基于转矩估计与磁链补偿的SRM转矩脉动控制北大核心

由于开关磁阻电机强非线性、强耦合等特点,导致传统磁链控制过程中转矩脉动过大。针对该问题,提出了一种基于SRM转矩特性神经网络的瞬时转矩估计与磁链前馈补偿相结合的控制策略。利用神经网络构建了SRM的瞬时转矩估计器,在该网络结构中设计了能够体现SRM转矩变化规律的激励函数,对神经网络的输入进行预处理,通过自适应学习率训练,实现对瞬时转矩的实时估计。根据转矩估计得到的转矩偏差求得磁链偏差,在磁链模型基础上实现对磁链的前馈补偿,通过磁链滞环控制配合下实现对SRM转矩脉动的抑制。仿真实验表明,基于瞬时转矩估计和磁链前馈补偿的控制方案相较于传统控制策略可以有效地抑制转矩脉动,改善了系统的动态性能。     

基于复合控制电流的开关磁阻电机恒转矩控制

开关磁阻电机(SRM)在低速运行时,高转矩脉动极大限制了在生产中的应用。针对基于线性电感模型转矩分配函数(TSF)控制得到的线性控制电流,难以有效控制强非线性特性SRM,所导致的转矩脉动较大的问题,文章提出基于回声状态网络(ESN)的电流控制策略,针对SRM非线性特性,设计实时得到由动态电感引起的非线性部分电流的控制器,其输出与TSF控制器的线性控制电流叠加得到复合控制电流,两个电流控制共同作用,提高系统动态性能,有效抑制转矩脉动。仿真结果验证了所提出的控制策略可以有效减小电机的转矩脉动。     

重构神经网络模型及开关磁阻电机恒转矩控制

针对开关磁阻电机(SRM)难以准确建模及计算恒转矩下的控制电流而导致的转矩脉动过大的问题,构建一种新的转矩-电流神经网络模型用于得到恒转矩下的控制电流。在新神经网络中,针对SRM转矩-电流特有的强非线性特性,设计能够描述SRM电流基本变化规律的新型激励函数,使神经网络结构更接近SRM的本质特性,有利于加快建模速度,提高建模精度。所重构神经网络模型通过在线学习计算恒转矩下对应的控制电流对SRM进行控制,实现转矩脉动的有效抑制。仿真结果表明,与通用神经网络相比,提出的重构神经网络模型能更好地描述SRM的强非线性特性,得到恒转矩下对应的控制电流,有效地抑制转矩脉动。     

基于最优化方法电流优化的SRM转矩控制研究

针对SRM开关磁阻电机强非线性以及转矩脉动过大的问题,文章提出基于最优化的拉格朗日乘子法电流优化策略与改进的迭代学习控制补偿相结合的转矩脉动抑制控制算法。在电感约束条件下,采用拉格朗日最优化乘子法,在恒转矩下对电流进行分段优化分配;以恒转矩为目标,引入误差预处理的迭代学习控制器输出补偿电流,与优化电流叠加,作为电流滞环控制的参考电流,实现恒转矩闭环控制,并抑制转矩脉动。在目标转矩为5Nm时系统仿真的转矩脉动降至7.26%,目标转矩为3Nm时转矩脉动降至5.76%。该结果表明,所提出电流优化分配与迭代学习相融合的综合控制策略,提高了迭代收敛速度,有效降低转矩脉动。     

开关磁阻电机转矩脉动抑制研究北大核心

针对开关磁阻电机控制系统在换相阶段的转矩脉动问题,首先从本体方面入手,利用遗传算法实现对电机本体结构参数的优化设计;然后,从SRM控制策略方面入手,研究一种在线补偿转矩分配控制策略,该策略根据当前相转矩的跟踪情况,在线调整转矩分配函数的形状;最后,建立了基于Maxwell-Simplorer-Simulink的SRM联合仿真平台,该平台可以实现同时从电机本体和控制策略两方面优化控制系统性能。仿真结果表明,经过遗传算法优化后的电机转矩脉动减小了14.20%,在线补偿转矩分配控制策略将SRM控制系统的转矩脉动从19.4%减小到4.5%。     

基于电流注入法的开关磁阻电机转矩脉动抑制

开关磁阻电机(SRM)在低速区转矩脉动比较严重,制约了其广泛应用。利用SRM电流波形具有周期重复性的特点,提出基于傅里叶神经网络(FNN)电流注入法抑制开关磁阻电机转矩脉动的控制策略,在线自适应调整电流波形,实现转矩脉动的抑制。在基于转矩分配函数的SRM控制系统中,电流信号有周期性且无间断点,对其进行傅里叶分解,依据此傅里叶分解式的数学结构,搭建能够反映SRM周期性的电流傅里叶神经网络,神经网络的输出通过注入的方式补偿相电流,以最小化转矩脉动为目标设计神经网络训练算法,在线训练得到理想的电流曲线,进而减小转矩脉动。仿真结果表明,与转矩分配控制相比,所提出的电流注入法能够精确补偿SRM控制电流曲线,得到恒定转矩下对应的控制电流,有效抑制转矩脉动。     

两相混合式步进电机转矩脉动最小化研究

在两相混合式步进电机中,齿槽转矩的存在会使正弦的矩角特性发生畸变,当其累积到一定程度时,就会产生转矩脉动,影响电机的速度控制。为了减小齿槽转矩的影响,提出一种补偿齿槽转矩的方法——将干扰观测器与齿槽转矩补偿器耦合。电机在低频周期运动时,利用干扰观测器进行齿槽转矩的补偿,一旦进入高频周期运动,干扰观测器中的低通滤波器产生相位滞后,不能适当的补偿产生的齿槽转矩,就利用补偿器来补偿高频周期所产生的齿槽转矩。实验结果表明,该方法能够适当的补偿电机运动产生的齿槽转矩,有效减小转矩脉动,提高了混合式步进电机的速度控制稳定性。     

开关磁阻电机直接转矩控制性能改进策略

结合自适应实时换向机制提出一种开关磁阻电机(SRM)的改进型直接瞬时转矩控制方法。首先选择一个可达到最大转矩输出的开通角；然后进行动态调整，补偿瞬时转矩误差；再选择一个满足SRM所需的最小关断角，结合相电流检测控制器不断调整该值，使得输出相电流在电感剖面的负斜率之前衰减到一个较低的有效值，以防止产生严重的负扭矩。充分利用了电机的转矩输出能力，将转矩脉动降到最低，提高了电机效率。在一台3相1500 W 12/8 SRM上进行了仿真和实验，得到速度从500～1000 r/min变化时和负载从1 N·m～2 N·m变化时系统的开关角、实时平均转矩和采样电流的动态变化情况。仿真和实验结果都证实了所提策略在降低转矩脉动和提高电机效率方面的可行性和有效性。     

基于BP神经网络的开关磁阻电动机转矩脉动控制

针对平均转矩控制的开关磁阻电动机（SRM）转矩脉动大的问题，提出了一种瞬时转矩控制的方案。首先在实测SRM静态转矩特性的基础上，基于Levenberg—Marquardt算法的BP神经网络建立了SRM转矩逆模型。该模型网络规模小，便于实时控制。然后基于转矩分配函数的瞬时转矩控制，通过优化电流波形，实现了减小转矩脉动。仿真结果验证了该控制方法的有效性。     

锻造操作机夹钳旋转系统的T-S模糊建模

针对锻造操作机液压伺服驱动夹钳旋转系统的强非线性问题,提出了一种基于T-S模糊模型的夹钳旋转系统的建模方法。根据夹钳旋转系统的非线性特性,把锻造操作机夹钳旋转系统的状态空间划分为若干个子空间,构建成具有参数不确定性的T-S模糊模型。将模糊推理系统中的模糊规则及隶属度函数参数通过自适应模糊神经网络自学习整定,产生模糊规则和隶属度函数。通过实验验证所建夹钳旋转系统T-S模糊模型的合理性。实验结果表明,建立夹钳旋转系统T-S模糊模型的输出与实验实际系统的输出基本吻合,所建立的夹钳旋转系统T-S模糊模型为夹钳旋转系统的控制提供了基础。     

模糊神经网络定子电阻辨识器在直接转矩控制系统应用研究

文章以直接转矩控制系统为研究对象,由于异步电机定子电阻的变化会影响控制系统的动态性能,因此提出了基于模糊神经网络控制的定子电阻辨识观测器,通过定子电流的观测来对定子电阻进行在线识别,实时检测,计算出准确的定子磁链,减小转矩脉动和提高系统响应速度,以提高低速性能.并在MATLAB/Simulink中建立了对系统的仿真测试模型,仿真结果表明该系统能够精确检测定子电阻,对定子磁链进行很好的补偿,减小了转矩脉动,提高了系统的响应速度.     

模糊非线性积分滑模张力控制系统的研究

张力控制是诸多行业中卷绕系统的关键技术,直接影响着产品的质量。针对卷绕张力系统耦合性强,干扰因素较多等问题,提出了一种鲁棒性强的模糊非线性积分滑模控制方法。以伺服电机为张力执行机构对卷绕张力系统进行数学建模。提出双闭环控制方案并设计了模糊非线性积分滑模张力控制器和具有过渡过程的转矩PID控制器。在MATLAB/Simulink环境中建立了张力控制系统模型并进行了仿真验证。仿真结果表明张力控制系统具有启动过程快速稳定,抗干扰能力强等特点。     

永磁同步电机直接转矩控制系统优化北大核心

为改善传统直接转矩控制低速时的控制性能,分析了传统直接转矩控制系统产生磁链和转矩脉动大、响应速度慢、抗干扰性差的原因,利用空间矢量脉宽调制技术可合成任意空间电压矢量的优点结合定子磁链的观测值与定子电流的比值和定子电阻变化相反的特点,设计了能在线实现定子电阻跟踪的空间矢量脉宽调制直接转矩控制系统。在MATLAB/Simulink上建模仿真对比,结果表明该控制系统确实能改善由于定子电阻值变化而带来磁链估计和转矩估计不准确的问题,提升系统响应速度,改善磁链和转矩脉动,优化直接转矩控制系统的性能。     

基于模型预测电流控制的伺服电机系统转矩脉动抑制研究

永磁电机实际的气隙磁场分布非正弦,会导致反电动势波形中也存在相应的谐波分量,从而引起额外的转矩脉动,进而导致振动、噪声,降低系统的控制精度。为解决这一问题,提出一种基于谐波注入的永磁电机模型预测电流控制方法。建立适用于任意相永磁电机反电动势谐波产生的脉动转矩通用解析模型;基于此模型,从控制的角度出发,提出采用电流谐波注入以补偿反电动势谐波引起的转矩脉动控制策略,分析所需注入的电流谐波特性的一般表达式,并通过模型预测电流控制方法对电流进行控制。为验证所提出方法的有效性,以一台三相12槽10极表贴式永磁同步电机为例,通过MATLAB/Simulink设计考虑反电动势谐波的电机仿真模型,搭建基于谐波注入的电机控制系统。此外,为进一步验证所提出的方法正确性,也进行相应的试验验证。结果表明：谐波注入前、后电机的转矩脉动峰峰值从2 N·m降低到1.3 N·m。     

复合正交神经网络与CMAC在PID并行控制中的比较研究

由于正交神经网络算法简单，学习收敛速度快，具有线性、非线性逼近精度高等优异特性，取得了较好的应用效果，但在动态建模与实时控制问题上研究较少。为此，本文提出复合正交神经网络(CONN)与PID并行控制算法，并对小脑模型(CMAC)与PID并行控制作一比较研究。仿真结果表明，当方波(阶跃)输入与正弦输入时CONN实现的前馈控制效果比小脑模型实现的前馈控制效果更好，响应速度更快，这充分地体现了复合正交神经网络的特点，即输出误差小、实时性好、鲁棒性强。     

可控压力补偿器提高比例流量阀的流量特性研究

现有调速阀多采用连接压力补偿器的方法来控制输出流量,但普通压力补偿器由于受液动力的影响,补偿压差难以维持定值,导致调速阀流量控制特性较差,且流量阀本身由于非线性因素的影响也会导致其流量输出精度偏低。提出一种调速阀的电控非线性补偿方案,并以Valvistor阀作为研究对象,利用电机驱动滚珠丝杠的方法来对压力补偿器施加附加力,不仅可以实时补偿压力补偿器的液动力,而且还可以补偿流量阀的非线性因素,使得流量控制精度提高。分析电控补偿调速阀的工作原理,根据真实参数在SimulationX中建立调速阀的多学科仿真模型,分别对压力补偿器和Valvistor阀的补偿特性进行分析。结果表明：补偿后压力补偿器与流量阀的流量输出误差均在4 L/min以内,误差都不超过2%,表明该调速阀具有良好的流量控制特性。     

基于前馈和滑模复合结构的飞行器电动舵机控制

针对飞行器电动舵机伺服系统的控制问题,提出了一种能够有效抑制传动机构非线性摩擦的控制方法,该方法由前馈补偿器、基于LQR的PID反馈控制器以及滑模控制器构成。前馈控制能够提高系统响应的快速性,PID反馈控制提高系统的抗干扰能力,针对非线性摩擦设计的滑模控制律,用来削弱非线性摩擦对舵机伺服的影响。在分析电动舵机伺服系统构成的基础上,给出了非线性摩擦的Stribeck模型;建立了系统数学模型,在此基础上分析得出前馈补偿器的结构和参数;引入参考给定量,建立基于误差的状态控制方程,设计了基于LQR的PID控制器以及抑制非线性摩擦扰动的滑模控制律。分别对含有滑模控制器和不含滑模控制器的控制方法进行了仿真实验,实验结果表明:含有滑模控制器的控制方法能够有效抑制非线性摩擦引起的速度抖动问题以及位置"平顶"现象。     

基于智能前馈自学习的数控机床永磁电机控制优化策略

数控机床的主轴驱动系统决定了机床的动态特性、加工精度等关键技术指标,其核心部件永磁同步电机的控制精度及稳定性必须进行优化。在传统PI反馈控制的基础上提出一种基于在线智能前馈补偿自学习的优化控制方法。该在线智能前馈补偿控制使用简单迭代学习规则,以补偿重复负载转矩和模型参数的不确定性,无需对系统模型进行辨识。推导证明了此优化策略可满足系统响应的稳定性和收敛性要求。实验结果也证明了该优化策略的有效性和可行性,可为数控机床的主轴驱动系统优化设计提供参考。     

基于单神经元自适应的五相SRM直接转矩控制

针对开关磁阻电机严重的非线性和大的转矩脉动等问题,选用五相电机为研究对象,对直接转矩控制方法进行了分析与研究,提出了一种单神经元自适应PID与传统PI复合的新型控制策略.通过速度误差限进行快速切换,在大速度误差下利用神经元自学习能力输出可调PID参数控制调速,小速度误差下采用传统PI控制调速,使系统误差快速减小并保持稳...     

非理想反电势无刷直流电机转矩脉动抑制

从无刷直流电机转矩脉动产生的机理出发,分析了非理想反电动势情况下转矩脉动产生的原因,提出了通过直接转矩控制减少电磁转矩脉动的控制策略.仿真验证该控制方法能有效抑制由非理想反电势引起的无刷直流电机的转矩脉动.