基于改进型偏差耦合结构的多电机同步控制

针对现有的多电机同步控制方案难以满足高精度控制的要求和不能实现比例同步控制的局限性，提出一种带PI补偿控制的改进型偏差耦合控制结构，可适用于多电机完全同步和比例同步控制.针对永磁同步电动机非线性和强耦合特性，设计了自适应模糊滑模变结构控制器来实现永磁同步电动机的跟踪控制.建立了4台永磁同步电动机的同步控制仿真模型，仿真实验表明，所提出的多电机同步控制结构相对于带固定增益补偿的控制结构具有更高的同步控制精度.与PID和常规滑模控制算法相比，自适应模糊滑模控制策略具有更高的同步稳定性和更强的鲁棒性.     

基于灰色预测的无位置传感器永磁同步电机模型参考自适应控制

提出了灰色预测永磁同步电动机模型参考自适应无位置传感器控制方法.给出了系统控制和位置、速度估计的基本结构;介绍了永磁同步电动机灰色预测和模型参考自适应所使用的预测与估计算法.通过在转速环中加入灰色预测控制,实现对速度的超前快速调节,以提高系统的响应性能.仿真结果表明,该控制系统鲁棒性好,适应性强,可以获得良好的控制效果.     

永磁同步电动机变频调速系统

提出了具体变频路和器主电控制电路的设计方案，利用输出电流完成了永磁同步电动机转速自动跟踪．采用高功率因数控制，实现了永磁同步电动机自适应U／f曲线控制．对永磁同步电动机的并网控制进行了研究，根据负载情况估测永磁同步电动机定子电压相位，实验测试曲线表明并网过程定子电压曲线过渡平滑，基本无冲击．对永磁同步电动机的变频器进行了样机实验，结果证明性能良好，完全能满足抽油机永磁同步电动机的要求．     

基于TMS320F2812的永磁同步电机调速系统设计

本文提出了一种基于TMS320F2812为内核的全数字永磁同步电机控制电路的设计方案。该方案利用输出电流完成了永磁同步电动机转速自动跟踪，实现了永磁同步电动机自适应U／f曲线控制。     

基于观测器的异步电动机模糊自适应控制

研究了异步电动机位置跟踪控制问题.设计降维观测器用于估计异步电动机的角速度,利用模糊逻辑系统逼近系统中的非线性函数,并基于反步法实现异步电动机的自适应模糊控制.所提出的控制器能够有效地跟踪给定的参考信号.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于模糊PI控制的永磁同步电动机伺服控制器设计

采用模糊PI控制代替传统PI控制的方法,以提高永磁同步电动机的控制性能．该方法通过检测电机转速和定子电流的瞬时值与给定值的偏差和偏差的变化率,在线查表选择适当的P、I参数,实现了永磁同步电动机的伺服控制,所有的表格都是通过实践经验制定出来的．仿真结果表明,采用模糊PI控制能够比传统PI控制更加有效地提高系统的响应速度,减小电机在暂态和稳态下的转矩脉动,以及提高系统运行的稳定性。     

基于模糊控制的交流伺服系统的设计

针对永磁同步电动机交流伺服系统,提出了模糊控制方案.在交流伺服系统的设计中,采用模糊控制器作为其位置调节器,采用电流快速跟踪控制方案设计电流调节器,对于速度调节器,按Ⅱ型系统设计,并选用PI型调节器,极大地提高了系统的性能.实验与仿真结果表明,基于模糊控制的交流伺服系统与常规PID控制的交流伺服系统相比,具有良好的动态、稳态性能以及较强的鲁棒性,从而证明了这种设计方法的合理性和优越性.     

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。     

遗传算法的人工智能在交流伺服中的设计

针对永磁同步电动机交流伺服系统,提出了遗传算法的模糊神经网络控制方案。在交流伺服系统的设计中,采用模糊神经网络控制器作为其位置调节器.结合遗传算法的快速搜索功能,使得系统定位准确、快速,与通常的PID控制模式相比,具有良好的动态、稳态性能以及较强的鲁棒性,从而证明了这种设计方法的合理性和优越性。     

直线电机位置/力自适应控制的研究

针对永磁同步直线电机的控制特点,提出了一种新的控制策略——基于神经网络自适应位置／力控制．不同于传统的三环控制方法,这种控制策略直接实现了从位置误差到驱动力的转换,从而使系统结构更加简单,有利于永磁同步直线电机在高速高精的运动过程中进一步提高系统的采样频率．但是,由于减少了系统的控制环节,可能会使系统动态稳定性变差,通过采用一阶低通滤波器和基于神经网络位置自适应控制,改善系统的稳定性能以及控制精度．仿真及实验结果证明：对于永磁同步直线电机,采用基于神经网络位置自适应位置／力控制比采用传统的三环控制,在系统的跟踪精度、响应速度等性能上均有明显的改善．     

基于模糊动态Terminal滑模的永磁同步电机控制研究

针对永磁同步电机在工作过程中易受到外部干扰的问题，设计了动态Terminal滑模控制的伺服控制系统。Terminal滑模控制方法在滑动超平面的设计中引入了非线性函数，使得在滑模面上跟踪误差能够在有限时间内收敛到零。动态滑模控制方法可以消除由控制器中切换函数的不连续性引起的抖振现象。在此基础上利用模糊系统良好的逼近性能对永磁同步电机中的不确定参数和外部干扰进行估计，提出了基于模糊控制技术的动态Terminal滑模永磁同步电机控制方法，该方法可以有效降低由系统不确定上界引起的抖振现象。仿真结果表明：该控制方法具有良好的跟踪性能，对参数变化不敏感且鲁棒性好。     

基于模糊神经网络的滑模控制算法

提出了一种基于模糊神经网络的积分滑模控制算法。该算法利用模糊神经网络系统来代替传统的等效控制项,消除了其对数学模型的依赖;切换控制项则采用积分型变切换增益,有效地削弱系统抖振。该算法以永磁同步电机伺服系统为对象进行仿真研究。仿真结果表明,该方法控制精度高,鲁棒性强,有效提高了系统的控制性能。     

永磁同步电机模糊直接转矩控制仿真

针对永磁同步电机直接转矩控制中存在较大转矩脉动的缺点，提出用模糊控制器取代滞环比较器的控制策略．基于Simulink FIS工具箱对模糊直接转矩控制系统进行了仿真．结果表明：通过对转矩误差、定子磁链误差的模糊分级，结合转子位置得到适舍的电压控制矢量，能减小转矩脉动和磁链脉动；模糊直接转矩控制转速和转矩响应优于传统直接转矩控制．     

永磁同步电动机调速系统的模糊控制与仿真

对电动汽车驱动用永磁同步电动机(Permanent Magnet Synchronous Motor 缩写为PMSM)的调速系统进行模糊控制并对其结果进行仿真.对PMSM进行数学建模,根据其数学模型在MATLAB/Simulink下建立PMSM、PMSM测量环节、dq/abc转换器和PWM三相逆变器的仿真模块并进行封装.采用二维模糊设计, 以电动汽车行驶时所要求的电动机转速n′与电动机的实际转速n之间的偏差E和其偏差变化率EC作为系统的输入变量,把控制占空比的电流信号U作为输出语言变量,进行模糊控制器的设计.根据PMSM的各模块和所设计的模糊控制器,在MATLAB /SIMULINK下创建电动汽车PMSM调速系统的模糊控制仿真结构模型,并进行仿真,从而验证控制方法的正确性.     

基于计算力矩法的永磁球形电动机轨迹跟踪控制

永磁球形电动机动力学系统是一个多变量、非线性、强耦合系统.外部扰动、参数估计误差以及模型的近似均会影响系统的控制效果.为了获得良好的静态和动态性能,改善轨迹跟踪性能,提出了一种基于计算力矩法的永磁球形电动机轨迹跟踪控制策略.仿真结果表明,此方法可有效地削弱各轴向间非线性交叉耦合的影响,对外部扰动和模型误差具有良好的鲁棒性,可实现理想的轨迹跟踪控制效果.     

基于气动人工肌肉的混合位置跟踪控制

针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一个带有自适应模糊小脑模型（Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC）在线逼近的离散趋近律滑模混合控制器.该混合控制器中离散趋近律滑模策略产生控制器的输出;自适应模糊CMAC用以逼近气动人工肌肉系统中的不确定项.CMAC网络权值的在线学习调整保证了自适应模糊CMAC的逼近性能.对离散抗饱和PID控制器（DASPID）与自适应模糊CMAC离散滑模混合控制器（HybridC）的位置跟踪控制性能进行了对比实验.实验结果表明,HybridC较之DASPID有更好的位置跟踪控制性能.当期望参考输入为正弦信号时,DASPID的最大位置跟踪误差为±15 mm;而HybridC的最大位置跟踪误差仅为±07 mm,平均位置跟踪误差大约仅为±02 mm.并且,离散滑模所固有的抖振现象得到了有效的抑制.     

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.     

永磁同步电机神经元积分分离PID控制的建模与仿真

针对永磁同步电机(PMSM)速度伺服控制系统需要具有较快的跟随给定和较强的抗干扰能力的特点,对PMSM采用一种基于神经元的积分分离PID控制策略,以解决PMSM快速的跟踪性能和抗负载扰动性能之间的矛盾.在MATLAB环境下建立该速度伺服系统的仿真模型并进行仿真研究.仿真结果表明,所采用的控制策略是可行的,与常规的PI控制相比,该控制策略在保证PMSM伺服控制系统快速跟踪的同时,系统的抗负载扰动能力得以提高.