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永磁同步电机的自适应反演滑模变结构控制 总被引:2,自引:1,他引:1
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. 相似文献
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在基于磁瓦表面缺陷图像直方图、纹理、投影和形状的特征提取的基础上,提出了一种用LVQ神经网络进行缺陷分类的方法,对现场采集到的6种主要缺陷类型进行了试验。试验结果表明,基于LVQ神经网络的分类器训练与分类的时间短,多缺陷种类分类时准确率高。 相似文献
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直驱风机网侧换流器可能因与弱电网动态交互引发系统失稳问题。为探究系统的交互机理,保证系统的稳定运行,首先对直驱风机并网模型进行了合理简化,建立了弱电网下直驱风机网侧换流器与电网交互的单输入单输出传递函数模型,并应用经典频域判据进行稳定性分析,探究电气与控制环节对于系统稳定性的影响。其次在分析锁相环导致系统失稳的原因基础上,提出了一种新型3阶锁相环控制结构设计方案,并对锁相环参数进行了多目标优化设计。结果表明,3阶锁相环具有更好的谐波衰减效果,在短路比为2的极弱电网下仍可以保持稳定运行。最后基于MATLAB/Simulink仿真平台验证了所提设计方案的有效性。 相似文献
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针对内置式永磁同步电机(interior permanent magnet synchronous motor, IPMSM)由于内部参数变化、外部扰动等各种不确定性因素导致控制性能不佳的问题,提出一种无模型超螺旋快速终端滑模控制方法。首先,建立考虑IPMSM不确定性的新型超局部模型,结合超螺旋算法和快速终端切换函数设计无模型超螺旋快速终端滑模控制器,确保系统状态有限时间收敛,并有效减小抖振。其次,设计扩展滑模扰动观测器精准估计超局部模型中的未知部分,并前馈补偿给设计的控制器,进一步提升系统的抗干扰能力和跟踪性能。最后,通过与PI控制和传统无模型滑模控制进行仿真实验对比,验证了该方法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。 相似文献
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电动机作为现代工业的重要动力来源,在目前“双碳战略”的政策背景下,探究如何改善其节能环保和稳定工作的性能是一个重要的课题。目前广泛使用的重载机械传动装置是感应电机+减速器的模式,由于感应电机本身的特性,难以实现变频控制,且在低速下运行不平稳,而减速器的存在既降低了传动的效率,又增大了整个机械装置的维护工作量。综上所述,这种重载装置不能适应节能环保的需要。而低速大转矩永磁同步电动机能够在低速时稳定运行,并且输出的转矩足够大,加上高效率、维护工作量小、尺寸设计灵活等特点,使用低速大转矩永磁同步电动机替代传统重载传动装置将是工业的一个重要发展方向。 相似文献
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