神经网络在感应电动机调速系统中的应用研究

研究感应电动机凋速系统解耦控制问题.感应电动机调速系统是一个非线性、多变量和强耦合控制对象,传统的线性方法无法找到合适的描述模型,导致解耦控制性能相当的差.在体现适应性、实时性和鲁棒性的问题上,为了提高感应电动机调速系统解耦控制性能,将逆系统方法与神经网络相结合,提出了一种基于神经网络逆系统的感应电动机调速解耦控制方法.首先根据感应电动机调速系统的特点,建立合适的数学模型,并进行伪线性系统构造;然后采用神经网络对逆系统模型进行辨识,通过神经网络自学习实现高性能解耦控制;最后在matlab平台下进行了仿真和对比实验.实验结果表明,方法能很好实现解耦控制,使传统解耦控制方法的缺陷得到克服,具有较强适应性和鲁棒性.     

基于定转子电阻误差补偿的感应电动机自适应逆解耦控制研究

对于具有多变量、非线性、强耦合、慢时变等特征的异步电动机调速系统, 实现定子磁链与电磁转矩的高精度动态解耦是提高系统性能的关键. 首先通过非线性状态反馈建立感应电动机的积分逆模型, 并在此基础上提出了一个基于定、转子电阻误差补偿的感应电动机自适应逆解耦控制方法, 将补偿后的积分逆模型串联到对象的输入端建立广义被控对象. 复杂的感应电动机调速系统被解耦成电磁转矩与定子磁链的两个独立回路, 利用线性系统理论分别对独立回路进行综合设计, 实现定子磁链和电磁转矩对各自给定值的渐近跟踪. 利用Matlab进行了仿真实验, 实验结果验证了建议方案的有效性和可行性.     

自适应模糊控制在感应电动机调速系统中的应用研究

针对基于直接转矩控制的感应电动机调速系统低速运转时由定子电阻变化引起的转速静差问题,提出一种自适应模糊控制方法,首先给出定子电阻变化量的模糊估计器和感应电动机直接转矩控制的模糊实现,在此基础上提出了自适应模糊控制方案。仿真实验表明,该方案能够解决调速系统在低速范围内的静差问题。     

基于逆系统方法的感应电机调速控制系统

从一般非线性系统的相对阶定义出发分析了感应电机的可逆性,对感应电机变频调速系统应用逆系统方法,将这一多变量、非线性、强耦合的复杂对象解耦成转速与转子磁链两个二阶线性子系统,并运用线性系统理论对设计的闭环控制器进行控制。仿真结果表明系统具有良好的静态及动态性能。     

非线性系统的神经网络自适应逆控制

提出了非线性系统的神经网络自适应逆控制方法。设计中使用了2个神经网络，经离线训练的NN1实现非线性系统的逆，在线网络NN2用于补偿逆误差和系统的动态特性变化，对一非线性系统的仿真结果表明，神经网络自适应逆控制能够提高系统的动态性能，并且具有较好的鲁棒性。     

感应电动机定子磁链与转矩的逆解耦及存在性

对于具有多变量、非线性、强耦合特征的异步电动机调速系统,实现定子磁链与电磁转矩的动态解祸控制足提高系统性能的关键.本文从异步电动机的5阶模犁及其固有的电磁特性出发,证明了其系数矩阵的非奇异性,进而结合逆系统理论证明定子磁链与电磁转矩的逆解耦在任何状态下都是存在的.在此基础上设计了一种通过非线性状态反馈的逆解耦控制方案,将复杂系统解耦成电磁转矩与定子磁链的两个独立线性回路,然后利用线性系统理论分别对转矩与磁链调节器进行综合设计.仿真实验结果验证逆解耦的存在性与解耦控制方案的有效性.     

基于逆系统原理的感应电动机滑模速度控制

针对目前逆系统原理应用于感应电动机调速系统中时往往忽略参数不确定性的问题,从感应电动机的非线性模型出发,采用逆系统理论建立了转子电阻与负载参数不确定的感应电动机伪线性控制系统模型;提出了一种采用变指数趋近律实现的防抖动自适应滑模变结构控制方法,并将该控制方法应用于感应电动机伪线性控制系统中。仿真结果表明,基于逆系统原理的感应电动机滑模速度控制方法能够有效抑制系统参数的不确定性,提高系统的稳定性和控制精度。     

异步电动机的非线性自适应控制

本文针对对磁场定向的ｄ－ｑ坐标系下的４阶包含机、电动力学的异步电动机的模型，运用非线性自适应的反馈线性化的控制方法，设计一个新近跟踪负载和转子电阻实际值的非线性辩识算法，一旦这两个未知常数被辩识，则可实现速度和磁链调节的解耦控制，仿真结果证明系统具有良好的稳、动态性能。     

感应电动机锁相及模糊滑动模控制

针对感应电动机调速系统综合运用了多种控制手段 ,在内环采用滑动模控制以实现感应电动机转矩和磁链的解耦 ,外环采用锁相环 (PLL)控制使被控系统具有高稳态精度 .而在动态过程中则引入了模糊滑动模控制(FSMC) ,保证了系统的快速性和鲁棒性 .     

感应电动机的无速度传感控制

提出了一种简洁快速的感应电动机的无速度传感控制方法. 该方法利用一种新型的观测器获得精确的速度与磁通的模的估计, 然后设计了二阶控制器. 在不考虑同步转速为零且负载转矩不可测的个别工程条件下, 证明了该方法能够全局稳定的跟踪转子的给定参考速度和参考磁通. 数值仿真进一步验证了所提出控制方法的有效性.     

无轴承异步电机悬浮系统的非线性滤波器自适应逆控制

讨论了基于非线性自适应滤波器的无轴承异步电机(bearlngless induction motor,BIM)悬浮系统自适应逆解耦控制问题.利用非线性自适应滤波器,建立系统模型和逆模型.复制逆模型,将其串联在悬浮系统之前作为逆控制器,并采用改进的最小均方(least mean square,LMS)算法在线调整权值,从而实现转子的悬浮控制.相比于传统的控制方法,此方法不必依靠转矩系统来传递磁链信息,从而避免了各自的控制策略之间的相互制约问题.仿真结果验证了该方法的有效性,完成了系统模型和逆模型的建立,并且能够实现两自由度径向悬浮力之间解耦.     

无轴承同步磁阻电机逆系统的解耦控制

为了有效解决无轴承同步磁阻电机这一非线性、强耦合的多输入多输出系统的动态解耦问题,提出了基于α阶逆系统理论的无轴承同步磁阻电机解耦控制策略.本文在阐述了无轴承同步磁阻电机径向悬浮力产生机理的基础上,推导出其数学模型,采用α阶逆系统方法将原系统解耦并线性化为一个一阶线性积分子系统和两个二阶线性积分子系统,并应用线性系统理论设计了闭环控制器.最后采用MATLAB软件环境构建了仿真系统,针对系统的阶跃响应、转子起浮、解耦性能等进行了仿真和分析.仿真试验表明这种解耦控制策略能够实现无轴承同步磁阻电机电磁转矩与径向悬浮力之间的动态解耦.并且系统具有良好的动、静态性能.     

基于滑模与自适应观测器的感应电机非线性控制新策略

提出一种结合滑模变结构和自适应观测技术的感应电机非线性控制新方法. 以定子电流与定子磁链为状态变量建立感应电机模型, 采用非线性分析方法建立转矩与磁链误差方程, 使用自适应滑模技术设计转矩与磁链控制器, 推导出定子电压控制量. 基于模型参考技术设计自适应观测器, 向控制器提供准确的转速辨识与磁链观测值,并给出了控制系统的稳定性证明. 该方法具有转矩脉动小、定子磁链畸变不明显的优点, 低速时也具有良好的控制性能, 且对参数与负载变化有较强的鲁棒性. 仿真与实验结果证明了该控制策略的正确性与有效性.     

多线切割机速度同步系统的自适应逆控制

分析了多线切割机放线系统张力锤的速度调节和张力控制的机械结构原理; 针对高速运行时数字PID控制系统存在的问题, 提出了一种自适应逆随动控制系统结构, 该系统以主电机为参考模型, 是由一个系统辨识环节和一个自适应控制器环节构成, 引入虚拟模型自适应地调整控制器, 使放线电机与主电机具有类似的动态特性; 样机的实验结果证明了该系统的可行性; 对跟随误差进行了全面的分析并提出了提高控制精度的方法.     

基于左逆系统的无轴承异步电机无速度传感器运行

为了解决无轴承异步电机运行控制中转速检测的问题,实现对其高性能控制,提出了一种基于左逆系统的无速度传感器控制方法.建立了转速与转矩绕组定子电流的子系统,并证明了该子系统是左可逆的,将左逆系统与该子系统串联,便可实现对转速的观测.应用该方法建立了无轴承异步电机无速度传感器的矢量控制系统,并进行仿真研究.结果表明,该方法能在无轴承异步电机全速范围内准确观测出转速,实现无速度传感器方式的稳定悬浮运行.     

垂直气动人工肌肉系统的模型参考自适应逆补偿控制

与传统刚性驱动系统相比, 气动人工肌肉系统具有质量轻、人机交互友好等优势, 近年来在生产生活中受到广泛关注. 然而, 该类系统的运动呈现出复杂的迟滞特性, 这给针对该类系统的跟踪控制研究带来了挑战. 本文针对垂直气动人工肌肉系统, 提出一种模型参考自适应逆补偿控制策略, 可有效克服迟滞特性以及控制过程中外界扰动和参数摄动等不确定因素对系统运动状态的影响, 实现系统高精度跟踪控制. 具体而言, 本文首先对系统的运动特性以及影响系统控制精度的不确定因素进行分析; 然后, 基于分析结果建立一个描述系统运动特性的参考模型; 进而采用逆补偿思想, 通过对所建立的参考模型求逆来构造一个逆补偿控制器, 克服迟滞特性对系统运动状态产生的影响; 随后, 基于最小均方误差算法设计自适应律, 在线辨识参考模型的权值, 同时估计逆补偿控制器的设计参数, 克服外界扰动和参数摄动等不确定因素对系统运动状态的影响; 最后, 通过实验验证所提控制策略的有效性.     

基于未知Prandtl-Ishlinskii回滞的一类不确定非线性系统自适应逆控制

针对带有回滞驱动的一类不确定非线性系统,通过把Prandtl-Ishhnskii模型分解为一个离散的Prandtl-Ishlinskii算子和一个小的有界误差项,采用反步递推的设计方法,实现自适应逆控制器的设计.所设计的自适应逆控制器能保证闭环系统全局稳定.仿真结果进一步证明该控制方法的有效性.     

自适应逆控制的异步电机变频调速系统研究

将自适应逆控制应用干异步电机变频调速控制,对给定信号、参数摄动和外部扰动分别施以控制,使二者同时达到最佳控制效果,无需在二者之间进行折衷．利用变论域变步长的LMS自适应滤波算法,使自适应逆控制的异步电机变频调速系统及其逆系统辨识的初始收敛速度、时变系统跟踪能力及稳态精度3个指标同时达到最优．仿真实验表明了该控制的先进性和有效性．