无刷直流电机优化的自适应全局滑模控制

永磁无刷直流电机具有结构简单、维护方便、可靠性高等优点,但是它又是多变量、强耦合、参数时变的控制对象。因此传统的控制策略很难达到高性能的控制。滑模变结构控制因为其具有响应快速,对参数变化不敏感,物理上实现简单等优点,在非线性控制领域得到了广泛的应用。但是传统的滑模变结构控制也存在不足,比如变结构的鲁棒性只有到达滑动模态时才能体现,而且当状态轨迹到达滑模面后很难严格沿着滑模面向着平衡点运动而是在滑模面的两侧做穿越运动从而产生了抖振。针对以上问题提出了自适应全局滑模变结构控制同时对趋近律进行优化的控制方案,既解决了干扰上界难以确定的问题又使控制器具有全局鲁棒性,同时减小了抖振。通过仿真结果表明,该控制策略应用到无刷直流电机上,使系统具有响应速度快、超调小、鲁棒性强等优点。     

无刷直流电机模糊自适应PID控制研究与仿真

针对传统的PID控制方式在对无刷直流电机系统控制时,存在精度低、抗干扰能力弱等不足,提出一种基于参数自适应模糊PID集成控制策略。首先,分析了无刷直流电机的数学模型,建立了基于双闭环调速系统的无刷直流电机控制系统模型,并对无刷直流电机双闭环系统转速进行模糊PID控制;然后,详细分析了建立该模糊自适应PID控制器的设计方法,提出一种优化模糊算子的优化方法,并运用仿真软件Matlab/Simulink实现了系统的设计和仿真;最后,在相同环境下,对比传统PID控制和模糊自适应PID集成控制两种控制策略的仿真结果。仿真结果表明,模糊自适应PID集成控制算法能使无刷直流电机双闭环控制系统具有更好的动、静态性能及较强的自适应能力。     

无刷直流电动机积分反演模糊滑模控制

针对普通的无刷直流电动机控制策略受电动机本身因素影响,难以达到理想效果的问题,介绍了一种积分反演自适应滑模变结构控制和模糊控制相结合的控制器。该控制器在滑模面中加入积分项,实现了对速度信号的无静差跟踪,提高了系统的稳态精度;用模糊控制器来解决切换控制增益设定只能靠经验的问题;采用模糊控制算法对不确定性进行估计,有效地减小了滑模控制方法带来的抖振;为了进一步提高控制性能,重新设计了趋近律。仿真结果表明,该控制器能够大幅提升无刷直流电动机控制系统的性能。     

鼠抗人间变性淋巴瘤激酶单抗及其试剂盒的制备及鉴定

目的 制备并鉴定鼠抗人间变性淋巴瘤激酶(anaplastic lymphoma kinase,ALK)单抗及其试剂盒.方法 以人ALK重组蛋白免疫BALB/c小鼠,常规杂交瘤技术制备人ALK单抗,ELISA及免疫细胞化学(immunocytochemical,ICC)法筛选稳定分泌ALK 单抗的杂交瘤细胞株;SDS-P...     

风干扰下四旋翼无人机飞行控制研究

针对在风干扰下四旋翼无人机飞行控制系统中,采用传统的PD双闭环控制无法达到快速响应和稳定控制要求的问题,提出一种结合模型预测控制算法和高阶滑模控制算法的飞行控制策略.该策略利用具有稳态误差小、动态响应快的特点的模型预测控制算法设计模型预测位置控制器和利用具有鲁棒性高、动静态性能优良的特点的高阶滑模算法设计高阶滑模姿态控...     

机械臂轨迹的阻抗滑膜控制

针对机械臂在接触操作物时进行移动时位置会产生偏差,导致两者之间会有作用力,该作用力将会对操作的物体产生破坏。所以先对机械臂采用滑膜控制,去控制机械臂更好的跟随路径。但是由于滑膜控制会产生抖振,所以改变滑膜控制的切换函数,减弱控制系统的抖振。在此基础上考虑机械臂末端位置的偏差,将阻抗控制和改进后的滑膜控制结合,减少滑膜控制中的抖振,控制机械臂末端力的接触力在合适范围之内,同时要让机械臂能够很好的跟踪预定曲线。仿真结果表明,双曲正切为切换函数的滑膜控制,能更好的降低控制器的抖振,而且将改进的滑膜控制和阻抗控制可以更好的控制机械臂末端的压力,同时机械臂末端也能将好的跟踪设定曲线。     

向“新型工程师”看齐:再谈大学生能力培养

以高等工程教育中培养大学生工程实践能力为目标,以培养大学生创新能力为导向,结合内蒙古科技大学自动化专业大学生的对比实例,探讨了实践教学改革的方法与手段,在与企业联合办学中,以创新思维为基础,加强学生工程实践能力的培养方式,将创新教育渗透、融合于实践教学的各个环节中,最后,通过实例证明了教学改革的可行性。     

液压测试台应用与开发

针对生产过程中的液压元件的下线检修及性能测试的要求,对薄板厂现有的液压测试台的控制系统进行了改造.采用最新的西门子PCS7系统提高了测试精度及响应速度,并实现了高精度伺服测试.数据结果采用PDAiba系统进行分析,提高了检测分析能力.改造后的测试台已完全满足现场高精度阀的测试要求,实现了较高的效益回报.     

基于神经网络的无刷直流电机转子位置估计

介绍了一种利用神经网络建立起无刷直流电机的电压、电流和转子位置角关系的方法，并对这种方法进行了仿真，证明了用这种方法取代位置传感器的可能性。     

基于主成分分析的IPSO-SVM血泵转速预测

针对目前血泵预测方法中,未充分考虑到循环系统的复杂环境的缺点,采用主成分分析(PCA)的改进粒子群算法(IPSO)优化支持向量机(SVM)的方法将循环系统中复杂因素考虑到模型中。对血泵和循环系统进行建模,利用PCA对循环系统影响因素进行降维分析,利用IPSO优化SVM得到模型参数,对血泵转速期望值预测。最终对模型进行性能评估分析。结果表明,该算法在血泵转速预测中具有更好的逼近能力和预测精度,说明了其有效性。