基于递归模糊神经网络的PMLSM伺服控制

为了增强永磁直线同步电机（PMLSM）直接驱动系统的鲁棒性,改善系统受突加扰动情况下的性能,结合递归神经网络与模糊控制的优点,设计了基于递归模糊神经网络补偿器的PMLSM位置控制器。仿真结果表明,所设计的系统能实现对位置阶跃指令的快速无超调跟踪和稳态无静差,具有很强的鲁棒性,能够满足高精度、微进给永磁直线同步电机伺服驱动系统的要求。     

永磁直线同步电动机垂直提升控制系统设计

针对永磁直线同步电动机垂直提升系统的特点，设计出永磁直线同步电动机（PMLSM）驱动的无绳提升控制系统实现方案并给出了硬件和软件设计。实验表明，该永磁直线同步电机控制系统运行稳定，具有良好的动态性能，具有一定的工程应用价值。     

考虑端部效应的永磁直线同步电机键合图建模

为了分析永磁直线同步电机特性及搭建电机驱动机电系统全局模型,基于键合图法建立了PMLSM模型,并在模型中考虑了直线电机特有的端部效应特性.用类似于旋转电机的分析方法得到PMLSM的d-q轴模型,同时用互感在电流作用下产生的磁场描述端部效应导致的磁场畸变,给出PMLSM的等效电路图.按照键合图理论将等效电路图转化为键合图...     

基于自抗扰控制器的PMLSM直驱系统位置控制

为了提高永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动进给运动的工作性能,针对系统模型参数摄动和扰动频繁不确定等非线性复杂特点,在建立系统二阶位置伺服控制模型的基础上,利用自抗扰控制(ADRC)技术,设计了一种永磁直线同步电机直驱系统位置伺服二阶自抗扰控制器。二阶跟踪微分器(SONTD)采用组合正弦饱和函数sinsign,为系统位置给定指令安排快速无超调的过渡过程;扩张状态观测器(ESO)形成对系统扰动力的快速精确观测及实时动态补偿;通过构造基于全部状态的误差反馈律实现PMLSM的非线性控制。仿真实验表明,该控制系统在PMLSM参数摄动和外部扰动的情况下,均能保持快速而准确的位置跟踪,抗干扰性和鲁棒性良好。     

分段式PMLSM垂直提升控制系统设计

传统的提升系统由于受钢丝绳缠绕的限制严重影响了其提升效率.针对永磁直线同步电动机垂直提升系统的特点,设计出了以工控机和可编程控制器为核心的永磁直线同步电动机(PMLSM)驱动的无绳提升控制系统实现方案,给出了其硬件和软件设计.实验表明,该永磁直线同步电机控制系统运行稳定,具有良好的动态性能.具有一定的工程应用价值.     

永磁直线同步电机进给系统模糊PID控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)永磁体磁链为常数的特点,对其d-q轴模型进行分析,提出了永磁直线同步电机进给系统的动力学方程.结合传统PID控制和模糊控制的优点,根据永磁直线同步电机直接进给系统的非线性和可能的不确定性因素,建立PID参数自调整的推理规则,设计了永磁直线同步电机进给系统的模糊PID控制器.仿真和实验结果表明,模糊PID控制器与传统PID控制器相比具有更好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性.     

分段式永磁直线同步电机垂直驱动系统建模和仿真

利用有限元法求得单段式永磁直线同步电机初级电磁参数.假设电机次级进入和退出初级阶段励磁电势的有效值按线性变化,考虑分段供电,建立了多段初级式永磁直线同步电动机驱动系统整体暂态模型.以五段初级垂直提升系统为例,对系统加载启动及突变负载的动态特性进行仿真.仿真及实验结果表明, 所建模型能较好地反映系统的可行性和合理性,为分段式永磁直线同步电机驱动的垂直提升系统中永磁直线同步电机控制系统的优化设计等提供理论依据.     

基于神经网络给定补偿的交流永磁直线伺服系统滑模控制

针对直接驱动的永磁直线同步电动机 (PMLSM )伺服系统 ,应用滑模变结构控制理论设计了一种具有强鲁棒性的速度控制器。为使系统具有自学习能力 ,削弱滑模控制所引起的“抖振” ,采用基于神经网络前馈给定补偿的滑模控制策略。仿真结果表明 ,该方案有效地克服了永磁直线同步电机特有的端部效应所产生的推力波动对系统的影响 ,对参数变化及阻力扰动具有很强的鲁棒性 ,而且提高了系统的稳态性能     

永磁直线同步电机推力波动优化及实验研究

由边端力、齿槽力及法向吸力引起的推力波动是影响永磁直线同步电机(PMLSM)运动性能的主要因素。通过优化电机动子长度方法降低边端力，采用分数槽结构方法降低齿槽效应引起的齿槽力，利用有限元方法计算PMLSM法向吸力，并采用傅立叶级数进行非线性回归分析，得到PMLSM推力波动统一公式。实验表明PMLSM进给单元推力波动实验值与理论值基本一致。证明了优化理论及分析方法的正确性。因此，在实际应用中，可利用得到的公式对推力波动进行补偿，提高永磁直线同步电机的运动性能。     

永磁直线同步电机推力波动约束

由齿槽力、边端力及法向吸力引起的推力波动是影响永磁直线同步电机(PMLSM)动态性能的主要因素。为了实现高速精密直接驱动系统,通过对PMLSM进行有限元分析建模,分析了齿槽力变化规律,利用傅里叶级数拟合得到齿槽力变化曲线;设计了齿槽力电流预测控制模型,对齿槽力引起的推力波动进行补偿;同时设计了扰动观测器对其他因素引起的推力波动进行补偿,进一步削弱了推力波动。最后,通过实验验证PMLSM推力波动补偿控制系统的有效性,补偿后电流和速度的波动都得到了很大改善,能够实现较高精度的直接驱动系统。     

交流永磁直线同步电机伺服系统的预见前馈补偿

介绍了高精度、微进给永磁直线交流同步电机（ＰＭＬＳＭ）伺服系统的ＩＰ位置控制后,提出了对该系统的最优预见前馈补偿,以提高系统的跟踪性能。为了补偿负载扰动,进一步增强系统的鲁棒性,设计了负载扰动力观测器来进行前馈。仿真实验结果证明了所提出方案的有效性。     

永磁直线同步电动机非正弦磁场数学模型研究

电机传动系统大都采用变频器供电,输出的是非正弦电压和电流,因此产生非正弦磁场,永磁直线同步电动机也如此。初步建立了永磁直线同步电动机时空三维非正弦电磁场的数学模型。模型在空间上采用体电流密度等效初、次级激励场源,充分解决了直线电动机的结构开断、边端效应等问题;在时间上考虑了非正弦供电的情况,最后用傅里叶变换对该模型进行解析计算,其计算结果和实验结果吻合。     

正弦PWM电压源逆变器供电的永磁直线同步电机低速负载性能

对于开环低速区由正弦PWM电压源逆变器供电的永磁直线同步电机(PMLSM)而言,与工作在高速情况的PMLSM负载性能不同,本文采用场路耦合时步有限元的方法研究PMLSM驱动水平运输系统的两种负载工况:轻载与重载.结果显示PMLSM工作在重载工况下的负载性能较轻载优,且电机的工作电流随着负载的增大而减小.仿真与实验结果验证了该方法的有效性及正确性.     

基于神经网络的永磁直线同步电机自适应滑模控制

针对永磁直线同步电机（PMLSM）直接驱动系统的非线性与电机参数时变、易受扰动的特性,将滑模控制和神经网络控制相结合,用两个神经网络控制器分别实现滑模等效控制和滑模切换控制,构成神经网络自适应滑模控制。仿真结果表明,神经网络滑模控制和常规的滑模控制相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性。     

基于自适应神经网络的PMLSM速度控制研究

针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动系统的非线性与电机参数时变、易受扰动的特性,提出一种基于BP神经网络的自适应神经网络速度控制器.该控制器由一个传统的PID位置控制器、神经网络控制器(NNC)和神经网络辨识器(NNM)组成.仿真结果表明,当突加负载扰动或参数突变时,系统具有较好的动态性能和较强的鲁棒性,能够满足工业场合高精度、微进给的需求.     

永磁直线同步电动机无位置传感器控制系统的研究

永磁直线同步电动机直接驱动系统的无位置传感器控制中，需要实现电机的位置及速度估计。针对直线电机直接驱动系统具有强非线性，将一种新的滤波方法--Unscented卡尔曼滤波(UKF)应用于直线电机无位置传感器驱动系统的非线性状态估计中。UKF采用确定性采样策略,通过UT变换实现状态均值和方差的非线性传播，避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)产生的线性化误差，并且无需计算雅可比矩阵。同时，采用Cholesky因式分解等方法保证滤波递推过程中协方差矩阵的半正定性，有效地避免滤波的发散，提高算法的计算精度。数值仿真及实验结果表明，所给出的算法是可行而有效的。     

基于自适应变结构永磁直线电机直接推力速度控制

针对永磁直线电机参数变化和外部扰动对伺服性能的影响,提出自适应变结构直接推力速度控制设计方法.由推力、磁链误差的积分函数建立滑模面,实际应用中存在的参数变化及负载扰动等不确定因素由自适应率修正.经分析验证,与经典直接推力控制相比,自适应变结构直接推力速度控制算法明显减少了由于系统参数变化和外部扰动引起的速度的推力脉动,能快速准确地跟踪给定指令,在保证系统稳定情况下增强了鲁棒性.