PMSM神经网络实时IP位置控制

对永磁同步电机 (PMSM )提出了一种基于神经网络的实时IP位置控制方案·根据伺服系统中的IP控制策略 ,利用神经网络的优点设计了神经网络实时IP位置控制器·所设计的神经网络实时IP位置控制器结构简单 ,权值调整计算量小、速度快·同时用混合神经网络作为PMSM系统辨识器 ,用多步预测性能指标函数实现了实时在线训练·理论分析和实验仿真对比研究的结果 ,表明所提出方法具有优越的动态性能和鲁棒性·     

基于自适应Backstepping的PMSM速度控制器设计

为了设计交流永磁同步电机的高性能速度控制器,提出了一种基于自适应Backstepping的速度控制器设计方法.基于永磁同步电机的数学模型,以速度跟踪为目标,把系统分解成几个子系统,为每个子系统设计Lyapunov函数和中间虚拟控制量,再后退到整个系统,得出实际控制量电压的直轴和交轴分量.为了抑制永磁同步电机存在的参数摄动、负载摄动等不确定因素对系统性能的影响,引入自适应与反推控制相结合的策略,使系统能够根据参数的变化自行调整,保证系统的性能及其稳定性.Matlab仿真结果表明,系统具有良好的稳态精度和动态性能.     

带参数扰动的永磁同步电动机混沌系统的鲁棒自适应主动控制

基于自适应主动控制,提出一种鲁棒控制方法,通过估计不确定性系统参数的上、下界限,设计自适应主动控制器.同时,给出具体的理论推导及稳定性分析.该方法可以有效消除系统参数扰动的影响,从而实现使永磁同步电机各状态变量能被镇定到任意点,以及输出能渐近跟踪任意期望轨道.数值仿真结果验证了方法的有效性及鲁棒性.     

基于递归神经网络的永磁同步电机控制器设计

在永磁同步电机矢量控制系统中,采用递归神经网络控制器作为速度控制器来模拟在电机参数变化和负载扰动下的最优速度输出。神经网络采用扩展卡尔曼滤波方法实现在线训练,并在Lyapunov稳定性意义下对网络的学习率进行了分析。该神经网络矢量控制系统具有良好的动、静态特性,同时在变速和变负载情况下效果理想。该方法在一台1.2 kW永磁同步电机驱动系统上验证通过。     

基于神经网络的永磁同步电机广义预测控制

介绍了一种基于神经网络的永磁同步电机矢量控制系统的广义预测控制方法.通过分析永磁同步电机数学模型,采用带有延时结构的多层前向神经网络作为预测模型,进行非线性广义预测控制.控制算法是基于非线性激励函数的局部线性思想,将预测模型处理成线性和非线性两部分,并用线性预测控制方法求得控制律,简化了计算.仿真结果表明,利用该法建立的永磁同步电机调速系统,具有良好的控制效果.     

基于动态神经网络的一类非线性组合系统自适应控制

针对一类非线性组合大系统,提出一种用动态神经网络逼近组合大系统的新型设计方法·首先由动态神经网络辨识非线性组合大系统,也就是利用动态神经网络逼近系统的未知项和互联项,其次设计控制器使实际系统的状态来跟踪参考模型的轨迹·利用Lyapunov稳定性理论保证跟踪误差和其他信号是最终一致有界的·通过一个非线性系统例子的仿真证明这种设计方法的可行性·这种设计方法能够解决大系统中最为复杂的互联项问题,得出基于神经网络的自适应控制律·     

永磁同步电机无速度传感器的直接转矩控制系统

提出了一种基于降阶观测器的无速度传感器控制方法,用于永磁同步电机直接转矩控制系统的转速辨识.该方法将永磁同步电机的降阶运动电动势观测器与模型参考自适应系统(model reference adaptivesystem,MRAS)进行有机的结合,选取永磁同步电机电压方程作为参考模型,永磁同步电机降阶状态方程作为可调模型.理论分析和仿真结果表明,所提出的永磁同步电机无速度传感器直接转矩控制系统的转速辨识方法具有较强的鲁棒性和优越的动静态性能.     

地铁车辆用永磁同步电机的转速控制

针对地铁车辆用永磁同步电机的运行特性,提出一种基于随机搜索优化算法的矢量控制方法;在对永磁同步电机数学模型分析的基础上,建立永磁同步电机矢量控制结构图;为了防止电机在转动过程中转矩出现较大波动,采用随机搜索算法优化控制系统中转速环以及电流环的比例积分控制器参数,实现永磁同步电机平稳运行;利用MATLAB/Simulink软件对提出算法进行仿真。结果表明,本文中提出的优化算法能够实现地铁车辆用永磁同步电机平稳运行,验证了算法的有效性。     

观测器补偿的永磁同步电机电流环多变量滑模控制

永磁同步电机电流环具有强耦合特性,提出了一种基于观测器补偿的多变量滑模电流环控制策略。该方法建立了一个含有不确定量的电流环控制模型,提出一种多变量滑模控制实现永磁同步电机的d-q轴电流解耦控制,可获得很好的电流响应性能;针对电机系统的参数摄动、负载扰动等因素,设计一种降阶观测器实现速度扰动补偿方法。同时,构造李雅普诺夫函数从理论上分析了系统稳定性的条件。经过永磁同步电机实验平台验证,与常规PI控制策略相比,本文所提出的方法获得更快的电机调速能力,更高的调速稳态精度,同时d-q轴电流响应过渡过程更短且精度更高。     

永磁同步电机平滑非奇异终端滑模控制

传统的滑模控制方法因其包含高频切换控制特性,不适用于永磁同步电机的双闭环控制结构.针对永磁同步电机转速控制系统,基于矢量控制和鲁棒微分估计器技术,提出一种新型双闭环平滑非奇异终端滑模控制方法,可实现无抖振滑模控制,克服抖振问题对永磁同步电机性能的诸多影响,提高系统的控制性能.基于Lyapunov稳定性定理,推导出各控制器的稳定性证明.通过仿真验证所提控制方法的可行性和有效性.     

基于神经网络的PID参数自整定与实时控制

将Bang-Bang控制与神经网络自适应控制相结合，利用神经元的学习功能构成了一种自适应PID控制器，控制器在Bang-Bang控制阶段进行系统辨识，利用系统参数整定PID控制参数，作为神经网络权系数的初值，其结构简单，工作稳定，鲁棒性强，实时控制结果表明，这类神经网络自适应控制器可有效地用于一类电加热炉系统的温度控制，使得系统具有快速响应性和良好的抗干扰性。     

LQR优化的BP神经网络PID控制器设计

针对传统神经网络PID(比例 积分 微分)控制器和传统线性二次调节器(LQR)优化型PID控制器对无刷直流电机转速控制恢复时间长及抗干扰性较差等问题, 提出一种LQR优化的BP神经网络PID控制器, 用于无刷直流电机的转速控制. 首先, 利用BP神经网络对PID增益进行调节, 提高控制器的动态适应性和鲁棒性； 然后, 采用LQR优化BP神经网络最优输出, 使其更接近目标PID增益. 仿真结果表明, 该控制器有效提高了响应速度, 减小了稳态误差并增强了抗干扰能力.     

一种时变非线性对象神经网络PID控制的仿真

利用BP神经网络对被控对象进行了控制和辨识,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器;给出了相应的控制算法;并对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明,同传统PID控制器相比,神经网络PID控制器对于模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性,证明了神经网络控制的优越性。     

轴承动态测量仪神经网络控制系统设计

轴承摩擦转矩的测量是一种动态测量,需要轴承在转动条件下获得数据.轴承型号及承载条件的改变,影响电机转速的控制规律.针对经典PID控制器的结构参数不能在线修改的问题,提出利用BP神经网络的自学习能力,对PID控制器进行结构参数调整,实现对电机速度规律的优化控制方法.仿真结果表明,经神经网络修正过的PID控制器,动态性能优于未修正的PID控制器.     

基于多步预测的PID型神经网络控制

提出了一种基于多步预测的ＰＩＤ型神经网络控制方案,其控制机理类似于位置递式ＰＩＤ控制,但所产生的控制量是误差信号的比例、积分和微分量的一种非线性组合,可以有效地克服常规ＰＩＤ控制存在的快速性和超调的矛盾。通过利用多步预测误差对ＰＩＤ型神经网络控制器进行训练,可以弥补单步预测存在的控制信号波动较大的缺陷。仿真实验表明,基于多步预测的ＰＩＤ型神经网络控制系统有效随机干扰,具有较强的适应性和鲁棒性。     

基于神经网络的开关磁阻电机自适应控制

针对开关磁阻电机显著的非线性特性，将具有非线性映射能力及自适应能力的误差反向传播（BP）神经网络应用于开关磁阻电机驱动系统（SRD），并结合传统比例、积分和微分（PID）控制的优点，提出一种基于BP神经网络的开关磁阻电机在线辨识与自适应PID控制方法．该方法利用BP神经网络实时观测系统输出，优化PID控制参数，对于解决开关磁阻电机由于非线性严重而导致控制困难的问题具有较强的针对性．实验结果证明了该方法的有效性，且系统适应性强，稳定性好，响应速度和控制精度均令人满意。     

基于免疫网络理论的永磁同步电机控制

摘 要：PID控制器有着广泛的应用,其参数也有多种智能调整方法。本文分析了免疫系统的免疫网络理论,提出了一种用免疫网络理论调整PI控制器的策略,并用于永磁同步电机的直接转矩控制的调速系统,以克服电阻变化引起磁链控制器输出不准确,影响控制精度的问题。该策略计算简单,在永磁同步电机定子电阻变化较大情况下,仍具有高控制精度。仿真结果验证了这一免疫网络理论控制策略的有效性,并与一般PI控制和采用遗传算法的PI控制的效果进行了比较。     

基于模糊推理的免疫PID控制方法的直线电机速度控制

提出一种基于模糊推理的免疫PID控制器,以模糊推理方法构造免疫PID器中的非线性映射函数,使其具有很好的非线性控制性能.将免疫PID控制器进行直线电机速度控制仿真,仿真结果表明,较之传统PID控制方法,基于模糊推理的免疫PID控制方法响应速度更快,超调量更小,且具有更强的抗干扰性能.     

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。