超声波电机神经网络逆模型的辨识建模

针对超声波电机时变、强耦合使得数学模型难以建立的问题,以超声波电机转速的非线性逆控制为应用背景,本文给出了超声波电机神经网络逆模型的辨识建模方法.基于实验测得的足够样本数据,通过反复测试确定模型形式为三层非线性DTNN网络.进行串-并联辨识,建立了以电机转速为输入、驱动频率为输出的超声波电机神经网络逆模型.所得模型的输入-输出关系与实测数据接近,表明了所建模型的有效性.     

基于Hammerstein模型的超声波电机非线性补偿

超声波电机的运行过程具有明显的非线性特征,影响电机控制精度。超声波电机Hammerstein模型中的非线性环节,反映了电机控制关系中非线性的主要特征。通过求取模型非线性环节的逆函数,实现对控制非线性的有效补偿,简化控制器设计,有利于提高控制性能。基于非线性逆补偿,给出一种迭代学习转速控制方法,并进行实验研究。实验表明了所述非线性逆补偿及控制方法的有效性     

基于GA-RBF神经网络逆的两电机同步控制

以多变量、非线性、强耦合的两电机同步控制系统为研究对象,提出了基于遗传算法的径向基函数(GA-RBF)神经网络逆的两电机同步控制方法。根据给定的性能指标,采用遗传算法对RBF神经中心进行优化,在此基础上串联RBF神经网络逆与两电机系统,构建复合伪线性系统。这一复杂控制对象即可解耦成转速与张力两个线性子系统,进而通过设计线性闭环调节器实现了解耦控制。实验结果表明,采用GA-RBF神经网络逆的两电机系统,对速度和张力实现了较好的解耦控制,且具有较强的抗干扰能力。     

专利名称:改进回归支持向量机广义逆的直线永磁游标电机的解耦控制方法

正本发明公开了一种改进回归支持向量机广义逆的直线永磁游标电机的解耦控制方法,根据可逆性原理和Interactor算法证明所控制的直线永磁游标电机系统的可逆性;采样原系统的输入输出,经过数据处理后,作为训练改进回归支持向量机的样本,使用改进回归支持向量机逼近直线永磁游标电机的广义逆系统;将改进回归支持向量机广义逆系统与原非线性系统结合,以构建伪线性系统,实现直线永磁游标电机的d轴电流和初级速度的解耦控制;在伪线性系统的基础上,添加PI控制器,构成闭环系统,提高系统的鲁棒性。     

感应电机的逆系统方法解耦控制

针对感应电机这一多变量、非线性、强耦合的控制对象,应用逆系统方法,将感应电机转速与转子磁链解耦成2个二阶子系统。在此基础上,运用线性系统理论对其进行控制。仿真结果表明这种基于逆系统方法的反馈线性化控制策略可实现感应电机的高性能控制。     

单绕组磁悬浮开关磁阻电动机非线性解耦控制

针对单绕组磁悬浮开关磁阻电动机非线性、多变量、强耦合的特点,提出一种将支持向量机逆系统方法与内模控制相结合的非线性解耦控制策略。该方法通过支持向量机离线优化学习构建系统α阶逆模型,将优化的支持向量机逆模型与原系统复合,将其解耦成两自由度位移和转速伪线性子系统;为了提高系统的抗扰性和鲁棒性,对解耦后的伪线性系统引入非线性内模控制。仿真和实验研究验证了所提控制方法的有效性。     

磁悬浮开关磁阻电机模糊补偿逆系统解耦控制

在给出磁悬浮开关磁阻电机（BSRM）径向力控制模型的基础上,根据逆系统理论求出其解析逆系统。利用求得的解析逆系统与原系统进行复合,构成伪线性系统,初步实现径向间的解耦。用模糊控制器作为径向位置控制器,对复合伪线性系统进行综合。考虑到所采用模型的近似性、不确定性及系统参数的时变性,在初步解耦的基础上,设计了模糊补偿器对解耦效果进行实时补偿。最后由模糊控制器的输出控制量和模糊补偿器的补偿量相加,构成BSRM径向力解耦控制系统的实际控制量。仿真结果表明所设计的模糊补偿逆系统解耦方法成功实现了径向间的解耦,控制系统性能优良。     

磁悬浮开关磁阻电机模糊补偿逆系统解耦控制

在给出磁悬浮开关磁阻电机(BSRM)径向力控制模型的基础上,根据逆系统理论求出其解析逆系统.利用求得的解析逆系统与原系统进行复合,构成伪线性系统,初步实现径向间的解耦.用模糊控制器作为径向位置控制器,对复合伪线性系统进行综合.考虑到所采用模型的近似性、不确定性及系统参数的时变性,在初步解耦的基础上,设计了模糊补偿器对解耦效果进行实时补偿.最后由模糊控制器的输出控制量和模糊补偿器的补偿量相加,构成BSRM径向力解耦控制系统的实际控制量.仿真结果表明所设计的模糊补偿逆系统解耦方法成功实现了径向间的解耦,控制系统性能优良.     

基于模糊补偿的无轴承同步磁阻电机径向位置逆控制

给出无轴承同步磁阻电机转子径向位置的控制模型,针对多变量、强耦合的径向位置非线性系统,提出一种基于模糊补偿的被控电机转子径向位置逆控制方法,证明该径向位置系统可逆,推导出其逆系统模型,将其精确线性化成一个伪线性系统,从而将径向位置系统解耦为两个独立的二阶线性子系统.为对已解耦的径向位置系统进行综合,在常规PID控制器基...     

超声波电机转速控制模型的迭代学习辨识建模

超声波电机的转速控制模型是其运动控制研究的基础。为研究以驱动频率为调节变量的超声波电机转速控制模型，根据超声波电机驱动频率与转速之间关系特性的实测数据，建立超声波电机转速控制的二阶线性时不变模型。给出迭代学习辨识策略对电机转速控制模型的参数进行辨识。针对超声波电机的每组实测数据中数据量不同导致的参数收敛性减弱的情况，通过双范数最优理论来设计迭代学习辨识的参数学习律。将迭代学习辨识所得结果与Hammerstein模型比较。仿真和实验结果表明，二阶线性时不变模型下的迭代学习辨识可以有效地辨识超声波电机的模型参数，参数收敛速度快、收敛性较好，所建模型精度较高，建模方法有效。     

行波超声波电机电压幅值—转速控制的辨识建模

适于控制应用的超声波电机数学模型是其运动控制研究的基础。该文采用系统辨识的方法,建立以驱动电压幅值为控制自变量的超声波电机系统转速控制模型,为超声波电机转速自适应控制策略的设计提供基础。所给出的辨识建模方法对其它种类超声波电机及电磁电机的建模研究均有借鉴意义。     

无刷直流电机调速系统神经网络逆控制

无刷直流电机运行中参数摄动和换相过程的非线性,在一定程度上限制了其调速性能。针对这些特点,在分析无刷直流电机换相区和传导区数学模型的基础上,提出了一种基于神经网络逆的控制策略,采用静态神经网络加积分器来构造电机的逆系统,并将该逆系统与原电机系统串联复合构成伪线性系统,实现整体的近似线性化,从而简化了外环控制器的设计难度。仿真与实验结果均表明神经网络逆控制方法对负载扰动与电机参数摄动有较强的鲁棒性,且能在减小转速超调的同时保证了响应速度及跟踪精度,使整个系统具有优良的动静态性能。     

超声波电机频率-转速控制的阶跃响应建模

适合于控制应用的超声波电机模型是提高电机控制性能的基础.以频率为输入变量的超声波电机转速控制模型对于提高转速控制性能具有重要意义.该文设计实验测取转速阶跃响应,采用特征点法辨识电机模型.并针对模型参数的时变性,分别采用频率和转速为自变量对模型参数进行了函数拟合,得到了适当考虑非线性的电机转速控制模型.     

超声波电机黄金分割自适应转速控制

针对超声波电机的明显非线性特征,研究适当的转速自适应控制策略。建立能够较好表述超声波电机控制特性的三阶特征模型。基于该模型,以电机驱动电压频率为控制量,设计黄金分割自适应转速控制器。根据对实验结果的分析,给出逻辑积分控制律、微分控制律等方法以进一步改善转速控制性能。实验表明了所提控制方法的有效性。     

磁悬浮开关磁阻电机悬浮系统自抗扰逆系统解耦控制

在给出磁悬浮开关磁阻电机悬浮系统控制模型的基础上,采用逆系统相关理论求解出磁悬浮开关磁阻电机悬浮系统控制模型的解析逆系统。在原系统的基础上再应用求得的解析逆系统进行复合,建构伪线性系统,对悬浮系统的悬浮力进行解耦。用自抗扰控制器作为径向位置控制器,对复合伪线性系统进行综合,把主绕组电流对悬浮系统引起的摄动视为悬浮系统的一种外扰,利用扩张状态观测器开展动态即时补偿。所设计的自抗扰补偿逆系统解耦方法通过了仿真结果验证,成功实现了悬浮力间的解耦,而且基本消除了转矩调节时主绕组电流的摄动对悬浮系统的影响,控制系统性能优良。     

超声波电机转速控制的稳态模糊建模方法研究

针对超声波电机转速控制应用,以实验数据为基础,采用模糊逻辑方法建立了超声波电机系统的二输入单输出稳态模糊模型.数据验证表明,该模型较好地模拟了电机驱动电压幅值、频率及转速三者之间的非线性关系.文中详细描述了模糊建模过程,为超声波电机系统的非线性控制建模提供了另一条有效途径.     

基于神经网络广义逆的两电机变频系统内模控制

针对非线性强耦合的两电机变频系统,先利用动态BP神经网络逼近原系统的广义逆系统,然后再对复合后的伪线性系统提出了基于广义逆系统的内模控制方法,证明了闭环系统的鲁棒稳定性。最后基于S7?300PLC的平台,对系统设计做了相关的试验研究。结果表明,神经网络广义逆系统方法,不但能够很好地实现系统的解耦,而且还可以使伪线性化后的子系统开环稳定,引入的内模控制,又保证了系统的控制性能。     

行波超声波电机Lyapunov模型参考自适应转速控制

超声波电机是一类具有明显时变非线性的被控对象,为提高其转速控制性能,应采用适当的自适应控制策略.本文以超声波电机驱动电压幅值为控制变量,根据李雅普诺夫稳定性理论,采用输入-输出变量设计了超声波电机模型参考自适应转速控制器,并给出了自适应速率在线调节、微分前馈等方法以改善起始阶段的转速控制性能.实验表明了所提控制方法的有...     

超声波电机转速控制的动态模糊建模

超声波电机动态模型是实现其高性能转速控制的前提。设计基于模糊逻辑的辨识建模方法,建立了超声波电机系统动态模糊模型。在设计实验获取建模所需数据的基础上,采用等分区间法确定了模型结构,进而利用最小二乘法辨识得到了模型中的待定参数。模型输出与实验数据的对比表明,所建模糊模型精度较高,反映了驱动电压幅值、频率与电机转速之间的非线性动态关系,可以用于超声波电机性能分析与转速控制器设计。     

超声波电动机频率-转速控制的动态辨识建模

超声波电动机的数学模型是其运动控制研究的基础.采用系统辨识的方法,针对以驱动频率为调节变量的超声波电动机转速控制需求,建立了适合于控制应用的超声波电动机系统频率-转速控制模型,为超声波电动机高性能转速控制研究提供了基础.给出的辨识建模方法对超声波电动机及电磁电机的建模研究均有借鉴意义.