基于DRNN的三电机变频调速系统参数PID控制研究

三电机变频调速系统是一个多输入多输出、非线性、耦合的系统。针对电流跟踪型感应电机系统,以解析式的方式建立其数学模型。采用基于对角递归DRNN神经网络的自整定PID控制器,结合自适应神经元解耦补偿器的解耦控制技术,设计三电机变频调速系统神经网络控制器。基于S7-300 PLC控制平台进行实际的试验,结果表明,该方法能够根据外界环境信息变化获得最佳PID调节参数,较好的实现了速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能和抗干扰能力。提出的方法满足了许多工业控制场合的需要,具有良好应用前景。     

两电机同步系统的神经网络控制

在对两台感应电机同步系统模型分析的基础上,依据同步系统的结构特点和控制要求,结合人工神经网络的非线性映射、自适应、自学习等能力,提出一种新的基于神经网络的两电机同步系统控制方案,其中神经网络控制器由基于RBF网络整定的自适应PID控制器和神经元解耦补偿器两部分组成.两个自适应PID控制器分别对速度控制回路和张力控制回路进行自适应控制,使系统具有更强的适应能力、更好的实时性和鲁棒性;神经元解耦补偿器综合两控制回路的耦合作用,通过训练网络权值,补偿各回路之间的耦合影响,实现速度和张力的解耦.试验结果表明:采用神经网络控制方法可以实现两电机同步系统中速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能.     

无刷双馈电机矢量解耦控制方法的研究

对无刷双馈电机的d-g轴数学模型进行简化推导,结合电机控制理论设计了无刷双馈电机的一种新型控制系统-矢量解耦控制系统.仿真和试验都获得了较好的控制性能.通过改变电机参数反复对系统进行验证,控制性能依然良好,说明本系统具有较好的鲁棒性.图3,参5.     

基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制

针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.     

基于模糊RBF神经网络整定的航空发动机多变量解耦控制

为解决航空发动机控制变量之间的强耦合性,构造了基于模糊RBF神经网络整定的航空发动机多变量解耦控制系统.设计了基于模糊RBF神经网络的多变量解耦控制器,在线调整PID控制器的参数并根据Delta学习规则对网络权值进行修正以达到最佳控制;针对某型航空发动机含未建模动态和噪声等随机干扰的非线性模型进行了多变量解耦控制系统仿真.结果表明:系统具有满意的动态性能和解耦特性,该方法不需要知道发动机的精确数学模型,对航空发动机的非线性和不确定性具有较强的自适应能力.     

两电机同步系统的神经网络逆控制

以多变量、非线性、强耦合的两电机同步控制系统为研究对象,在同步旋转坐标下,建立了两电机同步系统的数学模型,并进行了可逆性分析．采用静态神经网络加积分器构造两电机同步控制系统的逆系统,将此逆系统与原系统相串联构成复合伪线性系统．即两电机同步系统被线性化且已解耦成速度和张力两个相对独立的系统,速度环为y=s^-1φ（s）型伪线性子系统,张力环为y=s^-2φ（s）型伪线性子系统,再分别设计线性闭环调节器对速度环和张力环进行控制．实验结果证明了采用神经网络逆系统控制方法可以实现两电机同步调速系统的解耦控制．     

音圈电机驱动的柔性定位平台设计与控制

设计了一种二自由度柔性微定位平台,该平台主要由音圈电机和柔性铰链机构等组成.采用直角柔性铰链组成的双平行四杆机构对称安置,以实现平台的大行程和运动解耦,工作行程可达2,mm以上,定位精度可达纳米级.设计空间支撑机构保证其承载能力.对微定位平台进行了结构设计和承载能力等特性分析.考虑到该定位平台动态行为的特点,采用遗传算法优化的BP神经网络组合辨识方法对系统模型进行了辨识,克服了神经网络对复杂系统动态行为辨识存在的缺陷.基于神经网络PID复合逆控制方法对微定位平台进行控制,通过实验对辨识和控制方法进行了验证,结果表明遗传算法优化的神经网络辨识方法与神经网络PID复合逆控制方法适用于该音圈电机驱动的柔性微定位平台系统的实际应用.     

基于LabVIEW的直流伺服电机控制系统开发

针对教学过程中学生难以理解直流伺服电机控制系统工作原理这一问题,开发了一种直流伺服电机控制系统。实验系统基于LabVIEW软件进行上位机人机界面设计和单片机控制程序的编写,运用STM32单片机和相关芯片构成单片机控制系统硬件,直流电机加编码器代替直流伺服电机,实现了电机速度控制采集、PID控制原理展示。运用该系统,可以实时调整PID参数和获取电机速度曲线,易于实现PID参数整定和二次开发,从而加深学生对直流伺服电机控制原理的认识和理解。     

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。     

基于自抗扰控制器的感应电机变频调速系统

设计了由4个一阶自抗扰控制器构成的多环调速系统.该系统将电机模型中的交叉耦合项、易变参数以及负载统一归为未知"扰动",用自抗扰控制器的扩张状态观测器进行观测,并采用非线性状态误差反馈控制器补偿,实现控制系统的精确解耦和简单线性化.该控制方案不需要精确的电机参数,使得自抗扰控制器的设计能够独立于感应电机的精确数学模型.半物理仿真软件SaberDesigner中的器件级仿真实验表明,相对于经典PID控制器,自抗扰控制器对负载扰动和电机参数变化具有更好的鲁棒性和动态性能.