永磁直线同步电动机推力波动抑制

针对高精度直接驱动的永磁直线同步电动机控制系统,研究其摩擦力、端部效应以及系统参数变化等不确定性因素对系统控制性能产生的影响,在分析其端部效应引起的推力波动的基础上,提出了一种电流预测控制模型,通过注入谐波电流对因端部效应引起的推力波动进行补偿;同时设计扰动观测器对因摩擦力及参数变化等不确定性因素引起的推力波动进行补偿,进一步消弱推力波动。最后,通过实验平台实现了该控制算法,实验结果表明,该控制方案有效抑制了因端部效应及其他不确定因素引起的永磁直线同步电动机伺服系统的推力和速度波动。     

基于谐波抑制和扰动观测器的磁通切换永磁直线电机联合控制方法

为解决磁通切换永磁直线(LFSPM)电机驱动系统推力波动较大的问题,研究其定动子双凸极结构引起的与位移相关的定位力以及参数摄动、外部扰动等非线性因素对电机运行稳定性的影响,提出了一种将谐波抑制算法和扰动观测器相结合的联合控制策略。首先,在分析磁通切换永磁直线电机定位力的基础上,通过注入谐波电流产生的电磁推力抵消定位力的主要谐波分量,从而实现对定位力的补偿;同时将参数摄动引起的电机模型误差和外部干扰视为系统扰动,利用扰动观测器对其进行观测,并将观测值作为补偿信号反馈到输入端以抵消扰动对系统的影响,在保证对系统扰动有较强鲁棒性的同时,提高系统的动态性能。最后,搭建了基于AD5435半实物装置的实验平台,并通过实验研究验证了所提控制算法的可行性和有效性。     

基于BP神经网络的直线电机推力波动抑制研究

永磁同步直线电机(PMSLM)的齿槽效应和端部效应所产生的定位力是引起推力波动的主要原因,而推力波动是影响其速度平稳性的重要因素之一,抑制由定位力引起的推力波动是伺服控制器设计中必须考虑的问题.此处建立了定位力数学模型,提出了一种基于BP神经网络的推力波动抑制策略.仿真和实验结果均表明该抑制策略的正确性及有效性.     

具有电枢反应非线性不确定性的直流电机速度鲁棒跟踪控制研究

该文针对电枢反应引起的非线性不确定性及具有参数变化和负载扰动的直流电机速度跟踪控制问题，构造了一个适当的增广被控对象，将其转化为一标准设计问题，设计了速度控制系统的鲁棒状态反馈控制器，进而利用二自由度鲁棒跟踪设计方法设计了速度鲁棒跟踪控制器。仿真研究结果表明，该文所设计的速度鲁棒跟踪控制系统，不仅对于电机的非线性不确定性有较好的控制效果，而且可以有效地抑制电机负载扰动的影响。     

带定位力补偿的扩张观测器磁通切换永磁直线电机无位置传感器控制策略

为了提高磁通切换永磁直线(LFSPM)电机无位置传感器控制性能,同时针对该电机双凸极结构引起的定位力较大的缺陷,提出一种带有定位力补偿的扩张观测器无位置传感器控制策略。首先,建立合成反电动势模型,研究通过将反电动势估算值反馈引入到定子电流观测计算中的动子位置估算方法,同时为提高观测精度,将两相静止坐标下电流状态方程的反电动势作为系统干扰,通过扩张状态观测器进行准确估计,并采用归一化的正交锁相环来获得动子位置信息,在此基础上,给出自适应滑模速度控制器的设计方法,利用电流谐波注入法对观测的定位力进行前馈补偿,以便消除因定位力时变引起的动子速度和位置估算稳态误差,提高滑模控制抗扰性能。仿真结果表明,系统扰动观测值在能够快速准确地跟踪实际值的同时进一步抑制位置估算误差,基于AD5435半实物装置搭建硬件电路,实验结果进一步验证了所提方法的有效性,实现了LFSPM电机在不同工况运行条件下的无位置准确跟踪。     

低频线振动台系统的鲁棒自适应重复学习控制

由于没有传动机构,永磁直线同步电机(PMLSM)作为低频线振动台的驱动部件对扰动和参数不确定性很敏感,摩擦力及纹波推力扰动等非线性因素严重影响了PMLSM的运动精确度.针对上述问题,提出一种鲁棒自适应重复学习控制方法,用于提高低频线振动台系统的精度.所设计的控制律由参数自适应控制、积分滑模控制、重复学习控制组成.参数自适应控制用来估计未知的模型参数并予以补偿;积分滑模控制用来镇定低频线振动台系统,抑制非周期扰动;重复学习控制用来抑制周期性扰动,提高对周期性位置信号的跟踪性能.采用Lyapunov理论设计的鲁棒自适应重复学习控制律能够保证闭环系统的渐近稳定性和位置跟踪性能.仿真结果表明,鲁棒自适应重复学习控制方法明显提高了系统的跟踪性能,改善了加速度失真度.     

永磁同步直线电机推力波动的模糊预测抑制研究

针对永磁同步直线电机(PMLSM)由边端效应等引起的推力波动问题,运用预测函数控制理论(PFC),结合模糊控制算法,建立推力波动抑制补偿模型,设计基于PFC的模糊控制器,运用模糊控制规则及其参数自调整功能实现PMLSM推力波动的有效抑制。最后,通过仿真实验得出,此方法可推力波动抑制率达38. 6%,是一种可行的直线电机推力波动抑制策略。     

交流永磁直线伺服系统的神经网络--滑模双自由度控制

文章针对直接驱动的交流永磁直线伺服系统，提出一种将非线性神经网络控制和滑模控制相结合构成的双自由度控制策略。该控制策略解决了直线伺服系统跟踪性能的鲁棒性能之间的矛盾。采用滑模控制方法设计输入控制器，保证系统对给定的快速跟踪性能；输出反馈控制器采用神经网络来实现，对系统参数变化和阻力扰动（包括直线电机端部效应引起的推力波动）进行很大程度的抑制。并可以消除扰动引起的滑模控制抖振对系统稳态性能的影响。同时，滑模控制的快速性又能大大加快神经网络的收敛速度。仿真实验结果表明该方案在保证伺服系统的快速性同时，对系统参数变化和阻力扰动具有很强的鲁棒性，大大提高了直接驱动系统的伺服精度。     

直线伺服系统的鲁棒保性能控制研究

对具有不确定性的直线电机伺服系统进行鲁棒控制。把一矢量控制的永磁直线电机构成一个三环系统，在速度环和电流环内采用IP速度控制器和状态反馈控制器，以实现电机的高精度快速进给，并抑制外部扰动对系统的影响。为了保证对于所有允许的参数不确定性，系统都具有所期望的性能，采用保性能控制方法设计其最优状态反馈保性能控制器。对电机在两种最恶劣情况下作了仿真实验。结果表明，和传统的方法相比，用该方法设计的直线伺服系统具有性能鲁棒性，当参数变化时，系统具有较好的抗扰性和跟踪性能。     

非线性轧机机电系统电机速度鲁棒非脆弱控制

针对轧机机电系统电机速度鲁棒跟踪非脆弱控制问题,建立了含非线性、不确定性、负载转矩轧机机电传动系统动力学模型。将系统的非线性按参数不确定性处理,通过H∞理论、Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(linear maxtrix inequality,LMI)方法得到了通过状态反馈使得系统满足二次稳定、抑制外界干扰的充分条件。为了实现给定速度信号跟踪非脆弱控制,设计了前馈补偿器。结果表明所设计控制器的非脆弱性表现为控制器参数的鲁棒性,即可以通过控制器参数的直接选取达到非脆弱控制效果,能够实现电机速度鲁棒跟踪非脆弱控制及对外界干扰的抑制。实例仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

直线永磁磁通切换电机推力脉动抑制方法分析

直线永磁磁通切换(LFSPM)电机功率密度高,定子结构简单可靠,在长行程直线牵引场合具有很大的应用潜力。然而很多应用场合在要求直线电机具有高推力密度的同时也能够呈现较低的推力脉动。因此研究推力脉动的产生机理以及抑制方法是提升LFSPM电机应用潜力的重要手段。利用有限元软件对抑制不同成因推力脉动的方法以及这些方法的组合效果进行仿真比较,比较过程中,给出了一种的步进(错齿)位移选择方法,基于该方法,各结构在减小推力脉动的同时可以有效兼顾电机的输出推力平均值。最后对比较结果进行了分析和总结,得出有价值的结论。     

动磁式永磁无刷直流直线电机的齿槽力最小化

为提高永磁无刷直流直线电机的性能，必须研究减小其齿槽定位力(齿槽力)的技术措施。根据电磁弹射系统需要推进大质量载荷的要求，提出了1种大推力的动磁式永磁无刷直流直线电机模型。用有限元方法计算了磁极端部与定子齿槽相互作用形成的3种齿槽力分量，由傅里叶变换得到了各分量的功率谱。在对各分量进行频谱分析的基础上得出了产生齿槽力的主要原因是电机推力的二次谐波这一结论，提出了优化磁极宽度以减小齿槽力的方法。对优化设计后的电机模型进行了有限元计算和频谱分析，分析显示该电机模型推力的二次谐波已被大大削弱。计算了不同磁极宽度情况下的电机推力，结果表明采用该方法可以有效减小电机的推力波动。     

基于次级错齿的C型铁心双边直线永磁开关磁链电机

直线永磁开关磁链电机(LFSPM)适合长次级直线驱动场合,这是由于永磁体和电枢绕组都在短初级,而长次级结构简单可靠性高。很多应用场合都要求电机具有高推力,但往往也需要低的推力脉动。为此,对1台双边C型铁心的直线永磁开关磁链电机(DSLFSPM-C)进行研究和改进。利用有限元软件先对电机进行推力优化,然后为了在不影响平均推力的情况下有效地减小推力脉动,分别利用次级错齿和端部永磁体两种结构对电机进行了改进。分析结果表明,改进后的DSLFSPM-C具有相对较低的法向力、高的推力输出以及较低的推力脉动。     

基于复合控制的圆筒形永磁直线同步电机位置控制

针对圆筒形永磁直线同步电机,设计了一种位置控制系统。考虑到直线电机的推力脉动、摩擦力和系统模型的不确定性,采用干扰观测器(DOB)对其进行在线估算并进行补偿,经过补偿,系统模型近似等价其标称模型;基于标称模型设计速度前馈控制器,基于速度控制系统的模型设计位置前馈控制器,使得永磁直线同步电机控制系统的输出能够无误差地跟踪期望的速度和位置响应曲线;采用综合校正方法设计反馈控制器,保证系统的稳定性。最后给出了仿真结果。     

永磁直线电机离散PID神经网络重复控制

针对永磁直线电机的非线性摩擦问题,提出了一种混合智能控制和重复控制设计方案实现永磁直线电机的跟踪控制。为了补偿摩擦力首先应用基于RBF神经网络控制器与PID控制器相结合来实现对周期信号的跟踪。为了进一步提高周期信号跟踪性能,在反馈控制回路中增加一个来源于Bzout恒等式特解的离散时间重复控制器。合成混合控制器(包括神经网络控制器、PID控制器和重复控制器)在直线电机运动控制中能够实现周期性参考输入信号跟踪及扰动抑制。仿真结果表明:控制器能够达到较好的控制效果。     

动磁式永磁直线同步电动机电磁力分析

结合永磁直线同步电动机的特点,介绍了在超大功率场合的动磁式永磁直线同步电动机的应用结构形式。利用有限元分析方法分析了电动机相关结构参数对电动机推力和齿槽力的影响,得到了齿槽力波动周期的计算方法,以及相关结构参数对电动机推力、推力波动的影响曲线和不同结构参数时的齿槽力波形,实验论证了分析结果的正确性。     

永磁同步直线电动机的自适应模糊滑模控制

将永磁同步直线电动机应用于驱动精密定位平台时,由于直线电动机存在端部效应引起的推力波动、动子磁链非正弦性、摩擦非线性等都将使精密定位平台伺服系统性能变坏。因此,必须采用鲁棒性强的控制策略来抑制这些扰动。提出了一种针对永磁同步直线电动机的自适应模糊滑模控制算法,具有快速性和稳定性,对参数不确定、参数变化和外部扰动具有不变性。该算法由位移、速度、位移误差和速度误差的积分建立了滑模面,建立特定的自适应律,应用模糊系统逼近滑模控制器的输出,最后应用一个切换控制函数来补偿滑模控制器的输出误差。经仿真结果验证,该控制算法能明显地改善永磁同步直线电动机的位移输出精度和速度跟踪性能,具有较好的快速响应性和鲁棒性。     

永磁同步电机非线性黄金分割自适应转速控制

针对永磁同步电机系统复杂设计高精确度的控制器比较困难的问题,采用id=0的矢量控制策略,基于永磁同步电机的特征模型,设计一个以非线性黄金分割自适应控制为主的控制方案。通过安排过渡过程和特征模型参数的在线辨识实现了该控制方案下控制器参数的在线自适应调节。实验结果表明该控制方案不仅能够实现永磁同步电机较高精确度的转速控制,与一阶自抗扰控制、增广状态反馈控制和传统的PI控制相比,具有更加优越的暂态和稳态性能。     

高精度数控机床用直线电机端部效应分析及神经网络补偿技术研究

针对高精度数控机床用交流永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统高精度快速响应的运行要求，在分析研究PMLSM的端部效应对直线伺服系统性能影响的基础上，引入神经网络补偿技术，使系统具有自学习能力，实时补偿端部效应引起的非线性时变扰动。设计了一种鲁棒性较强的基于双神经网络的前馈给定补偿口位置复合控制策略。仿真结果表明，该方案有效地克服了PMLSM特有的端部效应所产生的推力波动对系统的影响，具有很强的鲁棒性，而且提高了系统的稳态性能。     

基于PID与cogging力补偿的直线电动机控制

直线电动机cogging力是影响伺服控制定位精度和跟踪精度的重要因素。目前电动机几何结构优化与有效的控制策略是减小直线电动机cogging力的主要措施。在分析已有研究的基础上,提出了一种完全基于试验的cogging力迭代标定方法,并结合PID位置/力控制策略实现了直线电动机cogging力的补偿。所提出的方法已在气浮结构运动平台上进行了验证,给出了cogging力迭代标定的试验结果,对比了cogging力补偿前后的伺服控制跟踪误差。结果表明了提出方法的实用性和有效性。