双电机驱动伺服系统的Backstepping自适应控制

针对存在未知齿隙等非线性的双电机驱动伺服系统的控制问题,给出了双电机驱动伺服系统的模型,应用Backstepping方法,引入虚拟控制量的概念,通过逐步递推选择Lyapunov函数,设计了基于状态反馈的自适应控制器,进行了稳定性分析。仿真结果表明,所提出的控制策略不需要知道系统内部不确定性参数,控制系统具有良好的位置跟踪性能和较强的鲁棒性。     

双电机驱动伺服系统的反推自适应控制

针对存在未知齿隙等非线性的双电机驱动伺服系统的控制问题,给出了双电机驱动伺服系统的模型,应用反推控制方法,引入虚拟控制量的概念,通过逐步递推选择Lyapunov函数,在不用知道系统内部不确定性参数的前提下,设计了基于状态反馈的自适应控制器,并进行了稳定性分析.通过与常规PID控制的仿真结果比较,表明提出的控制策略提高了系统的位置跟踪性能和鲁棒性.最后在实际系统中进行实验,结果表明所提出的控制策略是有效的.     

双电机驱动伺服系统的反步控制

双电机驱动伺服系统中存在齿隙非线性,从而降低系统跟踪响应速度、稳态精度及其抗干扰能力,为了削弱齿隙非线性对系统产生的不利影响,应用反步控制方法,引入虚拟控制量的概念,通过逐步递推选择Lyapunov函数,设计了基于状态反馈的控制器,并进行了稳定性分析。仿真结果表明,所提出的控制策略不需要知道系统内部不确定性参数,控制系统具有良好的位置跟踪性能和较强的鲁棒性。     

双电机驱动伺服系统径向基函数神经网络反推自适应控制

双电机驱动伺服系统中存在齿隙非线性环节,为了削弱齿隙非线性对系统的动态和稳态性能产生的不利影响,本文提出了一种新的自适应控制方法.首先给出了系统的状态空间模型并分析了双电机同步联动控制的原理,然后应用改进的反推方法,在考虑系统所有的状态变量都能收敛的基础上,引入虚拟控制量,通过逐步递推选择Lyapunov函数,利用径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络在线逼近系统中的不确定函数,设计了基于状态反馈的RBF神经网络反推自适应控制器,并进行了稳定性分析.将单纯的反推控制和RBF神经网络反推自适应控制的仿真结果对比,发现后者的优越性高于前者.最后在实际系统中进行试验,验证了所提控制策略的可行性.     

主从驱动控制在双电机消隙中的应用

由于传动机构的反向间隙直接影响机床进给系统的定位精度和重复定位精度,为此采用西门子840D数控系统的主从控制功能进行双电机消隙。在系统转矩输出为零的区域附近,同时控制两套伺服驱动器对双电机施加一个足以克服间隙的转矩偏置。使得这一转矩范围内两个电机实施消隙驱动,而越过这个区域后,两个电机则协同出力。最终每个电机功率可选择为系统最大功率的一半,并且消除了机床传动机构的间隙。     

含齿隙非线性的双电机驱动伺服系统控制研究——基于反演积分自适应方法

针对存在齿隙非线性的双电机驱动伺服系统的控制问题,给出了双电机驱动伺服系统的模型,应用反演积分自适应控制方法,引入虚拟控制量和位置跟踪误差的积分,确保系统跟踪误差能够渐近稳定地趋于零。通过逐步递推选择Lyapunov函数,设计了基于状态反馈的自适应控制器,并进行了稳定性分析。通过与常规PID控制的仿真结果相比较,表明所提出的控制策略能较好地补偿齿隙非线性的影响,提高了系统的位置跟踪性能和鲁棒性。     

翻车机双电机同步驱动自适应控制研究

翻车机运转过程中要求两个驱动电机同步运行,为了达到较好的同步效果又不影响电机的寿命,以翻车机中两个驱动电机为研究对象,针对翻车机双驱动同步控制的问题.提出一种自适应控制算法.用电气控制的方法代替传统的强制同步,通过自适应理论设计控制器.经过自适应律产生的反馈作用来修改主电机和从电机控制器的参数,产生辅助控制量,使两电机的角速度保持一致.仿真结果表明,该控制方案抗干扰性强,收敛速度较快,能够较好地满足被控对象对高精度的要求.     

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.     

基于ARM-Linux的双轴步进电机驱动控制研究

介绍了Linux下的驱动编写机制,并以双轴步进电机为实例给出了步进电机驱动程序.驱动基于三星的S3C2440处理器,Linux内核为2.6,在TX2440开发板上运行正常.     

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。     

基于复合控制的摆镜伺服系统研究

针对摆镜伺服系统的高精度要求,结合重复控制和神经网络PID控制的设计思想,提出了一种新型的复合控制方案.该控制方案采用重复控制改善系统的稳态特性和增强系统克服同频率扰动的能力,并采用BP神经网络PID控制增强系统抵抗参数变化和各种非线性不确定扰动的能力,改善系统的动态特性.试验结果表明,该方案使伺服系统获得了良好的动态和稳态性能,很好地改善了系统的跟踪性能,有效地提高了摆镜扫描的速度稳定性,抑制了电机的振荡现象.     

大功率机电伺服系统关键驱动技术研究

10kW级的大功率机电伺服系统的电源电压达到500VDC,且对动态特性要求很高,在这种伺服系统中,高速大功率开关器件的可靠工作是实现系统功能的基本保证。本文在系统研究IGBT失效模式的基础上确定了基于M57962L的IGBT功率驱动电路设计。本文的研究工作解决了大功率机电伺服系统控制驱动器的驱动技术,切实提高了对功率器件的保护,提高了功率驱动电路的安全性,提高了控制驱动器的工作性能。     

股票价格预测的建模与仿真研究

研究股票价格准确预测问题,由于股票价格数据具非线性、随机性等变化规律,同时股票市场与国内外经济政治变化有关,传统股票价格预测方法只能对其线性变化规律进行准确预测,无法反映股票价格非线性部分进行有效建模,导致股价预测精度不高。为了提高股票价格预测精度,提出了一种遗传优化BP神经网络的股票价格预测模型。充分利用BP神经网络良好的非线性映射能力,对股票价格变化规律进行建模,并通过遗传算法对BP神经网络模型参数进行优化,从而获最优股票价格最优预测模型。实验结果表明,相对于传统股票价格预测模型,遗传算法优化BP神经网络的股票价格预测模型拟合程度更好,预测精度更高,为股票价格预测提供了依据。     

转塔伺服系统的控制及仿真

介绍了一种实用的基于PC/104计算机控制系统,针对转塔伺服系统参数整定麻烦,要求精度高的问题,对其进行建模,提出了一种寻找控制器参数的方法。利用非线性PID 控制器来实现对转塔伺服系统的高精度伺服跟踪控制,其中非线性控制器中的参数由遗传算法寻优获得,它既可快速地跟踪目标,又没有太大超调。仿真结果证明,该方法寻到的参数, 可使系统运行平稳、响应迅速、精度高。     

双闭环直流调速系统优化及仿真研究

研究双闭环直流调速系统优化问题,直流调速系统具有不确定性、时变性和非线性,难建立准确的数学模型,而常规PID控制难以自适应双闭环直流调速系统参数变化,控制精度低,稳定性差.为了提高双闭环直流调速系统控制精度,提出一种改进的RBF神经网络PID的双闭环直流调速系统.RBF神经网络不需要建立精确的数学模型,具有自适应、自学习能力,可以对PID控制器的3个参数进行在线性优化,从而对双闭环直流调速系统进行准确控制.仿真结果表明,改进RBF神经网络控制解决了常规PID控制算法存在的难题,可以获得较高的控制精度,增强了双闭环直流调速系统的抗干扰能力和鲁棒性,为系统的优化设计提供了依据.     

机载稳定平台随动回路控制优化仿真研究

研究机载平台稳定性优化控制问题,机载稳定平台主要用于隔离载机角扰动对探测装置视轴指向稳定造成的影响。四框架中的外框架组件随动于内框架组件,使探测装置视轴始终处于零位,以保证其最大的搜索视场。以某机载四框架稳定平台外俯仰位置随动回路为研究对象,根据PID控制器的外俯仰框架位置随动回路建立了数学模型,提出使用遗传算法对PID参数进行优化整定,利用MATLAB/Simulink软件对回路模型进行了仿真。结果表明,采用遗传算法优化后的PID控制器能够控制外俯仰框架更快速更平稳地随动于内俯仰框架,为机载平台稳定性能优化提供了参考。     

遗传模糊神经网络在航空发动机控制中的应用

模糊神经网络控制器是一种将模糊逻辑与神经网络相结合的智能控制器,其既不依赖于被控对象精确的数学模型,又能根据被控对象参数和环境的变化自适应地调节控制规则和隶属函数参数,但是存在着收敛速度慢,较多局部极小的情况下很容易陷入局部极小值等缺点。针对存在的问题,提出一种模糊神经网络控制器的优化方法。隶属度函数的参数具有全局性,用遗传算法来优化;神经网络的权值代表模糊系统的控制规则,它用神经网络的误差反传算法(BP)来调整。将算法用于航空发动机控制,实现对低压转子转速的无静差控制,与应用BP算法的模糊神经控制相比,控制性能改善较大,结果令人满意。     

列车驾驶模拟器体感模拟研究

以列车驾驶模拟器的六自由度运动平台的运动体感模拟仿真系统为对象,根据人体感知理论和体感模拟滤波原理,提出了基于经典滤波算法的体感模拟仿真算法,推导出离散化的时不变线性系统仿真模型,设计出适用于实时控制系统的控制算法,为自主开发六自由度运动系统提供了很好的参考和仿真工具。     

神经网络在控制系统中的应用现状及展望

本文分析了神经网络在控制系统中的应用，并对目前几种较重要的神经网络控制现状进行了评述，最后对神经网络控制的发展作了展望。