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本论文主要研究如何采用直线永磁同步电动机来设计一套全新的、用在油田起重中的伺服系统,该系统基于直线永磁同步电机的磁链定向控制和模型参考自适应控制理论;论文还对该系统进行了数学建模,并做了仿真实验. 相似文献
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基于模型参考自适应系统的模块化磁通切换永磁直线电机无位置传感器控制 总被引:1,自引:0,他引:1
磁路互补型模块化磁通切换永磁直线电机(简称MLFSPM电机)的永磁体和电枢绕组都置于初级短动子,而次级长定子仅由导磁铁心组成,定位力小,应用在长定子场合可大大降低成本。基于MLFSPM电机d-q轴数学模型,建立了MLFSPM电机基于模型参考自适应法(MRAS)的无位置传感器控制系统,分析了该无位置传感器控制系统的速度估算误差,证明了系统的可行性。同时,分别对该系统在速度突变、低速运行、负载突变以及带载工况下的动静态性能进行了仿真与实验研究,结果表明该系统速度波动小,速度估算准确,电机运行平稳,系统鲁棒性好,具有良好的动静态特性。 相似文献
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将单入单出非线性离散时间系统的非参数模型学习自适应控制方法应用在永磁直线电机的速度和位置控制中。设计是无模型的,是直接基于称为伪偏导数的向量,此伪偏导数是通过一种新型参数估计算法,根据系统的输入输出信息在线导出的。仿真实验证明了该方法对具有不确知动态的非线性系统的有效性和稳定性。 相似文献
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基于模型参考自适应模糊神经网络的直线永磁同步电动机速度伺服系统 总被引:2,自引:0,他引:2
针对直线永磁同步电动机全闭环控制系统易受干扰而降低系统性能指标,甚至造成不稳定等问题,采用模型参考自适应模糊神经网络在线辩识方法,用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,建立了模型参考自适应模糊神经网络速度伺服系统模型,并给出了模糊神经网络控制器的设计。通过仿真和实验结果证明,这种方法提高了速度检测装置的分辨率和动态响应能力,并且使系统具有很强的鲁棒性。 相似文献
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针对数控机床驱动直线永磁同步电机易受负荷及自身参数变化影响的特点,在直线永磁同步电机的数学模型和动力学方程的基础上,将非线性系统转化为H∞标准控制,并给出选择合适加权函数的方法。设计了H∞鲁棒速度控制器,并进行仿真分析。仿真结果表明,该系统稳定可靠,响应速度快,有较强的抗干扰能力,说明速度H∞速度控制可以满足数控机床的控制要求。 相似文献
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基于在线辨识补偿的永磁直线同步电机模型参考自适应神经网络速度控制 总被引:9,自引:1,他引:8
本文针对永磁直线同步电机(PMLSM)的速度伺服控制,提出了一种模型参考自适应与神经网络技术相结合的控制策略。为提高系统的鲁棒性,采用了在线辨识技术,对参数变化实时补偿,及时修正神经网络教师值的计算,仿真实验表明,该系统具有良好的速度伺服性能,特别是在克服永磁直线同步电机所特有的端部效应方面效果显著。 相似文献
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以永磁同步电动机的三相坐标系下的数学模型为基础,增加估计坐标系并建立出此坐标系下的永磁同步电动机的数学模型,并在此方程下利用POPOV超稳定理论导出自适应率,从而提出了一种运算简单且具有良好性能的基于模型参考自适应系统的永磁同步电动机无位置传感器控制方法。在Matlab/Simulink中构建该系统的仿真模型,进行仿真实验,通过实验验证了该方法具有良好的控制性能。 相似文献
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永磁同步直线电机驱动控制技术研究 总被引:5,自引:0,他引:5
摘要本文主要研究永磁同步直线电机在转子磁场定向id=0和SVPWM的控制策略下的驱动控制技术,并就直线电机的特殊性在速度控制上采用了相应的控制方法。在以上的控制思想的基础上搭建了软硬件系统,并进行相应的实验。 相似文献
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针对数控机床驱动直线永磁同步电机易受负荷及自身参数变化影响的特点,在直线永磁同步电机的数学模型和动力学方程的基础上,将非线性系统转化为H∞标准控制,并给出选择合适加权函数的方法。设计了H∞鲁棒速度控制器,并进行仿真分析。仿真结果表明,该系统稳定可靠,响应速度快,有较强的抗干扰能力,说明速度H∞速度控制可以满足数控机床的控制要求。 相似文献
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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. 相似文献
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针对永磁直线同步电动机的矢量控制系统,提出了一种模型参考自适应的增益模糊自整定神经元速度控制器。仿真结果表明当突加负载扰动或参数突变时,模型参考自适应的增益模糊自整定神经元速度控制具有响应快、鲁棒性强、较好的动、静态特性等优点。 相似文献
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基于神经网络的感应电机模型参考自适应速度控制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据感应电机矢量变换控制原理,提出了一种基于人工神经网络速度控制器的感应电机矢量控制系统。为了提高系统的鲁棒性,采用了在线辨识技术,对参数的变化实时补偿。计算机仿真表明,这种基于多个神经网络控制环节组成的感应电机矢量控制系统具有良好的性能。 相似文献