PMLSM的两种模型及比较

介绍了在理想状态下利用电磁场和电路的基本理论在四层线性模型的基础上所建立的PMLSM电路模型以及利用BP算法用C语言编制程序实现一个单输入层单输出层 4隐含层的神经网络 ,然后用试验数据对网络进行学习训练而建立的PMLSM网络模型 .以一台单边型PMLSM为例比较了这两种模型     

基于神经网络的PMLSM建模

永磁直线同步电动机 (PMLSM)是直线电机驱动的垂直运输系统的核心 ,它的模型的建立对于整个系统的控制与运行分析具有重要的意义 .利用BP算法 ,用C语言编制程序 ,实现了一个单输入层单输出层 4隐含层的神经网络 ,并用实验数据对网络学习训练 ,建立了PMLSM的模型 .通过实验验证 ,该模型的输出结果与实际结果十分接近 ,能够反映PMLSM的基本运动特性 ,因此这种模型可以作为PMLSM的仿真模型进行控制和运行特性的仿真研究 ,并且在进行控制时可以把这种模型作为系统的辩识模型进行预测控制 ,使控制效果更好 .这种模型的建立将为PMLSM的研究开辟出一条新路     

基于神经网络的PMLSM建模

永磁直线同步电动机(PMLSM)是直线电机驱动的垂直运输系统的核心,它的模型的建立对于整个系统的控制与运行分析具有重要的意义.利用BP算法,用C语言编制程序,实现了一个单输入层单输出层4隐含层的神经网络,并用实验数据对网络学习训练,建立了PMLSM的模型.通过实验验证,该模型的输出结果与实际结果十分接近,能够反映PMLSM的基本运动特性,因此这种模型可以作为PMLSM的仿真模型进行控制和运行特性的仿真研究,并且在进行控制时可以把这种模型作为系统的辩识模型进行预测控制,使控制效果更好.这种模型的建立将为PMLSM的研究开辟出一条新路.     

基于神经网络的PMLSM建建模

永磁直线同步电动机（PMLSM）是直线电机驱动的垂直运输系统的核心，它的模型的建立对于整个系统的控制与运行分析具有重要的意义。利用BP算法，用C语言编制程序，实现了一个单输入层单输出层4隐含层的神经网络，并用实验数据对网络学习训练，建立了PMLSM的模型。通过实验验证，该模型的输出结果与实际结果十分接近，能够反映PMLSM的基本运动特性，因此这种模型可以作为PMLSM的仿真模型进行控制和运行特性的仿真研究，并且在进行控制时可以把这种模型作为系统的辩识模型进行预测控制，使控制效果更好。这种模型的建立将为PMLSM的研究开辟出一条新路。     

基于自适应反推补偿的PMLSM位置跟踪控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统,在分析影响伺服跟踪精度因素的基础上,采用反推控制策略进行有效补偿控制。考虑参数变化、外部负载扰动等不确定因素对系统伺服性能的影响,从位置跟踪误差开始设计虚拟控制器,然后选择虚拟误差、位置误差构成新的子系统,设计新的虚拟控制器,通过递推依次对得到的虚拟控制器逐步修正算法,最终设计出实际控制器。仿真结果表明,和PI控制相比,该控制器明显降低不确定因素对系统性能的影响,能很好地跟踪周期性参考指令,削弱了时变外力扰动对系统性能的影响。     

两种灰色神经网络模型及应用

给出了2种灰色神经网络模型GNNM（1，1）和GNNM（2，1），该模型具有灰色系统的少数据建模优点及神经网络的精度可控特性，并给出了相应的学习算法，然后通过示例说明模型的可行性。     

晶体三极管两种小信号模型的比较

阐述了三极管小信号β模型与跨导模型的内在联系与区别，指出了它们不同的应用场合。     

我国部分上市公司两种财务危机预警模型的比较研究

财务危机预警模型是防范财务危机的有效途径之一.采用主成分分析模型和BP算法神经网络仿真模型对我国部分上市公司进行了财务困境预测,以我国上市公司中60家公司的财务指标作为估计样本组,以40家公司作为预测样本组建立了财务危机预警模型.对两种模型的计算分析表明,BP算法神经网络仿真模型的预测准确率明显优于主成分分析模型,具有广泛的适用性.     

一种电除尘效率模型的建立及仿真

电除尘法已成为电厂烟气除尘的主要方法,但是目前的测量技术很难获取电除尘效率的精确值,文中将影响电除尘效率的各个主要因素进行了综合分析,提出了以BP神经网络为基础的电除尘效率模型。并根据神经网络算法对电除尘效率模型进行仿真分析,并通过比较实际系统和模型除尘效率曲线以及对模型误差的计算,验证了此模型的可行性。     

解决伪凸优化问题的两阶段神经网络模型

提出了一个两阶段神经网络模型,以解决线性等式约束的光滑伪凸优化问题。在神经网络的第1阶段,状态向量有限时间收敛到可行域;第2阶段状态向量全局收敛到原问题的优化解,严格分析了网络的收敛性和优化性,对收敛时间进行了准确估计。     

PMLSM推力波动抑制分段斜极方法研究

为了有效抑制推力波动,提高电机定位、出力及速度精度,分析了永磁直线同步电机(PMLSM)推力波动特点,指出采用分数槽及电枢长度调节之后,2、4、6次波为PMLSM推力谐波主要成分,与以12倍次为主的齿槽力波动不同;在对分段斜极方案优点分析、推力谐波斜极系数计算、电磁推力削弱系数计算的基础上,对斜极角选取策略进行了分析,结果表明:因推力波动的成因和表现不同,直线电机与旋转电机最佳斜极角选取公式有差异;阐述了利用二维有限元计算三维非对称斜极运动模型的方法,用该方法对斜极系数-分段数关系、斜极系数-斜极角关系进行了计算,验证了PMLSM次级永磁分段数及斜角选取的分析.结果表明:永磁体2分段并取30°斜角可使推力波动下降到61.3%且保持96.8%出力.     

磨床PMLSM进给单元鲁棒非线性控制器研究

为了解决永磁直线同步电机（PMLSM）进给单元模型摄动大、扰动力复杂的问题，设计了一种全局稳定的非线性控制器。为了增加系统的稳定性及跟踪性能，该非线性控制器充分利用了位置偏差及其积分、速度及其偏差以及参考输入的二次导数等信息，构建了Lyapunov函数来检验非线性控制器的稳定性。仿真和实验结果表明，该非线性控制器的误差跟踪、速度响应等性能远远优于传统的内嵌式PI控制器，该控制器对系统的模型摄动具有鲁棒稳定性，抗扰动能力强，并减小了不同切削深度引起的速度波动。     

基于BP神经网络的永磁直线同步电机齿槽力预估器

为了减小永磁直线同步电机（PMLSM）齿槽力的波动，采用二维电磁场有限元方法，结合动态分网来描述PMLSM定、动子间的相对运动.考虑非线性磁饱和的影响,对槽形尺寸、斜槽、闭口槽、气隙、分数槽等影响下的齿槽力进行了分析.计算结果表明，分数槽是有效减小PMLSM齿槽力波动的重要措施.将模拟计算得到的槽形、气隙对齿槽力波动的影响作为神经网络的训练样本，结合动量法和自调节学习规则，构建了基于BP神经网络的齿槽力预估器.通过该预估器，可以在PMLSM设计阶段对槽形尺寸、气隙大小进行合理的选择.     

基于VisSim的直线伺服系统的建模与仿真

为了建立一个性能可靠、使用方便的永磁同步直线电机(Permanent Magnet Linear Synchronous Motor,PMLSM)仿真模型,在分析了PMLSM的数学模型的基础上,基于VisSim/ECD8.0环境建立了PMLSM及其控制系统的仿真模型.系统采用位置、速度、电流三闭环PID控制结构.仿真结果表明,所设计的PMLSM仿真模型稳定可靠,系统跟踪性能优良、鲁棒性能强,同时该模型也适用于设计和验证其他控制算法的合理性,为实现高性能的PMLSM伺服控制系统设计和调试提供了一种新的思路.     

迭代学习PMLSM跟踪控制

在具有重复运动轨迹跟踪系统中,为了抑制永磁同步直线电机系统模型的不确定性、外部扰动,提高跟踪精度,提出用前馈-反馈结构来控制PMLSM的运动过程。重复迭代学习前馈控制可以提高系统轨迹跟踪性能,而IP反馈控制对参数变化和外部扰动有很好的抑制作用,提高系统的稳定性。Matlab仿真结果验证了方法的有效性。     

PMLSM直接驱动工作台的机电耦合有限元建模

由于使用永磁直线同步电动机直接驱动,直线滚动导轨支承的进给工作台的动力学特性对超精密数控机床的加工精度会产生直接影响.以工作台和电动机动子作为研究对象,利用拉格朗日-麦克斯韦方程建立工作台系统的机电耦合动力学模型.采用有限元方法计算出永磁直线同步电动机的推力和法向力,对工作台模型进行模态分析与电磁力作用下的谐响应分析,得到工作台系统的模态参数和水平、垂直两个方向的频响曲线.通过分析频响曲线可对工作台的振动进行预测,为工作台系统优化设计和优化控制提供了依据.