基于BP神经网络的开关磁阻电动机转矩脉动控制

针对平均转矩控制的开关磁阻电动机（SRM）转矩脉动大的问题，提出了一种瞬时转矩控制的方案。首先在实测SRM静态转矩特性的基础上，基于Levenberg—Marquardt算法的BP神经网络建立了SRM转矩逆模型。该模型网络规模小，便于实时控制。然后基于转矩分配函数的瞬时转矩控制，通过优化电流波形，实现了减小转矩脉动。仿真结果验证了该控制方法的有效性。     

基于电流注入法的开关磁阻电机转矩脉动抑制

开关磁阻电机(SRM)在低速区转矩脉动比较严重,制约了其广泛应用。利用SRM电流波形具有周期重复性的特点,提出基于傅里叶神经网络(FNN)电流注入法抑制开关磁阻电机转矩脉动的控制策略,在线自适应调整电流波形,实现转矩脉动的抑制。在基于转矩分配函数的SRM控制系统中,电流信号有周期性且无间断点,对其进行傅里叶分解,依据此傅里叶分解式的数学结构,搭建能够反映SRM周期性的电流傅里叶神经网络,神经网络的输出通过注入的方式补偿相电流,以最小化转矩脉动为目标设计神经网络训练算法,在线训练得到理想的电流曲线,进而减小转矩脉动。仿真结果表明,与转矩分配控制相比,所提出的电流注入法能够精确补偿SRM控制电流曲线,得到恒定转矩下对应的控制电流,有效抑制转矩脉动。     

开关磁阻电机转矩脉动抑制研究北大核心

针对开关磁阻电机控制系统在换相阶段的转矩脉动问题,首先从本体方面入手,利用遗传算法实现对电机本体结构参数的优化设计;然后,从SRM控制策略方面入手,研究一种在线补偿转矩分配控制策略,该策略根据当前相转矩的跟踪情况,在线调整转矩分配函数的形状;最后,建立了基于Maxwell-Simplorer-Simulink的SRM联合仿真平台,该平台可以实现同时从电机本体和控制策略两方面优化控制系统性能。仿真结果表明,经过遗传算法优化后的电机转矩脉动减小了14.20%,在线补偿转矩分配控制策略将SRM控制系统的转矩脉动从19.4%减小到4.5%。     

开关磁阻电机电感模型非线性补偿与控制

为了有效抑制开关磁阻电机(SRM)转矩脉动,针对SRM强非线性电感特性难以建模,而基于线性电感模型的转矩控制产生转矩脉动过大的问题,文章提出强化学习与模糊推理相融合的SRM电感模型非线性补偿与控制方法。根据SRM转矩脉动特性,设计模糊推理规则,构建模糊补偿器,在基于线性电感模型的闭环控制系统中,利用能体现SRM模型误差的转矩偏差及其变化率,实现对线性电感模型的非线性前馈补偿,间接描述了电感的强非线性特性;引入强化学习,设计回报函数,与模糊补偿器相配合,进一步实现电感模型的非线性自适应优化补偿。此方法与直接对电感非线性特性建模的方法不同,是采用了一种非线性前馈补偿的方法,避免了对强非线性电感特性的直接建模。仿真结果表明,所提出的方法能更好适应SRM非线性电感特性,改善控制系统动态品质,有效地抑制SRM转矩脉动。     

永磁同步电机直接转矩控制系统优化北大核心

为改善传统直接转矩控制低速时的控制性能,分析了传统直接转矩控制系统产生磁链和转矩脉动大、响应速度慢、抗干扰性差的原因,利用空间矢量脉宽调制技术可合成任意空间电压矢量的优点结合定子磁链的观测值与定子电流的比值和定子电阻变化相反的特点,设计了能在线实现定子电阻跟踪的空间矢量脉宽调制直接转矩控制系统。在MATLAB/Simulink上建模仿真对比,结果表明该控制系统确实能改善由于定子电阻值变化而带来磁链估计和转矩估计不准确的问题,提升系统响应速度,改善磁链和转矩脉动,优化直接转矩控制系统的性能。     

模糊神经网络定子电阻辨识器在直接转矩控制系统应用研究

文章以直接转矩控制系统为研究对象,由于异步电机定子电阻的变化会影响控制系统的动态性能,因此提出了基于模糊神经网络控制的定子电阻辨识观测器,通过定子电流的观测来对定子电阻进行在线识别,实时检测,计算出准确的定子磁链,减小转矩脉动和提高系统响应速度,以提高低速性能.并在MATLAB/Simulink中建立了对系统的仿真测试模型,仿真结果表明该系统能够精确检测定子电阻,对定子磁链进行很好的补偿,减小了转矩脉动,提高了系统的响应速度.     

基于最优化方法电流优化的SRM转矩控制研究

针对SRM开关磁阻电机强非线性以及转矩脉动过大的问题,文章提出基于最优化的拉格朗日乘子法电流优化策略与改进的迭代学习控制补偿相结合的转矩脉动抑制控制算法。在电感约束条件下,采用拉格朗日最优化乘子法,在恒转矩下对电流进行分段优化分配;以恒转矩为目标,引入误差预处理的迭代学习控制器输出补偿电流,与优化电流叠加,作为电流滞环控制的参考电流,实现恒转矩闭环控制,并抑制转矩脉动。在目标转矩为5Nm时系统仿真的转矩脉动降至7.26%,目标转矩为3Nm时转矩脉动降至5.76%。该结果表明,所提出电流优化分配与迭代学习相融合的综合控制策略,提高了迭代收敛速度,有效降低转矩脉动。     

电网不对称条件下异步电机空间电压矢量的直接转矩控制策略研究

针对三相电网存在三相电压不平衡,造成电机的电流畸变,影响异步电机的磁链形成和转矩性能,提出了基于正序d-q坐标系抑制电机逆变器网侧负序电流的不平衡控制策略。在分析异步电机直接转矩控制的基础上,详细推导出三相不平衡电网的控制算法;提出了采用前馈解耦的电压空间矢量控制(SVPWM)算法,抑制电网负序的引起的电流畸变,克服了对感应电机的转矩脉动影响。给出了一个1 kW感应电机直接转矩控制试验结果,证明了该策略能有效地抑制电网电压不平衡运行时对异步电机逆变器的网侧电流畸变影响,提高了系统运行性能。     

开关磁阻电机直接转矩控制性能改进策略

结合自适应实时换向机制提出一种开关磁阻电机(SRM)的改进型直接瞬时转矩控制方法。首先选择一个可达到最大转矩输出的开通角；然后进行动态调整，补偿瞬时转矩误差；再选择一个满足SRM所需的最小关断角，结合相电流检测控制器不断调整该值，使得输出相电流在电感剖面的负斜率之前衰减到一个较低的有效值，以防止产生严重的负扭矩。充分利用了电机的转矩输出能力，将转矩脉动降到最低，提高了电机效率。在一台3相1500 W 12/8 SRM上进行了仿真和实验，得到速度从500～1000 r/min变化时和负载从1 N·m～2 N·m变化时系统的开关角、实时平均转矩和采样电流的动态变化情况。仿真和实验结果都证实了所提策略在降低转矩脉动和提高电机效率方面的可行性和有效性。     

基于二阶滑模算法的永磁同步电机直接转矩控制研究

针对传统永磁同步电机直接转矩控制中存在转矩以及磁链脉动较大,开关频率不恒定以及电机在处于低速时,电压磁链估算存在误差比较大等缺点,提出了一种基于二阶滑模的方法来对永磁同步电机的直接转矩控制进行优化。该方法利用SVPWM空间电压矢量脉宽调制技术取代滞环控制以及传统的开关表,同时在转矩以及磁链的调节中引入二阶滑模控制器代替传统直接转矩控制中的PI调节器来减少磁链以及转矩误差造成的影响,加强转矩和磁链在控制上的精度,抑制转矩以及磁链的脉动。仿真结果显示与传统的直接转矩相比较,新的控制方法可以有效的降低磁链和转矩脉动,提高系统的鲁棒性,改善系统动态性能。     

永磁同步电机优化模型预测双转矩控制

针对永磁同步电机模型预测转矩控制计算量大、权重系数难以确定和转矩脉动大的问题,提出优化模型预测双转矩控制方法。该方法用有功转矩和无功转矩双转矩代替磁链和转矩的代价函数,从而简化系统结构。构建具有预测-校正功能的补偿函数,对补偿函数进行校正,降低延时问题产生的影响。在此基础上,加入扇区判断环节,将待选电压从8个减为3个,大大减少计算量。仿真结果表明:优化模型预测双转矩控制方法转矩脉动更低、计算量更小、动态响应更快。     

移动机器人神经网络补偿计算力矩控制

针对存在动力学不确定建模项、建模误差及外界干扰的移动机器人,设计RBF神经网络补偿计算力矩控制算法。基于反步法设计运动学辅助速度控制率。根据动力学理想名义模型,基于计算力矩法设计一般的力矩控制器。在此基础上,建立具有不确定建模项、建模误差及外界干扰的移动机器人动力学模型,基于计算力矩法设计带有RBF神经网络补偿的力矩控制器,神经网络的权值由自适应律给出。最后,利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明：神经网络对系统不确定项具有良好的逼近性能,相比于一般的计算力矩控制,所提出的神经网络补偿计算力矩控制算法具有更好的跟踪性能,控制系统具有更好的鲁棒性。     

基于模糊PI控制器的异步电机DTC系统研究

传统的异步电机直接转矩控制系统采用滞环控制器,依据转矩误差、定子磁链幅值误差来选择逆变器的开关状态,属Band-Band控制,无法区分转矩误差、定子磁链误差的等级,开关频率不恒定,过扇区时电流与磁链畸变,导致低速时转矩脉动大,影响了系统的控制效果。针对这一问题,提出了一种基于模糊PI控制的异步电机直接转矩控制方案,介绍了系统的原理,应用模糊理论设计了控制器的参数,用TMS320F2812作为主控芯片,PM30CSJ060作为逆变器主电路搭建了全数字实验系统。实验结果表明系统控制动、静态性能好,低速时系统运行平稳,达到了预想的控制效果。     

直升机加载抑制多余力控制研究

针对直升机旋翼加载多余力问题，对耦合模型进行了分析，基于结构不变性原理，讨论了解耦通道的设计，给出了不同的结构和参数配置情况及其多余力消除效果，其结论用于实际系统调试参考。     

基于神经网络观测器的感应电动机直接转矩控制系统

直接转矩控制的原理是根据定子磁链及转矩的偏差值。选择逆变器的开关状态。以实现对转矩和磁链的直接控制。然而，在启动和负载变化阶段。直接转矩控制的反应较慢。因此，本文推出了模糊控制器，以克服上述不足，此外，本系统利用人工神经网络建立异步电动机直接转矩控制的定子磁链观测器。并使用自适应学习率的算法调整网络的权值。     

永磁环形力矩电机期望补偿自适应鲁棒控制

针对复合A/C轴直接驱动永磁环形力矩电机伺服系统易受外部扰动、参数不确定性以及齿槽转矩的影响,为实现高性能控制和准确参数估计,设计了根据期望轨迹构造自适应律的期望补偿自适应鲁棒位置控制器。该期望补偿自适应律只需根据期望轨迹,采用不连续参数投影算法对系统不确定性进行离线估计。与常规自适应鲁棒控制器相比,该控制器降低了测量噪声对系统的影响,实现参数估计过程更快且参数估计值更加精确。仿真结果表明该方法不仅使伺服系统具有较好的暂态性能,而且提高了系统的最终跟踪精度。     

铝带卷生产中直流电机张力控制系统的转矩补偿分析

分析了铝带卷生产中直流电机张力控制系统的动态转矩补偿和空载转矩补偿 ,给出了动态转矩补偿方式。在实际应用中 ,按文中所述方法补偿 ,取得了良好的效果 ,可供同行设计、调试时参考     

基于多层神经网络的机电伺服系统积分鲁棒控制

针对含有模型不确定性的机电伺服系统,设计一种基于多层神经网络干扰补偿的控制策略。通过多层神经网络对与状态有关的干扰进行在线估计,以提高基于模型前馈控制输入的补偿精度,然后结合误差符号积分鲁棒(RISE)反馈控制方法,通过RISE的鲁棒增益处理神经网络逼近误差与未估计干扰,从而抑制干扰对伺服性能的不利影响。基于Lyapunov稳定性理论,证明了所提出控制器的闭环系统半全局渐近稳定,且系统所有信号有界。仿真结果表明：所提出的控制策略具有很好的干扰抑制能力,可显著提高机电伺服系统的跟踪精度     

基于单神经元自适应PID控制的位置扰动型电液伺服施力系统

针对位置扰动型电液伺服施力系统中多余力矩和参数变化问题，在用结构不变性原理进行补偿的基础上，采用单神经元自适应PID控制来确保系统有满意的跟踪性能。采用这种控制方法，可以较好地消除位置干扰的影响，同时克服系统的非线性及参数时变等因素的影响，提高了系统的鲁棒性和跟踪性能。仿真结果验证了上述结论。