基于数字信号处理器的无刷直流电机智能控制

在分析无刷直流电机运行原理的基础上,提出了基于TMS32OLF2407A的永磁无刷直流电机控制系统的解决方案,即将单神经元与PID控制结合应用于无刷直流电机中。仿真试验表明,采用单神经元PID控制能取得令人满意的动静态性能,具有较强的鲁棒性和自适应性,改善了电机的调速性能。     

无刷直流电机数字控制系统设计

对无刷直流电机控制系统的仿真进行详细设计,以高性能80C196KC单片机为控制核心,采用单神经元自适应PID控制算法对无刷直流电机直接数字控制系统进行了硬件和软件设计.     

四开关三相无刷直流电机智能控制研究

在分析四开关三相无刷直流电机运行原理的基础上,提出了一种四开关三相无刷直流电机双闭环智能控制系统。系统内外环均采用单神经元PID控制,转速外环采用单神经元PID控制器可以避免转速出现超调、响应速度慢,电流内环采用单神经元PID控制器可以根据参考电流快速地调节实际电流,从而改善电流的波形,实现四开关三相无刷直流电机电流的120°方波控制。通过Matlab/Simulink搭建了仿真模型,仿真结果证明了该控制策略的正确性和有效性。     

无刷直流电机无位置传感器直接转矩控制

为简化无刷直流电机控制系统结构,同时减小无刷直流电机转矩脉动,本文提出了一种无位置传感器无刷直流电机直接转矩控制方法。该方法通过在两相静止坐标系中定子磁链、转子位置角和定子电流分量之间的关系来计算转矩,采用一阶低通滤波器替代积分器,避免了积分饱和,相位和幅值不对称等问题,并结合传统的单神经元自适应PID方法,形成了一种新型的单神经元自适应PID方法。仿真和实验结果表明与传统电流控制相比,该方法具有良好的动静态特性,也验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于微粒群算法的无刷直流电机单神经元自适应控制

为提高无刷直流电机速度控制性能,提出一种基于微粒群优化算法的单神经元自适应速度控制算法,该算法利用单神经元在线调整连接权值的能力,实现无刷直流电机速度的自适应控制.针对传统单神经元权值调整规则容易陷入局部最优等不足,利用微粒群优化算法良好的全局和局部寻优能力对单神经元连接权值进行在线调整,提高了单神经元的自学习、自适应...     

基于RBF神经网络辨识的无刷直流电动机控制实验研究

由于无刷直流电机控制系统是多变量和非线性的,针对传统PID 控制方法的不足,提出一种基于径向基函数RBF (Radial Basis Funct ion )神经网络在线辨识的单神经元PID自适应控制方法,并用于无刷直流电机的控制中.构造了一个径向基函数神经网络对系统进行在线辨识、建立在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,并在数字信号处理器中实现控制参数的在线调节.系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,结构简单,能适应环境变化,具有较强的鲁棒性.     

基于RBF神经网络在线辨识的永磁无刷直流电机单神经元PID模型参考自适应控制

永磁无刷直流电机控制系统是多变量和非线性的.针对传统PID控制方法的不足,提出一种基于径向基函数神经网络在线辨识的单神经元PID模型参考自适应控制方法,并用于永磁无刷直流电机的控制中.该方法构造了一个径向基函数神经网络对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,并在数字信号处理器中实现控制参数的在线调节.系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,结构简单,能适应环境变化,具有较强的鲁棒性.     

无刷直流电机双闭环控制系统的建模与仿真

在分析无刷直流电机数学模型的基础上,提出了一种无刷直流电机控制系统仿真建模的新方法。在Matlab/Simulink中按功能进行模块化建模,用M文件和S函数来编写功能模块,实现了电流滞环和转速单神经元PID控制的双闭调速系统仿真。仿真结果与理论分析一致,验证了该控制系统设计的合理性。此仿真模型可用以验证各种控制算法,为无刷直流电机控制系统的分析和设计提供了有效的途径。     

模糊自适应PID控制器在无刷直流电机控制系统中的应用

无刷直流电机是一种多变量、非线性的控制系统,采用经典的PID控制难以达到满意的控制效果.将模糊自适应PID控制器应用于无刷直流电机的控制中,运用模糊控制原理对PID参数进行在线凋整.实验结果表明,较之传统的PID控制,采用模糊自适应PID控制的无刷直流电机控制系统具有更好的动态和静态性能,达到了较好的控制效果.     

无刷直流电机单神经元PI控制器的设计

研究了一种基于专家系统的单神经元PI控制器,并将其应用于无刷直流电机调速系统中.控制器实现了PI参数的在线调整,在具有PID控制器良好动态性能的同时,减少微分项对系统稳态运行时的影响,并较好地克服了无刷直流电机非线性、参数易变的影响.仿真结果表明,基于专家系统的单神经元PI控制器自适应能力好,响应快,鲁棒性强,系统静态和动态特性良好.     

免疫调节增益的单神经元PID控制器

针对单神经元PID控制中学习速度较慢,动态响应时间长等问题,提出了免疫调节增益的单神经元PID控制器.将T细胞免疫调节机理与单神经元PID控制算法相结合,以提高单神经元PID控制器的学习速度,缩短动态响应时间,改善单神经元PID控制器的性能.仿真研究了免疫调节增益的单神经元PID控制器的定值跟踪性能和抗干扰性能以及直流电机伺服控制性能.仿真实验结果表明,这种新的控制算法学习速度快,动态响应时间短,具有较强的自适应性和鲁棒性,其控制性能优于单神经元PID控制.     

基于Matlab人机界面的无刷直流电机自适应控制

提出了基于改进的RBF神经网络的无刷直流电机自适应控制新方法.该方法首先利用由Matlab中的RBF神经网络函数设计出的人机界面平台对无刷直流电机进行离线辨识,确定RBF神经网络的网络结构及初始权值;再采用RBF神经网络在线算法在线辨识无刷直流电机模型,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器参数的在线自整定,实现系统的智能控制.由于该算法具有自适应确定网络结构和无需人为确定网络初始权值的优点,因此减少了网络训练的随机性,提高了训练精度.实验结果表明,该控制方法具有较高的鲁棒性和控制精度.     

基于单神经元自适应PID的无刷直流电机反电势与磁链观测及无位置传感器直接转矩控制

提出了一种无位置传感器无刷直流电机直接转矩控制方法。通过采用一种基于单神经元自适应PID方法,建立了两相静止坐标系下的反电势和磁链观测器,通过Lyapunov稳定性分析方法实现了观测器的稳定性证明。给出了单神经元比例系数不同取值时反电势估计误差,给出了推荐的取值范围,并给出了神经元比例系数的在线调整方法,补偿了由于定子电压计算不准确而引起的磁链和转矩估计偏差。最终实现了无刷直流电机的直接转矩控制。仿真和实验结果表明与传统控制方法相比,该方法具有较好的静动态特性,进而表明方法的正确性和可行性。     

基于模糊自适应分数阶PID的医用无刷直流电机控制研究

针对医用呼吸机上应用的无刷直流电机控制器响应速度慢、动态性能差等问题,结合分数阶控制理论和模糊控制理论,提出了模糊自适应分数阶PID控制策略。其中分数阶PID控制旨在提高无刷直流电机系统的控制精度,同时利用模糊控制不依赖被控对象数学模型的优势,实现分数阶PID参数的在线调整。在Matlab/Simulink环境下,建立无刷直流电机控制系统的仿真模型,并进行仿真研究。仿真结果表明模糊自适应分数阶PID控制器响应速度快,能实现参数在线调整,并能有效的提高系统的动静态性能和鲁棒性。     

基于改进麻雀搜索算法模糊PID控制器设计

为了提高无刷直流电机输出转速与转矩的平稳性,提出了一种通过时变惯性权重改进的麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机。通过在Matlab/Simulink中对无刷直流电机进行控制仿真,仿真结果表明,时变惯性权重改进麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机,其转速与转矩的平稳性符合要求,并且能够实时响应负载的变化。     

无刷直流电机的新型控制器

自抗扰控制（ADRC）是在继承经典PID不依赖于对象模型优点的基础上,通过改进经典PID固有缺陷而形成的新型控制技术,性能优良。在分析永磁无刷直流电机特点及使用现状的基础上,建立了基于自抗扰控制器的无刷直流电机控制系统。仿真结果表明,自抗扰控制器对无刷直流电机模型的不确定性和外部扰动变化具有较强的适应性和鲁棒性,控制器算法简单,工程适用性较强,系统具有良好的动态响应性能。     

模糊PID控制在BLDC系统中的应用

普通PID控制作为一种线性控制方法,在一些环境条件变化的影响之下无法保持设计时的性能指标。机械臂关节用无刷直流电机要求控制精度高,但由于其非线性的特点,普通PID控制难以做到精确控制。模糊控制具有非线性、变结构、自寻优等优点,采用模糊逻辑实时调整PID控制器参数,可以克服无刷直流电机系统中变参数、变结构和非线性等因素。仿真结果表明参数自适应模糊PID控制响应快、无超调、鲁棒性好,动静态性能均优于普通PID控制,能够做到无刷直流电机精确控制。     

电动车用无刷直流电机模糊自整定控制器设计

本文在分析无刷直流电机数学模型基础上,设计了一种以PIC单片机为控制核心的电动自行车用无刷直流电机控制系统,给出了控制系统主要硬件电路设计和核心算法设计。本文针对传统PID控制的不足,结合模糊控制与PID控制,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定。对算法在Matlab环境下仿真,并对采用传统PID控制及模糊自整定参数PID控制的无刷直流电机控制系统进行了实验分析和比较。     

无刷直流电机的智能控制研究

无刷直流电机具有交流电机结构简单,运行可靠,维护方便等优点,又具有直流电机那样良好的调速性能而无机械换向器等优势,得到广泛应用。针对大多数无刷直流电机位置伺服系统采用的是PID控制方式,此控制方式存在系统参数发生变化或带有非线性负载时,其稳态输出特性变差,难以获得满意的控制效果的情况,本文在分析无刷直流电机的模型后,提出一种能根据跟踪误差大小,利用模式切换开关自动切换到PID控制或滑模变结构控制的智能控制方法,从而实现无刷直流电机转子转速的快响应、低超调和高精度控制。     

基于BP神经网络的无刷直流电机控制器优化设计

无刷直流电机是一个多变量、强耦合的非线性系统,用常规的线性控制方法很难达到理想的控制效果。为了克服常规PID控制方法的不足,应用了BP神经网络对速度控制器的PID参数进行了优化设计。使用MATLAB仿真结果表明,采用BP神经网络这种控制方式的无刷直流电机调速系统具有良好的动态性能和稳态精度,能达到进一步优化控制系统性能的目的。