PMLSM智能控制伺服系统的仿真研究

为提高PMLSM伺服驱动系统的控制性能,提出了一种将模糊控制、神经网络、滑模控制和自适应学习相结合的PMLSM智能补偿滑模控制算法,实现了对PMLSM伺服驱动系统的动子跟踪周期参考轨迹的高性能控制﹒首先,设置RBFN估值器,直接估计包括参数变化、外部扰动和非线性摩擦力在内的集总不确定度;其次,利用RBFN控制器的在线学习能力,改善模糊滑模控制器因隶属度函数缺乏学习能力而导致跟踪响应较差的问题;最后,通过增加智能鲁棒补偿控制器来提高系统鲁棒性﹒仿真结果表明,系统响应速度快、基本无超调、抗干扰能力强,且具有良好的动态性能和较强的鲁棒性﹒     

基于阻力扰动估计器的直线伺服系统三自由度滑模控制

针对直接驱动的永磁直线同步电动机（PMLSM）伺服系统，应用滑模控制理论，设计具有三自由度的速度控制器C={C1，C2，C3}，同时也消除了滑模控制的抖振，仿真结果表明该方案可同时提高系统跟踪特性和鲁棒性。     

蚁群自寻优滑模控制在 永磁同步直线电机的应用

本文以永磁同步直线电机(PMLSM)为研究对象,提出了基于蚁群自动寻优滑模控制策略.滑模结构对系统适应性强,蚁群算法具备较强的自学习能力,可以实现参数的自动寻优,把两者结合起来,充分发挥各自的优势,提高控制性能.首先通过理论分析建立了永磁同步直线电机的仿真模型,并基于此模型进行了算法验证,通过验证得出该算法可以有效改善直线电机控制性能,提高了系统鲁棒性.然后在永磁同步直线电机样机上进行算法验证,结果表明,算法控制效果优良,在永磁同步直线电机上具有可行性.     

永磁直线同步电机自适应内模控制研究

为了解决永磁直线同步电机（PMLSM）运行过程中对系统参数摄动及负载扰动等不确定因素敏感的问题,结合内模控制和模型参考自适应控制各自的优点,设计了PMLSM自适应内模控制器（AIMC）.仿真结果表明,自适应内模控制器同常规PI控制器相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性.     

PMLSM的改进型模糊直接推力控制

为了解决传统DFC系统存在的磁链控制不对称及较大推力脉动等问题,提出了将扇区细分与模糊控制相结合的改进型模糊直接推力控制（DFC）系统。建立了永磁直线同步电机（PMLSM）改进型模糊直接推力控制系统的数学模型,利用Matlab/Simulink对整个系统的运行状态进行了仿真。实验结果证明改进型模糊DFC方法能够有效改善磁链轨迹,减小脉动,提高系统控制性能。     

电动静液作动器的自适应变阻尼滑模控制

针对电动静液作动器（EHA）死区影响和参数不确定性造成的扰动问题,在变阻尼滑模控制（DV-SMC）的基础上提出了一种新型自适应变阻尼滑模（ADV-SMC）控制方法.该方法通过滑模控制的鲁棒性克服摩擦和外部扰动的影响,同时采用变阻尼方法抑制阶跃响应的超调,通过引入跟踪误差驱动的参数自适应律在线估计系统未知参数来抑制参数不确定性,进一步提高系统的位置跟踪性能.在稳定性证明的基础上,通过仿真分析验证了本文所提出控制策略的有效性.      

永磁直线同步电机弦截法内模控制系统

提出了一种基于弦截法的内模控制（secant method—basedinternal modelcontrol,SIMC）策略实现对永磁直线同步电机（permanent magnet linear synchronousmotor,PMLSM）的高精度位置控制。以核岭回归方法建立被控对象模型作为内模,进而以弦截法求解内模的根作为逆模,构成SIMC系统。实验仿真结果表明：与传统的内模控制（internalmodelcontrol,IMC）系统相比较,由于弦截法求解内模的根作为逆模可实现逆模与内模的完全匹配,使SIMC系统对内模控制PMLSM控制具有更高的正弦信号跟踪精度,更好的鲁棒性与抗干扰性;对于阶跃输入信号,SIMC系统没有稳态误差。SIMC系统一般只要1～2次迭代就能获得稳定的控制量,可满足控制系统快速性要求。     

B样条学习前馈控制器的设计研究

B样条学习前馈控制（LFFC）是一种在被控系统不能精确建模时仍能保证跟踪性的控制方法。本文详细给出了B样条学习前馈补偿器的设计方法，并将其应用到直接驱动的永磁直线同步电动机（PMLSM）伺服系统中。仿真结果表明，使用该方法设计的控制器能有效地降低负载扰动、端部效应及各种参数变化等对系统性能的影响，提高了直线伺服系统的跟踪精度。     

带扰动观测器的RBF神经滑模控制用于PMSM伺服系统

针对永磁同步电动机（PMSM）位置伺服系统,设计了带扰动观测器的RBF神经滑模控制器,使得构建的交流伺服系统既具有较强的抗扰性和鲁棒性,又有效地防止了一般滑模变结构控制所固有的抖振．仿真试验表明系统动、静态性能优良．     

非匹配不确定系统积分型滑模控制器设计

针对一类非匹配不确定性系统的滑模控制问题,在假设系统不确定性有界约束的情况下,提出了基于Lyapunov稳定的积分型滑模控制方法. 通过引入积分项,构造非匹配不确定系统的切换函数,由滑模运动的可达条件,设计系统的积分型滑模控制器（ISMC）. 采用该方法设计二自由度机械系统的控制系统,并与采用二次型调节器（LQG）的情况相比较,仿真结果表明了积分型滑模控制策略的有效性.     

基于模糊滑模观测器的PMLSM的速度位置估计

针对永磁同步直线电机无传感器控制直线驱动系统中,速度和磁极位置难以快速准确估计的问题,提出了一种结合滑模观测器与模糊控制各自优点的模糊滑模观测器速度位置估计新方法。仿真结果表明,模糊滑模观测器能够在柔滑抖振和稳态误差之间找到平衡,保持系统的鲁棒性和控制精度,提高系统的响应速度。该观测器能够高速、精确地估计电机速度和磁极位置,实现高性能的永磁同步直线电机无速度传感器控制。     

基于动态矩阵的永磁同步直线电机速度控制

为了改善直线电机的动态响应性能,提高电机控制系统的鲁棒性,使电机稳定运行,基于预测控制理论,设计了适用于直线电机速度环控制的动态矩阵控制器,将传统的直线电机三闭环控制系统中的速度环PID控制器替换为动态矩阵控制器,并分别搭建基于PID速度控制器和动态矩阵速度控制器的永磁同步直线电机三闭环仿真模型,在此基础上给控制系统施加阶跃信号,并进行突加负载和突减负载的仿真,将2种控制器控制下的系统响应结果进行对比。仿真结果表明,当速度环采用动态矩阵控制后电机的响应速度更快,超调更小,使电机速度更快达到稳定。改进后的速度环控制器提高了直线电机控制系统的鲁棒性,改善了直线电机的动态响应性能,提高了控制系统的抗扰动能力,有利于电机在负载变化较大的情况下运行。     

带有遗忘因子的滤波器型迭代学习直线伺服系统

针对永磁直线同步电机伺服系统,提出开闭环迭代学习控制器,实现期望直线位置的跟踪控制.分析了永磁直线同步电机的2-D模型及迭代学习直线伺服系统的收敛性.通过减小系统输入误差协方差矩阵迹的方式得到优化的遗忘因子,来修正控制输入的迭代学习律,同时采用零相位FIR数字滤波器对前馈学习控制器中的误差信号进行滤波处理.实验结果表明,带有遗忘因子的滤波器型迭代学习控制器能够保证直线伺服系统在不断的迭代学习中提高性能,有效抑制端部推力波动,系统具有很好的学习收敛速度、动态响应及控制精度.     

永磁直线同步电机自适应变结构位置控制器的研究

针对永磁直线电机参数变化和外部扰动对伺服系统的影响,提出了自适应变结构位置控制设计方法.用电机的位置误差信号及其导数构造切换函数,利用自适应律对系统不确定性扰动因数的极限进行估算.经过分析验证,与基于SVPWM的矢量控制系统相比较,自适应变结构位置控制算法明显减少了由系统参数变化和外部扰动引起的推力脉动,能快速、准确地跟踪给定信号,增强了整个系统的自适应性和鲁棒性.     

无刷直流电机的变论域模糊自适应PID控制系统设计

为了改善无刷直流电机的调速性能,针对普通模糊PID速度控制器的缺陷,研究了基于变论域思想的自适应模糊PID控制器及其在BLDCM控制系统中的应用.在Matlab仿真平台下,建立了BLDCM的模型,构建了BLDCM的电流、转速双闭环控制系统,其中转速环采用了变论域自适应模糊PID控制器,电流环采用普通PID控制器.仿真结果表明,与常规PID控制器和普通模糊PID相比,采用变论域自适应模糊PID控制器的优势在于:转速输出无超调、响应速度快、控制精度高,具有较强的鲁棒性和自适应能力.     

基于递归函数链模糊神经网络的永磁直线同步电动机位置控制

针对高精度永磁直线同步电动机(permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM)存在参数变化、负载扰动、摩擦力等不确定性因素而影响电机伺服性能的问题,提出递归函数链模糊神经网络控制(RFLFNN)保证系统的伺服性能。首先在磁场定向控制下建立PMLSM伺服系统动态数学模型。其次,将函数链神经网络(FLNN)和递归模糊神经网络(RFNN)相结合设计RFLFNN控制策略,利用FLNN实现神经网络的函数扩展,提高系统的非线性逼近能力并对系统参数进行辨识; RFNN采用反向传播算法实时更新并调整神经网络的参数值,对系统中存在的不确定性因素进行估计以抑制不确定性因素对系统的影响。最后,通过系统实验证明所提方法的有效性,实验结果表明,与RFNN相比,该方法极大地改善了PMLSM伺服系统的位置跟踪性能。     

MICROPROCESSOR BASED PHASELOCKED LOOP SPEED CONTROL SYSTEM FOR AC MOTOR

In this paper the authors present an analysis and the implementation of microprocessor-baseddigital phase-locked loop speed control system for an induction motor which is actuated by aSPWM-GTR inverter.The system is controlled by a 16-bit single chip microprocessor.A new type of frequency and phase detector is presented in detail,An adaptive method isadopted in speed controller.A three mode control scheme is used.These techniques are very use-ful to the improvement of the dynamic behavior of digital AC motor drive system.Experimental results show that the system is of good stability,high precision and good dynam-ic performance.     

基于预测自适应的永磁同步电机无传感器控制

针对传统永磁同步电机无传感器控制动态性能差和转速信号观测精度低的问题,设计了新型永磁同步电机无传感器控制方法.文章采用在线梯度下降法设计二阶线性扩张状态观测器,该二阶线性扩张状态观测器能够在永磁同步电机负载扰动或转速突变情况下准确快速对电机转速实时估计;同时将预测自适应滑模控制系统应用于转速环节,通过预测自适应估计永磁同步电机扰动变化量进行实时电流补偿.仿真结果表明:二阶线性扩张状态观测器能够对转速准确快速实时估计,且抗干扰能力强;预测自适应滑模控制策略有效缩短电机速度响应时间,显著削弱电机转速、电磁转矩的抖振,表现出良好的动态性和鲁棒性.