转速、电流双闭环直流调速系统仿真及参数整定

提出了用MATLAB的Si mulink模块对双闭环直流调速系统进行调节参数整定的新方法,并进行了大量仿真,最终整定出最佳的电流调节器ACR及转速调节器ASR的参数范围,以使系统电流环超调量小于5%,转速环超调量小于10%.计算的理论参数与实际最佳参数相符,并讨论了高阶系统的参数整定问题.仿真结果证明MATLAB仿真整定调节参数的方法有效.     

双闭环V-M调速系统仿真设计

该文在分析双闭环V-M调速系统的基础上,根据动态参数工程设计方法,设计了电流环和转速环,确定了时间常数,计算了系统中ASR和ACR两个调节器的相关参数,校验了调节器参数,校核了转速超调量和最大速降,并利用MATLAB软件中Simulink工具建立了双闭环V-M调速控制系统的仿真模型,仿真了电机的输出转速。仿真结果表明:电机转速很快达到稳定状态,动态过程比较平稳,超调量小于3%,实现了小超调快过渡时间的转速控制。     

模糊控制在双闭环调速系统中的应用

应用模糊自适应对直流双闭环调速系统中的转速调节器的比例、积分参数进行整定。仿真结果表明,用这种控制方法得到的转速调节器参数比传统的工程整定方法得到的参数控制性能好,响应快,过渡过程时间短,基本无超调。     

神经网络控制在双闭环调速系统中的应用研究

应用BP神经网络对直流双闭环调速系统中转速调节器的比例和积分参数进行在线自学习调整。仿真结果表明,用这种控制方法得到的转速调节器参数比传统的工程整定方法得到的参数控制性能要好的多,有响应快、过渡过程时间短、基本无超调的优点。     

转速反馈直流调速系统调节器参数整定

介绍了用Si mulink搭建转速反馈直流调速系统仿真模型的具体过程.针对用传统设计方法进行参数整定的缺点,提出了一种转速反馈直流调速系统参数整定的新方法,即采用＂牛顿二分法＂思想,通过MATLAB/Si mulink进行仿真.最后通过一个具体实例,并采用该新方法实现了调节器的参数整定,验证了该方法相比传统设计方法的优点.     

变频液压调速系统的一种磁场定向解耦控制方法

通过改变液压泵的驱动器以调节液压马达转速, 并建立了变频液压调速系统的数学模型和仿真模型, 设计了3个PI调节器, 在此基础上研究液压系统的主要参数对变频液压调速系统动态特性的影响. 仿真结果表明: 该解耦方法可以改善变频液压调速系统的动态响应;液压马达速度响应的稳态时间为0.5 s, 超调量小于10%;控制腔容积的变化对系统动态特性影响最大, 控制腔容积增加, 系统的调整时间延长, 超调量和振荡次数增加;液压元件的泄漏系数增加将使系统的调整时间延长;负载取值的变化对系统没有明显影响.     

基于模糊控制的双闭环调速系统

应用模糊自适应控制方法对直流双闭环调速系统中的转速调节器的比例、积分参数进行整定.结果表明,用该方法得到的转速调节器参数比传统的工程整定方法得到的参数控制性能好,响应快,过渡过程时间短,基本无超调.     

基于RBF-PID控制的直流调速系统仿真

针对工程设计中PI控制直流调速系统启动时转速必然超调、自适应性差等问题,在分析双闭环直流调速系统数学模型的基础上,确定了系统的控制策略,并设计了一个RBF-PID控制器。利用RBF网络的自学习能力实时调节PID控制器参数,最终实现系统转速的调节。仿真测试表明:与工程设计的PI控制相比,采用RBF-PID控制的直流调速系统超调量小、动静态性能好、抗扰性能优、鲁棒性强。     

基于Matlab双闭环直流调速系统的仿真

在双闭环直流调速系统原理基础上,根据系统的动、静态性能指标采用工程设计方法设计调节器参数,并运用Matlab的Simulink和Power System工具箱、面向系统电气原理结构图的仿真方法,实现了转速电流双闭环直流调速系统的建模与仿真。重点介绍了调速系统的建模和调节器、直流电机模块互感等参数的设置,给出了直流可逆调速系统的仿真模型和仿真结果,从仿真结果可以验证仿真模型及调节器参数设置的正确性。     

内模控制在直流调速系统中的应用

双闭环直流调速系统的速度调节器采用常规的比例积分（PI）调节器时，起动时必然存在转速超调。文章根据内模控制（IMC）原理，设计了一种内模控制器以及它的实现电路，并将其应用于直流调速系统，取代常规的速度调节器，成功地解决了转速超调问题。实验结果表明，内模控制器能使系统获得优良的动态性能和稳态性能，而且设计方法简单。控制器容易实现。     

用于未记录CD-R光盘的二级高精度主轴恒线速控制方法

为了解决CD-R盘片测试仪中,对未记录CD-R盘的高精度主轴恒线速控制问题,提出了一种基于数字P ID(比例积分微分)和锁相环的二级高精度主轴恒线速控制方法。该方法用从CD-R盘上读取的摆动时钟信号作为控制反馈量,结合了数字P ID的快速性和锁相环的高精度,使用数字P ID控制光盘主轴电机快速接近一倍恒线速,之后切入锁相环实现高精度恒线速控制。对二级高精度主轴恒线速控制方法进行了研究,合理选择了控制参数。仿真和实验结果表明,系统调整时间优于0.2 s,控制精度优于0.03%,完全可以满足CD-R盘片测试仪的需要。     

无刷直流电机免疫反馈自适应学习人工神经网络控制

针对BP神经网络收敛速度较慢、学习时间较长的缺陷，提出了基于免疫反馈规则的神经网络控制器用于无刷直流电机的转速控制中．该规则根据免疫系统中的T细胞的生物免疫反馈机理而总结出来，包括决定应答速度的激活环节和决定稳定效果的抑制环节．将免疫反馈规则应用于BP神经网络训练中学习速率的自适应调节，加快了神经网络的收敛速度，缩短了学习时间．无刷直流电机控制系统采用双闭环控制，内环为电流环，外环为速度环．MATLAB仿真和实验表明，采用该方法的系统超调量小、速度响应快，而且速度响应受电机参数变化影响小，各种外界干扰也得到了很好的抑制，具有较高的控制精度和较好的动、静态性能．     

时变大惯量速度同步控制系统

为了保证粗纱的质量，新开发的FA－425型粗纱机计算机控制系统，必须使锭翼和卷绕2台电机在起动、运行和停止全过程中严格保持速度同步。为此，对该系统的数学模型和负载特性进行了研究，通过计算机仿真，提出了多种有效的控制方法和人工智能技术。在该系统中采用了2个速度闭环控制系统，并将其同步误差反馈，实现了双电机的速度同步控制；同时，通过CCD光电传感器将粗纱张力实时反馈到专家控制器，从而保持纱的张力处于某一给定的范围之内。生产应用表明，新型FA－425粗纱机当锭翼最高转速为1400r/min时，在起动、运行和停止阶段锭翼和卷绕两个电机的速度同步误差小于5％。     

车辆悬架系统时滞速度反馈控制

在车辆悬架系统中引入时滞速度反馈控制,采用理论与数值相结合的方法研究控制系统的稳定性和控制特性。首先,建立了含控制输入时滞的悬架系统模型。然后采用多项式判别定理与全时滞稳定性判定定理研究系统的稳定性,获得满足全时滞稳定性的系统结构参数范围,并得到数值结果的验证。最后,在一定的系统固有时滞下,采用遗传算法对结构参数和控制增益进行优化。结果显示,优化后的簧载质量加速度比优化前降低了22.7%,表明时滞速度反馈控制律可以有效改善悬架性能,为悬架结构参数的设计及控制策略的选择提供了理论依据,具有重要的工程应用价值。     

变负载下直流电机双闭环调速系统建模

针对直流电机双闭环调速系统负载经常发生变化的情况,在适用于恒定负载的直流电机双闭环调速系统简化模型基础上,分析了该模型在变负载情况下其模型参数变化关系,通过直流电机系统驱动电流和电机转动状态建立了直流电机双闭环调速系统动力学模型.通过实测系统转速响应,利用改进遗传算法和曲线拟合进行模型参数辨识,从而得到变负载情况下直流电机双闭环调速系统模型.实验结果表明,模型的动力学响应贴近实际系统,可以很好地代替实际系统进行控制系统设计.     

调速系统并联校正工程设计法

通过计算机仿真，提出了一种带微分反馈的双闭环直流调速系统电流环的典Ⅰ型、典Ⅱ型系统和转速环典Ⅱ型系统的工程设计法．它是一种简单、实用的工程设计方法．     

PCB平面绕组力矩电机闭环反馈式驱动系统设计

针对PCB平面绕组力矩电机运转时平稳性的问题,采用能实现极低导通电阻的IRF2807PBF MOS管作为驱动电路的主要芯片,结合IR2010s驱动芯片以及STM32F103ZET6主控芯片搭建整体的驱动电路,提升了在慢速情况下电路的驱动能力。利用SS361RT霍尔磁性位置传感器,形成速度闭环反馈,并运用自抗扰控制算法对速度增量进行控制,使用PI电流环对电流增量进行控制,最后通过SVPWM模块输出六路PWM脉冲序列控制三相全桥电路中的各相MOS管导通,从而实现了一种针对PCB平面绕组力矩电机的PWM闭环反馈式平稳调速驱动系统。通过仿真和实验表明,相比于使用传统的PI速度环设计的电机驱动系统,该驱动系统在相同转速下能大大提升电机运行时的平稳性。将驱动系统用于光学生物测量仪PCB平面电机控制的延迟线部分,能使延迟线平稳低速运行,保证了测量精度。     

预测函数控制在感应电机调速系统中的应用

针对感应电机调速系统,提出预测函数—内模双环控制。预测函数控制有计算量小、跟踪速度快等优点,内模控制的参数调节方便,且能抑制参数变化在系统性能上影响,将两者原理有机结合,通过分析感应电机数学模型,电流环采用内模控制,转速环采用预测函数控制。仿真结果表明,采用预测函数—内模双环控制后,系统的动态性和静态性能都得到明显改善。     

基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。