基于SDRE的永磁同步电动机的近似最优控制

针对具有仿射非线性模型的永磁同步电动机,研究其非二次型性能指标的最优控制问题。非线性非二次型最优控制问题导致难以求解的HJB(Hamilton Jacobi Bellman)方程,为避免这一难题,首先采用SDRE(State-Depend-ent Riccati Equation)法将其转化成状态相关的Riccati方程求解问题。SDRE法需要在每一次采样时刻实时地求解一个代数Riccati方程,在高阶系统中巨大的运算耗时使得SDRE控制器难以实现,为此进一步采用一种有效求解SDRE控制器的方法 -θ-d法,它只需求解一次与初始状态相关的代数Riccati方程,控制器的其余参数均可离线通过矩阵的相关运算获得,从而大大地减少了在线计算量。另外,SDRE方法可以通过适当选取状态相关的加权矩阵,以较小的控制作用获得与常量权矩阵相近甚至更好的控制效果。最后,以永磁同步电动机为实例进行的仿真验证了本文方法的有效性与可行性。     

基于dSPACE的PMSM控制系统PWM调制技术研究

比较了SPWM技术和SVPWM技术的优缺点,证明了SVPWM调制技术具有最高的直流电压利用率.对两种调制方法下逆变器控制的PMSM速度和电流双闭环控制系统性能进行了仿真比较研究.借助于dSPACE实时平台,完成了两种调制方式下PMSM控制系统的硬件在回路试验.试验结果进一步表明,与SPWM调制方式相比, SVPWM调制技术具有更好的动、静态性能与鲁棒性,更适合于高性能PMSM伺服系统的控制.     

滑模控制永磁同步电动机调速系统

永磁同步电动机(PMSM)是一个多变量、非线性、强耦合的复杂系统,对外界扰动及内部摄动极为敏感,为提高系统鲁棒性,本文引入滑模变结构控制策略(SMC).根据PMSM调速系统的特点,选择一阶滑模面,选用状态反馈SMC控制方式,并将控制输出经一积分器滤波,按该方案设计的SMC控制器表达式和PI控制一样简单.并在同等条件下对这两种控制器下的调速系统分别进行了仿真和实验研究,结果证明文中所设计的SMC控制器能有效地提高系统的动态性和鲁棒性.     

基于动态数学模型的PMSM矢量控制系统设计

利用永磁同步电动机dq坐标系下的动态数学模型,采用前馈解耦控制,导出用传递函数描述的电动机模型。在此基础上,采用自控系统的工程设计方法,得到各控制环PI调节器参数,并通过仿真验证了所设计的控制系统的动、静态性能。     

基于TMS320LF2407A的PMSM数字化矢量控制调速系统的研究

本文给出了一种基于数字信号处理器（TMS320LF2407A）和智能功率模块（PM25RSB120）的永磁同步电动机矢量控制的实现方案,并详细阐述了系统的硬件组成和软件实现方法,实验结果表明,系统具有优良的动、静态性能。     

永磁同步电动机调速系统的模糊PI智能控制新方法

在分析永磁同步电动机 (PMSM )数学模型的基础上 ,利用Matlab软件建立了控制系统的仿真模型 ,提出了一种新型的模糊PI控制方法。在PMSM双闭环调速系统中 ,电流控制采用滞环电流调节器 ,而转速控制通过采用常规PI控制和模糊控制相结合的方法来实现。仿真结果表明 ,这种新型的模糊PI智能控制方法响应快、无超调、鲁棒性强、抗干扰能力好 ,较传统PI控制具有更好的动、静态特性     

永磁同步电动机调速系统新型模糊控制方法

通过分析永磁同步电动机PI控制的不足,在对传统模糊-PI混合控制策略进行改进的基础上,介绍参数模糊自整定PI控制策略。该策略吸收了模糊控制和PI控制的优点,能够按照被控制对象的性能要求,通过模糊控制规则,自动整定PI参数,实现了模糊控制没有的积分控制效应和PI控制没有的微分控制效应,相当于变系数的PID控制器的功能特性,从而提高了系统的动态响应,消除了系统的稳态误差。仿真结果表明:该方法响应快、无超调、鲁棒性强,较传统PI控制具有更好的动、静态特性。     

永磁同步电动机的非线性PI速度控制

永磁同步电动机(PMSM)是典型的非线性系统，该文考虑了齿隙转矩、谐波转矩等转矩波动和各种不确定扰动，建立了包含非线性不确定项的PMSM数学模型。针对所提模型，采用非线性PI控制方法实现速度控制，得到具有鲁棒性能的控制器。非线性PI控制摒弃了传统自适应控制方法对不确定系统控制时所采用的参数辨识加反馈控制器设计的结构，不需要知道非线性不确定函数的具体形式，通过确定该函数的界来设计控制器的参数，使系统能够达到全局渐近稳定或者实现对参考信号的跟踪。仿真结果表明了控制算法的有效性。     

基于RLKF的无传感器PMSM控制

针对永磁同步电动机无传感器控制中经典扩展卡尔曼滤波器算法计算量大的缺点,设计了一种新的降阶线性卡尔曼滤波器算法。通过数学公式推导分析比较了该算法与经典卡尔曼滤波算法,并在M atlab/S imu link平台下进行了仿真研究,仿真结果表明该算法在线计算量小,能准确估计电机转子位置和转速,参数调整容易,并具有良好的动态特性。     

采用神经网络控制的永磁同步电机调速系统

为改进传统PID控制的永磁同步电动机(PMSM)调速系统性能,设计了神经网络速度控制器并对其构成的矢量控制系统进行了仿真分析.结果表明,当电机参数改变或受到外部扰动时,该系统具有更好的动态性能.     

PMSM调速系统中最大转矩电流比控制方法的研究

针对一类永磁同步电动机（PMsM）d、q轴电感不相等的特性,根据PMsM在d-q坐标系下的基本方程,用极值原理建立了d、q轴电流与转矩的非线性方程组,推导出d、q轴电流与转矩的迭代表达式,实现了最大转矩电流比的控制方法,可显著地提高系统的动态性能.为便于工程应用,在最大转矩电流比控制的基础上,将转矩与d、q轴电流表达式线性化,采用优化方法,给出了最大转矩电流比控制的工程近似算法,非常接近最大转矩电流比控制的性能.仿真和实验结果表明了该方法的有效性和工程实用性.     

基于PLECS的PMSM模糊免疫PI控制系统的仿真研究

在Matlab/Simulink环境下,设计了一种模糊免疫PI控制系统,并利用PLECS中永磁同步电动机的本体模型进行了仿真.仿真结果表明,控制系统能够稳定运行,动、静态特性良好,调速系统具有响应快速、超调量小、鲁棒性好、抗干扰能力强等优点,为交流同步电动机伺服系统控制研究提供了新的方法.     

单相永磁同步电动机的调速控制

为拓宽微风吊扇的使用范围，需要研制一种逆变调速装置与微风吊扇配套使用。文中的理论分析的基础上，介绍单相永磁同步电动机调整调速装置的系统构成、工作原理、设计特点等。应用表明，该装置具有体积小、成本低和工作可靠等优点。     

永磁同步电动机调速的PI控制策略

电机的双闭环矢量控制策略是目前比较成熟的电机控制策略,其中速度PI控制器的设计是整体控制策略的重要环节.本文通过对PI控制器的设计,利用速度分段及三维插值的方法实现电机调速功能,使电机能及时的响应速度的加减变化.     

基于矢量控制的永磁同步电动机调速过程的仿真

根据矢量控制理论和永磁同步电动机的数学模型建立仿真模型，并对永磁同步电动机的调速过程进行仿真。仿真结果较好地反映了永磁同步电动机的调速运行过程，为进一步的工程应用奠定基础。     

一种内置式永磁同步电动机的非线性转矩控制方法

提出并仿真验证了一种内置式永磁同步电动机的简化的非线性控制方法。该方法根据速度和直流电源的电压来调整电流命令,同时充分利用了内置式永磁同步电动机的转矩,实现了MTPA最大转矩/电流和弱磁两种控制模式。对于电机转矩和电流命令间的非线性关系,采用了泰勒级数展开的方法实现了线性化。该方法不需要查表,计算量也很小,通过在20 kW电机模型中仿真,验证了算法的稳态和动态性能。     

基于扰动观测器的PMSM交流伺服系统低速控制

针对交流伺服系统中通常采用的MT法测速在低速时存在的问题,采用了自适应扰动测器以获得低速下的连续转速,并利用波波夫超稳定性理论给出了一种简单的自适应律.该方法能实时观测负载转矩扰动和低速时的连续速度变化,计算量小.仿真和实验结果表明,应用该方法在低速情况下较之传统MT法测速具有良好的控制效果.     

永磁同步电机滑模变结构调速系统动态品质控制

为了提高永磁同步电动机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)调速系统的动态品质,提出了一种新型指数趋近律,与常规指数趋近律不同,该趋近律将趋近速度与系统状态量的变化相关联,克服了常规指数趋近律的缺点,有效抑制了滑模的固有抖振问题,并增大了趋近速度.将该趋近律应用于永磁同步电动机调速系统,设计了基于新型指数趋近律的滑模变结构速度控制器,以取代传统PI 调节器.仿真和实验结果表明,该速度控制器能够有效地提高系统的静态、动态特性与鲁棒性.     

基于自抗扰控制的PMSM转速调节系统

经典PI调节的永磁同步电动机转速控制,存在快速性与超调量之间的矛盾.将自抗扰控制技术应用于永磁同步电动机转速控制中,设计跟踪微分器对输入安排过渡过程,使系统有良好的转速适应性;扩张状态观测器通过对综合扰动项的观测和实时补偿,增强了系统的鲁棒性.仿真实验结果表明,基于ADRC的PMSM转速调节系统,可实现对输入信号的快速无超调跟踪.     

PMSM伺服控制系统的改进单神经元PID控制

永磁同步电动机(PMSM)交流伺服系统中含有未知复杂干扰,属于一类复杂的非线性、不确知系统,会影响PID控制算法的控制质量,无法满足伺服系统的高精度指标要求.利用神经网络对未知信息数据的自学习和自适应能力,设计出一种结合传统PID控制与单神经元自适应智能PID控制器,并针对单神经元自适应PID参数的在线学习规则进行了改进.仿真结果表明,应用了单神经元PID控制的伺服系统,不但结构简单,而且能适应环境变化,有效抑制干扰,控制精度明显改善,有较强的鲁棒性,达到了理想的控制效果.