基于空载启动过程的串励电机参数辨识

介绍了电动机传统特性测试系统的缺点和近年来兴起的基于参数辨识方法的电机特性的综合测试方法,并且以串励电机为例对基于参数辨识技术的电机特性参数辨识方法进行了研究,从而提出了无耦合测试的思想:依据电机的空载起动过程,在电机完全空载的情况下施加驱动电压,通过对所采集的电流和电压信号进行处理不仅可以得到电机的输入输出输出特性,而且可以得到电机的特性参数。针对于电机特性的参数辨识,构造了测试原理,并且提出了适用于参数辨识的基于个体适应度阀值的遗传算法。在参数辨识的基础上,通过计算得到了单相串励电动机的各种特性,并将结果与由传统耦合测试方法得到的某些样机特性进行了对比实验,验证了特性的准确性和此测试方法的有效性。     

混合式步进电动机伺服系统研究

对二相混合式步进电动机矢量控制进行了理论研究,解决不同于一般种类电机的特殊问题,建立考虑电机非线性并充分利用电磁转矩和磁阻转矩的矢量控制方法.在此基础上,设计并实现了基于神经网络的二相混合式步进电动机矢量控制位置伺服系统,克服电机参数时变对控制效果的影响,提高了系统鲁棒性,使系统具有较高的性能.     

单相交流串励电机无耦合自动测试

分析了现有电机特性测试方法的不足,指出无耦合电机特性自动测试方法研究的必要性.在深入分析电机运行机理的基础上,综合运用现代数字信号处理、数值分析及最优化等技术,解决了电机无耦合自动测试技术的关键问题,给出了针对某厂生产的全系列单相交流串励电机的无耦合电机特性测试方法.实验表明,该方法测试时间短,精度高,效果较为理想.     

基于Boost升压与LC谐振的超声波电动机驱动电路

超声波电动机具有不同于传统电动机的诸多优点,使其有着广泛的应用前景。目前,超声波电动机驱动控制电路结构较为复杂,一定程度上限制了其工业化应用。文章给出了一种基于Boost升压和LC谐振的超声波电动机驱动控制电路,分析其工作原理,并进行实验验证,效果良好。     

超声波电机驱动控制系统建模与仿真

总结了超声波电机驱动控制系统建模与仿真研究的现状,指出必要的数学模型和建立在模型基础上的仿真分析是研究超声波电机驱动控制系统的一种重要手段,并对未来发展进行了展望。     

行波超声波电机单神经元自适应控制

由于超声波电机具有非线性、时变性、强耦合等特点,增加了它的控制难度,采用PID等常规控制方法难以满足较高精度的控制需求。单神经元作为一种神经网络应用形式,具有自学习和自适应能力,而且易于实现。设计了基于低频PWM方法的单神经元自适应PID转速控制策略,构建了超声波电机自适应闭环控制装置。在一定程度上解决传统PID调节器不易在线实时整定参数、难于对复杂控制对象进行有效控制的不足。实验证明,该控制系统具有响应迅速、适应性强等优点。     

基于免疫原理的气动比例阀缸系统的位置控制

借鉴生物免疫反馈应答机理,基于抗原、T细胞以及B细胞间的浓度关系数学模型,设计了一种新型免疫控制器用于气动比例阀缸系统的位置控制。仿真结果表明,对于被控对象本身的非线性、时变性、参数变化大和负载干扰大的特征,所设计的免疫控制器相对于模糊控制器具有较好的动态特性和跟踪特性,且具有较好的自适应能力。     

超声波电动机在线校正模糊转速控制

针对超声波电动机的转速控制特点,设计了超声波电动机模糊转速控制器.采用蚁群算法对模糊控制器中的模糊规则进行离线优化,确定合适的模糊控制器参数.在实验过程中,针对不同转速情况下的控制性能差异,给出了模糊控制器输出比例因子的在线调节方法,得到了较好的转速控制效果.     

PWM死区对永磁同步电动机低速运行性能的影响

电动机驱动控制中,PWM死区引起绕组电流波形畸变,增大电动机输出转矩和转速脉动.电动机转速越低,PWM调制深度越小,死区影响越显著.从输出电压波形、输出合成电压矢量两个方面,对电动机低速运行情况下PWM死区的影响进行了细致分析,指出死区导致逆变器输出电压矢量波动,直接影响电动机低速运行性能.     

超声波电动机串联电感匹配电路研究

为改善驱动效果,超声波电动机驱动电路中需要采取适当的匹配措施,串联电感匹配是一种常用的匹配方式。由于超声波电动机内压电陶瓷材料的非线性,使得串联电感匹配电路的设计不易得到期望效果。在理论分析的基础上,通过实验研究了不同匹配电感取值对超声波电动机运行性能的影响,给出了超声波电动机串联电感匹配电路的设计原则。