电主轴直接转矩控制系统的设计与仿真研究

基于高速加工机床用电主轴及直接转矩控制基本工作原理,设计了电主轴直接转矩控制系统。利用MATLAB/Simulink模块库中提供的各种基本模块及子系统封装技术,建立完整的高速加工机床用电主轴直接转矩控制系统模型。并对该系统模型在恒定负载和负载变化两种情况进行了仿真研究。仿真结果表明,设计的电主轴直接转矩控制系统具有良好的动静态特性,将直接转矩控制方法应用于电主轴驱动控制系统是可行的,适应高速数控机床驱动控制系统的快速响应要求。     

基于Simulink的三相异步电动机直接转矩控制系统研究

基于直接转矩控制工作原理,利用Simulink搭建三相异步电动机直接转矩控制系统仿真模型,采用定子磁链轨迹近似圆形的控制方案,对系统进行仿真。仿真结果表明,该直接转矩控制系统仿真模型能够很好地模拟实际调速系统的相关性能,体现了更优越的静动态性能。此外,通过搭建实际调速系统,测量电机转速、转矩参数,验证了仿真模型的有效性。     

电力牵引系统异步电动机直接转矩控制仿真

基于电力牵引系统中异步电动机直接转矩控制的基本数学模型,建立了该种异步电动机直接转矩控制系统的Matlab／Simulink仿真模型。通过数值仿真证明了直接转矩控制的优越性。     

高速电主轴联合矢量直接转矩控制建模与仿真

矢量控制和直接转矩控制是高速电主轴的高性能驱动控制方法,由于其良好的动态控制性能,被广泛应用于高速机床的核心部件高速电主轴的驱动中。根据高速电主轴矢量控制和直接转矩控制的基本方程,对这两种控制方法的共性进行了深入探讨。在此基础上,建立了联合矢量直接转矩控制系统原理框图及其Simulink仿真模型,并对额定转速为15000转的170MD15Y20型高速电主轴进行了联合矢量直接转矩控制仿真。仿真结果验证了所建模型的正确性,并具有优良的动态性能。     

采用模糊逻辑调节器的直接转矩控制感应电动机

介绍了基于直接转矩控制(DTC)的感应电机驱动器,并对其进行模糊逻辑控制仿真分析。直接转矩控制的感应电机使用的内置控制器为AC4的驱动模型,使用模糊逻辑控制的直接转矩控制系统产生的电磁转矩脉动纹波比传统的DTC少。     

永磁同步电动机直接转矩控制系统的仿真研究

分析了永磁同步电动机的数学模型,在此基础上得到了直接转矩控制系统(DTC)的仿真模型,并在Matlab/Simulink中建立模型并仿真。仿真结果表明直接转矩控制可有效减少转矩脉动,具有良好的动、静态性能。     

基于MATLAB/Simulink的感应电机控制系统仿真

在直接转矩控制理论基础上,针对MATLAB中直接采用模块搭建感应电机仿真系统模型的缺点,提出了基于MATLAB/Simulink S函数的感应电机直接转矩控制系统仿真模型,并详细介绍了Simulink S函数仿真模型各环节的构建过程和仿真的结果。仿真结果验证该仿真模型具有结构简单、直观、容易理解和可移植性高等优点,为实际电机控制系统的设计和调试奠定了理论基础。     

高精度数控机床主轴伺服控制系统研究

主轴伺服驱动技术作为数控机床的关键技术之一,在国内外受到普遍关注。本文在传统直接转矩控制的基础上,结合模糊控制技术与空间矢量调制技术,重点研究了基于模糊空间矢量调制(SVM)的异步电动机直接转矩控制系统。然后在Matlab/Simulink环境下建立了传统的基于圆形磁链的直接转矩系统仿真模型和基于改进的模糊SVM直接转矩控制系统仿真模型,对模型进行了分析,取得了较好的效果。     

基于SVPWM的电动汽车直接转矩控制方法研究

针对传统直接转矩控制系统中存在较大转矩磁链脉动和开关频率不恒定等问题,对电动汽车用永磁同步电机的数学模型及其直接转矩控制方法进行了研究,提出了一种基于空间矢量脉宽调制技术(SVPWM)的直接转矩控制系统方案。该方案采用预期电压矢量计算单元取代传统直接转矩系统中滞环比较器,以得到能够减小当前定子磁链与转矩脉动的预期电压矢量,再利用SVPWM技术将预期电压矢量转换为实际电压矢量以实现对电机的控制。在Matlab/Simulink下构建了基于SVPWM的电动汽车直接转矩控制系统的仿真模型。仿真研究结果表明,该控制系统可以获得较小的转矩脉动和磁链脉动。     

电主轴直接转矩控制系统的仿真研究

首先介绍了直接转矩控制的六边形和近似圆形磁链轨迹的控制方案,给出了高速电主轴直接转矩控制系统的结构及其工作原理;然后详细阐述了转矩调节器的容差选择、电压空间矢量的选择和高低速调节方案的选择;使用Madab/Simulink仿真工具,完成了六边形和近似圆形磁链轨迹的直接转矩控制系统的仿真研究;仿真结果显示,将直接转矩控制...     

基于CMAC与PID复合控制算法的液压缸装配专用设备电液伺服系统的研究

构建了液压缸装配专用设备电液伺服系统的数学模型,提出基于CMAC与PID复合控制算法的控制策略,克服传统PID控制存在的参数很难自整定、系统超调量过大、动态响应速度过慢等问题。仿真分析表明,采用CMAC与PID复合控制算法具有很好的控制效果,可以提高系统的动态特性,减小系统的超调量,增强系统的稳定性。     

基于CMAC和PID复合控制器的精密注塑机保压压力控制

针对传统PID算法对注塑成形过程中保压压力进行控制时存在压力超调、静差和时延等问题,建立了注塑过程保压压力的系统数学模型,针对系统特性设计了新型CMAC和PID复合控制器。实验结果表明,相对于传统PID控制,CMAC和PID复合控制对保压压力的超调、静差和时延有显著的改善,制品质量和重复精度得到明显提高。     

小脑模型与PID复合控制在板厚控制系统中的应用研究

板带材轧制过程中AGC (Automatic Gauge Control)控制系统具有高度非线性和时变性的特点,现有的传统PID调节很难再进一步提高其控制精度,本文提出一种基于小脑模型神经网络和传统PID复合控制的控制策略.仿真研究表明,该复合控制算法提高了系统的控制精度,加快了系统的响应速度,并且具备较强的抗干扰能力.     

惯性稳定平台变置信度优化平滑CMAC复合控制

提出了一种基于变置信度(MC)及优化平滑算法(OS)的改进型小脑模型关节控制器(CMAC)复合控制方法,用于提高航空遥感惯性稳定平台控制系统指向精度及稳定性。首先,以CMAC学习过程中存储单元被激活的次数为依据,对存储单元设置不同的置信程度,提高了CMAC控制器的学习效率与控制精度,避免了系统动态跟踪中过学习发散现象而导致的控制系统精度下降甚至崩溃;其次,针对常规CMAC算法系统输出波动较大问题,加入优化权值算法,改善系统输出平滑性,提高了CMAC控制器的稳定性,避免了系统输出波动对电机及传动系统损害;最后对提出方法进行了仿真分析并利用实验室某三轴惯性稳定平台进行实验验证。实验结果表明:采用基于MCOS的改进型CMAC复合控制方法后,稳定平台系统控制精度、响应速度及输出平滑稳定性均得到有效提高,动基座推车实验框架角位置水平跟踪误差RMS值为0.021 6°,相对PID与常规CMAC控制方法分别降低了55.09%和30.55%。     

仿生六足机器人控制系统的仿真技术研究

应用机械系统动力学分析仿真软件ADAMS与Matlab建立交互式仿真系统,并采用CMAC与PID复合控制法对仿生六足机器人运动控制系统进行联合仿真.仿真结果表明,该仿真方法可以有效提高控制系统及机械系统的设计效率,为实现机器人的控制及性能改进提供了理论依据.联合仿真的方法还为复杂机械系统的控制仿真提供了新途径.     

方生六足机器人控制系统的仿真技术研究

应用机械系统动力学分析仿真软件ADAMS与Matlab建立交互式仿真系统，并采用CMAC与PID复合控制法对仿生六足机器人运动控制系统进行联合仿真。仿真结果表明，该仿真方法可以有效提高控制系统及机械系统的设计效率，为实现机器人的控制及性能改进提供了理论依据。联合仿真的方法还为复杂机械系统的控制仿真提供了新途径。     

开放式数控系统的研究与开发

针对柔性化制造要求,构建了以DSP＋CPLD为基础的数控系统平台。该平台集成度高、稳定性强,能实现生产过程高速度、高精度要求,实现了基于DSP＋CPLD的可重构设计,提高了系统柔性。在控制算法上,采用单神经元PID及CMAC相结合的伺服运动控制算法,仿真显示较常规PID控制有更好的动态特性、控制精度和抗干扰能力。     

基于CMAC的电动负载模拟器的研究

为了抑制电动负载模拟器中存在的多余力矩,增强加载系统的非线性抑制能力,提出小脑模型(CMAC)神经网络与经典PID结合的复合控制策略,CMAC网络用于前馈控制,经典PID实现反馈控制,能够快速实时地消除多余力矩对系统的干扰。将存储单元的先前学习次数作为可信度,提出基于可信度分配的权值更新算法,来消除常规CMAC网络的过学习现象。建立了电动负载模拟器的数学模型,并给出了具体的算法流程。经仿真和试验结果表明,该方法具有很强的鲁棒性,有效地抑制了系统的多余力矩,提高了系统的加载精度。     

基于DSP运动控制卡及控制算法的设计

构建了以DSP为基础的数控系统。CPLD完成对四轴编码器反馈信号的处理,该平台集成度高、稳定性强,能实现生产过程的高速度、高精度要求,实现了基于CPLD的可重构设计,提高了系统的柔性。在控制算法上,采用单神经元PID及CMAC相结合的伺服运动控制算法,仿真及实验结果显示较常规PID控制有更好的动态特性、控制精度和抗干扰能力。     

基于CMAC神经网络PID控制算法控制直流电机的仿真研究

传统的PID控制算法对控制参数难以适应,抗干扰能力差,对直流电动机进行控制时速度较慢、稳定性较差,为解决上述问题,文中提出了一种基于CMAC神经网络的PID控制算法来控制直流电动机,对PID控制参数进行自适应修改,仿真结果表明,该算法提高了系统的稳定性、响应速度、参数适应性和鲁棒性,改善了系统控制存在的稳态精度不高的问题。