永磁同步电机的双闭环调速系统设计

永磁同步电机因其优越的性能近年来得到了广泛应用。针对双闭环控制器参数整定困难所导致的控制效果不佳的问题,文中提出了基于极点配置和Ramp函数的改进型双闭环PI控制器。从永磁同步电机矢量控制算法的角度出发,建立了速度、电流双闭环解耦控制的系统模型,并在此模型下论述了速度环、电流环控制器的设计方法,给出改进后双闭环控制器参数的计算结果。对所研究方法分别进行了计算机仿真和实际试验,结果表明优化后的系统减小了系统过冲,缩短了稳定时间,提高了系统动态响应,具有良好的工程意义。     

基于模糊神经网络的永磁同步电机伺服系统研究

永磁同步电机具有非线性、强耦合的特性,常规的矢量控制方法难以对其进行精确控制。此外,电机系统易受负载扰动影响,从而产生转速和电磁转矩波动。针对转速环参数固定会导致系统响应速度慢、超调量大的问题,文中提出了一种模糊径向基神经网络PID控制策略,用以替代矢量控制系统中转速环PID控制。将神经网络和模糊控制相结合,基于增量式PID控制方式,利用梯度下降优化算法动态调整转速环中的PID参数。系统模型仿真结果表明,模糊神经网络PID控制的电机系统超调量较小,相较于常规PID控制,新模型在低速和高速运行的启动时间分别缩短了66.7%和75.9%,动态响应更快,具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。利用DSP搭建了实验平台,实验结果也证明了该控制方法的有效性。     

基于自适应模糊神经网络的感应电机矢量控制

感应电机在传统PI控制中,参数固定且容易超调。针对该问题,文中研究了一种基于自适应模糊神经网络PI控制与全阶自适应观测器的感应电机矢量控制方案。根据感应电机数学模型建立了全阶自适应观测器的模型,采用Lyapunov稳定性理论对其进行了稳定性分析设计,并推导了转速自适应律。电机速度外环PI由自适应模糊神经网络推理系统在线整定优化,与传统控制方案相比,该方法易于实现,能够有效提高控制精准性,抑制外部扰动,节省了传感器成本。MATLAB/Simulink仿真实验表明,所提方案不仅改善了无速度传感器感应电机矢量控制系统的动态性能,还减小了外部负载扰动等情况的影响,提高了系统的自适应性和鲁棒性。     

干涉式闭环光纤陀螺仪的PSO-PID控制优化方法

控制系统的设计会对响应速度快且应用范围较广的数字干涉式闭环光纤陀螺(ICFOG)动态性能产生影响。通过分析ICFOG的工作原理,推导出闭环离散控制系统,并利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对传统的PID控制器参数进行优化。基于这个优化过程,设计一种新型的PSO-PID复合控制器,以取代传统的PID控制器。通过与其他BP神经网络、模糊控制等方法进行对比凸显该控制方法的优越。通过数字仿真分析显示,跟踪速度相较于BP-PID控制方法提高了1.91倍,相对于PID控制方法提高了3.5倍,相对于F-PID控制方法提高了1.75倍。同时,控制精度相对于BP-PID控制方法提高了46.03%,相对于PID控制方法提高了66.30%,相对于F-PID控制方法提高了45.27%。结果显示,采用PSO-PID控制器能够快速达到控制目标且具有较小的超调量。     

BP神经网络控制器在矢量控制系统中的应用

针对在矢量控制系统中普通PI控制器参数整定过程较为繁琐且性能易受电机参数影响的问题,将BP神经网络控制器应用于矢量控制系统,构造了基于BP神经网络的PI控制器,实现了PI控制器参数的在线自整定。在MATLAB/Simulink环境下进行了仿真验证,结果表明神经网络控制器较普通PI控制器具有更快的响应速度和更小的超调量。     

一种改进的永磁直线电机伺服系统的研究

针对在永磁同步直线电机伺服系统中传统的PI速度环控制器动态响应和输出超调量不理想的问题,提出了基于模糊控制PI切换的速度控制器,并在Matlab/Simulink仿真环境下,建立了基于PI速度控制器和基于fuzzy-PI切换的永磁同步直线电机仿真模型,仿真结果表明:模糊控制PI切换的速度控制器可以明显地降低系统的调节时间和超调量,改善永磁同步直线电机伺服控制系统的动态性能。     

粒子群优化BP-PID的矿井提升机调速系统

传统PID控制器在矿井提升机变频调速系统应用中,由于控制参数固定且不易整定,导致电机转速超调大、电磁转矩和转子磁链脉动大,进而出现矿井提升机调速系统控制效果差的问题。针对这一问题,文中提出一种改进粒子群优化BP神经网络PID控制器的算法。由于BP神经网络算法存在收敛速度慢和极易陷入局部最优的缺点,现将粒子群算法收敛速度快和全局最优特性与神经网络结合,并通过设计神经网络收敛系数进一步加快收敛速度。仿真结果表明,粒子群优化的神经网络控制效果比神经网络好,且效果明显优于传统PID控制器;相较于神经网络PID控制器,矿井提升机转速调节系统稳速调节速度明显提高;与传统PID控制器相比,电机电磁转矩和转子磁链脉动明显降低,具有较强的稳定性和鲁棒性。     

双闭环直流调速系统的研究

本文分析了转速—电流双闭环直流调速系统采用常规PI调节器进行速度控制时存在的输出限幅和转速超调问题,并给出了解决超调问题的各种控制方案。本文针对内模控制在闭环直流调速系统中的应用,给出了实验结果,并和常规PI调节器进行速度控制时的系统进行比较,使学生认识到采用合适的控制方案不仅可以成功消除电机在起动过程中的转速超调,而且使系统获得良好的动态和静态性能。     

基于TMS320F2812的永磁同步电机双闭环矢量调速系统

根据永磁同步电机的数学模型和坐标变换的原理,介绍了矢量调速系统,利用数学方程推导了电流环和速度环PI控制器的传递函数和参数解析计算式。基于TMS320F2812平台,结合实际系统,考虑误差和参数补偿,完成双闭环调速系统的设计。实验结果表明,该永磁同步电机双闭环矢量调速系统能够稳定运行,并有良好的控制性能,快速、准确完成闭环调速功能。     

粒子群优化BP-PID的矿井提升机调速系统

传统PID控制器在矿井提升机变频调速系统应用中,由于控制参数固定且不易整定,导致电机转速超调大、电磁转矩和转子磁链脉动大,进而出现矿井提升机调速系统控制效果差的问题.针对这一问题,文中提出一种改进粒子群优化BP神经网络PID控制器的算法.由于BP神经网络算法存在收敛速度慢和极易陷入局部最优的缺点,现将粒子群算法收敛速度...