基于神经网络的永磁同步电机的鲁棒控制

提出一种基于神经网络的永磁同步电机的鲁棒控制策略·基于此策略设计了神经网络PID速度控制器,使速度控制器能实时在线调整,由一种混合型神经网络作为辨识器,利用神经网络的学习特性实现对永磁同步电机系统不确定性的鲁棒控制·为了加快响应速度,提高响应性能,采用多步预测性能指标函数下的反传算法·仿真和实验结果表明,所提出的控制方法明显优于一般永磁同步电机系统的控制方法,具有较强的鲁棒性·     

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.     

永磁同步电机位置伺服系统的RBF神经网络滑模控制策略

针对永磁同步电机(PMSM)位置伺服控制系统的负载扰动、外部不确定性干扰和模型参数摄动的特点,常规PID控制策略难以达到满意的控制效果.利用滑模控制对系统扰动和参数变化不灵敏的优点,提出一种基于神经网络和滑模控制相结合的位置伺服优化控制策略.在常规滑模控制器设计的基础上,引入RBF神经网络调节滑模控制器的切换增益,削弱...     

基于SOM神经网络的水下机器人推进器故障诊断

本文基于SOM（Self-Organizing Map）神经网络进行推进器故障辨识,将水下机器人的控制信号和出现故障情况下的方向变化率作为SOM神经网络模型的输入,其输出即为反映推进器故障大小的拥堵系数,仿真结果表明该方法能准确诊断推进器故障类型。     

基于SOM神经网络的凝汽器故障诊断研究

应用自组织特征映射(S0M)神经网络实现凝汽器的故障诊断。介绍了SOM网络的结构和学习算法,总结了凝汽器的故障集、征兆集和故障特征数据模糊处理的方法。用MATLAB神经网络工具箱实现了凝汽器故障诊断,并给出故障诊断实例,表明该方法是一种可行有效的凝汽器故障诊断方法。     

五相永磁同步电机开路故障诊断

针对五相永磁电机的单相(双相)开路故障,提出一种新的故障诊断策略。首先,分析了开路故障发生前、后逆变器端电压的输出特性,得到15种故障状态和正常状态下基波电流在α-β子空间的表达式。正常状态下基波电流在α-β子空间中的轨迹为圆形,而在故障状态为椭圆型,因此可以根据转子转过5个扇区时间内电流轨迹到α-β子空间原点距离的变化率来判定是否发生开路故障。其次,根据不同故障状态下逆变器端电压的输出特性,得到15种开路故障状态下三次谐波电流在基波旋转坐标系的轨迹分布特点。通过对比可知,在不同开路故障下,三次谐波电流轨迹分布的差异性很大,因此可以将轨迹分布特点作为故障定位的依据。在此基础上,分析了电机转速、负载转矩对三次谐波电流轨迹的影响。最后,采用以数字信号处理器为核心搭建的实验平台对所提出的故障诊断策略进行了验证。实验结果表明本文所述故障诊断策略在稳态和动态情况下均可以快速实现故障的判定与定位。     

永磁同步电机控制系统仿真

永磁同步电机广泛应用于生产和生活中,而其控制系统一直是研究该种电机的难点所在,因此,开展永磁同步电机的控制系统仿真研究具有重要的理论意义.基于永磁同步电机的数学模型,建立了基于SVPWM的永磁同步电机的矢量控制系统,采用Matlab/Simulink对永磁同步电机矢量控制系统进行研究,并分析了控制系统的性能,表明了系统的仿真方法的有效性.论文工作可为永磁同步电机的深入研究提供理论依据.     

基于自组织神经网络SOM的汽车安全气囊装配故障诊断

利用汽车安全气囊装配工序中已有的先验知识,构建并训练了一个自组织神经网络SOM的多传感器故障诊断系统。通过现场的多传感器采集设备运行数据信息输入故障诊断的系统,利用自组织SOM神经网络的聚类性能,得到装配工序中故障的类型,从而达到诊断汽车安全气囊装配工序的故障。通过无师自动学习的方式对输入信号进行分析,计算简单,精度高,具有很高的应用价值。     

基于SIMULINK的永磁同步电机建模与仿真

从Park变换出发建立永磁同步电机的数学模型,通过编写M文件的S-函数建立相应的仿真模块.对电压型逆变器供电下永磁电动机的起动过程进行计算和分析,并讨论电磁参数对电机启动性能的影响.     

基于多场耦合技术的永磁同步电动机散热分析

利用英特工程仿真技术公司开发的一套电动机专用的耦合分析接口软件INTESIMETFMotor,对电动汽车所用永磁同步电动机进行电磁-热-流体三场耦合分析,将电磁-热-流体三场耦合与传统解耦简化模型的分析结果进行对比,以验证热流双向耦合的有效性.结果表明,单向耦合不能够保证温度的连续性和能量守恒,达不到真正的热平衡,因而需要进行热流双向耦合.     

基于有限元分析的永磁同步电机实时模拟器研究

针对三相永磁同步电机,设计了一种功率硬件在环的实时电机模拟器结构.提出了一种基于三相定子坐标系的永磁同步电机电流-磁链有限元反查表模型,建立了接口电路的数学模型,基于此提出了电压前馈电流反馈控制的接口算法,并针对电流反馈环节提出了一种模糊PI控制算法.通过Matlab/Simulink及其与JMAG-RT的联合仿真实验测试方法对接口控制算法和电机模拟器进行了测试与对比分析.仿真结果表明:在额定工况下,所提出的接口控制算法对期望相电流值的跟踪误差小于2%,所提出的电机模拟器对电机相电流及转速特性的模拟误差均小于3%,验证了其有效性.      

永磁同步电机磁通谐波抑制的补偿控制仿真

永磁同步电机的转子永磁体励磁磁场中含有的谐波分量,将增加定子绕组内磁链的谐波分量,增大电机的损耗,导致电机温度升高,同时产生转矩波动.根据内置式电机转子磁场的特点,建立电机模型,并在该模型基础上提出一种对磁场谐波抑制的补偿控制算法,通过降低谐波分量来减少定子铁损.同时对电机因磁场谐波引起的转矩波动进行补偿,从而减小振动和噪声.仿真结果表明该补偿控制算法使得磁链谐波分量明显降低,转矩波动减小.     

车用永磁同步电机偏差解耦控制系统性能研究

针对永磁同步电机转子磁场定向矢量控制中励磁电流分量和转矩电流分量之间的交叉耦合问题基于串联解耦控制理论推导出一种励磁电流分量和转矩电流分量的偏差解耦控制方法,并与传统的反馈解耦控制方法进行了对比分析.仿真和实验结果表明偏差解耦控制方法具有很好的参数鲁棒性,高速下仍然有较好的解耦性能.     

基于神经网络的永磁同步电动机转矩脉动补偿

永磁同步电动机的转矩波动补偿多采用转矩估计方法，但在不同电机运行点和电机参数不断变化的情况下，准确估计瞬时转矩非常困难．因此提出了采用径向基函数神经网络作为转矩波动补偿器的永磁同步电动机伺服控制方法．利用神经网络在线逼近非线性因素和外部干扰，对转矩波动进行补偿，然后根据反步控制方法得到神经网络权值调整规则和控制器输出．采用数字信号处理（DSP）进行了实验研究，结合神经网络和Backstepping的优点实现永磁同步电动机的转矩波动补偿．仿真和实验结果证明，采用上述方法可以实现不同转矩脉动的补偿。     

基于DSP交流永磁同步伺服控制系统

本文主要介绍应用TI公司的新一代低功耗、高速、高精度的DSP芯片——丁MS320F2812为控制核心的交流永磁同步伺服控制系统，文中介绍了三相永磁同步电机数学模型，空间矢量控制原理，控制系统的硬件组成和系统软件的实现。     

永磁同步电机PMSM的模糊PI控制方法

将模糊控制器用于永磁同步电机的控制,利用模糊控制不依赖于对象模型和鲁棒性强的优点来克服永磁同步电机中参数漂移、非线性和耦合等因素的影响.仿真结果表明：基于模糊控制的永磁同步电机控制系统与传统PI控制相比,具有较快的响应速度、较高的稳态精度和较强的鲁棒性.     

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.