相似文献
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为了在运动控制系统中实现对传统PID控制的有效改进,提出了针对交流永磁同步电动机的二自由度PID控制算法,给出了一般和简化的二自由度控制器结构图及设计方法.该方法有效地解决了PID控制难以兼顾跟踪性能与抗扰性能的缺陷,使得系统在运行过程中,控制器输出可以保持动态最优.对于小惯性的PMSM系统进行了仿真,仿真结果表明:该方案对系统参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性,并具有良好的动、静态性能. 相似文献
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针对微电网三相不对称负载引起的功率脉动严重影响供电质量的问题,提出基于正负序信号解耦的改进型P/Q控制策略.利用叠加原理将并网点采集的实时信号分解,提取出各自独立、三相平衡的正负序分量,设计陷波器实现正负序分量的解耦控制,通过抑制负序电流分量降低功率脉动.仿真结果证明:提出的控制策略能够准确地对脉动电流正负序分量进行解耦控制,在保证正序分量有效输出的同时,将负序分量降到最低,改进后功率脉动降低了50%. 相似文献
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针对四轮全驱电动汽车电机独立驱动的特点,提出一种基于自适应虚拟补偿的多电机动态协同控制系统,以解决牵引电机动态偏差所引起的操纵准确性下降的问题.通过一个虚拟闭环进行自适应补偿,将任一牵引电机过大的动态扰动平均到四轮电机驱动系统,避免车辆行驶轨迹大幅偏离驾驶指令;针对系统较强的非线性及不确定性,采用H∞鲁棒控制理论设计了虚拟控制器,四轮永磁同步牵引电机则采用直接转矩控制,提高系统的动态响应速度,降低系统对电机参数的依赖性.仿真结果表明该协同控制方案动态平衡了四轮转速误差,鲁棒性强,大幅提高了车辆对行驶指令的跟踪能力. 相似文献
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微生物培养器是惯性比较小的一个随动系统,在实际工作中呈较严重的非线性,用简单的PID控制难以满足控制要求.为此采用了模型参考自适应控制与PID控制组成的复合控制系统来解决这个问题,系统仿真结果表明:采用该控制方案,基本克服了非线性的影响,系统的稳定性及控制精度都有较大提高. 相似文献