基于神经网络和神经元PID的交流矢量自适应控制

磁链开环的异步电动机矢量控制系统尽管结构简单,但它的性能受转子电阻影响很大.为了解决这一问题,根据感应电机矢量控制原理,将单神经元自适应控制器和神经网络应用于磁链开环的交流矢量控制系统中,并用单神经元PID代替传统矢量控制中的转速调节器,用神经网络代替系统中的电流模型,利用神经元PID的自适应和神经网络的在线学习能力,使系统能够克服其运行中由于自身参数变化带来的影响,具有很强的鲁棒性.最后,应用MATLAB软件进行了仿真实验.结果表明,该系统不但结构简单,而且具有良好的动、静态性能.     

基于神经网络和神经元PID的交流矢量自适应控制

磁链开环的异步电动机矢量控制系统尽管结构简单,但它的性能受转子电阻影响很大.为了解决这一问题,根据感应电机矢量控制原理,将单神经元自适应控制器和神经网络应用于磁链开环的交流矢量控制系统中,并用单神经元PID代替传统矢量控制中的转速调节器,用神经网络代替系统中的电流模型,利用神经元PID的自适应和神经网络的在线学习能力,使系统能够克服其运行中由于自身参数变化带来的影响,具有很强的鲁棒性.最后,应用MATLAB软件进行了仿真实验.结果表明,该系统不但结构简单,而且具有良好的动、静态性能.     

异步电动机的单神经元模糊自适应控制

针对异步电动机矢量控制中PI控制器自适应能力较弱的问题,提出了用单神经元模糊自适应控制器代替转速PI调节器和磁链PI调节器的方法,并基于梯度下降法和单神经元自适应模糊控制原理,将增量式PI控制算法和单神经元自适应学习规则相结合,通过模糊控制修正单神经元的比例系数,提高单神经元模糊自适应控制器参数在线调整能力。为验证单神经元模糊自适应控制器的性能,对系统进行仿真实验。仿真结果表明,采用单神经元模糊自适应控制策略,其控制效果优于传统矢量控制,系统的动态和静态性能比较好,而且控制器对电动机转子电阻变化有较好的鲁棒性。该控制方法具有较好的控制性能,使异步电动机控制系统具有较强的自适应能力。     

基于ANFIS的三容系统解耦及液位控制

利用模糊减法聚类技术,建立初始的模糊推理系统(FIS)结构,然后利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)函数对模糊模型进行训练,得出模糊神经网络解耦控制块.实现了对三容系统的解耦及液位控制.利用Matlab仿真工具,对自适应模糊神经网络解耦控制系统进行了研究,结果表明,其与传统的输入变换和状态反馈解耦控制相比,动态响应快,鲁棒性好,具有优异的性能.     

基于BP神经网络的永磁直线电机逆控制系统分析

将交流永磁直线电动机作为被控对象，利用自适应逆控制理论设计了BP神经网络自适应逆控制系统，解决了模型摄动和参数不确定性等问题，提高了系统的稳定性与鲁棒性；利用逆控制器的快速反应能力保证了系统的高性能。     

基于模型参考自适应的异步电机矢量控制系统

以异步电动机矢量控制的基本方程式为基础,构建了一个无速度传感器矢量控制系统。该系统的转速估计采用模型参考自适应控制理论,并对自适应机构以分段变参数方式进行改进,以提高估计速度和精度;转速调节器利用模糊自适应PI进行改进,以提高异步电机的可靠性和鲁棒性。仿真结果表明,该控制系统动态性能良好,转速估计能快速准确地跟踪,系统具有较强的鲁棒性和稳定性。     

基于单神经元自适应控制器的矢量控制系统

在永磁同步电动机的矢量控制系统中,如果转速环采用传统的PI控制器,因其参数固定,当受到外部扰动时,其动态响应可能不理想.为解决这一问题,利用神经元的自学习和自适应能力建立自适应控制器.在Matlab/Simulink环境下进行的仿真结果表明：采用基于单神经元自适应控制器的永磁同步电动机矢量控制系统具有较好的动态特性.     

永磁同步电动机的动态神经网络SVPWM控制

针对永磁同步电动机控制系统中低速转矩脉动大以及由此引起的高频噪声、动态响应慢等问题,提出一种基于神经网络动态自整定的永磁同步电机矢量控制系统的实施方案。给出基于神经网络动态自整定PID控制器的结构,以及PID参数在线自整定的学习控制算法。将这种综合控制策略引入永磁同步电动机空间电压矢量PWM控制中,仿真结果表明系统低速性能好、转矩脉动小、谐波含量少,当电机参数改变或者受到外部扰动时,系统具有良好的动态特性。     

基于自适应逆控制的永磁同步电动机控制系统

为进一步提高交流永磁同步电动机控制性能,本文提出了基于自适应逆控制的永磁同步电动机控制系统,采用基于递推最小二乘BP（RLS-BP）算法,对永磁同步电动机系统的进行建模、逆建模和自适应控制器的设计。提高了永磁同步电动机系统建模和逆建模的辨识收敛速度以及辨识精度和系统控制精度。仿真结果表明,基于本文提出的自适应逆控制方法的永磁同步电动机系统,具有良好的动态响应,并且在电机参数摄动情况下具有较强的鲁棒性。     

交流牵引机车库内移车矢量控制系统研究

针对交流牵引电力机车在库内低速移动的工况,提出以机车DC 110 V蓄电池作为动力源,采用基于模糊自适应PI速度控制器的矢量控制系统。通过控制异步电机的转速,从而控制交流牵引电力机车在库内低速、稳定移动。最后,利用MATLAB/Simulink对本控制系统进行建模和仿真实验。仿真结果表明,基于模糊自适应PI速度控制器的矢量控制系统具有电压利用率高、转速误差及超调小、系统速度调节的自适应能力强等优点。     

基于MRAS磁链观测、转速估计的无速度传感器异步电机矢量控制系统

针对传统矢量控制系统磁链观测不准,且需要速度传感器的问题,提出了一种基于MRAS磁链观测、转速估计的无速度传感器异步电机矢量控制系统。介绍了磁链观测、转速估计的MRAS结构,并运用Popov超稳定理论推导出了其对应自适应律,建立了实验系统。实验结果表明,该矢量控制系统在启动、调速、稳态运行时具有良好的静、动态性能,是一种高性能的交流调速系统。     

基于80C196的交流电动机无速度传感器矢量控制

针对无速度传感器矢量控制系统的复杂性和高实时性要求,提出了一种基于80c196和IPM的矢量控制方案,详细阐述了系统的硬件组成及软件的设计方法.实验结果表明,系统具有良好的动静态性能.     

用线性状态观测器重构交流矢量控制系统中的负载扰动

在异步电动机磁场定向数学模型的基础上,给出了恒磁条件下异步电动机的解耦模型及传动系统的线性状态方程,并提出了重构负载扰动转矩的线性状态观测器。利用重构的负载转矩在矢量控制系统中进行扰动前馈,明显地提高了系统的抗负载扰动能力,从而为进一步提高矢量控制系统的动态性能开辟了一条有效的途径。     

交流伺服系统神经网络PID控制

提出了采用神经网络的自适应PID控制系统,将BP神经网络引入交流伺服系统中代替PID控制器,实现对被控电机的自适应控制;并在此基础上,简化神经网络的结构,把它与传统的PID控制结合起来,实现对交流伺服系统的复合控制。仿真结果表明,所提算法切实可行,系统具有较强的鲁棒性。     

谐振极软开关变频器矢量控制的研究

逆变器开关频率的高低是影响交流电机调速系统精度的重要因素，而软开关技术则是提高开关频率、解决开关损耗问题最好的方法．本文提出了一种谐振极零电压过渡软开关逆变器基于转子磁通定向矢量控制系统的新方案，给出了详细的设计思路和原则．通过仿真试验了此软开关技术逆变器在矢量控制技术应用中的可行性．     

KBS-1型交流电机变频调速装置功能的扩展

介绍了在KBS-1交流电机变频调速装置上,重新设计两个单元,实现转差频率矢量控制系统的一种方法。     

基于DSP对交流伺服系统控制的研究

在交流伺服系统中，交流电机的变频调速是一个比较棘手的问题，根据矢量控制原理，可以实现对电机的变频调速。本文介绍了DSP的性能，通过DSP的快速特性进行快速运算处理，从而实现对交流伺服系统的稳定性、动态性控制。