基于FPGA的永磁同步电机正交A／B解码IC设计

设计了一种永磁同步电机（PMSM）正交A／B解码IC的设计方案,并给出了各部分的设计具体描述,最后在现场可编程逻辑器件VPGA上完成了布局布线和时序验证。仿真分析结果表明其在电机旋转角度的测量上能获得较高的精度。     

一种在线测算交流永磁同步电机定子电感参数的方法

本文介绍了一种采用准电流定向控制在线测算交流永磁同步电机定子电感参数的新方法,该方法利用通用的PWM调制的电压型逆变器在电机定子d轴上施加了一个正负交替的小电压,与d轴上获得的正负交替的小电流一起推算出定子电感参数。该法具有测试时间短和电机无需堵转的特点。它所涉及到的数学计算简单易于数字编程实现。MATLAB仿真结果证明了该方法的可行性和正确性。     

基于反推法的永磁同步电机全局自适应控制

针对永磁同步电机运行中存在的参数及负载不确定性,研究了基于反推法的非线性全局自适应控制设计方法,分析了闭环系统的稳定性能．仿真结果表明,该控制方法能有效地克服电机运行中参数变化和负载干扰引起的跟踪误差,具有较强的鲁棒性能以及良好的跟踪性能．     

基于滑模观测器的永磁同步电机变结构鲁棒控制

提出一种由一个变结构控制器和一个滑模观测器组成的控制系统,用于永磁同步电机的无传感器鲁棒控制.首先利用Lyapunov稳定性原理分析得到观测器的收敛条件及自适应率,并证明了其稳定性;然后以转速误差为参量建立滑模面,构造出变结构速度控制器,推导出自适应速度控制律,并得到速度控制的参考电流和参考电压.该方案的控制性能不依赖于电机参数和干扰变化,具有较强的鲁棒性.仿真结果验证了该方案的有效性与正确性.

     

冲击载荷下磁流变阻尼器结构优化设计

应用于火炮反后坐装置中的磁流变阻尼器工作在高冲击、高速环境下,对磁流变阻尼器的设计指标和性能提出了更高的要求.针对冲击试验中,磁流变阻尼器表现出的阻尼力可调动态范闱的不足,利用Herschel-Bulkley的磁流变液非线性结构特性的平行平板恒流模型,采用多目标规划方法,提出了火炮反后坐装置应用中的磁流变阻尼器优化设计方法.最后分析了磁流变阻尼器磁路设计准则,结合优化设计尺寸,对阻尼器活塞磁场进行了有限元分析.结果表明,磁流变阻尼器阻尼通道处能产生足够大的磁场强度且分布均匀.     

低速永磁直线同步电动机的失步预防控制策略研究

永磁直线同步电动机在运行过程中是否失步是决定其稳定运行的关键。通过对永磁直线同步电动机的力角特性分析,文章提出了一种改变电压和改变压频比相结合的电动机失步预防控制策略,即运用双模态模糊控制器实现电动机的失步预防控制。仿真结果表明,该策略具有算法简单、控制品质好等优点,可以有效地避免永磁直线同步电动机失步的发生,具有较高的应用价值。     

永磁直线同步电动机的IGA优化设计

永磁直线同步电动机在远距离、大推力应用场合中需要的中枢绕组和永磁体多,系统造价较高。针对该问题,文章以经济指标为目标,采用自适应参数调整和适应值定标相结合的改进遗传算法,通过选取优化变量、确定约束条件及目标函数,实现了永磁直线同步电动机的优化设计。对优化前后的电动机各性能指标进行分析比较后得出,该优化方法能够改善电动机的综合性能指标,提高电动机的推力,减小电动机的体积,从而降低了电动机的制造成本。     

基于蚁群优化的模糊神经网络控制器的应用研究

针对传统PID控制方式的不足,文章提出了一种新的永磁同步电动机控制策略,即采用蚁群优化算法对模糊神经网络控制器的3个因子参数ka、kb、ku进行全局优化,给出了永磁同步电动机的数学模型,详细介绍了模糊神经网络控制器的设计,分析了蚁群优化算法,并进行了仿真实验。仿真结果表明,基于蚁群优化模糊神经网络控制器的永磁同步电动机调速系统具有很强的鲁棒性和自适应性,动态响应快,能够较好地跟踪负载变化。     

永磁同步电机空间矢量控制方法设计实现

针对永磁同步电机结构复杂、模型非线性从而导致难以控制的问题,通过推导建立了其基于矢量控制下的简化的数学模型,仅通过控制电机交轴电流就可对其进行控制.在此基础上,对交轴电流进行调节,将其转换为基于两相静止坐标系下的电压矢量,设计了以两相静止坐标系下的参考电压作为输入变量的空间矢量控制方法,借助于数字信号处理器(DSP)的强大功能对系统进行实现,给出了所设计的硬件结构图及软件流程图,并进行了仿真验证,且效果良好,证明了所建模型的正确性和系统的可行性.     

永磁同步电机的自适应反演滑模变结构控制

针对永磁同步电机提出一种基于反演的PMSM自适应滑模控制方案.设计基于反演的滑模变结构位置控制器,通过RBF神经网络实现系统参数变化和外部负载扰动等引起的不确定上界值的在线辨识,减小滑模控制器的控制量,并引入饱和函数来减弱系统的"抖动"现象.理论分析和仿真结果对比表明,基于RBF神经网络的自适应反演滑模控制对参数变化和外部负载扰动具有很好的鲁棒性,永磁同步电动机获得了很好的跟踪效果.