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。     

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。     

感应电动机解耦变结构控制抖振抑制和消除的研究

本文在设计出一种新型的交流电动机控制系统－解耦变结构控制系统的基础上，对其中滑模变结构带来抖振问题进行了研究，通过分析系统抖振产生的原因，提出了抖振抑制和消除的方法，并对各种方法进行比较，选择了最适合本系统的小区间ＰＩ控制法。文中还给出了仿真曲线和分析。     

感应电动机一种节能控制策略的仿真研究

本文提出了在恒转矩条件下,使电动机的功率因数和效率的乘积最大的方法,并将该方法应用于非线性解耦控制的感应电动机调速系统。仿真结果表明该方法切实可行并具有节能效果。     

感应电动机调速系统的自适应逆控制

针对电压源型逆变器供电的感应电动机调速系统,提出了一种自适应逆控制方法,实现了电磁转矩和定子磁链的解耦控制．应用得到的逆系统将多变量、非线性、强耦合的感应电动机调速系统解耦为电磁转矩和定子磁链两个一阶线性子系统,从而简化了各个闭环线性调节器的设计难度．为了提高系统的鲁棒性,利用递推最小二乘算法实时辨识电动机参数,降低了参数变化对系统性能的影响．使用MATLAB软件进行了仿真实验,实验结果验证了理论分析的正确性和控制方案的可行性．     

感应电动机效率优化的自抗扰控制研究

针对现有电动机效率优化控制方法存在控制算法复杂的问题,提出了一种基于改进自抗扰控制器的动态解耦控制策略。自抗扰控制器省去了微分跟踪器,采用线性的扩张状态观测器和线性状态误差反馈控制律,使控制算法得以简化。仿真和实验结果表明,该控制策略在保证电动机轻载运行时效率优化的同时,具有较强的抗干扰能力和鲁棒性,提高了效率优化过程中电动机转速的动态响应速度。     

基于自回归小波神经网络的感应电动机滑模反推控制

为了提高感应电动机控制的鲁棒性, 提出了一种新颖的感应电动机解耦模型. 基于感应电动机的解耦模型, 利用滑模控制和反推控制设计电动机的虚拟转矩和磁链电压控制器. 滑模开关增益的大小是造成系统抖振的关键, 采用自回归小波神经网络(Self-recurrent wavelet neural networks, SRWNN)在线估计滑模开关增益的大小可以有效降低滑模控制造成的抖振. 仿真结果表明基于SRWNN在线估计滑模开关增益的滑模反推控制方案可以有效提高感应电动机控制的鲁棒性, 同时降低了滑模控制造成的抖振.     

基于Petri模糊神经网络磁通观测器的感应电动机无速度传感器控制

利用Petri模糊神经网络构造电流观测器,基于电流观测值构造感应电动机的转子磁通观测器,根据磁通观测值进行电动机转子速度的计算.基于一种新颖的感应电动机解耦模型,设计了感应电动机的滑模反推控制器,并给出了Petri模糊神经网络的收敛性证明.通过MATLAB仿真验证了系统设计的有效性.     

基于FPGA的自动变模控制感应加热电源全数字锁相环研究

针对感应加热电源频率跟踪设计中传统锁相环电路设计复杂、跟踪速度慢、锁相频带窄、单独模块设计修改繁琐等问题,提出一种基于FPGA的自动变模控制感应加热电源全数字锁相环,即拓展锁相环中心频率频带和采用变模控制实现快速频率跟踪.应用SOC技术完成系统设计,并进行典型频带的计算机仿真.仿真结果证实了该设计具有宽范围的锁相能力及快速精确的频率跟踪性能,满足感应加热电源对负载频率变化的快速跟踪要求.     

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.     

感应电机高阶终端滑模磁链观测器的研究

提出了基于高阶非奇异终端滑模的感应电机转子磁链观测方法,用于实现感应电机的按转子磁链定向控制. 设计了非奇异终端滑模面及观测器的控制策略,利用所设计的控制策略推导出电机转子磁链信息. 为了抑制常规滑模存在的抖振现象,设计了定子电流观测器的高阶滑模控制律,可将控制信号直接用于电机转子磁链的估计. 较常规滑模观测器,所提方法具有较高的观测精度,并对电机参数变化具有良好的鲁棒性.仿真结果验证了方法的有效性.     

模糊滑模控制在AUV控制中的应用

本文针对自治水下机器人(AUV)的控制特点,建立了AUV水平面动力学的数学模型,将模糊逻辑引入到了滑模控制器的设计中,通过模糊控制规律直接设计滑模控制量,并运用计算机仿真手段进行了验证,仿真结果验证了该控制方法具有很好的控制性能,有效地消除了滑模控制的抖振,对外部扰动具有较强的鲁棒性,而且具有良好的响应特性。     

滑模多电平变换器驱动异步电动机系统的研究与设计

论述了滑模变结构多电平变换器系统的基本控制原理,深入分析了滑模变结构控制方法的原理和实现方法,设计了滑模多电平变换器驱动异步电动机系统.在MATLAB/simulink平台上对其进行仿真,仿真结果表明滑模变结构多电平变换器有优良的输出特性,这将为多电平变换器在高性能的交流调速闭环控制系统中的具体实用打下基础.     

无刷直流电机的神经滑模变结构控制

针对工业控制中对无刷直流电机位置控制的高精度要求,研究了滑模变结构控制和神经网络相结合的控制方法.为了消除滑模变结构控制方法中存在的抖振缺点,提出了一种神经滑模控制方法.方法首先设计了一个二阶时变滑模面,使系统的初始状态就在滑模面上,可以增强系统的鲁棒性.然后,通过径向基函数神经网络学习电机的负载、干扰等参数,使滑模控制的切换控制项能随着负载参数的变化而变化,削弱了滑模变结构控制的抖振.对上述方法进行仿真,结果证明了上述方法的有效性,为无刷直流电机优化控制提供了有效手段.     

基于模糊切换增益调节的燃气流量滑模控制

将模糊控制方法与滑模控制方法相结合,针对燃气流量调节伺服系统设计一种基于模糊切换增益调节的滑模控制器,固冲发动机流量调节伺服控制系统的不确定部分通过滑模控制器来补偿,从而可实现固冲发动机流量调节伺服系统的鲁棒控制。使用matlab对固冲发动机流量调节伺服系统进行建模仿真并与单纯使用滑模控制方法进行比较,仿真结果表明基于模糊切换增益调节的固冲发动机模糊滑模控制系统具有较好的给定适应性和抗干扰性,采用该控制方案能有效的抑制系统随机干扰对控制系统的不利影响,控制效果优于纯滑模控制方法,消弱了控制信号的抖振,为提高固冲发动机流量调节控制系统的动态性能奠定基础。     

无刷直流电动机模糊滑模变结构控制的研究

无刷直流电动机的参数强耦合、高度非线性特性增加了对其速度控制的难度,针对上述特点,为提高系统控制的精度和稳定性,设计了一种模糊滑模变结构速度控制器。在传统的滑模变结构控制基础上,引入模糊控制,建立基于等效控制和切换控制的模糊系统,通过隶属度函数的变化来有效地消弱单纯滑模变结构控制所带来的抖振现象,而不牺牲滑模变结构控制对系统参数摄动和外界扰动的强鲁棒性以及快速性等优点。在Matlab软件上仿真结果表明控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能。     

Fuzzy Sliding Mode Control For Ship Roll Stabilization

A fuzzy sliding mode controller is proposed in this study for ship roll stabilization. Ship dynamic models usually contain large uncertainty. Sliding mode control is well known for its good robustness to large uncertainty. However, the required uncertainty bound is usually difficult to estimate. A fuzzy logic is designed here for the upper bound estimation of the uncertainty coming mostly from the wave excitation. As a result, the uncertainty‐related parameters in the sliding mode controller are automatically tuned by fuzzy logic according to the encountered wave amplitude. The present controller has the advantage that smaller control efforts are required for the anti‐capsizing purpose under the same sea states. A numerical example is investigated to confirm the analysis.     

Fuzzy Sliding Mode Control for Discrete Nonlinear Systems

Sliding mode control is introduced into classical model free fuzzy logic control for discrete time nonlinear systems with uncertainty to the design of a novel fuzzy sliding mode control to meet the requirement of necessary and sufficient reaching conditions of sliding mode control. The simulation results show that the proposed controller outperforms the original fuzzy sliding mode controller and the classical fuzzy logic controller in stability, convergence and robustness.     

基于滑模变结构的感应电动机控制策略研究

感应电动机是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统,在运行的过程中参数易受温度、负载变化的影响,会造成电动机进入不稳定区域运行。为了适应系统的非线性特性,提出了一种基于滑模变结构的控制策略。该策略对电流、转速、磁链误差分别建立滑模面,构造出各环节变结构控制器,并推导出自适应控制律。仿真结果证明了控制策略的有效性和可行性。     

基于遗传算法的模糊滑模控制

模糊控制和滑模控制的结合提供了非线性控制的一大新方法,它消除了滑模控制的抖动,但同时带来新的问题——静差,而且这种控制器在控制切换时动态性能与滑平面系数选择有很大关系.鉴于以上问题,该文提出用不均匀分布隶属函数的模糊控制器来代替传统滑模控制器的符号函数,同时为了保证模糊控制系统的全局稳定性,考虑加入模糊监督控制器.再基于遗传算法对滑平面系数和因子寻优,在算法中目标函数是系统的误差和表征系统稳定性的一个新变量.这种方法减小了系统的稳态误差,加快了系统到达滑动平面的速度,有效地消除了抖动.仿真结果表明了该方法的有效性.