RBF神经滑模控制在永磁直线同步电机的应用研究

给出了神经网络学习算法和神经滑模控制器的具体设计思路,将滑模控制器的切换函数作为神经网络输入,以滑模控制器为网络输出,从而实现神经网络学习能力和滑模控制自适应切换能力有效结合,将神经滑模控制器应用于永磁直线同步电机伺服系统,通过仿真说明了其良好的跟踪特性和低速平稳性。     

分段式永磁直线同步电机温度场分析

本文以分段式永磁直线同步电机为研究对象,提出了电机的二维计算模型,运用有限元软件计算了电机的温度场,为直线电机设计和绝缘材料的选取提供理论依据。     

风能转换系统的建模与复合控制研究

在大型风电项目建设之前进行建模和仿真具有重要的指导意义,结合空气动力学子系统、机械传动链子系统和简化的电磁子系统,构建了永磁同步风力发电系统模型,作为研究控制性能的被控对象。风速的随机性和不确定性会导致风电场输出功率的随机波动,甚至影响电网的安全运行和电能质量,传统控制手段难以实现有效的控制,需要先进的控制手段。提出构建复合控制器,以小脑模型神经网络进行模型逼近,构造前馈控制,以传统PID为反馈控制的控制方式,给出了具体的控制算法。通过仿真可见,所建模型有助于研究风电系统的功率特性和跟踪性能,将滑模控制应用于所构建的风力发电系统中,能实现良好的功率跟踪,能够确保最大风能捕获。     

基于模糊PID永磁同步电机矢量控制研究

常规PID控制器具有算法简单、稳定性好、可靠性高的特点,适用于被控对象参数固定、非线性不很严重的系统。但由于实际的生产过程中被控对象往往存在负荷不确定性以及其它环境干扰问题,这就需要PID的参数不断地进行在线调整。在建立电机矢量控制模型的基础上,采用模糊控制器将基于Mamdani法的模糊PID应用在速度环上,实验运行结果表明,此矢量调速控制系统鲁棒性好,抗干扰能力强。     

一种永磁直线同步电机的有限元仿真与分析

在传统永磁直线同步电机的基础上,设计了新型永磁直线同步电机的结构,并根据电磁场的基本理论,利用Ansofi有限元分析软件进行建模,分析了电机静态时磁场和磁通密度的分布以及电机启动和稳定运行时的动态特性。研究结果为以后进一步研究此类直线电机提供了一条有效的解决问题的途径。     

自适应神经元实现的直线永磁同步电机伺服系统的预见前馈补偿

介绍了高精度微进给直线永磁同步电机伺服系统的IP位置控制，提出了对该系统的最优预见前馈补偿，以提高系统的跟踪性能。为了能适应系统参数的变化，采用自适应神经元来实现预见前馈补偿，自适应神经元的输入向量为预见步数，权值为预见前馈系数，权值具有明确的物理意义，而且权的初始值不是随机数，而是系统在额定情况下算出的预见前馈系数，从而加快了神经元的调整速度，提高了系统的跟踪能力，仿真实验结果证明了所提出方案的有效性。     

永磁直线同步电机驱动的开放式数控工作台设计

介绍了交流永磁直线同步电机(PMLSM)与开放式数控系统的特点,以工业PC作为上位机,利用PMAC运动控制卡和Copley伺服电机驱动器的强大功能,同时控制两台直线电机实现工作台的X/Y方向的联合运动.设计出工作台的机械结构,并针对关键技术问题提出了解决方法.     

高档数控机床中永磁直线同步电机驱动系统关键技术分析

直线电机驱动系统具有高推力、高速、高精度、平滑进给运动等特性,在高档数控机床上的应用越来越多。极大地提高了高档数控机床进给系统的快速反应能力和运动精度。分析了永磁直线同步电机在高档数控机床应用中的一些关键技术问题。     

永磁直线同步电机的磁阻力分析及补偿

针对由边端效应与齿槽效应引起的永磁直线同步电机（PMLSM）磁阻力,提出了一种通过添加补偿块削弱磁阻力的方法。使用有限元方法对PMLSM进行二维建模,分析了动子磁阻力的变化规律,在此基础上对不同参数下补偿块磁阻力变化规律进行研究并确定了合理的结构参数,最后对添加补偿块的PMLSM磁阻力与动态性能进行分析验证。结果表明,添加补偿块后,PMLSM磁阻力得以大大降低,动态性能明显改善。     

Fuzzy-PID多模态控制器在永磁同步电机中的应用

传统的永磁同步电机矢量控制系统采用比例积分（PI）速度控制器,其动态响应性能比较差。针对这一问题,设计了一种基于Fuzzy—PID的多模态自适应控制器,作为永磁同步电机矢量调控系统的速度调节器。这种控制器可以利用模糊逻辑处理不确定信息,对速度控制器的输出进行实时校正。仿真结果表明：利用该控制器建立的矢量控制系统不仅结构简单,而且具有良好的动、静态特性。     

小脑模型与PID复合控制在板厚控制系统中的应用研究

板带材轧制过程中AGC (Automatic Gauge Control)控制系统具有高度非线性和时变性的特点,现有的传统PID调节很难再进一步提高其控制精度,本文提出一种基于小脑模型神经网络和传统PID复合控制的控制策略.仿真研究表明,该复合控制算法提高了系统的控制精度,加快了系统的响应速度,并且具备较强的抗干扰能力.     

超磁致伸缩致动器的小脑神经网络前馈逆补偿-模糊PID控制

针对超磁致伸缩致动器(GMA)在精密致动控制中存在的迟滞和位移非线性,提出了小脑神经网络(CMAC)前馈逆补偿结合模糊PID控制的新策略。通过小脑神经网络(CMAC)学习获得超磁致伸缩致动器动态逆模型用于对超磁致伸缩致动器迟滞非线性进行补偿;利用模糊PID控制降低小脑神经网络(CMAC)学习时的误差和抑制扰动,提高系统的跟踪控制性能,从而实现超磁致伸缩致动器的精密致动控制。仿真和实验结果表明:所采用的控制策略有效地消除了迟滞非线性的影响,系统的跟踪误差降低到了5%以下,而位移跟踪误差均方差仅为0.58。此外,这种策略的特点是学习和控制同时进行,控制系统能够适应被控对象动态特性的变化,使系统具有较强的鲁棒性,同时也能够有效地抑制外界的干扰,提升系统的自适应控制性能。     

基于CMAC神经网络PID控制算法控制直流电机的仿真研究

传统的PID控制算法对控制参数难以适应,抗干扰能力差,对直流电动机进行控制时速度较慢、稳定性较差,为解决上述问题,文中提出了一种基于CMAC神经网络的PID控制算法来控制直流电动机,对PID控制参数进行自适应修改,仿真结果表明,该算法提高了系统的稳定性、响应速度、参数适应性和鲁棒性,改善了系统控制存在的稳态精度不高的问题。     

基于CMAC和PID复合控制的气动位置伺服系统研究

该文以气动机械手为例对气动位置伺服系统进行了分析。首先建立了气动位置伺服系的数学模型,分析了系统的特性,然后介绍了CMAC与PID复合控制策略的原理及其特点。对采用该控制策略的系统进行了仿真研究。通过与只采用PID控制的气动位置伺服系统的性能对比得知,基于CMAC和PID复合控制的气动位置伺服系统有更高的精确性。     

基于CMAC和PID控制的电液伺服加载系统

该文是对某型飞机起落架加载控制系统的研究,针对该电液伺服加载系统运动干扰产生的多余力,严重影响加载系统的精度,设计前馈补偿器进行校正,仿真表明前馈补偿能够有效地抑制加载中的多余力.同时提出基于CMAC和P复合控制算法的控制方案,对采用复合控制前后的模型进行仿真分析,结果表明CMAC和PID复合控制抗干扰能力强、跟踪精度高,提高了加载系统性能.     

基于CMAC与PID复合控制算法的液压缸装配专用设备电液伺服系统的研究

构建了液压缸装配专用设备电液伺服系统的数学模型,提出基于CMAC与PID复合控制算法的控制策略,克服传统PID控制存在的参数很难自整定、系统超调量过大、动态响应速度过慢等问题。仿真分析表明,采用CMAC与PID复合控制算法具有很好的控制效果,可以提高系统的动态特性,减小系统的超调量,增强系统的稳定性。     

基于CMAC和PID复合控制器的精密注塑机保压压力控制

针对传统PID算法对注塑成形过程中保压压力进行控制时存在压力超调、静差和时延等问题,建立了注塑过程保压压力的系统数学模型,针对系统特性设计了新型CMAC和PID复合控制器。实验结果表明,相对于传统PID控制,CMAC和PID复合控制对保压压力的超调、静差和时延有显著的改善,制品质量和重复精度得到明显提高。     

CMAC神经网络控制在直接转矩控制系统中的应用

将小脑模型神经网络控制(CMAC）和PID控制结合起来,替代了直接转矩控制中常用的PI控制环节,并且构建了基于MATLAB的电动机控制仿真模型。通过对系统的分析和模型的仿真结果,可以发现应用CMAC的直接转矩控制系统要明显优于传统直接转矩控制系统。     

永磁同步直线电动机伺服刚度测试实验研究

为了研究控制系统参数对平板式三相交流永磁同步直线电动机（Permanent Magnet Linear Synchronous Motor，简称PMLSM）的影响，采用瞬态激振的方法测试直线电动机的伺服刚度，并在样机上完成实验。实验结果表明，直线电动机的伺服刚度只受位置环比例增益的影响较大，而其它的控制参数对伺服刚度幅值影响不大。设置好伺服系统各控制参数，为高性能直线电动机伺服控制器的改进设计提供了客观依据。