永磁同步电动机的神经模糊矢量控制研究

通过分析永磁同步电动机（PMSM）的数学模型,提出神经网络模糊控制器的设计方法,并应用于永磁同步电动机双闭环矢量控制系统中的转速控制器,用来精确实现永磁同步电动机的速度控制。仿真实验表明,该方法得到的各项性能指标均优于PI控制和递归模糊神经网络控制,具有很强的适应性和鲁棒性,取得了比较理想的控制效果,为实现永磁同步电动机的智能化调速控制提供了切实可行的技术方案。     

永磁同步电动机的神经网络模糊控制器设计

提出了基于神经网络的自学习模糊控制器的设计方法。在永磁同步电动机(PMSM)矢量控制系统中,使用该控制器作为速度调节器对永磁同步电动机进行精确的速度控制。仿真结果表明,该神经网络模糊控制方法是可行的,具有良好的动态及静态特性。     

基于神经网络的永磁同步电动机新型矢量控制器设计

在分析永磁同步电动机矢量控制基本原理的基础上,提出了一种基于神经网络(ANN)的新型矢量控制器.神经网络用于速度控制和空间矢量脉宽调制.神经网络速度控制器不依赖于系统精确数学模型,具有动态响应快和较稳态精度高的特点.基于神经网络的空间矢量脉宽调制(ANN-SVM)算法实现容易、计算量小,使电流谐波有效降低.在Matlab/Simulink环境下建立永磁同步电动机神经网络矢量控制系统仿真模型并进行仿真研究.仿真结果证明了基于ANN的新型矢量控制器的可行性和有效性.     

基于免疫遗传算法的异步电动机智能控制及其DSP实现

在分析异步电动机数学模型的基础上。提出了一种基于免疫遗传算法（IGA）的递归模糊神经网络（RFNN）控制器的设计方法,并应用于交流异步电动机双闭环矢量控制系统中的转速控制器中,对异步电动机实现精确的速度控制。为满足控制运算实时性的要求。采用高速数字信号处理器（DSP）作为速度控制与运算单元,成功完成了递归模糊神经网络控制器的DSP实现。实验结果验证了该控制器的可行性。     

基于免疫遗传算法的感应电机控制设计与仿真研究

提出一种基于免疫遗传算法(IGA)的递归模糊神经网络(RFNN)控制器的设计方法,并应用于感应电机双闭环控制系统中的转速控制器中,对感应电机实现了精确的速度控制.在与传统PI控制和递归模糊神经网络控制仿真比较中,采用该方法的系统显示出良好的控制性能和控制效果.     

基于模糊神经网络的永磁同步电动机矢量控制系统

该文提供了一种基于自适应模糊神经网络的永磁同步电动机（PMSM）矢量控制系统速度控制器的实施方案。模糊神经网络控制器（FNNC）包括神经网络控制器（NC）和模糊逻辑控制器（FC）两部分，它同时具有神经网络自学习能力和模糊逻辑在处理不确定信息方面的能力。人工神经网络（ANN）的初始权值和阈值通过离线训练的方式获得。在实际的运行过程中，利用模糊控制器的输出对神经网络的权值和阈值进行实时调整。仿真结果表明利用所提出的模糊神经网络来建立永磁同步电动机矢量控制系统的速度控制器，当电机参数改变或者受到外部扰动时，系统具有良好的动态特性。     

基于模糊控制的永磁同步电动机直接转矩控制系统

针对永磁同步电动机直接转矩控制系统的转矩和定子磁链脉动问题,提出了一种利用模糊控制器调节PWM信号占空比的永磁同步电动机直接转矩控制的策略,即在传统永磁同步电动机直接转矩控制的基础上,用模糊控制器代替传统DTC中的滞环比较器和空间电压矢量状态选择器来细分控制规则,以减小转矩和磁链脉动.经过仿真,结果验证了此方法的有效性.此外针对以往模糊规则表数量庞大、控制系统复杂这一问题,使用了定子磁链角映射的方法,大大减少了模糊规则的数量.     

基于神经网络的三电平永磁同步电动机控制系统

首先详细介绍了永磁同步电动机的直接转矩控制理论,并利用得到的数据训练了一个神经网络控制器,最后利用训练好的神经网络设计了一套三电平永磁同步电动机控制系统。仿真结果表明：基于神经网络的三电平永磁同步电动机控制系统避开了直接转矩控制的复杂算法,具有优异的性能。     

基于改进遗传算法的无刷直流电动机递归模糊神经网络控制

无刷直流电动机的动力学特性是一个高阶、非线性、强耦合的系统,针对传统PI控制的滞后性和动态响应性能较差等特点,提出一种基于动态递归模糊神经网络PI控制的无刷直流电动机调速系统速度控制器的实施方案,利用改进遗传算法(IGA)优化递归模糊神经网络的隶属度函数参数和网络权值系数等,从而提高系统的动态响应性能.仿真结果表明,该方法响应快,具有较强的抗干扰性和鲁棒性,动、静态特性均优于传统PI控制.     

基于递归神经网络的无刷直流电动机控制研究

基于动态模型提出了一种性能较好的递归模糊神经网络无速度传感器无刷直流电动机控制方法,即采用递归模糊神经网络控制器作为转速控制器来近似最优控制器输出。仿真结果表明,当系统参数动态变化或受到外部不确定因素影响时,利用神经网络来在线调整网络的隶属函数参数以及神经网络递归权值,使系统具有良好的动、静态性能。     

基于CMAC神经网络的永磁同步电机控制方法研究

将一种基于CMAC神经网络的PID控制器引入到永磁同步电动机交流调速系统中,取代传统的PMSM双环控制系统中的转速外环PI控制器。实验结果表明,运用该控制方法的系统响应快、超调小、鲁棒性好,较常规PI控制具有更好的动、静态性能。     

永磁同步电动机调速系统的模糊PI智能控制新方法

在分析永磁同步电动机 (PMSM )数学模型的基础上 ,利用Matlab软件建立了控制系统的仿真模型 ,提出了一种新型的模糊PI控制方法。在PMSM双闭环调速系统中 ,电流控制采用滞环电流调节器 ,而转速控制通过采用常规PI控制和模糊控制相结合的方法来实现。仿真结果表明 ,这种新型的模糊PI智能控制方法响应快、无超调、鲁棒性强、抗干扰能力好 ,较传统PI控制具有更好的动、静态特性     

基于实时负载转矩反馈补偿的永磁同步电机变增益PI控制

为了减小负载转矩扰动对永磁同步电机转速的影响,对负载转矩扰动下永磁同步电机(PMSM)伺服系统数学模型的频域特性进行了研究,总结出负载转矩扰动和速度PI控制器参数之间的关系,提出了基于负载转矩反馈补偿的永磁同步电机变增益PI控制方案。变增益PI(VGPI)控制器根据转速信号中特定频率分量的变化,进行控制器增益的实时调节;同时采用FPGA器件设计并实现了基于Kalman滤波器的负载转矩观测器,能够对负载转矩扰动进行实时观测和补偿,提高了永磁同步电机伺服系统对负载转矩扰动的抑制能力。实验结果验证了控制策略的有效性。     

基于新型变速趋近律的永磁同步电机滑模控制

为了改善永磁同步电机(PMSM)调速系统的动态品质,提出了一种基于变速趋近律方法的PMSM滑模速度控制策略。为了提高传统指数趋近律的收敛速度和消除系统抖阵现象的影响,在传统指数趋近律的基础上提出了一种新型变速趋近律方法,并应用该方法设计了一种PMSM调速系统的滑模速度控制器。通过仿真和试验结果对比分析,证明该算法不仅改善了系统的鲁棒性能,同时改善了系统的动态响应速度。     

基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。     

The Sliding-Mode Control Based on a Novel Reaching Technique for Permanent Magnet Synchronous Motors

Abstract

In order to improve the robustness, disturbance rejection and dynamic response performance of permanent magnet synchronous motor (PMSM) speed servo system, a novel sliding mode control (NSMC) strategy is adopted to replace the traditional proportion integral (PI) regulator in the design of speed controller. The mathematical model of PMSM is analyzed and a sliding mode controller based on a novel reaching technique is proposed. The integral of speed error is introduced into sliding mode surface to avoid the requirements of acceleration signal and reduced the steady-state error of the system. Meanwhile, a variable speed reaching method is imported to make the approaching speed correlate with the change of system state |s|, so as to improve the dynamic quality. In addition, the sigmoid function is used to replace the sign function in the conventional SMC, which further reduces chattering phenomena. Simulation and experimental results show that the proposed NSMC method based on the new reaching technique can realize precise speed control. Compared with the conventional PI and SMC control, this method not only achieves a fastest and best response speed, but also has a strongest robustness of resisting the external disturbance.     

永磁同步电机无位置传感器鲁棒无源控制

提出一种永磁同步电机无位置传感器鲁棒无源控制方法。首先,建立了永磁同步电机耗散哈密顿数学模型。其次,在耗散哈密顿数学模型的基础上,设计了永磁同步电机鲁棒无源控制器,有效提高了永磁同步电机控制系统电流环和转速环的抗扰动性能和动态响应性能。与此同时,设计一种基于反电势的新型锁相环对转子位置和转速进行进一步估算,避免引入反正切函数和微分运算带来的转子位置估计抖振问题。实验结果验证了提出的无源控制方法的有效性。     

无速度传感器的永磁同步电机滑模控制

基于模型参考自适应系统(MRAS)方法,完成了永磁同步电机(PMSM)无传感器控制中的速度估计,节约了成本,并提高了驱动系统的可靠性。在此基础上应用滑模控制理论,采用积分滑模面及滑模等效控制,对PMSM驱动系统速度跟踪控制进行了研究,提高了系统的鲁棒性和快速性。建立了PMSM驱动无传感器矢量控制系统的仿真模型,设计了速度滑模控制器。仿真结果验证了该方法的有效性,系统具有较好的动、静态特性。