基于神经网络逆系统的感应电机变频系统解耦控制

感应电机反馈线性化方法的优点之一 ,是在电机参数准确已知的前提下 ,可将感应电机数学模型解耦为相互独立的转速子系统和磁通子系统 但是电机参数是时变的 ,不易精确获得 ,为进一步完善反馈线性化方法 ,提高调速性能 ,本文应用神经网络逆系统控制理论 ,使用神经网络直接替代现有解耦控制方法中的对应逆系统模型 ,理论分析与实验的结果表明 :该方法成功地实现了转速与磁链的解耦 ,同时对感应电机变频调速系统负载的变化具有较强的抗扰性和鲁棒性     

分片线性神经网络逆系统方法的内模控制

为提高传统逆系统方法的跟踪精度和抗干扰能力,提出了基于连续分片线性神经网络α阶逆系统方法的非线性内模控制方法.利用标准连续分片神经网络逼近非线性系统的α阶逆模型,将它串连在原系统之前,得到复合的伪线性系统,对该伪线性系统应用内模控制策略进行控制,并分析了闭环系统的性能.仿真结果表明:该方法跟踪效果好、抑制干扰能力强,且设计简单,是解决非线性系统控制的一种可行的方法.     

交流变频调速系统的神经网络自适应控制

针对交流变频调速系统模型未知情况,提出一种改进的神经网络自适应控制方案．该方法采用双神经网络结构,通过引入一个神经网络辨识器来逼近系统的动力学特性以代替真实系统,另一神经网络作为自适应控制器以改善控制性能．系统仿真实验表明,该控制方法具有很强的鲁棒性和抗干扰能力,特别对于系统结构不确定、参数时变或含非线性因素的交流调速系统是一种有效的控制策略．     

LMS算法的自适应逆控制变频调速系统

针对矢量控制变频调速系统参数鲁棒性差这一交流传动领域难题,提出基于自适应逆控制理论的感应电机变频调速新型控制结构用于增强系统参数鲁棒性;提出一种基于变论域的变步长LMS自适应滤波算法用于电机系统及其逆系统建模。研究结果表明,变论域变步长LMS算法克服了收敛速度、时变系统跟踪速度与收敛精度方面的矛盾;自适应逆控制的变频调速系统对感应电机参数摄动具有鲁棒性。     

基于支持向量机逆系统的感应电机线性化解耦控制

本文提出了一种新的系统线性化解耦控制方法,其特点是不依赖于对象的精确数学模型,通过采用支持向量机与逆系统相结合的方法来构造原系统的逆系统．本文将基于支持向量机逆系统的方法应用于感应电机解耦控制,将感应电机这一多变量、非线性、强耦合的复杂对象动态解耦成转速与转子磁链两个一阶子系统,从而可以像线性系统一样进行控制．仿真结果表明采用该方法后系统具有优良的静态与动态解耦性能．     

基于逆系统方法的内模控制在伺服系统低速问题中的研究

针对常规控制方法对伺服系统低速抖动补偿效果不理想的问题,采用基于神经网络逆系统的内模控制方法对伺服系统进行控制。仿真结果表明,基于神经网络逆系统方法的内模控制能有效的改善低速性能,具有良好的控制效果,且控制器设计简单。     

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.     

基于LS-SVM广义逆的三相四桥臂有源滤波器的内模控制

考虑到有源滤波器数学模型的多变量、强耦合、非线性的特点,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)广义逆系统的三相四桥臂有源滤波器的内模控制策略.利用LS-SVM运算速度快的特点,动态逼近原系统的广义逆模型,同时引入内模控制和解耦控制,构成了广义伪线性复合系统,将控制转化为最优滤波问题.仿真结果表明,该方法稳态精度高,动态响应速度快.     

基于复合神经网络的感应电机直接转矩控制

提出了一种基于复合神经网络的直接转矩控制器算法,分别对该神经网络控制器各组成部分的结构进行了设计.网络采用固定值和离线训练2种策略获取网络参数,训练样本数少,训练时间短.采用复合网络结构使得直接转矩控制器的数字实现变得容易,充分利用网络的并行处理特性,使得计算时间缩短,响应速度变快.在Matlab/Simulink中结合神经网络工具箱建立了其仿真模型,仿真结果证明了设计的控制器具有可行性、有效性.     

基于Matlab的感应电机磁场定向控制仿真

介绍了一种采用Matlab电气系统库实现感应电机磁场定向控制系统仿真的新方法，提出了一种调节器参数设计的方法，并结合具体实例给出了系统的仿真实验结果．     

基于逆系统理论的感应电动机控制策略

针对电压源型逆变器供电的感应电动机,应用逆系统理论提出了一种新型控制策略。利用得到的逆系统模型将感应电动机补偿为伪线性系统,而伪线性系统相当于两个解耦的线性子系统。以伪线性系统为控制对象,运用线性控制理论对整个控制系统进行了综合,给出了控制系统的原理框图。利用MATLAB软件对控制方案进行了仿真实验,实验结果验证了理论分析的正确性和控制方案可行性。     

交流变频调速系统的自适应神经模糊控制研究

针对交流电动机参数变化和负载波动等因素对交流变频调速系统性能的影响,利用神经网络实现模糊控制,设计了一种基于自适应神经网络模糊推理(ANFIS)的速度调节器.仿真实验结果表明,具有ANFIS的交流变频调速控制系统不仅动态和静态性能都得到提高,而且具有较强的鲁棒性.     

基于神经网络逆模型的污水pH值内模控制策略

针对污水处理中和反应过程pH值控制具有强干扰和模型参数易变等特点，利用内模控制方法的设定值响应和干扰响应之间相互独立的优点，提出一种基于内模控制和神经网络逆模型相结合的pH值优化控制策略。通过在系统中插入低通滤波器，并采用RBF神经网络在线辨识被控对象的逆模型，提高污水处理pH值控制的鲁棒性和抗干扰能力，有效解决中和反应pH值控制过程中模型参数易变的问题。MATLAB仿真结果表明：与常规PID控制和不带滤波器的神经内模控制策略相比，提出的优化控制策略超调量最多降低17.4%，调节时间最多减少113.6 s，有效提高了系统鲁棒性和抗干扰能力。工程应用表明：使用所提策略后，pH值控制偏差在±0.2以内，系统的控制精度和稳定性显著提高。     

磁悬浮开关磁阻电动机径向力的动态解耦控制

基于基本电磁场理论 ,给出了磁悬浮开关磁阻电动机径向力与位置的模型 .针对模型具有非线性和强耦合的特点 ,对该模型进行可逆性分析 ,从而证明该系统可逆 .应用神经网络逆系统方法 ,设计其非线性控制器 ,将原来非线性强耦合的多变量系统解耦 ,转变成 2个位置彼此无耦合的线性子系统 ,应用线性系统理论容易对这 2个子系统进行控制 .仿真表明 ,系统具有良好的静动态性能 .     

小功率单相电机的单片机变频调速系统研制

针对以DSP、FPGA为主控器,采用三相逆变器变频调速单相电机存在系统较复杂、性价比较低、不利于小型化等缺点,提出以PIC单片机为核心的变频调速系统：根据双极性SPWM算法,CCP模块实现相位差为90℃的2路SPWM输出,由单边缘滞后电路扩展为具有死区时间控制的4路信号,通过隔离器件HCPL3120驱动H逆变桥,实现对单相电机从8—50Hz的变频调速．试验结果表明设计方法可行,效果理想．     

利用RBF神经网络实现聚合反应的内模控制

文中研究基于径向基(RBF)神经网络算法的内模控制策略在苯乙烯本体聚合反应相对分子质量分布控制领域的应用。利用神经网络对非线性系统的逼近能力，把内模控制推广到聚合反应过程质量指标控制这一非线性系统中。针对建模过程中存在的稳态误差，在训练数据中增加了部分静态数据，有效的提高了模型的验证精度，大大改善了由神经网络构成的内模控制器的控制精度，消除了系统余差。仿真结果证明，基于神经网络算法的内模控制策略达到了较好的控制质量。     

模糊变结构控制在感应电机控制中的应用

结合模糊变结构理论和磁场定向控制技术设计出一种交流感应电机速度控制器。模糊逻辑的引入克服了传统的基于模型控制所遇到的参数与结构的不确定性问题。仿真的结果证明该系统具有很好的转矩、转速特性和鲁棒性。     

自调整模糊控制器在交流变频调速系统中的应用

针对电机参数变化和负载波动等因素对交流电动机矢量控制系统性能的不良影响,设计了一种二维自调整模糊控制器作为交流电动机矢量控制系统的速度调节器,并由SVPWM逆变器作为电动机的供电电源来实现变频调速.仿真实验表明,系统不仅提高了动态和稳态性能,而且具有良好的鲁棒性.