基于双dq空间的永磁同步电机无位置传感器起动策略

不依赖电机转子位置检测的永磁同步电机流频比控制(IF控制)是一种无位置传感器起动策略,但由IF控制到基于磁链观测器的无位置传感器控制的平滑切换算法比较复杂,且切换瞬间非常容易引起电流的短时高频振荡。针对这一问题,提出一种基于双dq空间的永磁同步电机无位置传感器起动策略,分别在虚拟同步坐标系和转子同步坐标系下建立两个dq空间,在两个dq空间下分别建立电机的状态变量和控制变量,将两种控制策略之间的切换转化为两个dq空间的切换。双dq空间对应同样的三相静止坐标系,从而实现IF控制向磁链估计法的无缝切换。给出了基于双dq空间无位置传感器控制的实验结果,验证了该起动策略的有效性。     

永磁伺服系统转速跟踪控制与数据驱动的参数设计方法

在永磁伺服控制系统中,传统的转速控制策略在低频段存在幅值与相位偏差问题,降低了转速跟踪控制精度。为解决该问题,该文提出了一种高精度的转速跟踪控制策略与数据驱动的参数设计方法。主要思路是在转速控制环节串联一个滞后-超前补偿器,用以校正低频段的幅值与相位;以低频段补偿后的幅值及相位误差最小为优化目标,同时约束补偿器在全频带范围内的最大幅值增益和相移,设计了一种数据驱动的补偿器参数优化方法,并对补偿后控制系统的性能进行了分析评估。实验结果表明,基于实验数据所设计的补偿器在转速指令频率小于1 rad/s的低频段区间内,转速跟踪误差小于2 r/min,相较于传统方法控制精度显著提升;在跟踪转速阶跃指令时,该文方法和传统方法的控制效果相当,这说明该文方法在改善低频段跟踪性能的同时,保持了控制系统在中高频段原有的幅频和相频特性。     

采用核增强学习方法的多机器人编队控制

提出一种分布式的核增强学习方法来优化多机器人编队控制性能.首先,通过添加虚拟领队机器人,结合分布式的跟随控制策略,实现基本的多机器人编队控制:其次,提出结合最小二乘策略迭代和策略评测的核增强学习方法,即利用基于核的最小二乘策略迭代算法离线获取初始的编队优化控制策略,再利用基于核的最小二乘策略计测算法实现编队控制策略的在...     

基于改进型自调整轴系幅值收敛电流解调算法的旋转高频电压注入法

应用于旋转高频电压注入法的自调整轴系幅值收敛(SFAC)电流解调算法简单实用,可实现静止工况下永磁同步电机转子初始位置高精度辨识.但分析发现,由于位置估计误差随转速变化而变化,该算法不适用于非零速区间.为此,提出一种改进型SFAC(ISFAC)电流解调算法.该算法在估计?d?q坐标系下对高频电流解调并构造转子位置误差信号,利用正序、负序高频电流相移等值异号的特性实现电流相移自动抵消,不仅省去复杂的位置误差补偿策略,而且将原SFAC算法的速度适用范围由零速区拓宽至非零速区.该文对SFAC算法的原理以及导致非零速区位置估计误差的原因进行分析,并介绍ISFAC算法的实现过程.最后利用RT-Lab平台对传统SFAC算法与ISFAC算法的位置估计性能进行对比验证.     

协作多机器人系统研究进展综述

协作多机器人系统是近年来机器人研究的热点,具有良好的应用前景.针对开展相关研究的迫切需要,总结了协作多机器人系统研究的国内外发展现状,并分别对无意识协作的仿生多机器人系统和有意识协作的异构多机器人系统研究进行论述.重点从系统构建和优化控制的宏观角度出发,对有意识协作异构多机器人系统的体系结构、环境感知以及优化控制3个方面的研究进展分别展开论述;对典型的多机器人验证任务和软硬件实验平台进行了总结;最后对协作多机器人系统的研究方向进行了展望.     

永磁同步电机单电流传感器系统的三相电流重构策略

电流传感器受制造工艺与使用环境等因素的影响,在永磁同步电机驱动系统运行时可能失效.为提高系统的容错控制能力,该文提出一种新的基于自适应观测器的单电流传感器矢量控制策略.该策略首先在旋转坐标系下建立电流自适应观测器的数学模型,然后对唯一可测量的相电流进行坐标变换与低通滤波,计算出电流自适应观测器所需要的电流误差信息,并使...     

增强学习算法的性能测试与对比分析*

研究了几类典型增强学习算法的性能评估问题,包括Ｑ-学习算法、最小二乘策略迭代(LSPI)和基于核的最小二乘策略迭代 (KLSPI)算法等,重点针对Markov决策问题(MDP)的值函数平滑特性对算法性能的影响进行了研究。分别利用值函数非平滑的组合优化问题——旅行商问题（TSP）和值函数平滑的Mountain-Car运动控制问题,对不同增强学习算法的性能进行了测试和比较分析。分析了三种算法针对不同类型问题的各自特点,通过实验对比,验证了近似策略迭代算法,特别是KLSPI算法在解决值函数平滑的序贯决策问题时性     

面向资源分配问题的Q-CF多智能体强化学习

多智能体强化学习算法在用于复杂的分布式系统时存在着状态空间大、学习效率低等问题.针对网络环境中的资源分配问题对多智能体强化学习算法进行了研究,将Q-学习算法和链式反馈(chain feedback,CF)学习算法相结合,提出了Q-CF多智能体强化学习算法,利用一种称为信息链式反馈的机制实现了多智能体之间的高效协同.仿真...     

三相永磁同步电机单电流传感器矢量控制策略

为提高三相永磁同步电机单电流传感器条件下的控制性能，提出了一种基于全阶滑模观测器和准比例谐振调节器的电流重构方法。该方法首先在两相静止坐标系下以电流和扩展反电动势为观测量，建立了全阶滑模观测器的数学模型。然后利用准PR调节器对未知相电流误差进行重构，以获得全阶滑模观测器所需要的电流误差信息。最后利用观测器估计的电流信息实现高性能的闭环矢量控制，并给出了观测器和准PR调节器的参数设计方法。相较于传统的低通滤波器与PI调节器的控制方法，所提方法实现简单并且避免了低通滤波器造成的相位滞后和幅值衰减问题。半实物实时仿真结果表明，新方法在不同工况下的dq轴电流谐波减小10%~20%，并且具有更高的转矩控制精度和更好的动态性能。