EMA伺服系统速度环自校正控制设计

针对系统参数变化时伺服性能降低的情况,提出了一种通过辨识系统转动惯量实现速度环自校正控制的方法。根据波波夫超稳定理论设计离散系统模型,参考自适应算法递推得到系统转动惯量。建模分析速度环参数和转动惯量的关系,得到一种简单的控制器自校正规律,实现系统速度环的自校正控制。这种方法根据机械参数的变化校正控制器,提高了系统伺服性能。通过Matlab仿真验证了参数辨识方法和速度环自校正控制的可行性和有效性。     

基于键图的机电作动系统的建模与仿真

多电/全电飞机的关键技术之一就是飞控系统中的机电作动系统设计.在Ghosh和Bhadra所建立的电机键合图模型基础上,根据机电作动系统的原理和结构,应用功率键合图理论对机电作动系统各部件进行了研究,在此基础上建立起了机电作动系统的统一扩展键合图模型,并利用现有键合图软件对系统进行了仿真和分析.仿真结果符合预期的设计要求...     

粒子群优化的变论域模糊 PI 机电作动器控制

为了提高飞机机电作动器的位置跟踪速度,克服传统 PI 算法参数调试依赖于人工经验的缺陷,提出一种基于粒子群优化的变论域模糊 PI 控制方法。首先根据机电作动器的结构与工作原理,建立永磁同步电机与机械传动部分的数学模型;然后根据电机控制系统建立机电作动器位置环变论域模糊 PI 控制模型;最后利用粒子群优化算法对量化因子、比例因子以及伸缩因子寻优并进行仿真验证。仿真结果表明,与传统 PI 控制和模糊 PI 控制相比,基于粒子群优化的变论域模糊 PI 控制方法在具备着传统模糊控制算法优点的同时,又能够根据偏差变化实时调整论域,改善系统的性能。     

鼠笼式异步电动机的键合图建模与仿真

在Ghosh和Bhadra所建立的电机键合图模型基础上,根据鼠笼式异步电动机原理和结构,应用功率键合图理论,建立了鼠笼式异步电动机的统一扩展键合图模型,使之物理意义更明确.特别是转子导条的键合图模型的建立更具有实际意义.并利用现有键合图仿真软件对Ghosh和Bhadra电机模型与鼠笼式异步电动机模型进行了仿真对比,同时...