直流电机神经自适应滑模位置跟踪控制

针对系统部分非线性未知的直流电机的位置跟踪问题，提出了一种基于自适应控制的神经网络滑模控制策略，在这个控制策略里我们采用已有的输入输出线性化方法来消除非线性，且将神经网络的输出加入到控制器当中，仿真结果演示了变负载直流电机的位置输出能够跟踪任意给定曲线。     

光栅实验台的模糊神经网络补偿器设计

在惯导测试设备设计过程中经常会碰到摩擦干扰问题。为消除光栅试验台稳速系统中影响低速平稳性的摩擦干扰 ,提出了一种采用模糊神经网络补偿器的控制系统设计方案。这种方案是先采用传统方法基于对象简化线性模型设计PI控制器 ,然后利用模糊逻辑对摩擦干扰进行补偿。从而较好地解决了摩擦干扰造成的低速性能差的问题。     

基于佳点萤火虫算法与BP神经网络并行集成学习的旱情预测模型

针对传统BP神经网络在旱情预测的实际应用中随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及计算精度低等缺陷,提出一种基于数论佳点集萤火虫(good point set glowworm swarm optimization,GPSGSO)算法与BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)并行集成学习算法(GPSGSO-BPNN)的旱情预测模型.首先,借鉴数论中佳点集理论构造初始均匀分布的萤火虫种群,并引入惯性权重函数动态修正移动步长,生成基于数论佳点集理论萤火虫算法,并从理论上分析算法的有效性;其次,将GPSGSO算法与BPNN相结合构建并行集成学习算法,实现两种算法的并行交互集成.最后,将并行集成学习算法应用于农业干旱灾害预测中,构建基于GPSGSO-BPNN并行集成学习算法的旱情预测模型.通过8个Benchmark函数验证了GPSGSO算法在收敛速度、计算精度及稳定性等方面的有效性.同时,以皖北农业干旱气象数据作为仿真数据,实验结果表明GPSGSO-BPNN算法在计算速度、精度及稳定性方面较传统BPNN、GSO-BPNN及GA-BPNN等算法有较明显的优势,提高了旱情等级预测的准确性.     

Super-resolution image reconstruction based on three-step-training neural networks

A new method of super-resolution image reconstruction is proposed, which uses a three-step-training error backpropagation neural network (BPNN) to realize the super-resolution reconstruction (SRR) of satellite image. The method is based on BPNN. First, three groups learning samples with different resolutions are obtained according to image observation model, and then vector mappings are respectively used to those three group learning samples to speed up the convergence of BPNN, at last, three times consecutive training are carried on the BPNN. Training samples used in each step are of higher resolution than those used in the previous steps, so the increasing weights store a great amount of information for SRR, and network performance and generalization ability are improved greatly. Simulation and generalization tests are carried on the well-trained three-step-training NN respectively, and the reconstruction results with higher resolution images verify the effectiveness and validity of this method.     

基于EKF的感应电机无速度传感器逆解耦控制

提出了一种感应电机无速度传感器逆解耦控制新方法。采用逆系统方法将感应电机的转速和转子磁链进行动态解耦，并由扩展的Kalman滤波器（EKF）对转速及转子磁链进行实时估计。在此基础上，采用线性综合方法分别对转速和转子磁链子系统设计闭环控制器，从而实现感应电机的无速度传感器逆解耦控制。仿真结果表明EKF可在整个调速范围内进行高精度的转速和磁链估计，控制系统具有优良的动态和稳态性能。     

基于混合模式PWM二相步进电机驱动控制的研究

针对步进电机转速不够平稳、低速转动存在振动和明显的步进现象,在研究二相步进电机数学模型、深入分析两电平PWM和三电平PWM在步进电机驱动控制中的优缺点的基础上,提出一种适用于步进电机微步驱动控制的混合模式PWM微步驱动控制方法。仿真结果验证了该控制方法的有效性:该控制方法实现了二相步进电机定子绕组电流分别按正、余弦规律等角度进行变化、步进电机微步运行,达到改善电机步进现象的目的;同时,电机转速平稳,解决了步进电机低速转动时的振动和转速不够平稳的问题。混合模式PWM微步驱动控制方法使步进电机定位控制精度有了很大提高。     

基于神经网络的直流电动机实时跟踪控制

研究了三层对角回归神经网络(DRNN)用于直流电动机实时控制的方法.首先采用动态反传算法训练神经网络以辨识直流电动机的逆模型,然后将这一训练后的网络作为前馈控制器与常规反馈控制器一起输出控制电压,以控制系统跟踪位置或速度指令.该算法简单、计算量小,适于实时控制.仿真结果表明了该方法的有效性.     

一种新型的基于自适应磁链观测器的速度辨识

提出了一个基于自适应磁链观测器的速度辨识方案。应用Lyapunov稳定性理论,观测器的增益借助于Matlab中LMI工具箱求解一线性矩阵不等式得到,它解决了采用极点配置的自适应速度观测器存在不稳定区域的问题。利用速度估计自适应机构和矢量控制方案设计了无速度传感器感应电机矢量控制系统。仿真结果表明提出的鲁棒自适应观测器在全速范围内具有很好的稳态和动态性能,并具有很好的鲁棒性。     

一种新的永磁同步电机直接转矩控制方法

提出了一种新的无速度传感器永磁同步电机直接转矩控制方法。针对内埋式永磁同步电机直接转矩控制存在较大脉动转矩和逆变器的开关频率不恒定的缺点,设计了一种自适应模糊控制器确定占空比的方法。与其它基于自适应模糊控制器的直接转矩方法不同,这种自适应模糊控制器通过控制正反电压矢量作用时间,在每一采样周期计算出最优占空比。该控制器输出部分的比例因子可以根据转矩的变化趋势经自适应机构的模糊规则库在线调整,不仅可以使永磁同步电机直接转矩控制系统保持恒定的开关频率,而且可以有效地减小磁链和转矩脉动,特别是低速时的转矩脉动。为了获得高性能的无速度传感器永磁同步电机控制系统,设计了一种无速度传感器方案。理论分析和仿真实验结果证明了自适应模糊永磁同步电机直接转矩控制策略的有效性。     

一种新型电动三轴飞行仿真转台的研究

本文介绍一种新型电动三轴飞行仿真转台的设计技术及其主要性能。该转台采用微机实时控制，力矩电机直接驱动，高灵敏度测速机和高分辨度光电编码器反馈。在控制方案中除了采用三环反馈控制和前馈补偿控制之外，还引入先进的智能控制策略，从而显著地提高了系统性能。该转台可以满足多种类型飞机、导弹飞控系统仿真试验要求     

双馈感应式风力发电机的电压跌落响应分析

现代风力发电的发展,对风电生产提出了新的需求,即在电网电压跌落处于一定范围内时风力发电机装置必须保持和电网相连。研究了在电网电压跌落发生期间和故障清除后,双馈感应式风力发电机（DFIG）的转速,直流侧电压,有功,无功等量的动态响应,并分析了响应产生的机理。利用matlab/simulink建立了DFIG的仿真模型,并介绍了相应的控制方法,而DFIG模型在电网电压跌落下的仿真结果则很好地验证了分析所得结论的正确性。     

三相电压型PWM整流器建模和仿真研究

三相电压型PWM整流器(VSR)广泛用于AC/DC/AC系统前端整流.考虑到VSR本身非线性特点,建立适合于控制器设计上的数学模型比较困难,提出了一种状态反馈解耦控制电流内环和直流电压平方外环的电压型PWM整流器新型控制策略,基于功率平衡理论,采用解耦状态反馈控制方法,分析并建立了三相电压型PWM整流器d-q坐标系下的线性化数学模型.由于采用直流电压平方外环,使典型的非线性模型线性化,控制器设计直观精确,提高了直流电压和网侧电流的跟踪能力,改善了波形.提出了一种空间矢量的简化算法,简化了运算过程.在MATLAB/SIMULINK环境中建立了仿真模型.仿真结果表明:所设计整流器具有优良的稳态性能和快速的动态响应,实现简单,具有一定的实用价值.     

基于负载观测器的永磁同步电机能量成型控制

针对永磁同步电机(PMSM)负载转矩已知和未知情况,采用能量成型控制方法和负载观测器技术,研究了PMSM的建模与速度控制问题。建立了PMSM的端口受控哈密顿系统模型,给出了闭环系统期望的哈密顿函数,配置了期望的互联和阻尼矩阵,设计了系统的控制器和负载转矩观测器,分析了系统平衡点的稳定性。仿真结果表明,所提出的方案对负载转矩已知和未知情况具有很好的转速控制性能和负载扰动抑制能力。     

基于前馈及反馈补偿的高性能直线伺服系统

数控机床用直线电动机在工作过程中,推力波动、负载扰动和非线性摩擦等各种扰动因素降低了直线伺服的性能。为抑制扰动满足数控机床直线伺服系统速度跟踪性能的要求,在分析永磁直线同步电动机数学模型和各种扰动因素的基础上,引入具有动态递归特性的Elman神经网络,设计出具有前馈及反馈综合补偿效果的复合控制器,不仅可以对各种扰动进行反馈补偿,而且对速度给定信号进行预测前馈补偿控制,提高了直线伺服系统的跟踪精度和响应速度,仿真结果验证了Elman神经网络的动态性能及综合补偿的优点,表明了复合控制方案的有效性和可行性。

Abstract：

Disturbance variations,such as force ripple,load disturbance and nonlinear friction,directly impose on the motor shaft,leading to significant effect on the computer numerical control （CNC） machine tool servo system performance.In order to satisfy the requirements for speed command tracking performance and eliminate the influence of disturbance,on the bases of the analyzing the mathematics model of permanent magnet linear synchronous motor （PMLSM） and disturbance variation,Elman dynamic recurrent Neural Network was introduced and compound controller with feedforward and feedback comprehensive compensation was proposed.The disturbances were compensated by feedback component and reference speed input signal was preview controlled by feedforward component.The tracking performance and respect speed of linear server system were improved.The advantages of the comprehensive compensation and dynamic of Elman NN were proved.The simulation results show that this compound control scheme is feasible and effective.     

BP神经网络算法的改进及其应用

根据BP算法的基本原理,分析指出了BP算法存在着收敛慢、接近最优时易产生波动和振荡现象的原因。在此基础上,通过进一步研究,提出了一种新的改进BP算法。改进后的BP算法不仅运算速度有所提高,而且在一定程度上克服了易产生波动和振荡现象的问题。由于改进BP算法的每个权都能找到最优学习率,因此收敛精度得到了提高;并且该算法基本不受初始学习率的影响,因而避免了学习率选取的困难。图1,表3,参4。     

一种基于Matlab的无刷直流电机控制系统建模仿真方法

在分析无刷直流电机(BLDC)数学模型的基础上,提出了一种无刷直流电机控制系统仿真建模的新方法。在Matlab/Simulink环境下,把独立的功能模块和S函数相结合,构建了无刷直流电机系统的仿真模型。系统采用双闭环控制:速度环采用离散PID控制,根据滞环电流跟踪型PWM逆变器原理实现电流控制。仿真和试验结果与理论分析一致,验证了该方法的合理性和有效性。此方法也适用于验证其他控制算法的合理性,为实际电机控制系统的设计和调试提供了新的思路。     

高阶随机非线性系统状态反馈镇定

针对一类高阶下三角随机非线性系统,提出一种新的镇定方案,采用增加一个幂积分的工具构建了一个全局稳定的光滑状态反馈控制律。通过反馈占有设计方法和Young不等式处理随机系统的非线性项,取消了对随机非线性系统反馈线性化和控制输入呈线性的要求,基于Lyapunov方法,证明了闭环系统依概率全局渐近稳定。最后,仿真实例说明了算法的可行性。     

电动助力转向系统永磁直流电机PWM控制模式研究

电动助力转向系统依靠助力电机实现转向助力,电机的PWM控制是影响电动助力转向系统助力性能的关键。从H型PWM的控制原理出发,利用MATLAB仿真分析探讨了不同控制模式下EPS永磁直流电机的控制特点,在结合单、双极H型脉宽调制优点的基础上,提出了一种综合控制模式,并给出了相应的占空比转换关系。实验结果表明:这种单双极综合控制是合理的,提出的综合控制模式能够使电机起动电流小,回正控制平顺。     

Exponential passive filtering for a class of nonlinear jump systems

The exponential passive filtering problem for a class of nonlinear Markov jump systems with uncertainties and time-delays is studied. The uncertain parameters are assumed unknown but norm bounded, and the nonlinearities satisfy the quadratic condition. Based on the passive filtering theory, the sufficient condition for the existence of the mode-dependent passive filter is given by analyzing the reconstructed observer system. By using the appropriate Lyapunov-Krasovskii function and applying linear matrix inequalities, the design scheme of the passive filter is derived and described as an optimization one. The presented exponential passive filter makes the error dynamic systems exponentially stochastically stable for all the admissible uncertainties, time-delays and nonlinearities, has the better abilities of state tracking and satisfies the given passive norm index. Simulation results demonstrate the validity of the proposed approach.     

基于Matlab无刷直流电机系统仿真建模的新方法

在分析无刷直流电机(BLDC)数学模型的基础上，提出了无刷直流电机系统仿真建模的新方法。在Matlab／Simulink中，建立独立的功能模块，如BLDC本体模块、电流滞环控制模块、速度控制模块等，再进行功能模块的有机整合，搭建无刷直流电机系统的仿真模型。为保证仿真快速性和有效性，模型采用分段线性法生成梯形波反电动势，系统采用双闭环控制：速度环采用PI控制，电流环采用滞环电流控制。仿真结果证明了该方法的有效性，同时也适用于验证其他控、制算法的合理性，为实际电机控制系统的设计和调试提供了新的思路。