自适应神经元控制器在交流伺服系统中的应用

文章介绍了交流伺服系统的数学模型、组成及其原理,在此模型基础上对交流伺服系统的自学习控制进行了深入的研究;利用神经元的自学习功能实现神经元控制器的在线学习,并以神经元控制器作为交流伺服系统的位置调节器;仿真实验表明,神经元控制器与PID控制器相比具有较强的自适应性和较好的性能。     

DSP在交流伺服系统中的应用

以TMS320LF2407芯片为控制核心,实现对PMSM(Permanent Magnetic Synchronous Motor)交流伺服电机的转速及位置控制。对交流永磁同步电机进行数学建模,并用实验验证了DSP控制的交流伺服系统具有调速范围宽、转子定位准确、响应速度快、智能水平高,以及良好动、静态性能等优点。     

神经网络前馈逆控制在交流伺服系统中的应用

基于逆系统的思想和前馈控制理论，采用前馈神经网络的学习结构和相关的快速训练方法，设计出一种闭环前馈逆控制交流伺服系统，仿真证明了其有效性。     

自抗扰控制器在交流伺服系统中的应用

本文以交流伺服系统为被控对象，利用自抗扰控制器对其进行控制，并进行了大量的仿真实验。仿真结果表明，自抗扰控制器具有较强的鲁棒性和适应性．同时也得到了交流伺服系统的一种有效的控制方法。     

交流伺服系统在卷烟机中的应用

概述了本机组中所应用的交流伺服系统的基本结构、采用的技术路线及调整因素。采用交流伺服驱动代替传统的传动方式，运用速度环和位置环嵌套的闭环控制技术，实现多电机同步驱动。     

免疫单神经元PID控制在永磁交流伺服系统中的应用

针对传统PID调节不易在线实时调整参数,难以有效控制复杂和时变系统的不足,以及单神经元PID控制不能实时调整增益、响应慢的缺点,介绍了一种通过免疫反馈机理实现增益自调整的单神经元自适应PID,并将其应用于永磁交流伺服系统.系统转速环控制器采用基于单神经元的自适应PID控制算法,实现PID参数的在线实时调整.在单神经元中引入免疫反馈机理,实现增益自调整,提高其响应速度.仿真和实验结果表明,该算法可以在一定程度上增强系统的抗扰动能力,改善系统的速度控制效果,使转速的超调更小、振荡减弱、响应速度加快、稳态误差减小,提高了系统的动态和稳态性能.     

基于模拟退火布谷鸟算法的直流伺服系统静态摩擦参数辨识

针对非线性摩擦对直流伺服系统性能的影响,提出一种基于模拟退火布谷鸟算法提高摩擦参数辨识精度的方法。采用LuGre摩擦模型建立伺服系统静摩擦参数与力矩的关系表达式,并分析其稳态特性,以此构建参数辨识的目标函数。引入模拟退火中的Boltzmann选择机制,结合迭代全局最优值对布谷鸟算法发现概率的自适应性进行了增强,以改善算法的寻优效果,通过分析比较得知改进算法的时间复杂度与原算法一致。在相同摩擦参数设置下,改进布谷鸟算法的辨识精度优于传统方法,利用其辨识结果补偿伺服系统运行的非线性摩擦力矩,得到了良好的控制效果。实验结果表明,该方法可以使摩擦参数的辨识适应度值提高2~3个数量级,有效改善了系统的控制性能。     

QBSO算法在PID参数优化的应用

为解决PID控制参数求解过程中所存在的求解精度不高的问题,提出一种量子天牛群算法.通过结合PSO算法的全局搜索能力、BAS算法的局部搜索能力以及量子策略的随机能力,使得算法的全局搜索能力以及搜索精度得到有效提高,并通过两类经典函数对其寻优能力进行验证.进一步,将QBSO算法应用于PID参数优化中,并对一阶与二阶延时和非延时系统进行PID控制参数求解.通过仿真实验以及计算结果表明,基于QBSO的PID控制的控制系统具有更加优良的动态性能与抗扰动能力.     

交流伺服系统控制算法的研究

本文采用系统辨识即卡尔曼滤波技术针对交流电机调速的控制算法进行研究,同时给出卡尔曼控制算法,以改善交流伺服系统调速性能。     

永磁无刷电机交流伺服系统

研究了方波电流驱动的永磁无刷电机交流伺服系统。系统采用电流、速度和位置三闭环结构，并由８０９８单片机实现位置闭环控制。文中分析了系统的工作原理，设计了硬件电路和双模控制算法。最后给出系统实验结果。     

交流伺服系统H∞鲁棒控制混合灵敏度指标优化算法

交流伺服系统具有良好的性能，但是难以精确地建模，同时，由于交流伺服系统和应用环境的复杂性，在系统参数变化和外界扰动的影响下，使系统的鲁棒性变差。采用H∞鲁棒控制混合灵敏度指标优化算法可以改善其鲁棒性，在进行实验仿真后，证明此算法可以有效地抑制参数变化和扰动带来的影响。     

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.     

滑模变结构控制在交流伺服系统中的应用

分析了伺服系统控制过程中存在的问题以及滑模变结构控制的特点,重点阐述了几种集成滑模控制策略。     

一种新型的语言模糊规则提取方法及其在交流伺服系统中的应用

本文提出了一种新型的不依赖专家经验知识建立系统控制器语言模糊规则基的方法,即仅根据系统的输入输出特性来构建系统模糊控制器的规则基.在对传统进化规划算法改进的基础上,巧妙地将其与PID控制技术相结合,既克服了PID控制器三大参数(比例、积分、微分)往往依赖一些近似的整定方法来求取的弱点,同时又充分发挥了进化计算强大的数据挖掘功能,实现参数非线性PID控制.通过对交流伺服系统的仿真,证明了该方法具有很强的实用价值,值得进一步研究.     

交流伺服系统多模协调控制策略研究

提出了基于模糊控制和PID控制的多模智能协调控制策略.该控制器充分利用了模糊控制和单神经元自适应PID控制的优点,并将其应用于交流伺服系统.同常规切换控制相比,它把点切换改为相对平滑的智能切换,大大提高了伺服控制的动、静态性能.仿真结果表明,该控制器可以有效地抑制负载变化和各种干扰对系统的影响,能满足系统设计要求.     

火箭炮交流位置伺服系统的鲁棒最优控制

为了实现某火箭炮交流伺服系统的高速、高精度位置控制,针对实际系统中存在的转动惯量和负载力矩变化大、冲击力矩强等各种不确定因素,提出了一种鲁棒最优控制方法。实验结果表明,该控制器鲁棒性强,而且具有较好的动态性能及稳态精度。     

交流伺服系统检测电路的研究

检测电路是交流伺服控制系统的重要组成部分,由电流、电压及位置检测电路组成,完成系统信号如电机的直流母线电压、电机的定子相电流、电机转子的位置等获取工作．分别设计了电机定子相电流的采集电路及处理方法、电机直流母线电压采集电路及电机转子位置检测电路与初始位置定位方法,并对设计的电路进行了实验分析．模拟实验结果表明整个系统具有较好的动态响应和稳态精度,从而验证了文中设计的检测电路的可行性．     

禁忌粒子群算法在几何约束求解中的应用

约束问题可以转化为优化问题。针对粒子群优化算法在算法后期易陷入局部最优的缺点，本文提出禁忌粒子群优化算法（TPS0），在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布，后期引入禁忌搜索算法，记录已经达到的局部最优解，在下一次搜索中，不再或者有选择地搜索这些点，从而跳出局部最优点，并且在搜索过程中允许接受劣解，充分利用禁忌搜索的记忆能力及较强的爬山能力，大大提高了获得全局最优解的概率。该算法综合了粒子群优化算法的快速性、随机性和全局收敛性以及禁忌搜索局部寻优的能力。在确保全局收敛性的基础上，能够快速搜索到高质量的优化解。该方法用于几何约束求解的性能明显高于标准粒子群算法，算法具有良好的优化性能和时间性能。     

一种用于交流伺服系统的智能速度控制器

提出了一种基于产生式规则的智能速度控制器，并以它为核心对带有智能速控制器的同步电机调速度系统进行了仿真分析和设计，仿真结果表明该系统具有良好的动态和静态性能     

粒子群优化算法在定量结构活性相关性研究中的应用

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的优化技术，该算法简单易实现，可调参数少，已广泛应用于许多研究领域，但PSO在化学中的应用还非常少．介绍了粒子群优化算法和改进的离散粒子群优化算法的基本原理，同时结合作者科研组的工作，将其在化学构效关系研究中的应用给予简述．