一种新型的感应电机速度辨识策略

介绍了一种基于神经网络的感应电机速度估计策略。应用反向传播算法的神经网络实时辨识电机速度,其目标函数是目标模型和神经网络模型输出之间差的平方和。速度作为神经网络的一个权值,通过反向传播算法来调节使之精确地跟踪实际的电机速度,实验结果表明此方案是可行和有效的。     

神经网络PID速度控制器的研究

本文提出了一种基于神经网络的ＰＩＤ控制器。利用递推最小二乘法在线整定ＰＩＤＣ 克服神经网络ＢＰ算法收敛速度慢和可能出现的局部最小,仿真研究表明,这种ＰＩＤ控制器参数整定方便,控制精度高,跟随特性好,抗干扰能力强。     

感应电机转子电阻辨识及速度控制策略

感应电机转子电阻的在线辨识和补偿是提高矢量控制系统性能的重要手段。针对感应电机模型的不确定性和非线性,基于扩展卡尔曼滤波(EKF)技术,设计感应电机转子电阻在线估计器,采用模糊控制理论,设计模糊PI速度控制器,根据系统状态的变化,以模糊控制器的输出对PI控制器参数进行修正,从而改善系统的静、动态性能。Matlab仿真结果证明了所设计的EKF转子电阻辨识器和模糊PI控制器的有效性。     

感应电机矢量控制系统的神经网络转速辨识

为解决感应电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识问题,在给定的无速度传感器感应电机间接矢量控制系统中,根据感应电机的数学模型,经过一定的变换,利用电机易于检测到的定子电压和电流,以及基于BP算法的两层神经网络,用期望状态与实际状态之间的偏差来调整神经网络模型的权值,达到实时辨识电机转速的目的。该方法简单、直观,不仅利用了神经网络的优点,又能适应感应电机调速系统实时控制的要求。仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种新型的感应电机速度辨识策略

介绍了一种基于神经网络的感应电机速度估计策略。应用反向传播算法的神经网络实时辨识电机速度 ,其目标函数是目标模型和神经网络模型输出之间差的平方和。速度作为神经网络的一个权值 ,通过反向传播算法来调节使之精确地跟踪实际的电机速度。实验结果表明此方案是可行和有效的     

全速范围内基于模型的速度辨识在矢量控制中的应用

在分析感应电机异步电机无速度传感器控制方法的基础上,讨论了基于模型的速度辨识方法。该速度辨识方案使用常规电流误差和新的伸缩算子来避免已知的不稳定区域,并且获得常数增益。此外还通过寄生直流成分的削除方案,以保证极低定子频率的运行,并在Matlab\Simulink环境下搭建了无速度传感器矢量控制系统的仿真模型,仿真结果证实了该方法的有效性。     

永磁直线电机基于ESO的速度辨识与控制

运用自抗扰控制技术,分别对永磁同步直线电机的直轴电流id和动子速度口设计了控制器．直轴电流的白抗扰控制器除完成对id控制外,还要借助于控制器中的扩张状态观测器(ESO),完成对动子速度的辨识．速度的辨识信号作为速度环自抗扰控制器的反馈信号,从而可设计出一种新型的无速度传感器永磁直线电机的控制系统．由于采用基于过程误差的非线性控制律,观测器受电机参数的影响极小,具有算法简单、辨识精度高等优点。     

基于参数识别的PMSM无位置传感器矢量控制

永磁同步电机无传感器矢量控制系统中,需要实现对转子位置及转速的估计。由于电机运行过程中电机参数会发生变化,对电机矢量控制系统造成影响。为提高对转子位置及转速的检测精度,设计了一种改进型的滑模观测器。首先利用遗忘因子递推最小二乘法在线辨识电机参数,然后将电机参数在线辨识值反馈到滑模观测器中,以提高滑模观测器的性能。最后利用simulink进行仿真验证。结果表明,改进后的滑模观测器可以充分克服电机参数变化带来的不良影响,具有优越的性能。     

多个未知时延的MISO系统的递推辨识

对于未知时延的多输入单输出（ＭＩＳＯ）系统,借助分离性原理,推导出迭代的可分离的非线性最小二乘（ＳＮＬＳ）辨识方法．为降低收敛于局部最小的可能性,利用全局优化理论,推导了全局可分离的非线性最小二乘（ＧＳＮＬＳ）辨识方法;为消除强观测噪声所引起的参数估计的偏差,将ＧＳＮＬＳ方法调整为一新颖的全局可分离的非线性多新息递推最小二乘（ＧＳＮＭＩＲＬＳ）辨识方法,仿真实验验证了算法的有效性．     

基于DSP的无速度传感器交流异步电机矢量控制系统设计

为提高交流异步电机控制系统的可靠性和适应性,本文设计了基于DSP的无速度传感器异步电机矢量控制系统。根据异步电机转子磁场定向控制的基本方程式建立了改进电压型转子磁链估算模型,并且采用PI自适应速度估算法来估计转速,同时采用电压空间矢量法实现对异步电机的控制。     

异步感应电机转速自适应控制系统

为解决传统电机转速控制系统存在的噪声控制不理想、电流电压采样精度低、故障检测不准确等问题,设计了异步感应电机转速自适应控制系统。选用DSP-LF2407为系统硬件主控制芯片,通过对功率主电路和功率驱动电路进行优化,加强硬件部分的噪声控制;接入高精度采样电阻,对电压信号进行RC滤波,依据FAULT管脚电平在系统故障时会被拉低的特点,提高系统软件电流电压采集和故障检测的精度。通过对硬件和软件部分进行优化,实现异步感应电机转速自适应控制系统的设计。实验结果表明,该系统噪声控制效果好、电流电压采用精度高、故障检测精度高。     

感应电动机锁相调速控制装置

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。此技术适用于同步传动和调速精度要求很高的方面。     

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。     

磁链跟踪PWM感应电机矢量控制系统

PWM调制方式及控制器参数对感应电机矢量控制系统性能有较大影响,使电机在低速时电流脉动和转矩脉动较大。以磁链、转矩闭环的电机矢量控制方法为基础,提出了磁链跟踪控制(Space Vector PWM,SVPWM)的感应电机矢量控制系统仿真模型及低速变控制器参数的控制方法,高度模拟实际系统,并考虑逆变器死区时间的影响,在不同的调速范围下,进行了系统性能分析。在转子磁链定向准确,转子磁链构造准确的前提下,仿真结果表明磁链跟踪控制的矢量控制系统跟踪磁链为准圆形,在低速下,电机电流脉动和转矩脉动都比较小,使系统能够稳定运行,对于解决感应电机高性能调速的低速问题给出了可行的途径。     

电压控制性异步电动机无速度传感器的矢量控制方法

本文以转子磁链ｑ轴分量控制器的输出作为电机转速估计值,实现了一种无速度传感器的矢量该控制方式具有解耦条件对转子电阻的变化保持不变的特点,计算机仿真与系统实验结果验证了所述方法的可行性。     

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。     

基于LS-SVM逆系统的无轴承异步电机解耦控制

无轴承异步电机具有非线性、多变量和强耦合的特点,要实现电机稳定悬浮和旋转运行,必须对其进行非线性动态解耦控制。为了克服逆系统方法精确建模难的局限性,采用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)α阶逆系统方法对无轴承异步电机进行动态解耦控制的研究。首先利用最小二乘支持向量机辨识出无轴承异步电机的逆模型,然后将它串联在原系统前,将无轴承异步电机解耦成四个独立的伪线性子系统-2个径向位移子系统、一个速度子系统和一个磁链子系统。为保证鲁棒性能,最后对解耦后的系统采用非线性内模控制策略。研究表明,LS-SVMα阶逆系统方法能够实现无轴承异步电机径向悬浮力和旋转力之间的动态解耦控制,控制系统具有良好的静态和动态性能。