基于免疫克隆选择算法的无刷直流电动机速度自抗扰控制器优化设计

针对无刷直流电动机速度自抗扰控制器的参数设计问题,提出采用免疫克隆选择算法对自抗扰控制器参数进行离线优化.利用器件模型在SIMULINK中建立无刷直流电动机驱动系统仿真模型,在MATLAB的脚本文件中运行免疫克隆选择算法,调用SIMULINK仿真模型实现个体性能评价,完成自抗扰控制器参数的离线优化.实验比较了基于经验设计的自抗扰控制器和优化后的自抗扰控制器的控制效果.结果表明,经过优化的自抗扰控制器具有更好的动态性能和抗扰能力.     

无刷直流电动机的自抗扰控制设计

针对无刷直流电动机控制系统存在速度和转矩脉动等因素的影响,提出利用自抗扰技术设计一阶自抗扰控制器,实现对无刷直流电动机的有效控制。通过采用扩张状态观测器、跟踪微分器和非线性状态误差反馈相结合而成的控制器,把系统自身模型的不确定性当作系统的内扰,自动检测并补偿控制对象的内外扰,因而适合于无刷直流电动机这类难以得到精确模型的控制。该控制系统能对转矩脉动进行抑制,同时改善速度的跟随性能和稳态性能。仿真结果显示该控制策略具有响应速度快、无超调和转矩脉动小等特点,对不确定性和外部扰动变化有较强的适应性和鲁棒性,证明了无刷直流电动机自抗扰控制的有效性。     

基于Fuzzy-PI混合控制的无刷直流电动机系统

采用了一种基于模糊规则推理的Fuzzy-PI混合控制器用于无刷直流电动机的转速控制中.在分析无刷直流电动机数学模型的基础上,构造了无刷直流电动机控制仿真模块.仿真结果表明,系统超调量小,响应速度快,具有较高的控制精度和较好的鲁棒性.实验结果显示,较之传统PI控制,采用Fuzzy-PI混合控制在无刷直流电动机实时控制中取得了较好的实验效果,具有较好的动态和静态性能.     

基于模糊神经网络的无刷直流电动机调速系统

无刷直流电动机是一种多变量、非线性的控制系统,采用经典的PID控制难以得到满意的控制效果。在分析无刷直流电动机数学模型基础上,提出了一种把高斯基函数作为隶属函数设计无刷直流电动机模糊神经网络控制器的新方法。仿真表明,系统响应速度快,抗干扰能力强,具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。     

基于自抗扰控制器的无刷直流电机控制系统

自抗扰控制器(ADRC)是在继承经典PID不依赖于对象模型优点的基础上，通过改进经典PID固有缺陷而形成的新型控制器，性能优良并且算法简单。无刷直流电机作为一个非线性系统，采用经典PID控制难以得到满意的控制效果。为了提高控制系统的动态性能和鲁棒性，文中给出了无刷直流电机的自抗扰控制方案。该控制方案不需要精确电机参数就可以实现干扰补偿，控制器的设计也不需要建立电机的精确数学模型。自抗扰控制器利用其内部的扩张状态观测器可以估计出系统的内外扰动，据此将电机等效为由两个非线性系统构成的串联对象，然后设计两个一阶自抗扰控制器实现对电机的内外环控制，内环控制电流，外环控制转速。实验结果表明，自抗扰控制器对电机模型的不确定性和外部扰动变化具有较强的适应性和鲁棒性，控制系统具有优良的动态性能。     

转速环自抗扰BLDCM 直接转矩控制研究

针对现有无刷直流电机直接转矩控制方案中转速环采用 PI控制难以获取满意控制效果的问题,提出转速环自抗扰无刷直流电机直接转矩控制方案:转速环采用 ADRC控制,转矩环采用滞环控制.自抗扰控制器不依赖于电机模型能自动检测并补偿对象的内外扰动,因此采用转速环 ADRC控制能提高系统的动静态性能且使系统具有较强的适应性和鲁棒性.仿真结果验证了该方案的可行性及优越性。     

永磁无刷直流电动机的自学习模糊PI控制

针对航空航天用永磁无刷直流电动机具有非线性、不确定性等特点,常规PI控制器难以取得理想的控制效果,提出了自学习模糊PI控制算法。根据实际转速与参考转速的偏差进行控制量校正,修改控制规则,从而在线调整PI控制参数。仿真验证实验表明:自学习模糊控制器对电机负载及内部参数大范围扰动具有较强的抑制能力,系统动态响应快、无超调、稳态无误差、鲁棒性强。解决了永磁无刷直流电动机非线性、不确定性的控制问题。     

自抗扰控制器在无刷直流电机控制系统的应用

研究了自抗扰控制器在无刷直流电机控制系统中的应用,给出了基于自抗扰控制器的基本设计方法,并利用M atlab软件对基于自抗扰控制器的无刷直流电机控制系统进行了仿真。仿真试验表明,与传统的PID控制相比,利用该控制方法可以获得更好的系统动态性能及较强的适应性和鲁棒性。     

基于自抗扰技术的无轴承异步电动机SVM-DTC控制系统

针对无轴承异步电动机非线性强耦合的特点,结合自抗扰控制器技术、空间电压矢量调制技术和直接转矩控制方案,用自抗扰控制器替代传统的PID控制器,设计了基于自抗扰技术的无轴承异步电动机空间电压矢量调制的直接转矩控制系统(SVM-DTC),解决了速度超调问题,通过转子磁链辨识,间接获得定子磁链、气隙磁链和转速的辨识。仿真结果表明,采用自抗扰控制器能有效减少超调量,提高响应速度,系统具有较好的动态性能,对负载扰动、电动机参数变化都有较强的鲁棒性。     

永磁无刷直流电动机的模糊PID控制研究

永磁无刷直流电动机调速系统是一个非线性、多变量的时变系统。采用传统的PID控制方法进行控制,难以达到良好的控制效果。设计一种模糊PID控制器,应用模糊算法在线自动整定PID参数,应用于无刷直流电动机调速控制系统。仿真实验结果表明,该模糊PID控制方法较常规PID控制和单纯的模糊控制具有更好的控制性能,具有无超调、响应快、鲁棒性强等特点。     

一种磁悬浮CMG用高速无刷直流电动机锁相高精度稳速控制系统设计方法研究

提出一种用于高速无刷直流电动机锁相速度控制器设计和参数优化方法。对锁相控制的积分环节采用了梯形公式数字积分器,与可逆计数器构成的数字积分器相比,梯形公式数字积分器具有实现简单、动态响应快、入锁范围大、抗扰动能力强等优点。在以DSP为核心的电机数字控制系统上实现了锁相稳速控制算法,并将该方法用于磁悬控制力矩陀螺高速无刷直流驱动电动机的稳速控制。实验结果表明,该方法改善了动态响应,获得了较高的稳速精度。     

永磁无刷直流电机转矩波动的自抗扰控制

自抗扰控制器(ADRC)是在继承经典PID不依赖于对象模型优点的基础上,通过改进经典PID固有缺陷而形成的新型控制器,性能优良且算法简单。在分析永磁无刷直流电机转矩波动研究现状的基础上,根据其自身特点以及自抗扰控制器的设计原则,提出了基于自抗扰控制器的永磁无刷直流电机转矩波动抑制方法。将电机等效为由2个非线性系统构成的串联对象,设计了2个一阶自抗扰控制器实现对电机的内外环控制,即外环控制转速并给出内环转矩参照值,内环控制转矩以抑制转矩波动,其实质是改善馈电电流波形。内环转矩子系统采用3个相同的扩张状态观测器(ESO)对三相转矩分别进行观测,进而得到电磁转矩估计值及转矩子系统的实时作用值,据此构造以逆变器直流侧电压为控制输入的转矩子系统一阶自抗扰控制器。实验结果表明,该控制方案不仅能够明显抑制电机运行中的转矩波动,而且电机具有良好的动态响应性能,控制系统具有较强的适应性和鲁棒性。     

无刷直流电机小脑模型网络与PID复合控制

为提高无刷直流电机调速驱动系统的性能,提出了无刷直流电机的小脑模型神经网络与PID复合控制策略。介绍了小脑模型神经网络的原理,给出了复合控制器的结构框图及适于数字控制的算法离散化过程,并对控制系统在转速指令和负载转矩变化时的性能进行了仿真和实验验证。结果表明,所提出的智能控制策略在减小转速超调的同时保证了响应速度,能快速平稳的跟踪给定指令,有效的抑制了负载扰动的影响,动、静态性能均优于PID控制。     

无刷直流电动机单神经元自适应PID控制及改进

研制的无刷直流电动机单神经元自适应PID控制器，实现了在线调整PID参数的目的，克服了电动机非线性、参数易变的影响；同时引进变速控制算法对神经元比例参数K的给定进行了在线改进。仿真结果表明，单神经元自适应PID控制器自适应能力好，响应快．鲁棒性强．系统静态和动态特性良好，而且采用变速控制改进算法后，速度的调节器品质有所提高。     

基于数字信号处理器的无刷直流电机智能控制

在分析无刷直流电机运行原理的基础上,提出了基于TMS32OLF2407A的永磁无刷直流电机控制系统的解决方案,即将单神经元与PID控制结合应用于无刷直流电机中。仿真试验表明,采用单神经元PID控制能取得令人满意的动静态性能,具有较强的鲁棒性和自适应性,改善了电机的调速性能。     

基于负载观测的永磁电机驱动系统自抗扰控制

针对永磁同步电机(PMSM)的车辆驱动系统在负载变化过程中转速受到较大影响的问题,结合自抗扰控制器(ADRC),采用对负载扰动进行观测并补偿来抑制外部扰动的方法,设计了基于负载观测的二阶ADRC速度控制系统。对负载观测ADRC的控制方程进行了推导,并将负载观测控制量作为速度环的补偿控制输入。同时与未加入负载扰动的ADRC系统作对比研究。仿真与实验结果表明,带有负载观测的ADRC调速系统具有更强的抗扰动能力,提高了PMSM变频调速系统的动态稳定性能和响应能力,证明了带有负载观测的ADRC控制系统能够更好地满足电传动履带车辆的控制系统要求。     

无刷直流电机调速系统间接模型参考自适应控制

对间接模型参考自适应控制在无刷直流电机调速系统中的应用做了深入研究，速度控制器采用间接模型参考自适应控制，控制参数采用基于递推最小二乘法的自适应控制算法，并将间接模型参考自适应控制与常规PI控制进行了比较。结果证明，间接模型参考自适应控制系统有很强的自适应能力和抗负载扰动能力，在系统性能上优于PI控制。