双电机同轴驱动系统功率追踪算法研究

研究同轴双电机负载功率追踪问题,在该系统中,两台电机速度被强制同步,由于两台相同电机参数略有差异,将导致功率分配不平衡。基于功率平衡要求,根据矢量控制理论,将交流异步电机的电机转矩和电机磁通的解耦,得到双电机功率(电流)追踪的数学模型,通过设计模糊控制器与迭代算法进行控制,进行了同轴双电机功率追踪问题仿真。仿真结果表明,模糊PID控制与迭代算法控制的系统相比,可以提高功率跟踪的响应速度,更快达到功率平衡。     

电机拖动辊道PLC故障监控系统

本文介绍的直流电机监控系统，采用目前先进的可编程控制器（PLC）技术，能对电机拖动辊道运行当中出现的电机电枢过压、过流信号、励磁信号，进行分析、报警，并通过通讯接口在上位机（工控机）实时监控，贮存信息，打印报表。     

带式输送机可控起动系统的模糊控制

对煤矿上普遍采用的带式输送机可控起动系统存在的问题 ,提出了模糊控制技术 ,介绍其控制原理并用可编程序控制器实现模糊控制过程。     

大功率拖动电机降压起动特性技术

针对拖动电机的广泛使用,分析其起动特性,阐述其降压起动中起动时间、起动负荷计算整定的必要性及重要性,研究得出一种可广泛使用的计算大功率拖动电机起动电压、起动负荷转矩及起动时间的方法,并介绍此方法的应用效果.     

混合步进电机的模糊控制研究

步进电机是非线性、时变、滞后的控制对象,容易受到环境因素的干扰,使得它在工业中的应用受到限制。为了提高两相混合步进电机的控制性能,论文结合模糊PID控制算法形成闭环控制,能够在线整定PID参数,改进了步进电机的控制方式以达到精确控制电机的目的,通过MATLAB仿真软件验证了该控制方法的精确性,并将该研究应用于柱塞式微量计量泵控制系统。     

公交优先模糊控制算法研究

为了克服公交定时优先信号控制不够灵活的缺点，设计了公交优先模糊控制算法，该算法以公交误点数值和待行相位排队长度为输入，以当前相位绿灯延时为输出，实现了以路口总延误人数最少为目标的最优控制．借助Matlab 6．5进行仿真，仿真结果表明了该模糊算法的有效性，模糊控制算法延误人数比定时控制下的延误人数平均低26．6％．     

应用型地方高校“电机与拖动”教学改革的探索

本文分析了我院“电机与拖动”课程教学中存在问题,结合应用型本科高校的特点,对“电机与拖动”教学进行了改革探索,包括课程内容和体系、实践教学、教学评价体系等.教学改革之后的“电机与拖动”课程将更好地吸引和培养学生的学习兴趣和综合应用能力,也更符合地方高校的应用型人才培养需要.     

煤矿双电机驱动带式输送机的能耗建模与参数辨识

带式输送机运行过程中的能耗与原煤运量和带速关系密切,根据运量优化带速,对于输送机节能运行有重要意义.本文面向煤矿双电机驱动带式输送机节能运行,研究能耗建模和参数辨识方法.首先,根据双电机驱动模式,建立基于电机动态模型的输送机能耗模型;然后,根据电机电流、转速和运量的测量数据,建立基于磁链观测器和递推最小二乘的参数辨识方法;最后,通过仿真实验说明所提方法的有效性.     

机载光电跟踪系统的模糊控制算法研究

为满足机载光电跟踪系统在低气压环境下的可靠性要求,该文采用永磁同步电机作为驱动结构,建立了电机的矢量控制模型,并结合机载控制平台分析了系统的控制架构。在此基础上,提出了综合考虑超调量、调节时间、跟踪精度的适应度计算公式,利用遗传算法创建模糊控制规则,并设计了模糊PD控制器,从而根据脱靶量信息实时整定控制器参数,完成对跟踪回路的闭环控制。仿真结果表明系统在动态跟踪过程中的性能得到了明显的改善,证明了该方法的有效性。     

基于智能模糊控制的汽车自动驾驶系统

针对汽车驾驶这一复杂系统，提出了一种基于智能模糊控制的方案。该控制方案可以实现汽车自动驾驶到设定的或任意的目标位置。汽车任意时刻的位置和目的地的坐标值可由GPS获得。系统用MATLAB进行仿真，并获得令人满意的效果。     

自动驾驶的自适应解析模糊控制方法研究

该文在Michael等人提出的车辆系统动力学模型犤7犦的基础上进行自动驾驶的仿真研究,提出了基于模糊控制的车辆驾驶算法。通过构造自适应的解析模糊控制器,空旷道路的汽车自动驾驶问题得到了较好的解决。该控制算法具有收敛快、超调小,准确调整定位巡航速度并根据路况信息自动矫正方向、沿指定路线前进等特点。这种算法不但可以应用于车辆辅助安全驾驶系统,也可以应用于机器人的自主导航等方面。     

模糊控制在多级长皮带联合调速节能系统中的应用

多级长皮带联合调速节能系统是为降低带式输送机空载、半载恒速运行造成的电能浪费而设计的控制系统。它采用二维模糊控制算法同时控制多条带式输送机牵引电动机的转速,使得每台带式输送机带速与运量都能合理匹配,实现运输系统的整体节能。本文着重介绍本节能系统中二维模糊控制算法的设计。     

DC–DC Converter with Pi Controller for BLDC Motor Fuzzy Drive System

The Brushless DC Motor drive systems are used widely with renewable energy resources. The power converter controlling technique increases the performance by novel techniques and algorithms. Conventional approaches are mostly focused on buck converter, Fuzzy logic control with various switching activity. In this proposed research work, the QPSO (Quantum Particle Swarm Optimization algorithm) is used on the switching state of converter from the generation unit of solar module. Through the duty cycle pulse from optimization function, the MOSFET (Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor) of the Boost converter gets switched when BLDC (Brushless Direct Current Motor) motor drive system requires power. Voltage Source three phase inverter and Boost converter is controlled by proportional-integral (PI) controller. Based on the BLDC drive, the load utilized from the solar generating module. Experimental results analyzed every module of the proposed grid system, which are solar generation utilizes the irradiance and temperature depends on this the Photovoltaics (PV) power is generated and the QPSO with Duty cycle switching state is determined. The Boost converter module is boost stage based on generation and load is obtained. Single Ended Primary Inductor Converter (SEPIC) and Zeta converter model is compared with the proposed logic; the proposed boost converter achieves the results. Three phase inverter control, PI, and BLDC motor drive results. Thus the proposed grid model is constructed to obtain the better performance results than most recent literatures. Overall design model is done by using MATLAB/Simulink 2020a.     

基于模糊PI的Delta机器人运动控制系统

搭建了视觉决策的并联机器人系统,其技术路线是由智能相机通过在线视觉检测算法分割目标,采用张正友标定方法进行相机标定;采用五次多项式插值对机器人的抓取路径进行关节空间轨迹规划;由逆运动学的代数解法求取各轴关节空间坐标.以Delta机器人的运动机构为研究对象,设计了新型的模糊PI控制器,并运用LabVIEW软件结合FPGA实现了机器人的运动控制.测得50组基于模糊PI控制器和PI控制器的上升时间的均值分别为179.6 ms和200.2 ms,试验结果表明,模糊PI具有更快的动态响应过程,同时还兼具了传统PI控制稳态性能好的特点.     

异步电动机模糊直接转矩控制系统改进研究

在传统的异步电动机直接转矩控制中,因开关管的工作频率限制,滞环控制器的滞环宽度不能设置太小,因而不可避免地产生较大转矩脉动。针对该问题,提出采用模糊控制器取代滞环比较器,依据同一电压空间矢量在不同磁链角范围对磁链和转矩的不同影响建立改进的模糊规则表,并采用最大隶属度平均法进行解模糊。Matlab/Simulink仿真结果表明,所提出的模糊控制方法可以得到较小的转矩脉动和较好的系统动态性能。     

Stable Adaptive Fuzzy Control with TSK Fuzzy Friction Estimation for Linear Drive Systems

This paper considers the control of a linear drive system with friction and disturbance compensation. A stable adaptive controller integrated with fuzzy model-based friction estimation and switching-based disturbance compensation is proposed via Lyapunov stability theory. A TSK fuzzy model with local linear friction models is suggested for real-time estimation of its consequent local parameters. The parameters update law is derived based on linear parameterization. In order to compensate for the effects resulting from estimation error and disturbance, a robust switching law is incorporated in the overall stable adaptive control system. Extensive computer simulation results show that the proposed stable adaptive fuzzy control system has very good performances, and is potential for precision positioning and trajectory tracking control of linear drive systems.     

Implementation of an Intelligent Control System Using Fuzzy ITI

This paper proposes a new multi-strategy (hybrid) intelligent control technique whose concept is applicable to the control of a wide range of processes. The proposed technique uses Incremental Tree Induction (ITI) as the learning algorithm, and incorporates fuzzy logic to deal with uncertainties apparent in the process to be controlled. ITI operates solely on symbolic fuzzy knowledge, as both the input features (data obtained from the process to be controlled) and the output decisions of the intelligent controller are described by fuzzy linguistic variables. Fuzzy associative memories (FAMs) are employed to store and manage the fuzzy knowledge, and are simulated operationally by fuzzy binary decision trees which encode the input-output space. The main novelty of this approach is the automatic synthesis (both off-line and on-line) of multi-dimensional FAMs from inception, in contrast to the manual implementation of traditional FAMs. A second important advantage is the self-explanatory nature of the FAMs (and their underlying control laws) generated by this approach. The new technique is demonstrated in its application to the intelligent navigation of a mobile robot.     

小纪汗煤矿带式输送机控制系统

小纪汗煤矿以ControlLogix 5000系列的PLC作为矿用带式输送机主控制系统的控制核心,其具有性能可靠、操作简单和维护方便的特点,是煤矿井下带式输送机理想的配套设备。