基于电压预测的直线永磁同步电机直接推力控制

直线永磁同步电机直接推力滞环控制,导致开关频率不定及稳态运行时会有明显的推力和磁链脉动产生。针对这些问题,提出了一种低脉动、快速动态响应、恒开关频率的直接推力电压矢量预测控制方法,该方法根据磁链及推力差预测下一时刻的参考电压,并采用空间矢量调制技术确定逆变器开关时间。仿真结果表明,与传统的DTC方法相比,该方法不但保持了快速响应的特点,且稳态运行时的磁链、推力脉动得到明显改善,开关频率也可根据需要在一定范围内进行选择。     

永磁直线伺服系统模糊PI速度控制器研究

针对永磁直线同步电机伺服系统常规PI速度调节器动态响应慢、输出超调大等问题,提出了模糊自适应PI速度控制器,对比常规PI速度控制器进行了仿真和实验。基于永磁直线同步电机矢量速度闭环控制,分析了模糊PI速度控制器和基于模糊PI控制器的伺服矢量控制系统的结构,设计了模糊PI速度控制器,在Matlab/Simulink仿真环境下,建立了基于模糊PI速度控制器的永磁直线同步电机伺服系统仿真模型,并通过实际永磁同步直线电机伺服系统实验对仿真结果进行了实验验证。研究结果表明,模糊PI速度控制器,相对于常规PI控制器,可以明显降低超调量和调节时间。将仿真结果和试验结果对比,两者基本吻合,说明模糊PI速度控制确实可以较好地改善永磁直线同步电机伺服系统的动态性能。     

永磁直线同步电机直接推力控制系统推力脉动的分析与优化

针对永磁直线同步电机(PMLSM)的传统直接推力控制(DTFC)系统中推力脉动的问题,推导了PMLSM的推力与电机功角的关系公式,并基于此公式分析了扇区划分方法对电机推力的影响。研究了采样频率和逆变器开关频率的关系对电机推力的影响。提出了一种限制逆变器开关频率的扇区细分的DTFC控制方法。在理论分析的基础上,建立了基于SIMULINK的仿真模型,对传统直接推力控制系统和优化后的直接推力控制系统进行了对比仿真,仿真结果表明该方法有效地减小了DTFC控制系统的推力脉动的幅值。     

永磁同步电机模糊神经网络PID控制器设计

随着永磁同步电机技术的不断发展,其在机器人中的运用也越来越广泛,但永磁同步电机有非线性、强耦合和多变量等缺陷,同时,机器人关节驱动电机在运行过程中所受的负载力矩和轴联转动惯量时刻变化,因此,要求电机控制系统具有更强的自适应性和更强的抗干扰能力。为了改善传统PID控制器参数固定以及模糊PID控制算法过于依赖设计人员的经验,提出了一种结合神经网络与现有模糊PID控制算法优点的模糊神经网络(FNN)自适应PID控制算法,利用径向基神经网络算法(RBF)对该驱动系统参数进行辨识,降低电机在正常运行过程中受环境变化的影响,达到响应快、控制平稳、精确的要求。     

永磁直线同步电机电流环矢量控制PI参数研究

永磁直线同步电机由于自身的结构特点,在驱动过程中会产生推力波动,严重影响电机的控制精度。电流环作为矢量控制系统的最内环,其控制结构参数的变化将直接影响电机的q轴响应电流。对PMLSM伺服控制系统的电流环PI矢量控制结构进行了理论分析,通过改变其PI参数对电机的响应过程进行了实验验证,获得了电机的q轴响应电流曲线,继而分析了响应电流对电机电磁推力波动的影响。     

永磁直线同步电机一阶速度抗扰动控制

永磁直线同步电机(PMLSM)采用直接驱动方式,其动子上存在包括负载力、摩擦力和磁阻力在内的多重扰动力,这些直接作用在动子上的扰动严重地影响到直线电机的速度稳定性。提出了一种PMLSM抗扰动速度控制策略,基于扩张状态观测器(ESO)观测出多重扰动力对PMLSM的速度动态过程的扰动作用,引入跟踪微分器(TD)和非线性状态误差反馈(NLSEF)对这个扰动作用进行补偿,进而实现PMLSM一阶速度抗扰动控制。     

基于扰动观测器和推力观测器的永磁直线同步电机推力控制研究

针对高精度永磁直线同步电机存在参数变化、负载扰动、摩擦力和端部效应等不确定性而引起推力波动的问题,提出了一种将扰动观测器(DOB)和推力观测器(TFOB)相结合的推力控制方法。采用了DOB作为内环控制器抑制并补偿不确定性因素对系统的影响,减小了测量噪声对系统的影响;同时,设计了TFOB作为外环控制器确保DOB输入的准确性,解决了DOB无法彻底抑制PMLSM系统存在的推力波动问题;建立了环境接触模型,对引起推力波动的参数进行了离线辨识,提高了推力控制带宽。研究结果表明:与DOB控制方法相比,无论是电机平稳运行情况还是突加扰动情况,基于DOB和TFOB的推力控制方法都取得了较为优越的控制性能。     

永磁同步电机的指数型分数阶PI速度控制

针对永磁同步电机速度环控制,设计一种指数型分数阶比例积分(FO[PI])控制器。FO[PI]控制器比PI控制器多一个可调参数,且在一定范围内对本身和被控对象参数摄动不敏感,因此能够更灵活的控制被控对象,获得比PI控制器更理想的控制性能。在输入为阶跃信号时,对采用FO[PI]控制器的系统与采用PI控制器的系统进行仿真实验对比,仿真结果表明:FO[PI]控制器在速度跟踪性能以及参数摄动鲁棒性方面均要优于PI控制器。     

基于模糊PI控制器的永磁同步电机矢量控制仿真研究

为改进传统PID控制的永磁同步电动机调速系统性能,提出一种基于模糊PI控制的永磁同步电机矢量控制新方法.仿真结果表明该方法控制精度高,动态特性好,适合于永磁同步电机的速度控制.     

采用遗传神经网络的直线伺服系统速度自适应控制

针对永磁直线同步电动机伺服系统多变量、强耦合、非线性,以及时变的特点,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的永磁直线同步电动机速度控制方法,该方法根据RBF神经网络的结构特点,对其参数采用遗传算法进行离线训练,并通过在线训练调整隐层与输出层的连接权值,实现了电动机速度的自适应控制.实验结果表明,与常规PID控制相比,RBF神经网络控制器提高了直线伺服系统的静态和动态性能,使得电动机在启动和负载改变时转速超调量减小,且转速能更快地趋于稳定.     

基于滑模变结构永磁同步电机速度控制器

本文分析了永磁同步电动机d-q坐标系下数学模型,在研究滑模变结构基本原理基础上,将滑模变结构算法与PI控制相结合,设计了电机滑模变结构PI速度控制器。为了验证所设计控制器性能,进行仿真实验并传统PI速度控制器相比较。     

永磁同步电机直接转矩控制仿真

主要介绍了直接转矩控制和矢量控制在永磁同步电机控制中的区别,同时简要介绍了直接转矩控制的原理,并搭建了永磁同步电机的数学模型,在此基础上借用MTALB的Simulink搭建直接转矩控制永磁同步电机的模型.从仿真结果可以看出,永磁同步电机直接转矩控制时具有良好的转矩响应速度,转速波动小,能够较好地抑制转矩脉动,基本实现了...     

永磁同步电机速度控制器的全数字化集成

基于现场可编程门阵列(FPGA)设计了具有Anti-windup策略的速度控制器用于永磁同步电机伺服控制系统,并给出了相应的集成设计方法。该方法通过单片FPGA实现永磁同步电机的全数字集成控制。采用FPGA的嵌入式Nios II核完成速度环控制策略,通过FPGA的并行硬件电路实现了高速电流环控制器。为了解决速度给定较大时产生的控制器积分饱和问题,设计了具有Anti-windup策略的PI速度控制器用于有效地减小转速超调量,缩短调节时间。实验结果表明:与PI控制器相比,使用这种速度控制方法可使永磁同步电机最大转速跟踪精度提高10r/min,且具有良好的动态性能和稳态精度。提出的设计方法满足永磁同步电机伺服控制系统的设计需要。     

遗传算法和神经网络在永磁同步电机直接转矩控制中的应用

为了解决永磁同步电机直接转矩控制系统的转矩脉动大的缺陷,将遗传算法引入转速PI调节器,用以实现PI参数的自整定;将神经网络引入空间矢量调制以得到期望的空间电压矢量。在研究永磁同步电机动态数学模型的基础上,提出了基于遗传算法和神经网络的永磁同步电机直接转矩控制系统。分析了PI自整定和神经网络空间矢量调制的具体实现方法。借助MATLAB/Simulink软件进行了建模与仿真。仿真结果表明,提出的控制方法不仅具有转速响应快速、超调量小及转矩脉动小等优点,而且具有优良的动静态性能。     

一种大推力凸极永磁直线同步电机特性分析

针对现有永磁直线同步电机(PMLSM)推力密度较低的问题,提出了一种凸极Halbach永磁直线同步电机(SH-PMLSM)的设计方案。首先,提出了凸极Halbach永磁直线电机的拓扑结构,基于有限元分析了该型电机的次级磁场分布,确定了电机初级绕组方案,在旋转电机尺寸关系基础上,确定了该电机的主要尺寸;其次,建立了SH-PMLSM的16极15槽单元电机的模型,分析了该型电机的电磁特性;最后,在等永磁体用量、相同的初级和气隙条件下,将其与隐极式永磁直线电机(S-PMLSM)进行了对比,并分析了凸铁高度和宽度以及永磁体磁化方向对SH-PMLSM性能的影响。研究结果表明:SH-PMLSM单元电机具有更大的推力密度,输出推力比隐极PMLSM提高了10. 61%;借助Halbach阵列具有的磁屏蔽性,SH-PMLSM改善了常规凸极永磁直线电机存在的漏磁较大、推力不足的问题。     

永磁同步电机速度内模控制的研究

永磁同步电机数学模型存在着非线性和强耦合的特性,针对永磁同步电动机伺服系统的高性能控制要求,提出一种基于内模控制技术的永磁同步电机控制策略。采用内模控制原理进行速度环的设计,将电流环及PMSM模型整体看作被控过程,建立了被控过程的简易数学模型。基于Matlab/Simulink仿真平台,对基于内模控制的永磁同步电机控制系统进行了仿真分析,试验结果表明,与传统的矢量控制方法相比,该控制策略具有更良好的控制特性。     

电力机车永磁同步电机自适应模糊滑模控制

为研究牵引工况下电力机车永磁同步电机(PMSM)的转速控制精度,考虑轮轨接触不平顺及车体静载荷在轮对径向产生的未知时变负载转矩,建立了机车PMSM在d-q坐标系下的数学模型;针对该耦合非线性系统中存在的负载转矩,设计非线性转矩观测器对其实际值进行估计,对观测误差采用自适应模糊逻辑系统进行逼近;依据Lyapunov稳定性理论,构造了基于转矩观测器的自适应模糊滑模控制器。理论分析及仿真结果表明,机车PMSM闭环转速控制系统跟踪误差一致有界,转矩观测误差收敛于0。     

永磁同步电机改进型直接预测电流控制

针对永磁同步电机传统直接预测控制律中反馈控制增益不含积分作用导致稳态电流误差较大,系统鲁棒性不强这一问题,在传统预测控制律中引入了积分作用,积分增益因子通过配置系统期望闭环极点得到。所提引入积分控制作用的改进预测控制律理论上可以减小稳态电流误差,同时可使电流预测模型参数失配时系统的鲁棒性得到增强。基于Matlab/Simulink平台的仿真结果验证了改进算法的可行性和正确性。     

基于TSK型递归模糊神经网络的永磁直线同步电机位置控制研究

针对基于磁场定向控制的永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置精准控制问题,提出了一种TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)控制方法。在考虑了系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素影响的基础上,建立了含有不确定性因素在内的PMLSM动态数学模型;利用TSKFRNN对系统同时进行了实时在线的结构学习和参数学习,提高了系统抑制不确定性因素的鲁棒性,保证了系统的动态跟踪性能。实验及研究结果表明:与模糊神经网络PID控制方法相比,TSKFRNN可以有效辨识电机参数,抑制系统的不确定性对系统伺服性能的影响,提高了系统的鲁棒性和跟踪性能。     

数控机床直线同步电动机磁悬浮系统的神经网络直接自适应控制

针对数控机床可控励磁直线同步电动机磁悬浮系统的强非线性、外部扰动不确定性的问题,设计基于RBF神经网络直接自适应控制器.通过分析磁悬浮系统的运行机理,推导运动方程及悬浮力方程,进而建立系统的状态方程;用悬浮高度的跟踪误差和误差的变化量构造误差函数,设计直接自适应理想控制器并采用RBF神经网络对其进行逼近;设计自适应律来...