永磁同步电动机参考模型逆线性二次型最优电流控制调速系统

提出永磁同步电动机参考模型逆线性二次型(MR-I LQ)最优电流控制调速系统的结构、数学模型，设计最优电流控制调速系统的控制器，分析系统的稳定性和跟踪性能。绘制了MR-ILQ最优电流控制系统的根轨迹，给出保证系统电流控制最优性的增益调整参数的条件和保证系统实现电流准确跟踪的误差调整补偿器的取值规律。以内埋式永磁同步电动机为例。对系统进行了仿真研究，结果表明：系统对参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性，可以实现高精度的电流控制和速度控制；MR-ILQ最优电流控制调速系统的鲁棒性远远优于比例积分PI电流控制调速系统；给出的MR-ILQ最优电流控制增益调整参数和误差调整补偿器的理论确定方法与仿真试验相吻合。     

感应电机的神经网络逆系统线性化解耦控制

提出了一种新的感应电机的线性化解耦控制方法，其特点是不依赖于对象的精确数学模型与参数。通过用静态神经网络加积分器来构造感应电机的逆系统，将感应电机这一多变量、非线性、强耦合的复杂对象动态解耦成转速与转子磁链两个二阶线性子系统，然后运用线性系统理论进行综合。仿真与初步的实验结果表明系统具有优良的静态及动态解耦性能，且对电机参数的变化与负载扰动具有较强的鲁棒性。     

基于逆系统方法感应电动机调速系统的分析及控制

感应电动机反馈线性化方法的优点之一,是在电机参数准已知且转子磁通能够准确观测的前提下,可将感应电动机数学模型妥耦成互相独立的转速子系统和磁通子系统。     

直线感应电动机的优化设计研究

介绍直线感应电动机的优化设计。优化的目标是直线电机的力能指标最大。对直线电机的其它性能指标引入约束条件。采用ＨｏｏＫ－Ｊｅｅｖｅｓ法进行优化。约束处理采用外点罚函数法。优化的结果表明,优化后的直线电机的力能指标比优化前有较大提高。     

基于线性二次型调节器的三相逆变器积分状态反馈控制

为改善三相电压型逆变器动态和稳态性能,基于内模原理设计了积分控制状态反馈的控制器,并运用了线性二次型调节器理论来解决控制参数的问题。为使线性二次型调节器理论能够应用于跟踪问题,对控制结构进行了灵活变换,利用线性二次型调节器理论的方法对控制器的参数进行了最优化整定。仿真及430 kW实验样机验证了该方法的有效性。     

基于最小二乘估计的感应电机自适应逆控制

针对感应电机变频调速系统,提出了一种基于最小二乘估计的自适应逆控制方法.该方法首先通过非线性状态反馈获得逆系统,将感应电机解耦成转子磁链和转速两个线性子系统,从而可以分别设计闭环控制器.为克服电机参数变化的影响,采用递推最小二乘算法对电机参数进行在线辨识,提高了逆解耦控制系统对电机参数变化的适应性.仿真结果表明了该控制方法的可行性和先进性.     

矢量控制神经网络线性二次型调节器的设计

本文给出了一种矢量控制神经网络线性二次型调节器的设计方法。将感应电机模型近似成五阶线性时变系统,以此来设计线性二次型状态反馈控制器,并由神经网络来表示状态反馈增益与转速的映射关系,从而实现对感应电机的控制。系统无需自适应算法就可获得较强的鲁棒性。仿真结果表明该调节器可获得优良的动、静态调速性能。     

一种基于神经网络逆的感应电动机解耦线性化改进策略

由于感应电动机运行过程中的参数变化,磁场定向控制和解析逆控制所实现的解耦线性化遭到破坏.为此,基于输出为转子磁链幅值和转速的电流控制型感应电动机模型,本文提出了一种神经网络逆解耦线性化方法,理论分析表明,此方法可以实现感应电动机系统的自适应解耦线性化,弱化转子磁链与转速之间的耦合,从而简化外环控制器的设计,进一步提高整个系统控制性能.最后,对采用所提解耦线性化方法的整个感应电动机控制系统进行仿真研究,仿真结果对比表明该解耦线性化方法是有效的.     

感应电机线性化解耦控制的解析逆系统方法

在四阶感应电机模型的基础上,使用解析逆系统方法对系统进行了线性化解耦控制分析,给出了感应电机解析逆系统的存在性条件,基于输入积分设计了一种逆系统解耦控制方式并给出了其具体实现方法,从而实现了转速与磁链之间的线性化解耦控制。仿真结果表明,该解析逆系统解耦控制方法可以明显提高感应电机的运行性能,并有效地改善了其动态响应性能。     

同步旋转坐标系下感应电机神经网络逆控制

根据同步旋转坐标系下感应电机数学模型,基于控制转子磁链与转速的感应电机电流控制型结构,给出了电流控制型感应电机解析逆控制方法的一般形式的控制律,采用神经网络逼近解析逆控制律,解决由于参数变化和观测量不准带来的解耦被破坏问题.理论分析表明,此方法可以实现感应电机系统的自适应解耦及线性化,弱化了转子磁链与转速之间的耦合程度,简化了外环线性控制器的设计,提高了整个系统控制性能.最后,对感应电机系统控制进行仿真及实验研究来验证该方法的有效性.     

感应电机的逆系统方法解耦控制

针对感应电机这一多变量、非线性、强耦合的控制对象,应用逆系统方法,将感应电机转速与转子磁链解耦成2个二阶子系统。在此基础上,运用线性系统理论对其进行控制。仿真结果表明这种基于逆系统方法的反馈线性化控制策略可实现感应电机的高性能控制。     

直线感应电动机控制方法概述

直线感应电动机是一种应用越来越广泛的特殊电机，文章论述了该种电机控制的国内外研究现状。     

基于模糊控制的直线感应电动机控制系统研究

传统的PID调节器整定要依赖于被控对象的精确的数学模型。直线感应电动机精确的动态数学模型很难建立，提出了一种基于模糊控制的直线感应电动机矢量控制方法。用模糊控制器代替VVVF矢量控制系统的PID转矩调节器和PID磁链调节器。仿真和实验结果表明：该方法比基于矢量控制的VVVF交流传动系统具有更好的控制效果，还大大提高了整个控制系统的性能。     

一种基于线性二次最优控制的PID参数优化方法

时域分析法和频域分析法是设计控制系统的两种基本方法,对应同一物理系统,两种方法之间必然存在一定的联系。本文通过对基于时域状态空间描述的线性二镒最优控制系统和基于输出反馈的频域ＰＩＤ控制系统的对比分析,提出一种由ＰＩＤ动态补偿网络实现线性二次最优控制的方法,仿真结果验证了该方法的合理性。     

基于解耦策略的直线感应牵引电机法向力自适应最优控制

中低速磁悬浮列车和部分地铁车辆均采用直线感应牵引电机作为驱动机构,该电机特有的边缘效应和法向力对直线感应牵引电机的效率以及性能均产生很大的负面影响,因此直线感应牵引电机采用常规的电传动控制策略并不能取得良好的控制效果。该文充分考虑边缘效应的影响,建立了直线感应牵引电机的数学模型。将推力与磁通进行解耦,并分析磁通、推力与电流控制环节的非线性与时变性,提出了神经自适应控制的设计方法。分析了法向力的组成与特性,得出其数学表达式,以推力与磁通解耦为基础,结合最优化理论,考虑多个优化目标建立损耗最小函数,实现直线感应牵引电机的损耗最优控制。计算机仿真与实验对所提控制策略与传统控制策略进行对比,验证了该方法在典型工况下的有效性。     

异步电动机定子磁链与电磁转矩的逆系统解耦控制方法

为了实现脉宽调制电压源型逆变器供电的异步电动机调速系统定子磁链和电磁转矩的动态解耦控制，基于逆系统理论提出了一种新型的解耦控制策略。根据异步电动机调速系统的动态数学模型，证明了其逆系统的存在性，在此基础上得到了逆系统的输入输出方程。把得到的逆系统和异步电动机调速系统相级联，从而将多变量、非线性、强耦合的控制对象解耦成了两个一阶线性子系统，分别称为转矩子系统和磁链子系统，利用线性控制理论对各个调节器进行了设计，实现了定子磁链和电磁转矩对各自参考值的全局渐进跟踪。使用Matlab软件进行了仿真实验，实验结果验证了控制方案的可行性。     

基于DSP的直线感应电动机矢量控制

以双边长初级短次级直线感应电动机为研究对象,根据样机的实际结构分析推导了电机的数学模型。直线电机存在由于铁心开断而引起的端部效应,在采用矢量控制策略时,需要对基于旋转感应电动机的矢量控制策略进行修正,建立了基于MATLAB/Simulink的系统模型,进行了直线感应电动机矢量控制的仿真研究,验证了控制方案的可行性与正确性。在理论分析和仿真验证的基础上,设计了基于TMS320F2812的全数字矢量控制系统的控制系统硬件电路,进行了系统实验,实现了电机定位、往返运动等功能。     

基于单神经元PI调节的直线感应电动机矢量控制系统仿真与试验

设计了一套圆筒形直线感应电动机驱动的电梯全数字变频控制系统 ,对其进行了试验。针对此试验结果和此电动机本身固有的纵向边缘效应 ,提出了一种方法并建立了此电动机的数学模型 ,对边缘效应进行补偿 ,在此基础上设计了基于速度环单神经元PI调节的以转子磁场定向的矢量控制系统。仿真结果表明 ,此系统能大大提高电梯运行性能。     

基于粒子群算法的直线感应电机优化设计

介绍了直线感应电机的工作原理和电磁计算程序,采用引入惯性权重的粒子群优化算法,以直线感应电机功率因数和同步效率的乘积为优化目标函数,对电机的初级叠片厚度、初级槽深、初级槽宽、槽口宽和气隙大小进行优化.通过MATLAB软件编程运算,得出优化后的目标函数值与参数值,与优化前比较,有效实现了电机功率因数和同步效率的提高.     

基于多标量模型的感应电机神经网络逆控制

感应电机多标量模型具有状态变量是标量且物理意义明确和不需旋转坐标变换等优点;神经网络逆系统适合解决不确定性因素(参数变化和外在扰动等)存在的情况下,感应电机高性能的控制问题.为此,提出基于多标量模型的感应电机神经网络逆控制结构,实现感应电机系统的自适应解耦线性化,进而提高系统控制性能.最后对系统进行了仿真研究和软硬件实现方案讨论,理论分析和仿真表明所提控制结构是有效的.