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。     

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。     

基于复合控制电流的开关磁阻电机恒转矩控制

开关磁阻电机(SRM)在低速运行时,高转矩脉动极大限制了在生产中的应用。针对基于线性电感模型转矩分配函数(TSF)控制得到的线性控制电流,难以有效控制强非线性特性SRM,所导致的转矩脉动较大的问题,文章提出基于回声状态网络(ESN)的电流控制策略,针对SRM非线性特性,设计实时得到由动态电感引起的非线性部分电流的控制器,其输出与TSF控制器的线性控制电流叠加得到复合控制电流,两个电流控制共同作用,提高系统动态性能,有效抑制转矩脉动。仿真结果验证了所提出的控制策略可以有效减小电机的转矩脉动。     

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。     

基于转矩估计与磁链补偿的SRM转矩脉动控制北大核心

由于开关磁阻电机强非线性、强耦合等特点,导致传统磁链控制过程中转矩脉动过大。针对该问题,提出了一种基于SRM转矩特性神经网络的瞬时转矩估计与磁链前馈补偿相结合的控制策略。利用神经网络构建了SRM的瞬时转矩估计器,在该网络结构中设计了能够体现SRM转矩变化规律的激励函数,对神经网络的输入进行预处理,通过自适应学习率训练,实现对瞬时转矩的实时估计。根据转矩估计得到的转矩偏差求得磁链偏差,在磁链模型基础上实现对磁链的前馈补偿,通过磁链滞环控制配合下实现对SRM转矩脉动的抑制。仿真实验表明,基于瞬时转矩估计和磁链前馈补偿的控制方案相较于传统控制策略可以有效地抑制转矩脉动,改善了系统的动态性能。     

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。     

液压动力系统功率在线监测方法研究

针对液压动力系统能耗高、效率低等问题,提出系统功率在线监测方法并给出两种功率监测方案;建立系统功率软测量理论模型,并应用变频电机-齿轮泵驱动方式设计液压动力系统试验台;采用恒转矩与恒功率两种变频调速方式,在试验台上进行系统动态功率监测试验,得到不同工况下的电压、电流、压力、流量与功率曲线,并对系统变频调速特性及压力、流量脉动产生原因进行分析;最后结合理论与试验分析结果,给出系统功率匹配控制策略与压力、流量脉动消减措施。     

机器人气动夹持力的CNN-LSTM建模估计方法

由于气动系统具有迟滞、强非线性特性，难以直接依据气压信号实现气动夹持力的有效控制，因此采用建模估计夹持力是实现无力传感器低成本控制的有效途径。为此，提出一种基于卷积神经网络(CNN)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)低成本气动夹持力估计方法。根据工业机器人末端气爪夹持力与气路历史输入/输出有关的特点，采用了具有记忆特性的LSTM网络建立无传感器气压/压力估计模型;针对直接采用LSTM网络进行建模存在误差大的问题，利用CNN提取输入信息中气压和夹持力的非线性关系，进一步对LSTM网络结构进行优化，提高模型描述气压和夹持力之间多值对应特性与非线性迟滞特性的能力，实现气爪的夹持力有效估计。实验结果表明：相比LSTM预测模型，所提模型的建模估计与验证估计均方根误差分别减少77.14%和70.83%，最大误差分别减少79.80%和78.84%,证明了所提建模估计方法的有效性。     

一种永磁同步电主轴转矩脉动和电磁力波的抑制方法

针对磁极为平行充磁且两边平行的表面式永磁同步电主轴存在转矩脉动和径向电磁力波的问题,提出一种磁极结构优化方法以抑制转矩脉动和径向电磁力波。基于等效面电流法建立磁极表面半径为任意值的永磁同步电主轴转子气隙磁场的解析模型;综合研究转子气隙磁场对定子开槽电主轴转矩脉动、径向电磁力波的影响;在最小气隙长度不变的前提下,确立优化目标(气隙磁通密度的谐波和幅值),并通过迭代计算的方式得到满足不同优化目标的永磁体磁极结构方案(方案一结构和方案二结构);最后,通过有限元法验证转子气隙磁场解析模型的有效性,并对原结构电主轴、方案一结构电主轴和方案二结构电主轴的转子气隙磁场谐波、转矩脉动、齿槽转矩、平均转矩和径向电磁力波进行对比分析。结果表明:该优化方法可以得到满足不同优化目标的永磁体磁极结构方案,实现原电主轴指定阶次磁通密度谐波、转矩脉动和径向电磁力波的综合抑制。     

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。     

非平稳工况下液压马达转速波动机制分析

针对液压马达驱动负载系统中,马达输出轴的转速波动特性直接影响负载工作稳定性和可靠性的问题,建立典型液压马达-负载系统的动力学模型,阐明液压马达等效弹簧扭转刚度的计算方法;根据非线性动力学原理,分析等效液压弹簧扭转刚度和摩擦转矩对系统转速波动特性的影响机制,提出利用高频采样计数方法对转速波动进行测试与分析。理论分析与实验结果均表明：非线性摩擦转矩、输出容积脉动、负载转矩、油液有效体积弹性模量等因素的变化影响系统的转速波动特性。     

基于电流的力控制技术与安全保护研究

文章解决了电机电流进行机器人主动柔顺控制的问题,同时对七自由度关节一体机器人进行拖曳式示教实验。首先针对关节一体化机器人进行运动学分析,采用多层前向神经网络解决机器人运动学冗余轴反解问题,将复杂的非线性优化问题转化为简单的代数方程组求解问题。然后由于机器人特殊的构型及关节耦合复杂,采用牛顿—欧拉动力学建模。将永磁同步电机的转矩模型与机器人动力学模型结合,得到基于电流模型的力检测。最后实现基于电机电流的机器人主动柔顺控制,并在七自由度关节一体机器人上进行拖曳式示教实验,实际运行结果验证了算法的有效性。     

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。     

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%。     

驱动高速开关的无刷直流电机SMO-ANF-DTC方法北大核心

无刷直流电机具有高效率和低噪声优点,在高速开关(high speed switch,HSS)的驱动方面具有良好的应用前景,但是电机转矩脉动会影响高速开关的稳态和动态调控性能。为此,研究了一种基于优化滑模观测器-自适应陷波器-直接转矩控制(SMO-ANF-DTC)的转矩脉动抑制方法。通过构建外环速度环和内环电流环的双闭环控制提升系统的精确度和抗干扰能力;在直接转矩控制基础上加入优化滑模观测器和自适应滤波器,进行电机驱动的谐波抑制。该控制方法在进行转矩脉动抑制的同时,提升了电机控制的精度和稳定性。通过仿真对比了传统控制策略与提出控制策略的相电流波形和转矩波形,在使用SMO-ANF-DTC控制方法后,相电流输出波形与转矩波形顶部的波动明显减少。结果表明所提出的控制策略能够提升电机的性能。     

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.     

基于模型预测电流控制的伺服电机系统转矩脉动抑制研究

永磁电机实际的气隙磁场分布非正弦,会导致反电动势波形中也存在相应的谐波分量,从而引起额外的转矩脉动,进而导致振动、噪声,降低系统的控制精度。为解决这一问题,提出一种基于谐波注入的永磁电机模型预测电流控制方法。建立适用于任意相永磁电机反电动势谐波产生的脉动转矩通用解析模型;基于此模型,从控制的角度出发,提出采用电流谐波注入以补偿反电动势谐波引起的转矩脉动控制策略,分析所需注入的电流谐波特性的一般表达式,并通过模型预测电流控制方法对电流进行控制。为验证所提出方法的有效性,以一台三相12槽10极表贴式永磁同步电机为例,通过MATLAB/Simulink设计考虑反电动势谐波的电机仿真模型,搭建基于谐波注入的电机控制系统。此外,为进一步验证所提出的方法正确性,也进行相应的试验验证。结果表明：谐波注入前、后电机的转矩脉动峰峰值从2 N·m降低到1.3 N·m。     

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。     

内置式永磁同步电机最大转矩电流比控制策略的研究

针对内置式永磁同步电机(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor,IPMSM)直接转矩控制中转矩和磁链脉动强烈的现象,提出了一种基于高频辅助信号注入的IPMSM最大转矩电流比(maximum torqueper ampere,MTPA)在线控制方法。在定子电流矢量角上叠加一个高频正弦信号,使得电机的机械功率响应中含有转矩变化信息的信号。通过数字信号处理提取出相应的功率信号,再采用PI控制器锁定最优矢量角,从而实现在线MTPA控制。通过设计高频电流控制器,提高了在线MTPA控制性能。仿真分析和试验结果表明:该控制法提高了系统的动态响应速度和稳态精度。     

基于DSP的开关磁阻电动机特性检测

论文实现了用实验测量的方法获取开关磁阻电动机(SRM)的准确静态特性.基于间接磁链测量原理,下位机采用DSP(TMS320F240)检测瞬变过程的电压、电流值,上位机用VB程序通过MSComm控件接收数据,并在MATLAB环境下计算、分析、绘图,得到了SRM的准确磁化特性、转矩特性和电感特性,为实现开关磁阻电动机调速系统(SRD)的高性能控制创造了条件.