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.     

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。     

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。     

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.     

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.     

感应电动机锁相调速研究

本文叙述应用锁相环原理、计算机技术及变频技术对三相感应电动机进行锁相调速控制，能使感应电动机在转动角上与参考信号频率的相位严格保持一致。这一方案的完整调速系统模型已设计完成，通过实验所获得的数据与设计目标基本相符，此技术适用于同步传动和调速精度要求很高的方面。     

两变频调速电机系统的神经网络逆同步控制

针对以恒压频比工作方式的两台变频器+感应电机系统的特点,导出了两变频调速电机系统的统一数学模型,并证明该系统可逆.进一步采用静态神经网络加积分器构成的动态神经网络来构造该逆系统,并将神经网络逆系统与两变频调速电机系统相串联复合成由速度和张力子系统组成的伪线性系统,实现速度和张力的解耦.然后分别对速度和张力子系统设计线性闭环控制器从而实现对两变频调速电机系统的高性能控制.实验结果表明系统具有较好的动、静态性能和较强的抗负载扰动的能力,提出的神经网络逆同步控制方法为解决交流多电机系统解耦控制的难题提供了新思路.     

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.     

无轴承异步电机的非线性逆解耦控制

针对无轴承异步电机多变量、非线性和强耦合的特点,采用基于逆系统理论的控制方法对其进行解耦控制.首先简要介绍了无轴承异步电机的基本原理,推导出电机旋转部分和径向悬浮力的数学性型.然后对转矩绕组采用非线性逆解耦控制.而径向悬浮控制所需的转矩绕组气隙磁链值可以在逆解耦控制的基础上通过系统辨识获取,从而实现转子的稳定悬浮.最后...     

多电机同步系统的解耦控制

以多变量非线性强耦合的多电机同步控制系统为研究对象，针对电流跟踪型SPWM变频器供电的感应电机系统，在磁场定向控制的d-q坐标系下，建立了两台电机系统的统一数学模型，采用非线性状态反馈控制方法，实现多电机同步系统的转子转速和皮带张力的解耦控制，利用线性系统理论分别设计了控制器，仿真结果证明了控制策略的有效性。     

下肢康复机器人离散自适应控制的研究

康复训练是脑卒中、脊髓损伤患者主要的治疗手段.机器人辅助步行训练是近年来广泛应用的下肢康复训练方式.针对具有步态自适应功能的下肢康复机器人,提出了一种柔顺协调控制方法.基于非线性逆系统解耦理论,系统分解为几个独立的二阶积分系统.在解耦子系统中,采用阻抗和自适应控制来进行步态轨迹的规划和跟踪.最后,在Matlab-Adams联合仿真系统中对设计的控制器进行仿真并验证算法的正确性.     

五自由度无轴承异步电机α-阶逆系统解耦控制

A 5-degrees-of-freedom bearingless induction motor is a multi-variable, nonlinear and strong-coupled system. In order to achieve rotor suspension and operation steadily, it is necessary to realize dynamic decoupling control among torque and suspension forces. In the paper, a method based on α-th order inverse system theory is used to study dynamic decoupling control. Firstly, the working principles of a 3-degrses-of-frsedom magnetic bearing and a 2-degrees-of-freedom bearingiess induction motor are analyzed,the radial-axial force equations of 3-degrees-of-freedom magnetic bearing, the electromagnetic torque equation and radial force equations of the 2-degrees-of-freedom bearingless induction motor are given, and then the state equatious of the 5-degrees-of-freedom bearingless induction motor are set up. Secondly, the feasibility of decoupling control based on dynamic inverse theory is discussed in detail, and the state feedback linearization method is used to decouple and linearize the system. Finally, linear control system techniques are applied to these linearization subsystems to synthesize and simulate. The simulation results have shown that this kind of control strategy can realize dynamic decoupling control among torque and suspeusion forces of the 5-degrees-of-freedom bearingless induction motor, and that the control system has good dynamic and static performance.     

Decoupling Control of 5 Degrees of Freedom Bearingless Induction Motors Using α-th Order Inverse System Method

A 5-degrees-of-freedom bearingless induction motor is a multi-variable,nonlinear and strong-coupled system．In order to achieve rotor suspension and operation steadily,it is necessary to realize dynamic decoupling control among torque and suspension forces．In the paper,a method based on α-th order inverse system theory is used to study dynamic decoupling control．Firstly,the working principles of a 3-degrees-of-freedom magnetic bearing and a 2-degrees-of-freedom bearinglees induction motor are analyzed, the radial-axial force equations of 3-degrees-of-freedom magnetic bearing,the electromagnetic torque equation and radial force equations of the 2-degrees-of-freedom bearingless induction motor are given,and then the state equations of the 5-degrees-of-freedom bearingless induction motor are set up．Secondly,the feasibility of decoupling control based on dynamic inverse theory is discussed in detail,and the state feedback linearization method is used to decouple and linearize the system．Finally,linear control system techniques are applied to these linearization subsystems to synthesize and simulate．The simulation results have shown that this kind of control strategy can realize dynamic decoupling control among torque and suspension forces of the 5-degrees-of-freedom bearingless induction motor,and that the control system has good dynamic and static performance．     

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.     

多自由度伺服系统的非线性解耦控制

多自由度伺服系统各轴之间存在的非线性耦合,是影响系统控制性能的一个重要因素,为了提高系统控制性能,本文研究了多自由度伺服系统的解耦控制．首先建立了多自由度伺服系统的一般化耦合数学模型;然后根据Singh法求出逆系统;最后结合期望的标称线性传递函数,算出解耦控制规律．本算法避开微分几何理论,直接对矩阵进行运算,易于理解．文章给出了应用此方法对3轴仿真转台进行解耦控制的例子．