感应电动机的动态模糊神经网络控制系统

提出了一种新方法,感应电机鲁棒性轨道跟踪,结合变量结构系统原理和模糊逻辑及神经网络技术,提出了改进算法,为了提高学习及神经网络的鲁棒性,模糊逻辑用于自适应学习算法,这种改进的控制算法更能灵活适应参数的变化及外部的影响.它也确保了精确的轨迹跟踪,仿真和试验结果表明,这种控制方法是有效的.     

基于模糊控制的直线感应电动机转差频率矢量控制系统

建立了直线感应电动机的矢量控制数学模型,提出了速度闭环、磁链开环的转差频率矢量控制设计方法.设计了速度模糊控制器,对电机在起动和负载情况下进行了仿真实验.结果表明,采用模糊控制实现的直线感应电动机转差频率型矢量控制系统比PI控制系统具有更强的鲁棒性,系统的稳态性能和动态性能大大提高.     

基于降阶推广卡尔曼滤波算法的交流感应电动机无速度传感器矢量控制系统

提出了一种估算交流感应电动机转子角速度和转子磁链的降阶推广卡尔曼滤波算法。该算法仅以转子磁链的2个分量作为状态变量，把转子角速度作为被估计的参数，通过定子电压参考值和定子电流测量值疾时估算转子角速度和转子磁链。估算得到的转子磁链用于交流感应电动机无速度传感器矢量控制系统的磁场定向和磁链控制，估算的转子角速度用于速度控制。仿真结果显示，转子角速度和转子磁链的估算精度较高，速度和矢量控制的性能在整个速度范围内令人满意；同时，算法阶数的降低显著地减少了运算量。本文算法能够在实际系统中实时实现。     

感应电动机的解耦控制与矢量控制的解耦性质

对感应电动机的解耦控制及矢量控制的解耦性质进行了研究,从感应电动机变频调速系统的非线性模型出发,分别利用非线性控制的状态反馈组性化方法和转子磁场定向方法对系统进行了讨论研究结果表明,感应电动机的矢量控制只参实现电机转速与转 子磁链之间的静态解耦,不能实现二者之间的动态解耦,而基于状态反馈线性化的解耦控制方法,能够实现转速与转子磁链之间的动态解耦。     

基于神经网络的感应电动机的模型参考自适应速度控制系统

系统中分别设计了一个神经网络系统辨识器(NNP I)和一个模型参考自适应神经网络控制器(NNP IC),NNP I自适应地在线辨识出系统的集中不确定量,NNP IC能使到系统输出跟踪参考模型的输出。仿真实验表明,与常规的控制器相比,本文设计的速度控制方案能取得优良的控制性能,且在负载转矩和电机内部参数变化的情况下有很强的鲁棒性。     

基于神经网络的感应电机矢量控制系统

根据感应电机矢量变换控制原理,提出了一种由人工神经网络磁链与转矩估计器、神经网络解耦控制器和神经网络转矩控制器组成感应电机的矢量控制系统。文中介绍了感应电机矢量变换控制的基本方程,并根据这些基本方程分别建立了人工神经网络磁链与转矩估计器、神经网络解耦控制器和神经网络转矩控制器,并给出了部分测试结果。最后从系统的仿真计算结果可以看出,这种基于多个神经网络控制环节组成的感应电机矢量控制系统具有良好的性能     

感应电动机直接转矩控制系统的模型参考自适应辨识

针对直接转矩控制的感应电动机调速系统，由于电机参数变化引起的低速特性不稳定问题，采用模型参考自适应辨识的方法，推导了一种基于感应电动机直接转矩控制系统的定子磁链自适应辨识方法。根据磁链的辨识值计算出电磁转矩；并讨论了感应电动机部分参数变化时引起磁链变化导致的转速动态变化；最后给出了在MATLAT／SIMULINK环境下的仿真结果。证明所提出方案可以较好地解决直接转矩控制的调速系统在低速范围内的静差问题。     

模糊控制在感应电动机直接转矩控制中的应用

电机控制的关键是控制电机的转矩.继矢量控制后提出的直接转矩控制,直接着眼于对感应电动机瞬时力矩的控制,避免了矢量控制存在的一些问题.在通常的直接转矩控制系统中,磁链误差和转矩误差被直接用于开关状态选择,而引入模糊逻辑后,通过区分磁链误差和转矩误差的大小做不同的决策来优化开关状态选择,从而有效地改善系统的动态和稳态性能.给出了模糊控制器的设计,并通过仿真验证了该设计的有效性,电机启动时定子电流脉动减少,转矩脉动得到改善.     

基于DSVM异步电动机直接转矩控制系统

针对传统的直接转矩控制系统采用纯积分的电压模型作为磁链观测器,存在着误差积累以及直流偏移,导致电流和转矩的波动问题,提出了一种改进的磁链观测器,该观测器由两个模型组成,开环电流模型用于低速范围内观测磁链,自适应电压模型用于全速范围内观测磁链．对电压模型观测的定子磁链引入一个反馈量,用PI调节器进行误差校正,大大提高了观测的精度．并采用离散空间矢量调制(DSVM)的方法,提高异步电机的直接转矩控制动态性能．在保留传统直接转矩控制(DTC)动态性能的情况下,提高了电机的低速转矩,并减小了转矩脉动和电磁噪声,仿真和试验结果验证了该策略的可行性．     

基于神经网络与模糊逻辑的直接转矩控制系统

实现直接转矩控制 (DTC)的关键部件是定子磁链观测器和逆变器状态开关选择器 ,用训练好的神经网络取代U I N模型 ,模拟传统异步电动机DTC系统定子磁链观测器 ;把模糊控制算法引入状态开关选择器 ,用较少的模糊规则实现磁链误差、转矩误差和磁链角对逆变器开关的分级控制 .仿真结果表明 ,基于神经网络与模糊逻辑控制方法建立的直接转矩控制系统 ,具有较强的鲁棒性和良好的动态性能     

基于自抗扰控制器的异步电机矢量控制

针对异步电机的高性能鲁棒问题,采用自抗扰控制理论,设计并实现了基于自抗扰控制器的异步电机矢量控制方案。将电机模型中的耦合项及参数摄动视为系统扰动,采用扩张状态观测器进行观测并加以补偿,简化了系统结构,提高了响应速度。为减小运算量,对自抗扰控制器的典型结构作了简化处理,使控制周期缩短约1/2,提高了实时控制性能。仿真和物理实验表明,该文研究的基于自抗扰控制器的矢量控制系统,在70%额定负载突卸情况下的动态速升仅为0.8%,动态性能优异,对转子参数变化也具有较强的鲁棒性。     

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。     

基于ESO的异步电机无速度传感器矢量控制

受外部干扰和模型误差影响,异步电机无速度传感器矢量控制中的转速辨识结果往往不准确。为解决此问题,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的转速辨识方法,从ESO的扩张状态观测结果中提取转速信息。为同时辨识转速与转子电阻,提出了三角波激励法。在转子磁链参考值中注入三角波,实现转子电阻辨识的快速光滑收敛,从而提高转速的辨识精度。仿真和实验结果表明,该方法可有效解决转子电阻摄动影响转速辨识精度的问题,而且,由于转速辨识收敛速度快,在0.7倍额定负载突卸情况下,动态速升为7%,系统的动态响应快。     

自调整模糊控制器在异步电机矢量控制系统中的应用

针对异步电机矢量控制系统因电机参数变化和负载波动等因素性能变差的问题 ,设计了一种二维自调整模糊控制器作为滑差频率式异步电机矢量控制系统的速度调节器。这种自调整模糊控制器可以根据输入变量的大小调整模糊控制器的量化因子、比例因子和两个输入变量的权重 ,从而自动调整模糊控制规则。仿真和实验结果说明 ,具有自调整模糊控制器的异步电机矢量控制系统不仅动态和稳态性能都得到提高 ,而且具有较强的鲁棒性。     

基于MRAS理论的无速度传感器矢量控制调速系统

提出了一个基于矢量控制和MRAS理论的无速度传感器矢量控制调速系统 ,该系统包括转子磁通推算器和转速推算器 .实验结果验证了该系统的可行性 .     

用MCS-8097BH实现的异步电动机全数字化矢量控制系统

交流调速系统采用矢量控制技术，能够获得很好的调速性能。文中讨论了采用电压型逆变器供电的鼠笼式异步电动机滑差矢量控制的原理，介绍了采用１６位单片机８０９７ＢＨ为核心的全数字化控制系统的硬件和软件。控制系统的硬件电路简单可靠、功能齐全；软件采用模块化层次结构，并在各功能程序块中提供了多级软件菜单。用户可通过键盘及显示器方便地实现参数设定、运行结构选择、故障查询及显示等操作，增加了系统的灵活性。系统的另一特点是可以在运行中用键盘对电机参数进行在线修正与调整，以提高系统的运行性能。试验结果表明，系统运行平稳可靠，调速范围宽，调速性能良好。     

基于转子磁场定向的异步电机输入输出解耦控制

目前的转子磁场定向矢量控制只是实现了异步电动机转速和磁链稳态时的部分解耦。为提高矢量控制的性能,对磁场定向后仍然存在的耦合关系进行了分析,并在此基础上引入非线性补偿设计解耦控制器抵消耦合项的影响,把系统分解成转速和磁链两个独立子系统,实现了异步电机输入输出的动态完全解耦。与传统矢量控制方案的对比表明,所用的方法可以使电机转速不受磁链指令变化的影响,调速系统的性能有了进一步提高。     

基于矩阵式变换器的异步电动机矢量控制

为提高交流调速系统的运行性能并满足节能的要求,提出了一种适用于矩阵式变换器驱动异步电动机调速系统的组合控制策略,实现了矩阵式变换器的空间矢量调制和异步电动机的直接磁场定向矢量控制。将矩阵式变换器的优点和矢量控制的优点结合起来,实现了异步电动机的高性能控制。仿真结果表明:使用该控制策略的调速系统在加减速运行和负载转矩变化等场合均具有良好的动态性能;四象限运行结果证明了该系统可将能量回馈至电网,实现了节能的目的。稳态运行实验结果验证了上述控制方法的可行性和有效性。