基于改进扩展卡尔曼滤波的PMSM在线参数辨识

为解决永磁同步电机多参数辨识过程中辨识精度较小、收敛速度慢的问题,设计一种基于扩展卡尔曼滤波的在线参数辨识方法。首先,结合永磁同步电机数学模型,采用Popov超稳定理论设置自适应律,经过模型参考自适应算法辨识出电机实时转动惯量;其次,将转动惯量送入扩展卡尔曼滤波模块,最终实现电机电感和磁链的在线辨识,引入的转动惯量能够实时更新修正电感与磁链的辨识结果。Matlab仿真表明：所提出的方法收敛速度快、误差较小且稳定性好,在负载变化时能够实时修正辨识结果。所设计系统辨识误差小于1%,验证其可行性。     

基于双脉冲高频方波电压注入的永磁同步电机快速电感辨识方法

针对永磁同步电机(PMSM)电感参数辨识方法收敛速度慢、算法鲁棒性差等问题,本文提出一种基于双脉冲高频方波电压注入策略的在线电感辨识方法.该方法首先建立永磁同步电机电感各向异性数学模型,然后在估计d和估计q轴上依次注入两对高频方波电压脉冲,计算估计d、q轴上电流增量,通过少量计算即可在线辨识d、q轴电感.同时还可以根据...     

基于参数辨识的永磁同步电机自校正速度控制方法

针对永磁同步电机伺服系统的机械参数经常发生变化的情况,提出了一种通过辨识转动惯量和摩擦系数实现速度控制器系数自校正的方法.辨识转动惯量和摩擦系数采用的是根据波波夫超稳定理论设计的一种转动惯量和摩擦系数的模型参考辨识算法.辨识中引入了负载转矩观测器的观测值,使辨识算法不需要附加条件.参数辨识的结果用于速度控制器的校正.通过实验分析了速度环采用比例积分(PI)控制器时控制器的系数不等于理论计算值的问题,得出了一种简单的控制器系数自校正规律--比例系数和转动惯量成正比,且积分系数和摩擦系数也成正比.这种方法能够根据机械参数的变化校正控制器,提高速度控制的性能.仿真结果证明了参数辨识方法和控制器系数校正规律的有效性.     

基于改进樽海鞘群算法的PMSM变论域模糊控制

目的 为提高自动化包装流水线的生产效率,针对永磁同步电机PI控制器参数无法适时调整而引起的稳态误差较大、抗干扰性差等问题,提出一种基于改进樽海鞘群算法的新型变论域模糊控制器。方法 通过游走策略和变异分布策略对樽海鞘群智能算法的位置更新进行改进,同时加入过界个体的加权位置修正与劣势个体二次迁移,并将优化后的算法与变论域模糊PI控制器相结合,用于调节伸缩因子,以获得对永磁同步电机更好的控制效果。结果 仿真表明,文中改进后的控制器较传统PI控制器有效减小了静态误差;同时优化后的控制器令PMSM在变速和变载工况下响应更快,较改进前的樽海鞘群算法作用下PI控制器在变速和变载工况下的超调量分别降低约21.35%和62.85%。结论 算法优化伸缩因子后得到的变论域模糊控制与其他控制相比,更有效地提高了系统的鲁棒性,改善了系统的控制性能,减小了损耗。     

基于改进飞蛾火焰算法的单相逆变器参数辨识

提出一种基于改进飞蛾火焰优化算法的逆变器电路参数辨识方法。针对飞蛾火焰算法的不足,改进了飞蛾火焰优化算法。前期使飞蛾向最优个体位置直线移动,加快了算法收敛速度;后期利用Levy飞行增强种群多样性,提高了算法全局搜索能力。参数辨识结果表明,改进飞蛾火焰算法辨识得到的参数值与实际值非常接近,误差很小。改进飞蛾火焰算法能够有效实现逆变器电路参数的精确辨识,进而可应用于参数型故障诊断、运行状态监测和预知维护。     

基于MRAS观测器的PMSM无速度传感器模型预测电流控制

针对永磁同步电机无速度传感器控制系统中定子电阻随温升发生变化的问题,提出了基于定子电阻在线辨识的模型参考自适应观测器。该观测器不仅准确估计出转速,而且在线跟踪辨识定子电阻,降低了定子电阻对模型参考自适应观测器的影响;将辨识出的定子电阻用于电流预测模型当中,提高了模型预测电流控制器的控制精度。经仿真实验验证,基于模型参考自适应观测器的永磁同步电机无速度传感器模型预测电流控制系统具有较好的动静态性能和较强的鲁棒性。     

新型布谷鸟搜索算法及其应用

为了解决通常布谷鸟搜索算法在寻优过程中存在收敛速度慢、计算精度差等缺陷,提出了一种新型的布谷鸟搜索算法,并应用于图像配准问题。首先分析了基本布谷鸟搜索算法中的不足,利用信息分享、局部增强算子和新方式建立鸟巢来提高种群多样性、局部勘探能力和收敛速度。通过15个基准函数实验和2个医学图像配准实例,所有实验结果表明,改进算法具有更好的收敛速度、计算精度和鲁棒性。     

基于改进粒子群算法的Volterra模型参数辨识

针对非线性系统Volterra泛函级数模型,结合混沌优化策略和种群多样性控制思想,提出了一种改进粒子群算法,并应用于Volterra模型参数的辨识,将非线性系统的辨识问题转化为高维参数空间上的优化问题。利用混沌序列增加初始种群的多样性,通过构建动态子群以进行协作寻优,且各子群采用不同的参数自适应调整策略,并定义算法收敛性测度以对精英粒子进行合理的混沌变异,避免了算法早熟收敛,提高了算法的寻优速度和寻优精度。仿真实验中,将该方法与基于标准粒子群算法、遗传算法、量子粒子群算法的Volterra模型参数辨识方法相比较,验证了该辨识方法的有效性和鲁棒性。     

同步电机参数在线小扰动辨识技术研究

针对目前同步电机参数辨识方法存在的对输入扰动信号要求严、不能计及非线性因素等缺陷，对同步电机参数在线小扰动辨识技术进行了研究．构建了同步电机参数在线采集系统，建立了同步电机的恰当电路模型和状态方程，采用最大似然估计法在轻载和低励磁状态下辨识电机的线性参数，然后在磁路饱和状态下对饱和参数进行辨识修正，最后在大扰动的情况下，对参数和模型进行检验、修正．仿真计算结果与实测数据吻合较好，证明了文中所提出的同步电机参数辨识技术的有效性．     

基于置信规则库的永磁同步电机故障诊断方法

考虑到永磁同步电机高价值故障样本少并且难以建立准确的故障诊断机理模型,针对其电气故障,提出一种基于可解释置信规则库的故障诊断模型。首先分析永磁同步电机的故障机理,并利用Maxwell搭建永磁同步电机的仿真模型,设置故障、获得实验现象,作为建模依据。为建立完备的故障诊断模型,需要选取多个故障特征作为输入,由此会产生大量模型参数,由于专家处理信息的能力有限,将无法给出准确的模型参数值。对此,引入概率表将专家知识转换为置信规则库。为减少专家主观性带来的偏差,同时保留模型的可解释性,采用改进坐标上升法结合有限的故障样本对初始故障诊断模型参数进行微调。最后,以具体的永磁同步电机为例,并与其他方法进行对比,验证所提方法能够正确诊断有限样本中的故障,说明其有效性。     

Design and implementation of an adaptive inverse controller for a micro-permanent magnet synchronous motor control system

An adaptive inverse controller design for a micro-permanent magnet synchronous motor control system is proposed. The adaptive inverse controller is constructed by using an adaptive model and an adaptive controller. The parameters of the adaptive model and adaptive controller are on-line tuned. By using the proposed adaptive inverse controller, the transient responses, load disturbance responses and tracking responses of the control system are improved. To detect the shaft rotor position, a micro-encoder is attached with the micro-permanent magnet synchronous motor. The micro-encoder provides only 100 pulses/revolution because of its space limitation. As a result, the resolution of the position signal and speed signal is not good enough. In order to improve the resolution, a state estimator is proposed here. By using the proposed state estimator, the control system can be operated from 1 to 25 000 r/min. The adaptive inverse control algorithm and the state estimation algorithm are executed by a digital signal processor, TMS320F28335. In addition, the proposed adaptive inverse control algorithm can be applied to the position control for the micro-permanent magnet synchronous motor as well. Several experimental results validate the theoretical analysis. The experimental results show that the proposed system has good performance including transient responses, load disturbance responses, and tracking responses.     

基于Lyapunov新型永磁同步电机速度辨识

无速度控制是永磁同步电机控制系统的一个热点,本文以永磁同步电机本身为参考模型,变换电机的数学模型构建可调模型,设计Lyapunov稳定理论,保证系统稳定条件下推导出转速自适应律算法,本方案动态性能好,理论上能充分保证系统稳定,并将其应用在永磁同步电机矢量控制系统当中,通过仿真得到结果验证了本方案的正确性和可行性同时与基于POPOV理论的模型参考自适应方案的仿真结果进行比较,分析研究本方案的优劣。     

Multiobjective design optimization of air-core linear permanent-magnet synchronous motors for improved thrust and low magnet consumption

Although air-core linear permanent-magnet (PM) synchronous motors are widely used in precision applications because of their advantages such as fast dynamics, lack of detent force, and negligible iron loss, they basically suffer from low developed thrust, thrust ripple, and excessive use of permanent-magnet materials, all of which lead to undesirable performance and high production cost. In this paper, we analyze performance characteristics of an air-core linear PM synchronous motor by varying motor design parameters in a layer model and a d-q model of the machine. We propose a multiobjective design optimization to improve thrust, thrust ripple, and consumed magnet volume independently and simultaneously by defining a flexible objective function. A genetic algorithm is employed to search for optimal designs. The results confirm that desirable thrust mean and substantial reduction in magnet volume and thrust ripple can be achieved. We draw several design conclusions from the motor analysis and design optimization. Finally, we carry out a time-stepping finite-element analysis to evaluate the effectiveness of the machine models and the optimization method.     

基于改进型自抗扰控制的永磁同步电机伺服控制

目的 解决传统包装机械存在的包装速度慢、包装质量堪忧等问题,满足包装机械的高效率、高精度等要求,提高食品包装的自动化水平和包装企业的经济效益。方法 对具有较大潜力的永磁同步电机,进行控制器和控制方法的研究与改进,并最终选定自抗扰控制器,对自抗扰控制器中非光滑函数fal进行改进得到连续平滑的tal函数,使其减小在原点周围的颤振,并且基于tal函数重新设计非线性状态误差反馈率和扩张状态观测器,以取得对永磁同步电机更好的控制效果。结果 仿真表明,tal函数比fal函数具有更好的平滑性和连续性。基于改进型自抗扰控制的永磁同步电机具有更好的动态性能、稳态精度、抗扰能力和跟踪能力。结论 文中优化后的永磁同步电机伺服控制系统,适用于高精度、负载变动频繁的场合,能够有效地提高包装自动化水平,满足高效率、高精度的包装行业要求。     

永磁同步电动机位置伺服系统的自适应神经网络控制

针对需要考虑参数不确定和负载扰动的永磁同步电动机位置伺服系统,提出了一种新型的自适应神经网络控制方法。首先,利用神经网络建立永磁同步电动机的智能模型。其次,针对模型特点,在反步递推设计框架下,应用神经网络基函数的本质特征,并引入动态面控制技术克服控制设计中存在的“复杂性爆炸”问题,设计基于自适应神经网络动态面控制的位置跟踪算法。最后,仿真结果表明该控制方案是有效可行的,与反步递推控制方案相比,基于神经网络动态面控制的位置伺服系统的跟踪误差具有更快的收敛速度。通过设计新的神经网络自适应律,提出的自适应神经网络控制方法可以避免现有反步递推控制设计中存在的代数环问题。此外,提出的控制算法不仅能够克服不确定性因素对系统性能的影响,而且算法结构简单,易于实现。     

求解约束优化问题的改进布谷鸟搜索算法

为了提高约束优化问题的求解精度和收敛速度,提出求解约束优化问题的改进布谷鸟搜索算法。首先分析了基本布谷鸟搜索算法全局搜索和局部搜索过程中的不足,对其中全局搜索和局部搜索迭代公式进行重新定义,然后以一定概率在最优解附近进行搜索。对12个标准约束优化问题和4个工程约束优化问题进行测试并与多种算法进行对比,实验结果和统计分析表明所提算法在求解约束优化问题上具有较强的优越性。     

基于电流解耦的表贴式永磁同步电机无源控制研究

为了提高表贴式永磁同步电机的电流环频率响应能力和转速响应性能,针对其无源控制器设计过程中因d轴、q轴电流存在耦合而造成期望互联矩阵未知参数过多的问题,结合电压前馈解耦控制,提出了一种基于电流解耦的无源控制器新型设计方法。首先,根据能量平衡原理和电压前馈解耦控制,构建基于电流解耦的表贴式永磁同步电机端口受控耗散哈密顿系统（port control Hamilton system with dissipation, PCHD）模型。然后,通过互联和阻尼配置的无源控制（interconnection and damping assignment passivity-based control, IDA-PBC）方法,完成表贴式永磁同步电机无源控制器的设计,并在设计过程中引入了电压前馈解耦控制,消除了d轴、q轴电流的耦合关系,使期望互联矩阵的未知参数由3个减少为1个。最后,搭建表贴式永磁同步电机测试平台进行实验验证。实验结果表明,当表贴式永磁同步电机的电流环采用基于电流解耦的无源控制器时,q轴电流响应频率由小于250 Hz增大为大于333 Hz;额定转速下的转速响应时间由0.16 s减小为0.11 s,超调量由2.0%减小为0.6%,稳态误差由5.98 r/min减小为1.15 r/min。研究结果可为永磁同步电机的无源控制器设计提供新思路。     

电动车驱动用永磁同步电机力矩特性的研究

对影响内置式永磁同步电机转矩特性的三个关键设计参数——永磁体宽度、定子绕组匝数及转子铁心外形进行了研究。以具体样机为例,分析了定子绕组匝数、永磁体充磁方向长度和转子外形对转矩特性的影响。分析结果表明：永磁体宽度接近于整数倍定子齿距可降低负载脉动转矩;采用偏心分段圆弧法优化转子外形有利于提高电机的转矩特性。通过实验验证了理论分析的正确性。     

Parallel machine scheduling with step-deteriorating jobs and setup times by a hybrid discrete cuckoo search algorithm

This article considers the parallel machine scheduling problem with step-deteriorating jobs and sequence-dependent setup times. The objective is to minimize the total tardiness by determining the allocation and sequence of jobs on identical parallel machines. In this problem, the processing time of each job is a step function dependent upon its starting time. An individual extended time is penalized when the starting time of a job is later than a specific deterioration date. The possibility of deterioration of a job makes the parallel machine scheduling problem more challenging than ordinary ones. A mixed integer programming model for the optimal solution is derived. Due to its NP-hard nature, a hybrid discrete cuckoo search algorithm is proposed to solve this problem. In order to generate a good initial swarm, a modified Biskup–Hermann–Gupta (BHG) heuristic called MBHG is incorporated into the population initialization. Several discrete operators are proposed in the random walk of Lévy flights and the crossover search. Moreover, a local search procedure based on variable neighbourhood descent is integrated into the algorithm as a hybrid strategy in order to improve the quality of elite solutions. Computational experiments are executed on two sets of randomly generated test instances. The results show that the proposed hybrid algorithm can yield better solutions in comparison with the commercial solver CPLEX^® with a one hour time limit, the discrete cuckoo search algorithm and the existing variable neighbourhood search algorithm.