超声波电动机特征模型的辨识建模

特征建模是一类能够准确逼近对象特性的辨识模型。基于实验数据,给出了超声波电动机特征模型的辨识建模方法,对比了不同辨识算法的建模效果。针对超声波电动机转速控制的特点,讨论了不同辨识参数初值对特征模型的影响。计算结果表明了所建特征模型的有效性。     

超声波电机频率-转速控制的阶跃响应建模

适合于控制应用的超声波电机模型是提高电机控制性能的基础.以频率为输入变量的超声波电机转速控制模型对于提高转速控制性能具有重要意义.该文设计实验测取转速阶跃响应,采用特征点法辨识电机模型.并针对模型参数的时变性,分别采用频率和转速为自变量对模型参数进行了函数拟合,得到了适当考虑非线性的电机转速控制模型.     

行波超声波电机电压幅值—转速控制的辨识建模

适于控制应用的超声波电机数学模型是其运动控制研究的基础。该文采用系统辨识的方法,建立以驱动电压幅值为控制自变量的超声波电机系统转速控制模型,为超声波电机转速自适应控制策略的设计提供基础。所给出的辨识建模方法对其它种类超声波电机及电磁电机的建模研究均有借鉴意义。     

基于在线辨识的超声波电动机极点配置自校正转速控制

超声波电动机具有显著的时变非线性,采用自适应控制策略进行转速控制,根据电机特性的变化实时校正控制器参数,能够获得更为理想的控制效果。给出极点配置自校正控制策略,通过在线辨识获取电机系统模型参数的变化情况,据此校正控制器参数,实现了具有较高性能的行波超声波电动机转速闭环控制系统。     

基于蚁群优化的超声波电动机系统动态模糊辨识建模

超声波电动机系统的模型是设计电机运动控制器的重要前提.给出了超声波电动机系统的模糊建模方法,分别采用蚁群算法和最小二乘方法获取隶属函数及模糊规则的待定参数,建立了能够表征超声波电动机系统非线性动态关系的二输入单输出Takagi-Sugeno模糊模型.     

超声波电动机在线校正模糊转速控制

针对超声波电动机的转速控制特点,设计了超声波电动机模糊转速控制器.采用蚁群算法对模糊控制器中的模糊规则进行离线优化,确定合适的模糊控制器参数.在实验过程中,针对不同转速情况下的控制性能差异,给出了模糊控制器输出比例因子的在线调节方法,得到了较好的转速控制效果.     

超声波电动机转速的双变量复合控制

为了得到更加稳定的转速输出,设计了频率、电压双变量复合控制器对行波超声波电动机转速进行控制。其中频率控制器完成较大转速误差的校正,电压幅值控制则对转速误差进行微调,有效解决了转速阶梯状跳变、电压饱和等问题。实验表明,控制策略有效,转速控制效果良好。     

一种旋转型超声波电动机转速控制方法

超声波电动机是一个高度非线性系统,采用传统控制方法无法取得良好的控制效果。为了研究超声波电动机在有负载工况下的性能并实现其在工程领域的推广应用,必须找到一种有效的控制方法。BP神经网络PID控制器非常适合非线性系统的控制,具有结构简单、鲁棒性好、PID参数能在线实时调整的优点,设计了一种BP神经网络PID控制器,用于旋转型超声波电动机的转速控制研究。控制器的输入层节点数为3,隐含层点数为5,输出层节点数为3。通过一系列试验研究,发现采用BP神经网络PID控制取得了较好的控制效果,为超声波电动机的工程应用找到一种有效可行的控制方法。     

超声波电动机P与PI型迭代学习转速控制

相对简单的控制策略,能够降低超声波电动机系统的复杂性,提高性价比。迭代学习控制算法简单,根据较少的经验知识即可确定控制参数。针对超声波电动机的控制特点,改进了迭代学习控制算法,设计了电机转速迭代学习控制策略。实验表明,电机系统具有较好的迭代学习能力,控制效果在重复学习过程中渐进改善,控制策略简单有效。     

基于模糊逻辑的行波超声波电动机模型参考自适应转速控制

超声波电动机的转速控制存在明显的时变非线性特征。为得到较好的控制性能,设计了基于模糊逻辑的模型参考自适应PID转速控制器,实现了基于参考模型跟踪误差的PID控制参数在线自适应调节。实验表明,转速跟踪性能优于固定参数PID控制器。     

超声波电机转速控制的动态模糊建模

超声波电机动态模型是实现其高性能转速控制的前提。设计基于模糊逻辑的辨识建模方法,建立了超声波电机系统动态模糊模型。在设计实验获取建模所需数据的基础上,采用等分区间法确定了模型结构,进而利用最小二乘法辨识得到了模型中的待定参数。模型输出与实验数据的对比表明,所建模糊模型精度较高,反映了驱动电压幅值、频率与电机转速之间的非线性动态关系,可以用于超声波电机性能分析与转速控制器设计。     

超声波电机神经网络逆模型的辨识建模

针对超声波电机时变、强耦合使得数学模型难以建立的问题,以超声波电机转速的非线性逆控制为应用背景,本文给出了超声波电机神经网络逆模型的辨识建模方法.基于实验测得的足够样本数据,通过反复测试确定模型形式为三层非线性DTNN网络.进行串-并联辨识,建立了以电机转速为输入、驱动频率为输出的超声波电机神经网络逆模型.所得模型的输入-输出关系与实测数据接近,表明了所建模型的有效性.     

超声电机的等效电路模型及其参数辨识

超声电机的数学模型对电机的结构设计、工作特性分析、驱动控制以及提高运行效率都有重要的意义,但由于其时变和非线性特性,使电机参数的测量成为研究热点。文中基于电机振子的等效电路模型,用参数辨识的方法得出其参数,为电机驱动过程中阻抗的动态匹配和电机工作效率的提高打下基础。     

超声波电机转速控制的稳态模糊建模方法研究

针对超声波电机转速控制应用,以实验数据为基础,采用模糊逻辑方法建立了超声波电机系统的二输入单输出稳态模糊模型.数据验证表明,该模型较好地模拟了电机驱动电压幅值、频率及转速三者之间的非线性关系.文中详细描述了模糊建模过程,为超声波电机系统的非线性控制建模提供了另一条有效途径.     

超声波电动机MIT模型参考自适应转速控制

采用相对简单的运动控制算法,有助于降低包含驱动控制电路在内的超声波电动机系统的成本,从而推动其产业化。基于这一目的,给出一种模型参考自适应控制策略用于超声波电动机转速控制。该策略计算量小,并具有一定程度的自适应能力,提高了系统性价比。     

基于摩擦模型的超声波电动机速度控制

对超声波电动机使用PID控制方案时,首先要对系统的摩擦环节进行补偿,建立一个整体超声波电动机模型控制方案,然后再结合PID控制器进行控制。使用Z-N法得到了控制器的三个控制参数,实现基于LuGre摩擦模型的超声波电动机模型控制,通过仿真实验验证对比,证明了对超声波电动机摩擦补偿后使用PID控制算法的可行性和有效性。     

行波超声波电机微步控制研究

针对行波超声波电机(TRUsM)的启动特性、运行特性、调速特性和步进特性进行了深入研究,探讨了负载对TRUSM微步控制的影响并揭示了其中规律,提出了微步控制的改进方法.该方法在电机特性实验研究基础上.通过最小二乘法拟合出的经验公式对电机步距角的偏差进行修正,实现了行波超声波电机带负载时的等步距运行.所给出的方法和结论,为行波超声波电机开环精密定位控制的进一步推广打下坚实的基础.