直流电机调速系统模糊控制仿真分析

在MATLAB环境下使用模糊逻辑控制方法对直流电机的调速系统进行仿真分析.设计的模糊控制器以电机的转速偏差及转速偏差率为输入,输出量用于控制斩波调速时的导通角.仿真结果表明该调速系统能有效地抑制超调现象,提高系统的响应速度和稳态性能.     

无刷直流电机的模型参考模糊自适应方法及实验研究

将模糊控制器植入模型参考自适应控制系统构架中,主模糊控制器用于取代传统模型参考自适应控制中的反馈控制器,模糊逆模型结合自适应调整算法取代复杂的常规自适应规则,形成了模型参考模糊自适应控制方法.将此方法应用于无刷直流电机(BLDCM)调速系统,设计模型参考模糊自适应速度控制器,仿真及基于dSPACE的实验结果表明:控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有良好的动、静态特性.     

电动车用永磁无刷电机转矩脉动的控制技术

无刷直流电机（BLDCM）是一种多变量和非线性的控制系统,针对永磁无刷电动机转矩脉动大、低速运行时噪声明显等主要问题,提出的自适应模糊控制器,可以克服未建模参数的影响,保证鲁棒性。该方法结合了换相电流预测控制和直流母线负电流消除特性,有效抑制了换相转矩脉动。通过仿真和实验验证了所述方法的正确性。     

无刷直流电机模糊自整定PID控制研究及仿真

针对新能源汽车中的广泛采用的无刷直流电机的控制系统具有时变性、非线性、耦合强以及变量多等特点,基于无刷直流电机的数学模型,提出了一种简单实用的控制策略,即模糊自整定PID控制的闭环转速控制方案.该算法通过模糊逻辑语句创建模糊控制准则,根据转速变化对PID控制参数进行自动实时整定.利用MATLAB工具创建控制系统的仿真模型,仿真结果表明:模糊自整定PID控制系统实现转速响应快,超调量小,干扰后恢复时间短,鲁棒性强等优点,较传统PID控制有较大优势.     

直流电动机调速系统模糊控制的仿真

针对直流电动机调速系统的非线性和结构参数易变化等特点 ,本文设计了模糊控制器 ,建立了转速环为模糊控制的双闭环调速系统。为了验证模糊控制器的控制效果 ,本文对直流电动机的参数变化、负载突变等不同情况进行了仿真研究 ,并将仿真结果与常规PID控制进行比较。结果表明 ,模糊控制器在电机参数变化或负载突变时具有较好的控制性能     

模糊控制在直流电机调速中的应用

本文主要介绍了以模糊控制理论为基础的直流电机调速模糊控制系统。通过把人们用自然语言描述的控制直流电机调速经验转换成模糊控制规则,通过这些规则经过模糊推理和模糊决策得到控制量。实验证明,模糊控制直流电机调速性能高于一般的直流电机调速。     

基于模糊遗传算法的无刷直流电机自适应控制

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量和非线性的控制系统，模糊控制器在其控制中得到广泛应用。针对模糊控制器设计和参数在线调节方面的不足，文中提出了一种使用遗传算法优化的模糊控制器，并用于无刷直流电机的控制中。系统使用电流和转速双闭环控制。速度环采用模糊控制器进行控制，控制规则通过遗传算法进行离线优化，并在数字信号处理器(DSP)中实现控制参数的在线调节。系统较好的实现了给定速度参考模型的自适应跟踪，具有控制灵活、适应性强等优点，同时又具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。     

Power converter control based on neural and fuzzy methods

The new power converter control approaches based on neural network techniques and fuzzy logic theorems are briefly reviewed and discussed in this paper. Current-controlled voltage source inverters offer substantial advantages in improving motor system dynamics for high-performance AC drive systems. The controller switches follow a set of reference current waveforms. Fixed-band and sinusoidal-band hysteresis current controllers have been studied. The first part of this paper develops neural network and fuzzy logic based current-controlled voltage source inverters. The models and learning techniques have been investigated by simulation. The implementation of neural networks is described and simulation results are presented. In the second part of this paper, the new UPS (uninterruptible power supply) with fuzzy logic compensator is proposed. The proposed fuzzy logic compensator is used to prevent voltage drop from nonlinear loads. The total harmonic distortion (THD) of the proposed scheme is better than that of conventional deadbeat control methods for linear and nonlinear loads. The applications of fuzzy and neural network control to DC-DC converters operating at finite switching frequency are studied in the third part of this paper. The fuzzy logic and neural network controller for unity power factor rectifiers, half-bridge DC-DC ZVZCS converters, DC motor drives, induction motor drives and permanent-magnet motor drives are also discussed. Some simulations are presented in this paper.     

Fuzzy logic applied to motor control

Today, home appliance applications require more and more features such as motor speed adaptations to multipurpose accessories, user friendly interfaces, and security features. Such new requirements can be achieved through a low-end microcontroller-based electronic control using the fuzzy logic approach. Nowadays, most of fuzzy logic-based controls are only limited to a complicated ranking management of user interfaces, sensors, and actuators, corresponding to a slow software speed operation. This paper proposes a totally different use of fuzzy logic. In this case, fuzzy logic is implemented in a standard microcontroller to regulate the speed of a universal motor by a real time adjustment (every 30 millisecond) of the motor current. This microcontroller directly tunes the motor current by means of a chopper converter. Starting from a basic food-processor application, the paper practically shows how a fuzzy logic approach can be applied to build a closed speed regulation loop from a very low cost tacho-generator. Practical guidelines are successively given from the initial concept analysis phase, up to the final generation of the executable code to be loaded in the microcontroller. The paper also gives the practical procedure to define the input parameters and to build fuzzy logic rules when using the fuzzy logic development tool. Finally, the major benefits of this paper lie in an original approach where fuzzy logic is applied to fast “real-time” regulation loop without requiring any specific expertise in conventional methods of regulation. Benefits are discussed and concrete results are given     

无刷直流电机自适应模糊控制的研究

无刷直流电机(BLDCM)的高性能控制研究始终是运动控制领域中的一个重要研究方向，模糊自适应方法的提出为BLDCM控制系统的设计带来了全新的思路。基于BLDCM数学模型，利用结合自适应策略的模糊控制方法，实现转动惯量变化情形下转速的快速跟踪控制，并通过李亚普诺夫函数证明了速度控制器的稳定性。基于模块化建模工具Matlab，simulink建立BLDCM控制系统模型，采用dSPACE实时仿真环境自动生成控制回路的实时代码，构建便捷高效的在线实时控制平台。仿真及实验结果证明：控制系统运行平稳，自适应模糊策略具有良好的静、动态特性。     

开关磁阻电机模糊PID控制系统研究

介绍了模糊PID控制的开关磁阻电机调速方法,其兼有模糊控制和PID控制的优点,适用于非线性对象,并且具有较高的稳态精度.给出了1.1 kW开关磁阻电机控制器的设计实例,解决了因电机负载及运行状态不同所需PID参数不同的问题.理论与实践表明,采用模糊控制调节PID参数的方式对优化电机控制和提高系统性价比具有重要意义.     

基于DSP的无刷直流电机模糊控制系统研究

文章介绍一种数字信号处理器(DSP)控制的无刷直流电机控制系统.利用TMS320LF2407的运动控制接口形成单片DSP控制的电机系统.使用霍尔元件检测转子磁极位置,形成电子换相逻辑.由PI进行速度和电流控制,用模糊逻辑实现位置控制,文中讨论了模糊变量的域的选取和变域控制方法.最后给出了实验结果和结论.     

An educational tool for fuzzy logic-controlled BDCM

Fuzzy logic controllers (FLC) have gained popularity in the past few decades with successful implementation in many areas, including electrical machines' drive control. Many colleges are now offering fuzzy logic courses due to successful applications of FLCs in nonlinear systems. However, teaching students a fuzzy logic controlled drive system in a laboratory, or training technical staff, is time consuming and may be an expensive task. This paper presents an educational tool for fuzzy logic controlled brushless direct current motor (BDCM), which is a part of a virtual electrical machinery laboratory project. The tool has flexible structure and graphical interface. Motor and controller parameters of the drive system can be changed easily under different operating conditions     

带变惯量负载的感应电机模糊控制策略研究

文章对带非线性变惯量负载下感应电机控制系统提出了几种模糊控制策略.将数学模型和启发式学习方法、模糊逻辑和线性多变量控制技术相结合设计了矢量控制系统中的内部电流控制器;采用基于模糊模型的预测控制技术设计了系统外部的转速/位置控制环,以解决电机模型和负载情况的非线性特性.在非线性动态过程的建模中,融入了模糊逻辑和局部线性模型.仿真和实验结果显示,这种新颖的模糊控制策略具备优良的动态性能、较高的鲁棒性,完全满足高精度位置伺服系统的要求.     

模糊滑模变结构矢量变频调速系统建模与仿真

当前,矢量控制是一种优越的交流电机控制方式,它模拟直流电机的控制方式使得交流电机也能取得与直流电机相媲美的控制效果。依据矢量控制的基本原理和方法,用MATLAB/SIMULINK模块构建了一个基于转子磁场定向的旋转坐标系下的交流异步电机矢量控制系统仿真模型,对其速度控制器提出并设计一种模糊滑模变结构控制算法。该控制算法具备模糊逻辑控制和滑模变结构控制两者优点,并且较好地解决了滑动模态的抖动问题。仿真结果表明了该设计的可行性以及具有良好的动静态性能、较强的鲁棒性。     

基于模糊控制的低成本无刷直流电机控制方法

为降低无刷直流电机控制器的成本,设计了一种无需高精度光电编码器,仅使用低成本的霍尔位置信号进行测速的速度控制方法,在其中通过使用模糊控制,解决了由于速度采样率不均衡引起的调速性能差和系统不稳定的问题,使用Simulink软件对该方法进行了仿真试验,并将此应用于单调速工业平缝机控制系统,在控制系统中使用了TI公司的TMS320F28027 DSP芯片.实验结果证明,系统工作稳定,速度调节性能良好.     

基于区间二型模糊逻辑控制的BLDCM转速控制研究

针对无刷直流电机调速系统强耦合与非线性时变的特点,设计了一种无刷直流电机区间二型模糊逻辑控制器,通过动态调节控制器参数,实现无刷直流电机高精度速度控制,提升电机控制性能。基于MATLAB/Simulink环境搭建无刷直流电机调速系统仿真模型,并在恒速、加减速和突加负载三种工况下,比较区间二型模糊逻辑控制与传统PI控制的电机转速响应差异。仿真结果表明:相比于传统PI控制,基于区间二型模糊逻辑控制的电机响应速度快,控制精度高,抗干扰能力强,可以有效降低不确定性对系统的影响,具有较强的鲁棒性。     

基于CPLD的BLDCM双极性驱动逻辑实现方法

双极性驱动有利于BLDCM的伺服控制，可提高低速运行时的稳定性。复杂可编程逻辑器件（CPLD）可实现强大的数字逻辑功能，利用该特性实现了电机双极性驱动逻辑控制，简化了控制芯片的外围设置，同时实现了开关管的死区控制，避免了相桥臂直通。在理论分析和仿真的基础上，完成了电机运动控制器。控制器实验结果与理论分析基本吻合，验证了控制方法的正确性。     

Fuzzy logic control of a switched reluctance motor drive

The paper deals with the fuzzy logic control of a switched reluctance motor (SRM) drive. The fundamentals of the fuzzy logic are first illustrated, pointing out the aspects related to the control under consideration. A fuzzy logic controller (FLC) of the motor speed is then designed and simulated. The results show that the use of an FLC in the speed loop gives the drive superior performances. In particular, the robustness of the drive has been proved     

基于双曲正切函数的非线性PI控制器及其在感应电动机矢量控制中的应用

提出了一种基于双曲正切函数的非线性PI控制器,将它用于感应电动机矢量控制系统的速度控制.根据模态等效原理,证明了该非线性PI控制器与某种模糊逻辑控制器的近似等效性,但在实现方面却比模糊控制器简单得多,同时克服了模糊控制器固有的高频抖振缺点.仿真和实验结果均证明了该非线性PI速度控制器在感应电动机的矢量控制中具有较好的控制性能.