基于模糊自整定控制的400Hz逆变电源系统

针对400 Hz中频逆变电源系统带非线性负载时波形畸变及负载切换时系统的动态响应慢等问题,提出了一种组合式单输入模糊自整定控制与多环反馈控制相结合的复合控制策略.通过分析逆变系统负载模型,确定了采用不基于系统数学模型的模糊参数自整定控制,对电压环比例因子进行在线整定.利用Maflab/Simulink对组合式单输入模糊...     

永磁交流伺服系统保护环节设计

永磁无刷电机交流伺服系统保护环节的合理设计，是系统可靠运行的关键之一。本文介绍其保护环节的设计。实验表明，保护环节对功率ＩＧＢＴ及其他设备的保护，效果十分明显。保护电路具有简单可靠的特点，有较高的实用价值。     

基于电流控制的混合式步进电动机微步驱动技术研究

对电流控制型的二相混合式步进电动微步驱动技术进行了深入研究.探讨了检测波形的非完整性和给定信号波形的设定.在分析快续流和慢续流控制方式的基础上,提出了一种混合续流的新控制方法.仿真结果证明其控制效果明显.还讨论了小电流误差的问题及对策.     

永磁交流伺服系统主电路的研究

本文介绍了一种逆变器开关元件为绝缘栅控双极型晶体管(IGBT)的永磁无刷电机交流伺服系统主电路。系统采用了最佳换向逻辑和IGBT门极最优驱动方案,并配合适当的吸收电路和保护电路,使系统获得了令人满意的结果。     

高性能单相电压型逆变器输出控制实验研究

针对单相电压型逆变器固有的输出电压幅值和相位落后于给定的问题,采用了一种多环反馈加前向通道前馈补偿的控制方案,该方案使逆变器在空载和负载下,其输出电压的幅值和相位均能完全跟踪正弦给定,同时使系统具有优异的稳压特性、动态特性和对非线性负载的适应性.介绍了该方案的理论依据,并搭建了一台2kVA的实验样机.实验结果证明了该方案的有效性.     

直拉法晶体生长的晶体形状控制算法

直拉法晶体形状控制采用Bardsley算法.先确定晶体重量、时间和长度初始值,再以给定初始时间确定晶体生长阶段,在相应时间段用线性内插法重新表示上述过程参变量,然后引入循环下标及前一控制周期模型量,得到相应长度增量的晶体模型重量.比较模型重量和称重传感器测量值,计算PID控制器输出,从而得出晶体重量.     

二相混合式步进电动机电流型微步驱动技术的研究

深入研究了基于电流控制的二相混合式步进电动机的微步驱动技术。探讨了检测波形的非完整性以及给定信号的波形设定。对快续流和慢续流控制方式的特点进行了分析,并针对两者的不足之处,提出了一种混合式续流的新控制方法,仿真结果验证了该新控制方法的有效性。另外,还讨论了小电流的误差问题及其对策。     

一类多测点系统的智能化决策方法

本文以人工智能原理和模糊推为基础，分析了一类多测点系统中决策测点的智能化方法，并给出实现测试系统的智能化决定策算法，实验结果表明，本文所述方法是成功的。     

智能自整定PID在药剂温度控制系统中的应用

针对一些工业控制对象中出现的纯时滞、大惯性、时变不确定性等问题, 提出了基于模糊逻辑来智能调整PID控制器参数的方法, 并且将其应用到了一类药剂温度控制系统当中. 另外, 还给出了此方法的硬件和软件实现. 最后, 实际系统的运行结果表明此方法能够降低被控量超调、提高控制精度并且增强系统的鲁棒性, 证明其在一类过程对象的应用中优于传统的PID控制方法.     

基于遗传算法学习的复合神经网络自适应温度控制系统

针对一类温度控制系统中存在的非线性和参数不确定等问题,提出一种复合神经网络自适应控制结构.在控制系统中构造了神经网络正模型来再现被控对象的动态特性,用神经网络控制器实现优化控制律的非线性映射.文中选用了被控对象80组历史数据作为样本集,并利用遗传算法的全局搜索能力及高效率来训练多层前向神经网络的权系数.最后用升降温工艺曲线作为输入对温度控制系统进行仿真.仿真结果表明,应用遗传算法能够提高神经网络的学习效率.保证神经网络全局快速收敛,从而克服了传统的误差反传学习算法的一些缺点.证明了采用这种神经网络自适应控制结构.使神经网络控制器的输出可以适应对象参数和环境的变化.使温度控制系统具有很好的学习和自适应控制能力,取得了良好的控制效果.