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．     

交流电动机GTR PWM变频调速装置的双微机矢量控制系统

提出一种采用双微机控制结构，实现对交流感应电机的矢量控制的变频调速系统。给出了系统的矢量控制、转速检测、电流跟踪控制的原理与方法。实验结果表明系统的性能是优良的。     

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。     

基于自适应PID控制器的异步电机矢量控制

为了克服传统PID控制器自适应性及鲁棒性相对较差的缺点。实现高性能的异步电机矢埴控制，提出了采用人工神经网络技术构造自适应PID控制器。在保证调速系统全局快速收敛的情况下，运用有监督的Delta学习规则和合理的控制算法。实现自适应PID控制器参数的在线自动调整。应用MATLAB软件设计基于自适应PID控制器的异步电机矢量控制模型并进行仿真研究，结果表明，自适应PID控制器不仅能够满足异步电动机矢量控制的实时性要求。而且可以大大改善异步电动机的动态性能与静态性能，表现出较强的自适应性与鲁棒性，因而可以取代传统PID控制器以实现高性能的异步电动机矢量控制。     

基于神经网络自适应逆控制的火电厂过热汽温控制系统的研究

本文将径向基函数神经网络与控制相结合,提出了一种基于神经网络自适应逆控制的方法,设计了两个结构和学习算法完全一样的神经网络,从而解决了在线学习难题。将该方法应用于火电厂过热汽温控制系统进行仿真研究,结果表明该方法能较好地适应对象特性的变化,且控制性能比常规串级控制系统有较大的提高。     

基于矢量控制变频调速系统的动态性能分析

针对无速度传感器矢量控制模式下变频调速系统,进行动态性能分析,剖析当负载变化时比例、积分增益和带宽BW对调速系统的恢复时间和动态速降的影响,通过对各项实测数据的对比分析,总结出了相应的控制规律,为探讨变频调速的动态特性优化方法提供依据.     

感应电动机矢量变换控制的鲁棒性分析和参数自适应实现

采用矢量控制的感应电动机,其控制性能与它激直流电机类似,用这种控制方法,电机的转矩电流分量和磁通电流分量可实现解耦控制。本文讨论矢量控制系统的鲁棒性。针对前馈矢量控制系统中由于电机参数与速度检测小误差造成磁场定向错误,提出了一种新的自适应校正策略,该策略采用PRBS在线辨识技术,算法简单,不需要额外的传感器。最后给出了系统实现及实验结果。     

模型参考模糊自适应控制的推力矢量电液位置伺服系统

研究推力矢量电液位置伺服系统的模型参考模糊自适应控制.这类系统存在着参数变化和加性扰动,为解决这一类非线性的控制问题,引入模型参考模糊自适应机构,构成模型参考模糊自适应控制(MRFAC).与传统的PID相比,该方法提高了推力矢量电液位置伺服系统阻尼比,改善了系统的动态性能,并且可以有效抑制参数变化及外力扰动,具有很强的鲁棒性.     

基于DSP交流电机变频调速矢量控制系统的研究

介绍了矢量控制理论,结合电流模型法给出了矢量控制系统框图.在MATLAB/SIMULINK中,搭建交流电机矢量控制系统的仿真模型.结合矢量控制算法、脉宽调制技术,使用PM15RSH120 IPM为逆变器开关器件和TMS320F2407A数字信号处理器件,实现了一个基于DSP和IPM的矢量控制变频调速系统.对系统进行了分析和研究.试验结果表明,系统具有良好的动、静态性能.     

基于神经网络广义逆的感应电机变频系统内模控制

为提高感应电机变频调速系统的鲁棒性和抗干扰能力,提出了基于神经网络广义逆系统的内模控制方法.在分析原系统可逆性的基础上,先用动态神经网络逼近原系统的广义逆模型,从而串接在原系统之前组成广义伪线性复合系统,实现系统的线性化与开环稳定,有利于系统的综合.再对广义伪线性系统引入内模控制,保证系统的鲁棒稳定性.采用该系统进行了阶跃响应和跟踪效果试验.结果表明,该方法能够成功地实现系统的线性化,并且当系统存在建模误差和负载扰动的情况时,仍能使系统保持高性能的控制.     

基于最小二乘支持向量机的自适应逆控制

主要针对基于最小二乘支持向量机的自适应逆控制方法进行了研究.初始过程的逆模型,建立了基于最小二乘支持向量机,并通过剪枝算法将支持向量的数量减少.在这种自适应逆控制机制中,逆模型通过递归最小二乘算法更新,控制器依据ε-滤波进行在线调整.仿真结果表明,该辨识方法具有良好的逼近能力,且自适应逆控制系统具有良好的鲁棒性.     

基于支持向量机的逆系统离散控制方法

针对非线性被控对象,该文提出了基于支持向量机的逆系统控制方法.对于最小相位的非线性离散系统,该方法根据系统的输入输出数据,使用支持向量机回归的方法来辨识构造原系统的α-阶逆系统.将辨识构造出的逆系统与原系统相联结,就能形成α-阶纯延时伪线性系统.这样,使用线性系统的成熟控制方法(如极点配置等等),就能有效地对非线性系统进行控制.仿真实验显示,即使对于非仿射并且非线性很强的系统,在没有系统模型的先验知识的情况下,利用该方法都能准确地建立逆系统的模型,从而获得良好的控制效果.     

基于逆系统方法的航空发动机逆模型控制系统设计

航空发动机是一个典型的强非线性系统。传统的PID控制通常是对发动机的设计点进行线性化,但这种方法仅能保证发动机在设计点有较好的控制性能,在其他状态的控制性能则较差。针对这个缺点,利用逆系统方法,建立发动机的逆模型,并基于此逆模型设计发动机的逆模型控制系统。仿真结果表明,逆模型控制系统具有较快的响应速度,同时精度符合控制要求。     

基于逆系统内模控制的非线性系统故障调节

针对一类满足Lipschitz条件的多输入多输出非线性可逆系统,提出一种基于逆系统内模控制的故障调节方法.该方法首先给出一种同时具有比例与积分项的快速故障估计算法,以此为受控对象设计自适应观测器来估计执行器故障,提高故障估计过程的快速性和平稳性;其次,根据故障估计值,基于逆系统方法产生附加控制律对逆模型进行补偿调节,并...     

磁悬浮开关磁阻电机的支持向量机逆全解耦控制

针对磁悬浮开关磁阻电机( BSRM)运行过程中容易出现磁饱和现象、并且转矩和径向两自由度悬浮力之间存在严重的非线性强耦合影响,数学模型建立以及解耦控制难度大的问题,新建了考虑磁饱和效应的数学模型.提出了一种基于最小二乘支持向量机( LS-SVM)的逆模型构建以及解耦控制方法,实现了径向两自由度悬浮力和转矩的全解耦控制,并且利用dSPACE系统进行了闭环解耦控制系统的运行试验,以验证模型良好的解耦效果以及对参数变化的较强鲁棒性.结果表明,该方法融合了LS-SVM的非线性逼近能力与逆系统方法的解耦线性化特点,具有较强的自适应性和鲁棒性,可以克服以基于无磁饱和假设的各种数学模型为基础的解耦控制方法不适用于BSRM磁饱和工况的缺陷.     

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。     

模糊PI参数自适应永磁同步电机矢量控制系统的研究

利用控制对象的非线性、参数时变性的特性,将基于模糊推理的模糊PI控制器加入到永磁同步电机控制系统中,在MATLAB／Simulink中建立相应的仿真模型．仿真结果显示,该系统具有反应速度快、超调小、动态性能好等优点．     

基于MRAS变参数无速度传感器矢量控制系统的研究

利用电动机定子电压方程和电流方程得到电动机转速的模型参考自适应（MRAS）辨识算法，在此基础上建立了一个改进的变参数MRAS速度辨识数学模型，并在无速度传感器异步电动机矢量控制系统中对该速度辨识模型进行了研究，仿真结果验证了该变参数MRAS速度辨识模型具有满意的辨识精度和动态性能．     

X滤波自适应逆控制算法及在液压位置控制系统中的应用

针对非线性时变特性的液压位置伺服系统跟踪控制问题,基于自适应逆控制理论,提出X滤波液压位置自适应逆控制策略.对传统自适应滤波算法在X滤波结构下的不足,提出变换域变步长归一化最小方差算法.采用该算法对液压伺服位置系统进行了对象建模、在线逆建模及开环控制系统设计.仿真结果表明,X滤波液压位置自适应逆控制具有跟踪速度快、对参数摄动鲁棒性强等良好动态特性.