基于瞬时速度辨识的无速度传感器矢量控制系统

采用同步瞬时速度辨识的方法,以数字信号处理单元（DSP）为核心控制器件来实现无速度传感器矢量控制的交流调速系统。给出了系统的控制方案。实验结果表明,该同步瞬时速度辨识的方法和控制方案具有良好的速度辨识性能和控制效果。     

基于小波网络的非线性多变量约束预测控制

为了解决非线性多变量系统的建模、控制和优化问题 ,论文扩展基于小波神经网络的单变量系统辨识到多变量系统辨识 ,并用它实现非线性预测控制。对开环稳定过程 ,引入一个具有输入约束的基于小波神经网络模型的区域预测控制方案 ,它的闭环稳定性能够通过适当选择它的预测水平来保证。基于上述动态控制方案 ,提出了一个稳态状态优化方案。通过对一个聚酯生产过程的仿真研究 ,证实了上述方法的有效性。由于能够通过线性最小二乘 (L S)估计方法来辨识 ,该模型易于实现并可用作通用模型。仿真研究的结果表明了该模型的通用性、辨识和控制方法的简单性 ,所提出方案能够被用于过程工业的非线性系统的建模和控制     

基于观测器的不确定超混沌Lü系统的主动控制

针对参数未知的超混沌Lü系统的控制问题,提出了一种基于观测器的主动控制方法。利用系统状态变量设计有效的参数观测器来辨识未知参数,并考虑了状态变量含有测量噪声的情况。在参数辨识的基础上,加入简单的主动控制来实现不确定超混沌Lü系统的控制。数值仿真结果表明了该观测器和控制器的有效性和可行性。     

基于改进RLM算法的横向控制过程的系统辨识

横向控制过程测量数据的稀疏性以及模型的高维性、强耦合和不确定性使得系统模型难以辨识.为快速、准确地辨识系统模型,文中提出了一种改进的递推LevenbergMarquart(RLM)算法.首先阐述了横向控制过程的二维参数化模型和辨识该模型的阶跃辨识方法,然后通过修正RLM算法的目标函数来改进RLM算法,并应用改进RLM算法实时递推辨识系统参数化模型的对位、稳态空间响应和动态响应.仿真实验与实际应用结果显示,该辨识方法不仅可以一致地辨识系统参数化模型的空间响应与动态响应,而且具有比传统RLM算法更快的收敛速度.     

基于Takagi-Sugeno模糊模型的小型无人直升机系统辨识

提出了一种基于非线性系统模糊辨识建立小型直升机动力学特性模型的新方法,分析了小型直升机的4个舵机输入和位姿变量、运动变量的模型.设计实验采集和预处理得到辨识和验证所用的数据.通过辨识航向通道的动力学模型来说明模糊辨识在小型直升机建模中的可行性和有效性,并通过与最小二乘法辨识结果比较,表明该模糊辨识建模方法具有建模简单、模型精度高等优点.研究结果对小型直升机系统的建模和控制具有一定的实用价值.     

光源工程直线加速器工艺冷却水系统建模

以上海光源工程工艺冷却水-电子直线加速器系统为研究对象,采用闭环辨识方法进行建模.在闭环条件下,由于不可测噪声通过反馈环节对系统控制输入信号产生影响,采用二阶段辨识方法对系统进行建模.二阶段闭环辨识算法将闭环辨识问题转换为2个开环辨识问题,通过构造无噪声无污染的中间信号来代替实际的控制输入,以此解除噪声与控制输入之间的相关性,然后利用经典的开环辨识算法可得系统参数的一致无偏估计.     

拓扑辨识具有社团结构的加权复杂动态网络

针对具有社团结构的一般不确定加权动力学复杂网络,利用反馈控制和自适应控制构造了一个驱动-响应系统来辨识驱动系统的拓扑结构,并根据线性稳定性理论和Lyapunov方法给出了拓扑辨识的充分条件.最后,通过数值仿真验证了所提方法的正确性和有效性.     

基于自适应控制的非自治混沌系统的参数辨识

以自适应控制理论为基础,对非自治混沌系统的参数辨识研究,针对Duffing系统和一离心调速器混沌系统,设计了有效的自适应控制律,实现了一类非自治混沌系统所有参数准确和快速的辨识.理论分析和数值仿真都表明了所设计的参数辨识控制律有效性.     

磁悬浮系统的电流控制方法

为了提高磁悬浮系统的响应速度与响应精度,综合时间最优控制、变结构控制及系统辨识理论,设计了三步电流控制法,即采用时间最优控制来获得电流最快速响应.根据跟踪误差,采用变结构控制来精确地跟踪理想电流,最后在线辨识得到线圈参数并计算出维持理想电流的最终控制电压.同时,推导了电流响应速度与控制系统硬件的约束关系.磁悬浮小球电流跟踪、阶跃响应以及幅频特性的实验表明,该算法能使系统在最短时间内精确地响应输入电流,不仅增加了系统带宽,改善了系统性能,而且还可以应用到其他电流控制场合.     

模型参数估计法与烘干过程辨识

模型参数估计LS和IVLS法在回旋窑烘干过程的开环辨识中都得到了应用和推广。试验证明IVLs法是处理具有检测噪音的系统非常有效的辨识技术。运用反复试凑来确定最佳辨识的方法,详细分析了非线性问题。由于将对象从整个系统中分离出来,一定意义上讲,这并非真正的在线辨识。然而,它能为闭环辨识或自适应控制提供所必需的信息。故仍不失为将系统投入闭环运行前不可缺的重要步骤。     

基于Fuzzy-PI和MRAS的异步电机变频调速系统的设计与仿真

针对PI调节器和有速度传感器的异步电机矢量控制系统,提出Fuzzy-PI和MRAS相融合的无速度传感器的变频调速系统.以转子磁链的电流和电压模型分别计算得到转子磁链的期望值和估计值,构建了基于MRAS的转速辨识方程,根据比例、积分参数的特点,建立一套与转速调节器相匹配的Fuzzy-PI算法,并利用MATLAB/Simulink软件,搭建了异步电机变频调速系统的仿真模型.仿真实验结果表明Fuzzy-PI和MRAS相融合的无速度传感器的变频调速系统具有响应速度快、超调量小、辨识精度高等优良品质,为异步电机的调速系统提供一种新思路.     

无速度传感器矢量控制系统转速辨识方法研究

转速辨识是无速度传感器矢量控制系统的关键问题之一.介绍了当前研究的具有代表性的异步电动机无速度传感器矢量控制系统速度辨识方法,利用MATLAB/SIMULINK建立了异步电动机无速度传感器矢量控制系统模型,对动态速度估计器、模型参考自适应、滑模观测器等几种速度辨识方法进行了仿真、比较和分析.     

双边永磁同步直线电机随机模型系统辨识

为解决双边永磁同步直线电机离散传递函数模型参数动态变化、传统方法辨识精度低的问题,提出一种基于随机模型的系统辨识方法,分析运动过程中的系统特性,结合具有随机扰动项的Box-Jenkins模型,辨识动态系统传递函数模型参数。通过注入不同频率逆M序列电流信号,充分激发系统响应,比较分析不同实验条件下的系统辨识结果。选择预报误差法定义平方差代价函数,运用Levenberg Marquardt算法不断迭代优化以获得传递函数模型最优参数。通过对不同采样频率、不同注入电流幅值和不同电机运动速度条件下的系统辨识对比分析,获得最佳辨识模型。结果表明,当采样频率为1000 Hz,注入电流幅值为2.0 A和电机运动速度为50 mm?s-1时,获得最优辨识仿真输出匹配度为94.81%,平方差为7.84×10-4。     

基于感应电机磁链观测器的速度辨识

针对模型参考自适应速度辨识方法虽然其辨识精度高,但其数学模型复杂,而且在实时控制中需要高速控制器与之匹配等不足,提出一种结构简单且易于实现的感应电机直接转矩控制中转子磁链的观测方法,建立感应电机转子磁链及磁链转差理论模型,并对电机转速进行估算.仿真研究结果表明:该方法能够用于提高低速观测精度,并对电机参数的变化表现出良好的系统鲁棒性.     

异步电动机转子转速的非线性辩识与估计

提出了一种基于直接转矩控制理论的无速度传感器交流调速系统的设计方法。它利用模型参考自适应参数辩识思想 ,采用转子转速非线性观测器实现电机转速的估计。理论和仿真结果表明 ,这种方法可以保证转速辩识方法的全局渐进稳定     

基于多新息限定记忆的永磁同步电机参数辨识

在永磁同步电机伺服控制系统中,为了抑制由电机参数变化导致的控制精度下降,引入了电机参数辨识修正调节器参数.为了增强辨识系统的抗干扰能力,提出将多新息方法与限定记忆最小二乘法相结合,增加单步递推数据量,对电机参数进行辨识.通过采集电机运行下的电压、电流及转速信号,对电机定子电阻、交直轴电感、转子磁链参数进行同时在线辨识.通过仿真及实验验证,多新息限定记忆最小二乘法辨识收敛速度快,能有效减小辨识结果的稳态误差且鲁棒性强.     

基于观测器的无速度传感器感应电机控制

为了辨识感应电机的转速,提出了一种模型参考自适应观测器.该观测器基于模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS),将感应电机和全阶观测器分别作为参考模型和可调模型,基于两模型输出之间的误差构造了一个自适应律,通过自适应律不断调整观测器的参数,全阶观测器的输出将实现对实际系统输出的跟踪,并用李雅普诺夫稳定性定理验证了系统的稳定性.理论分析和仿真结果表明,所提出的感应电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识方法具有令人满意的动静态性能.     

一种新型无速度传感器矢量控制PMSM系统

针对永磁同步电机速度估算及定子电阻变化引起的稳定性问题,根据模型参考自适应控制法的原理,在同步旋转坐标系下,提出永磁同步电机转速估算与定子电阻辨识的自适应律,建立永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统及定子电阻在线辨识的数学模型.通过控制系统简化,确定调速控制系统中电流调节器与速度调节器的传递函数,并对电流调节器与速度调...     

内置式永磁同步电机转子位置与速度预估

设计了一种新型的滑模观测器（SMO）的IPMSM转速及转子位置观测器,通过电机电流的滑模观测模块对扩展反电动势进行观测,采用转速参数辨识和转子位置角度的锁相环(PLL),分别得到电机转速及转子位置信息,以减小转速和转子位置的观测误差,使用S型函数取代传统的离散控制率减少系统抖动.开发了基于STM32F103嵌入式微控制器的滑模观测矢量控制系统,设计全数字化永磁同步电机无位置传感器矢量控制调速系统的软硬件.实验结果证明:该新型无传感器矢量控制系统结构合理,稳态精度和动态性能良好,能够满足实际应用要求.     

变异蚁群神经网络及其对DTC转速的辨识

将变异机制引入基本蚁群算法中,然后利用这种变异蚁群算法去优化神经网络的权值,有效地解决了神经网络容易陷入极小点的缺点,同时又远比只采用单一的基本蚁群算法提高了收敛速度,从而得到一种时间效率和求解效率都比较好的启发式方法,即变异蚁群神经网络．通过对直接转矩控制中电机转速进行辨识的仿真实验,结果表明：这种变异蚁群神经网络兼具了神经网络和蚁群算法两方面的优点,不仅具有广泛的映射能力,还明显提高了运算效率,用变异蚁群神经网络构造的转速辨识器能够准确地跟踪电机转速的变化,使系统具有良好的动态性能．