双模糊神经网络的滑模控制感应电动机伺服驱动研究

根据感应电动机伺服驱动系统高性能的要求,设计了一种基于双模糊神经网络的滑模控制的感应电动机伺服驱动系统.控制策略具有设计过程简单、意义清晰、鲁棒性好等优点,对于参数未知、时变、负载扰动大的伺服系统,它是一种有效的实时控制策略.仿真和实验结果表明:该控制策略大大提高了系统的高速响应能力,鲁棒性强,系统具有较好的动、静态性能和抗干扰能力,是开发高精度、高性能交流伺服系统的一条有效途径.     

电动车用感应电动机矢量控制实验研究

针对感应电动机磁场定向矢量控制方法中存在电机参数变化影响控制效果的问题,分析了一种含微分运算的感应电机矢量控制方法,并用于电动车驱动控制中.仿真和实验结果表明:该方法可有效改善控制器对电机参数变化的适用能力,提高了控制系统的鲁棒性.     

感应电动机滑模变结构控制的仿真实验研究

根据滑模变结构控制原理，提出了感应电动机滑模变结构控制算法，阐述了滑模变结构控制交流调速系统的实现方法，给出了仿真实验波形和结果。     

基于适应性遗传算法的滑模控制感应电机伺服驱动系统研究

根据感应电机伺服系统高精度、快响应的要求,以及传统的滑模变结构控制器涉及较多的参数和逻辑判断次数等缺点,设计了一种简化的滑模控制律,并用Lyapunov稳定性理论证明了控制系统的稳定性,然后利用自适应遗传算法优化滑模控制律中涉及的参数,得到控制器最佳的参数组合.试验结果表明：该控制策略不仅有效地减小了滑模控制的抖振,且大大提高了系统的快速响应能力,系统具有较好的动、静态性能以及抗干扰能力.控制策略具有设计过程简单、意义清晰等优点,对于高精度、快响应的感应电机伺服系统,它是一种有效的实时控制策略.     

基于模糊控制的感应电动机直接转矩控制系统研究

根据直接转矩控制理论,在Matlab7.1/Simulink下构造了一个异步电机直接转矩控制系统的仿真模型.为了进一步提高直接转矩控制系统的性能,引进了调整系统控制量的模糊PID速度调节器,并与常规的PID速度调节器进行了对比.仿真结果表明,采用模糊PID速度调节器可以提高系统的响应速度和稳定性,同时验证了该模型的正确性和控制方案的有效性.该控制方法可大大提高系统的响应速度和稳定性.     

六相感应电动机的无源滑模控制研究

在MATLAB／Simulink环境下,利用无源滑模的控制规律,建立六相感应电动机的转速控制器、磁链控制器和电流控制器的仿真模型,进行六相感应电动机无源滑模控制的动态仿真。仿真结果证明,基于此控制规律的六相感应电动机调速系统,能很好地跟踪速度给定和期望的转子磁链,对负载的扰动具有很好的鲁棒性。     

基于多模糊控制器的感应电动机矢量控制系统实验研究

给出了一个完全基于模糊控制器的感应电动机间接转子磁场定向矢量控制系统.在控制系统中,三个精心设计的模糊控制器分别用于控制电机的转速、励磁电流分量和转矩电流分量,实现转速精确控制和感应电动机的励磁和转矩之间的解耦控制.最后,本文对该感应电动机矢量控制系统进行实验研究,验证其可行性.     

感应电动机直接转矩控制系统的数字仿真

本文介绍了一种新兴的感应电动机变频调速方法──直接转矩控制及其系统，并对其进行了数字仿真分析。系统运用最少量的检测器，省略了电压检测，所需电压信号由所选开关状态直接得到。文章详尽论述了系统各环节仿真模型的建立，逆变器开关状态控制及电压信号采样环节的仿真相当便捷。文章还就不同控制策略进行了仿真比较。仿真结果表明，直接转矩控制不愧是一种高性能控制技术，其系统具有优良静动态性能。     

基于SIMULINK的双笼感应电动机的建模与仿真

论述了基于S IMUL INK的双笼转子三相感应电动机(DC IM)建模与仿真的方法。根据双笼感应电机在qd/qd旋转坐标系下的瞬态模型,结合必要的坐标变换,利用M ATLAB/S IMUL INK,通过编写M文件的S函数和构建坐标变换模块,建立了相应的仿真模型。并通过实例验证了仿真模型的有效性和实用性。     

感应电动机直接转矩控制系统转矩脉动分析

基于感应电动机电磁转矩方程,分析了直接转矩控制系统中不同电压矢量对电磁转矩的作用,解释了不合理转矩脉动产生的原因,并给出了相应的解决方法.     

高性能感应电机智能动态滑模位置控制

为提高感应电机（IM）伺服驱动系统的控制性能,抑制电机参数变化、外部扰动和未建模动态等不确定性因素对系统的影响,提出一种基于径向基神经网络（RBFN）的智能动态滑模控制（IDSMC）方法。首先利用动态滑模控制（DSMC）方法削弱抖振,提高系统的跟踪精度。但由于DSMC中切换函数所需的不确定性边界值无法获知,因此将RBFN不确定性估计器与DSMC相结合,设计IDSMC方法进一步提高系统的鲁棒性。RBFN可通过自适应学习算法估计不确定性因素值并在线训练调整网络参数,以确保系统在不确定性因素存在时仍能高性能运行。最后,通过TMS320C31 DSP控制核心验证所提方法的有效性。实验结果表明,IDSMC不但可以保证系统精准的响应能力,还有较强的鲁棒性。     

感应电动机自调整模糊神经网络滑模控制的研究

根据模糊逻辑、神经网络和滑模控制原理,推导出了感应电动机模糊滑模控制算法,利用神经网络实现在线自调整控制部分参数,研制成功了一个由电压型变频器供电的自调整模糊神经网络滑模控制感应电动机交流调速。实验表明,系统实现简单,控制方便,具有良好的动、静态特性。     

一种新颖的感应电动机控制仿真研究

矢量控制是基于旋转坐标实现感应电动机的交、直轴电流的解耦控制,状态变换需要计算转子转差或转子磁链角的位置.提出了一种新颖的感应电动机解耦控制方案,该设计方法可以实现快速的转速、转矩和磁链的跟踪.与传统控制方法相比,该方法避免了转子转差或转子磁链角位置的计算.仿真结果证明了该设计方法的有效性.     

基于开关增益自适应的感应电机鲁棒滑模控制方法

针对感应电机在不确定性干扰条件下难以进行稳定控制的问题,基于开关增益自适应技术,提出了一种鲁棒滑模控制与磁场定向控制相结合的感应电机速度控制方法。通过在转速与磁通滑模控制器中引入开关自适应增益和积分器插值,保证了与传统滑模控制算法相同的鲁棒性和动态性能,同时有效抑制了定子电压的抖振现象,且所提控制方法对负载转矩变化及电气参数不确定性敏感度较低。最后,通过仿真和物理实验对所提方法进行了验证,结果表明：所提出的控制方法能够准确、快速地跟踪参考信号,同时具有良好的鲁棒性。     

永磁同步电动机滑模控制仿真

研究了一种利用位置信号误差和滑模增益之间的非线性关系来设计的滑模增益,再结合变指数趋近律来改善滑模控制的鲁棒性及削弱滑模抖振,并将这种新的变指数趋近律滑模变结构应用于永磁同步电动机伺服系统的位置控制.应用Matlab/Simuhnk及Matlab编程建立了永磁同步电动机伺服系统的矢量控制系统的仿真模型,仿真结果表明,该滑模控制方法不仅有效抑制了滑模变结构的抖振,还增强了控制系统的鲁棒性.     

模糊滑模控制的感应电动机解耦变结构系统

本文将模糊滑模控制应用于感就电动机控制系统,解耦变结构控制使感应电动机从亢介、一性和强耦合的复杂对象经为类似直流电动机的模型、模糊滑模控制的引入可以有效地抑制实际系统中的抖振,但模糊控制作为有差系统难以满足高精度调速和定位的性能要求,误差积分的引入可以将模糊滑模控制的感应电动机解耦变结构系统较正为无差系统。     

感应电机滑模观测器矢量控制系统研究

研究了一种基于滑模观测器的感应电机无速度传感器矢量控制技术。根据感应电机两相α-β静止坐标系下数学模型的特点,设计了一种电流型滑模观测器。利用李亚普诺夫稳定定理,分析和证明了此观测器的稳定性,并在此观测器的基础上,根据等效控制的概念,估算了电机转子磁链和转速。仿真结果表明,基于滑模观测器的感应电机无速度传感器矢量控制技术对于电机启动和突加负载转矩时均能呈现很好的调速性能。     

感应电机电流环非线性积分滑模控制策略

滑模控制器能有效提升感应电机电流环鲁棒性,然而传统滑模控制存在严重的抖振问题,虽然通过引入趋近律能有效降低系统抖振,但仍无法实现系统在有限时间内收敛.为此,该文提出一种感应电机非线性积分滑模电流控制器,在削弱系统抖振的同时,实现了定子电流误差在有限时间内收敛.首先,设计非线性积分滑模面,有效避免了传统积分滑模面中初始误...     

Application of Sliding Modes to Induction Motor Control

The results of the research concerned with the problem of induction motor control system synthesis using variable structure systems theory is presented. The procedure of control systems synthesis for the control of position speed and torque is given, as well as basic experimental results and problems related to realization of the proposed control algorithms.     

无刷直流电动机的变结构控制

从无刷直流电动机驱动器结构出发，提出了一种控制其转速的新方法。即利用滑模变结构控制的方法直接控制逆变桥功率开关管的通断，产生PWM波，达到控制其转速的目的。从抑制起动电流的角度出发，在原变结构控制方法的基础上给出了一种双环控制方法。利用仿真对所提出的方法进行了验证。