无轴承永磁同步电机的神经网络逆控制

无轴承永磁同步电机是一个强耦合的非线性复杂系统,实现无轴承永磁同步电机的线性化解耦控制,是无轴承永磁同步电机稳定运行和走向实用化的关键。将神经网络具有的特点（对非线性系统的逼近能力以及对系统参数变化的适应能力）与逆系统方法的特点（解耦线性化）相结合,提出了基于神经网络的无轴承永磁同步电机逆系统解耦控制方法。通过用静态神经网络加积分器来构造无轴承永磁同步电机的逆系统,将无轴承永磁同步电机动态解耦成位移子系统和转速子系统分别设计调节器进行控制,然后运用线性系统理论进行综合。仿真及实验结果表明,系统具有良好的鲁棒性和动静态解耦性能。     

无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制关键技术发展

无轴承电动机利用一套新的悬浮力绕组产生悬浮力,使无轴承电动机成为一种多变量、强耦合的非线性系统,如何实现转速与径向位移以及径向位移之间的动态解耦控制是无轴承电动机稳定运行的关键要素之一。神经网络逆系统具有以任意精度逼近非线性函数的能力,可以有效实现无轴承电动机的解耦控制。阐述了无轴承电动机悬浮力产生的原理以及神经网络逆系统解耦原理,从纯神经网络逆系统、神经网络逆系统结合智能控制器等方面分析了国内外无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制策略的研究现状,归纳了无轴承电动机在使用神经网络逆系统进行解耦控制时的共同和不足之处,总结了无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制的一般设计方法,并对神经网络优化、在线训练、抗干扰能力等关键技术发展趋势进行了展望。     

永磁无轴承电机无传感器技术研究现状

由于永磁无轴承同步电机(PMBLM)无传感器控制技术可以规避使用机械传感器带来的缺陷,控制精度高、安装方便、可靠性强等一系列优点,成为近年求研究的一个热.介绍了永磁无轴承电机无传感器控制技术的工作原理,在此基础上分析了永磁同步电机无传感器技术的现状,指出目前永磁无轴承电机无传感器控制技术的研究重点和所要解决的问题.     

基于DSP的无轴承永磁同步电机检测系统设计

采用转子磁场定向控制策略,设计了无轴承永磁同步电机控制系统。基于TMS320LF2407 DSP设计了数字控制系统硬件,重点介绍了信号检测电路的设计,利用C语言和汇编语言相结合完成了系统的软件设计,并利用CCS2000集成开发环境进行了软件的调试,给出了检测系统的调试波形。试验结果表明,该系统较好地实现了检测功能。     

车载飞轮电池用无轴承永磁同步电动机神经网络控制

针对电动汽车磁悬浮飞轮储能电池用无轴承永磁同步电动机(BPMSM)的非线性、强耦合、参数时变等特性,将单神经元PID和径向基函数神经网络(RBFNN)相结合,提出一种新型车载飞轮电池用BPMSM神经网络控制策略。采用RBFNN辨识BPMSM输入输出变量之间的关系,构建BPMSM系统的参考控制模型,通过MATLAB仿真软件对其进行仿真验证,结果表明,该控制方法可显著提高系统的静态和动态性能。     

永磁同步电机模糊神经网络PID控制器设计

随着永磁同步电机技术的不断发展,其在机器人中的运用也越来越广泛,但永磁同步电机有非线性、强耦合和多变量等缺陷,同时,机器人关节驱动电机在运行过程中所受的负载力矩和轴联转动惯量时刻变化,因此,要求电机控制系统具有更强的自适应性和更强的抗干扰能力。为了改善传统PID控制器参数固定以及模糊PID控制算法过于依赖设计人员的经验,提出了一种结合神经网络与现有模糊PID控制算法优点的模糊神经网络(FNN)自适应PID控制算法,利用径向基神经网络算法(RBF)对该驱动系统参数进行辨识,降低电机在正常运行过程中受环境变化的影响,达到响应快、控制平稳、精确的要求。     

无轴承永磁同步电机技术综述及其发展趋势探讨

阐述了无轴承永磁同步电机径向悬浮力的产生原理,综述了无轴承永磁同步电机的关键技术,对无轴承永磁同步电机的几种典型结构、数学模型及无轴承永磁同步电机的控制技术进行了详细分析。针对目前无轴承永磁同步电机的研究现状和不足之处,探讨了无轴承永磁同步电机技术的研究方向和发展趋势。     

基于CKF的永磁同步电机无传感器控制

永磁同步电机（PMSM）是典型的非线性系统。为提高转速估计精度,提出了将cubatureKalmanfilter（CKF）方法应用在PMSM无速度传感器控制中。和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法相比,CKF无需对系统非线性模型进行线性化处理。其根据spherical—radialcubature准则,通过一些相等权值的cubature点经非线性系统方程转换后产生新的点来给出下一时刻系统状态的预测,不需要对系统模型进行线性化处理。文中在对CKF算法分析的基础上,建立了基于CKF的PMSM无速度传感器控制仿真模型,通过和传统的EKF算法的仿真对比实验,验证了CKF算法的有效性和优越性。     

基于模糊控制的永磁同步电机控制研究

针对传统永磁同步电机矢量控制系统的不足,给出了一种参数自整定模糊PI控制器,用于永磁同步电机矢量控制。根据模糊控制基本原理,设计了永磁同步电机的双闭环模糊PI控制器。基于Matlab/Simulink仿真平台,对模糊PI控制的永磁同步电机控制系统进行了仿真分析。仿真结果表明,对于有较高动态调速性能要求的永磁同步电机矢量控制系统,对转速、转矩采用模糊PI控制效果要大大优于传统控制方式。最后根据仿真模型,搭建实验平台验证了所提出的控制方法的正确性和有效性。     

基于简化MRAS的永磁同步电机无传感器矢量控制

推导了采用id=0的矢量控制策略下,永磁同步电机采用简化的模型参考自适应系统（MRAS）对转子速度估计的算法,并对该算法进行了仿真,仿真结果表明此方法可以精确地估计转速和转子位置。     

基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制

为解决永磁同步电机（PMSM）控制中机械式位置传感器带来的成本及可靠性等问题,将滑模观测器技术应用到PMSM矢量控制系统中。该系统采用滑模面及滑模等效控制方法,通过选择足够大的滑模增益,在观测电流和实测电流之间的误差上构建滑模面,对电机反电势进行观测以得到转子位置角,并基于Lyapunov稳定性判据对滑模观测器的收敛性进行了分析;建立了应用滑模观测器的PMSM无传感器矢量控制实验系统,设计了位置及速度滑模控制器。进行了1500r／min稳态及正负转速切换的角度估算实验,实验结果验证了该方法的有效性。研究结果表明,基于滑模观测器的无传感器控制策略能准确估计出PMSM的转子位置角,从而得到转子速度,且系统具有较好的动、静态特性。     

基于神经网络PID的永磁同步电机调速系统

针对永磁同步电机多变量、强耦合、非线性、运行中参数变化的特点,设计了一种基于神经网络PID的永磁同步电机空间矢量控制方法.仿真分析和硬件平台实验结果表明,将神经网络PID控制器运用于永磁同步电机控制具有可行性,相对于传统PID控制器,神经网络PID控制器能够使系统具有更快的响应能力,并能提高系统的适应性.     

基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制

永磁同步电机因具有功率密度高和动态响应速度快等诸多优点,在交流伺服传动领域具有明显的优势。永磁同步电机的高性能控制依赖于精确的转子位置信息,传统的机械式传感器成本高、体积大,限制了永磁同步电机的应用,无传感器控制技术是解决以上问题的一种有效途径。针对传统的永磁同步电机无传感器控制都是基于两相静止正交坐标上的数学模型进行研究的情况,设计一种基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制方法。首先,建立永磁同步电机在两相同步旋转正交坐标系上的动态模型,并以此进行无传感器控制研究;其次,基于李雅普诺夫稳定性理论分析并设计了滑模观测器,得到感应电动势,并应用李雅普诺夫稳定性理论得到控制增益的约束条件;然后,引入一个低通滤波器削弱滑模控制固有的抖振,得到有效电动势,基于反正切函数对其带来的相位延迟进行补偿,提取位置信息;最后,通过仿真验证永磁同步电机无传感器控制方法对角速度和转子位置估计的有效性和鲁棒性。     

基于简化MRAS的永磁同步电机无传感器矢量控制

推导了采用id=0的矢量控制策略下,永磁同步电机采用简化的模型参考自适应系统(MRAS)对转子速度估计的算法,并对该算法进行了仿真,仿真结果表明此方法可以精确地估计转速和转子位置。     

电动汽车永磁同步电机无位置传感器控制的研究

针对电动汽车永磁同步电机无位置传感器控制系统,在两相静止坐标系（d—B）内将滑模观测器法与MRAS结合,提出了基于模型参考自适应的滑模观测器,并利用自适应律估计永磁同步电机的转子速度。仿真和试验表明无位置传感器控制方法是切实可行的。     

基于模型预测控制算法的永磁同步电机无传感器控制

依靠模型预测控制(MPC)对多个控制目标、变量和约束控制时,具有直观、简单的特点,在众多先进电机控制算法中脱颖而出,在未来的PMSM控制中必将占有重要并且主导的地位.对电机处于低、零速运行的工况状态下,设计了一种基于MPC算法设计的电机低速运行状态的电流控制方式.基于电机同步旋转坐标系下的数学模型,通过给定的电流与位置...     

五相永磁同步电机容错控制仿真

研究了五相永磁同步电机的容错控制,基于五相电机多相短路以及逆变器发生短路和断路故障提出解决方案并进行过程仿真。当五相电机逆变器发生故障时,通过双向晶闸管切除故障支路,接通冗余支路使电机正常运行;当五相电机发生两相断路时,无论是毗邻的两相还是非毗邻的两相,利用降维的修正克拉克和帕克变换矩阵,重新分配正常三相的定子电流,使空间磁动势不变,并且保证转子磁链在2 s坐标系下保持圆形轨迹,使电机在缺相下正常运行。容错方案均在Matlab/simulink环境下进行了仿真。     

车用永磁同步电机无位置传感器控制研究

电机在运行过程中,由于惯性的存在使电机的转速不能突变,可以认为是一个匀速运行过程。利用这个性质,通过测量电机一个或几个周期时间来估算下一个或下几个周期大小,根据周期大小来估算电机转速。通过电机运行过程中产生的感应电势过零点来估算下几个周期任意时刻的相位角,估算磁场位置,代替位置传感器测得的角度,从而实现电机无位置传感器矢量控制。通过台架实验证明,该方法能提高电机控制的可靠性和安全性,具有良好的容错能力,是车用驱动电机辅助控制一个不错的措施。     

无传感器永磁同步电机控制策略研究

永磁同步电机由于其结构简单、功率密度高等特点广泛应用于航空航天和新能源等新兴领域,其控制系统的开发也具有重要的意义。根据永磁同步电机的数学模型,设计出控制策略为矢量控制,SVPWM为调制方式,无位置控制方法(采用滑模观测器)的双闭环控制系统。通过Simulink仿真,比较了五段式和七段式SVPWM在控制效果上的区别,并为得到准确的转子位置估计值提供了参数选取方法。采取了提高系统精度和程序运算速度的措施,对滑模观测器相关参数进行了选择,并完成整体实验。实验结果表明,该系统能够实现基于SVPWM的永磁同步电机的无传感器控制。     

无轴承永磁同步电机转子速度自检测复合方法研究

针对单一转速估计方法难以实现全速范围内准确估计转子速度的缺陷,提出一种转速估计复合方法,即在零速及低速运行时,采用脉振高频信号注入法。该方法不依赖于电机模型参数而仅依赖于电机本身的凸极特性,可实现零速及低速时转子速度的准确估计;高速运行时,采用带多重次优渐消因子扩展卡尔曼滤波器（SMFEKF）进行转速估计,利用SMFEKF极强的模型失配鲁棒性和独特的强跟踪能力,有效地提高系统在稳态及突变状态下的跟踪性能。通过设计两种方法的“软切换”,实现低速到高速的平滑切换,并将该复合方法在无轴承永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统中进行仿真研究。仿真结果表明：该复合方法能在全速范围内实现转子速度与位置的准确估计;在系统状态突变或负载扰动时,误差更小,鲁棒性更强。