基于动态面技术的异步电动机模糊自适应速度控制

针对异步电动机的参数不确定性以及外部负载扰动,本文结合动态面技术和反步控制,研究了异步电动机驱动系统的速度调节控制。根据模糊逼近原理来逼近系统中未知的非线性函数,通过引入动态面技术,解决了传统反步控制中由于对虚拟控制函数进行连续求导引起的计算爆炸问题,同时采用反步设计方法构造模糊自适应速度控制器,并利用Matlab进行仿真验证。仿真结果表明,在提出的模糊自适应速度控制器的作用下,异步电动机驱动系统能够克服参数不确定性及负载扰动的影响,确保系统可以快速跟踪给定的期望信号,实现了对异步电动机的有效控制。该研究具有一定的实际应用价值。     

基于观测器的永磁同步电机模糊自适应混沌控制

针对混沌现象能够影响永磁同步电动机驱动系统稳定性的问题,本文根据模糊自适应控制和反步设计法的原理,研究了具有不确定参数的永磁同步电动机混沌系统位置跟踪控制,设计了一种新型的降维观测器来估计系统的转子角速度,并利用模糊逻辑系统对永磁同步电动机混沌系统中的非线性函数进行逼近,同时采用反步设计方法,构造了模糊自适应控制器,并在Matlab环境下进行仿真。仿真结果表明,该控制方法能够避免永磁同步电动机出现混沌现象,确保系统可以快速跟踪期望的信号,并对永磁同步电动机混沌系统进行有效控制,该控制策略能够克服永磁同步电动机参数不确定性的影响,实现了对永磁同步电动机的位置跟踪控制。该研究具有实际应用价值。     

电动汽车用异步电动机的模糊自适应跟踪控制

针对传统的矢量控制因忽略铁损影响而无法对异步电动机实现准确控制的问题,研究了考虑铁损的电动汽车用异步电动机的模糊自适应位置跟踪控制。建立了考虑铁损的异步电动机动态数学模型,利用模糊逻辑系统来逼近异步电动机驱动系统中未知的非线性函数,通过反步设计方法构造了模糊自适应控制器,同时采用李雅普诺夫方法分析了系统的稳定性,并在Matlab环境下进行仿真实验,仿真结果表明,在系统参数未知的情况下,电机位置信号可以快速跟踪期望信号,控制器的性能良好。当t=5s时,负载力矩发生变化,电机仍能跟踪期望信号,说明该控制器能够很好的克服电机参数的不确定性及负载力矩扰动的影响,有较强的鲁棒性,实现了对异步电动机的位置跟踪控制。该控制器结构简单,只有一个自适应参数,减少了系统的在线计算负担,易于工程实现,在电动汽车领域应用前景广阔。     

异步电动机的动态面模糊离散速度跟踪控制

针对异步电动机中参数不确定和存在负载扰动的问题,本文综合运用反步控制方法、模糊逼近理论和动态面技术,研究了异步电动机在离散模型下的速度跟踪控制问题。运用欧拉方法得到异步电动机离散状态下的数学模型,同时运用模糊逻辑系统来逼近其中的未知非线性函数,利用动态面技术解决在反步法中产生的计算爆炸问题,构造速度跟踪控制器,实现对异步电动机的速度跟踪控制,并在Matlab环境下对异步电动机进行仿真分析。仿真结果表明,所构造的控制器,能够有效解决系统中参数不确定及存在外部负载扰动的问题,并且使跟踪误差收敛到原点附近很小的邻域内,实现对异步电动机的快速跟踪控制。该方法具有一定的实际应用价值。     

异步电动机的命令滤波自适应速度调节控制

针对异步电动机驱动系统中存在的负载扰动和参数不确定的问题,本文在传统自适应反步控制方法的基础上,运用神经网络逼近系统模型中未知的非线性函数,同时采用命令滤波技术,解决了传统反步法中对虚拟控制函数进行连续求导而无法避免的计算爆炸问题,实现对异步电动机的速度调节控制。为了验证本文所提方法的有效性,在Matlab环境下对异步电动机进行仿真分析,仿真结果表明,即使在参数不稳定和有负载转矩扰动的情况下,本文所提出的控制方法依然可以很好的跟踪给出的期望信号,并确保跟踪误差收敛到原点很小的邻域内,可实现对异步电动机快速有效的控制。因此,该方法具有一定的实际应用价值。     

不确定性负载的异步电机新型自适应反步控制

针对异步电动机速度控制系统中的不确定性负载问题,本文设计了新型自适应反步控制器,实现异步电动机高性能转速跟踪控制。通过选择合理的Lyapunov函数及稳定函数,给出自适应反步控制算法,分析了整个控制系统的稳定性。在递归设计中首次出现不确定性负载时,设计了负载的自适应律,得到新型自适应负载转矩观测器,精确估计了不确定性负载转矩。仿真结果表明,本文设计的新型自适应负载转矩观测器,实现了不确定性负载的在线精确估计。与矢量控制方法相比,该控制策略的转速响应更加迅速,快速消除了负载扰动对转速的影响,具有良好的应用前景。     

考虑输入饱和的异步电机自适应位置跟踪控制

针对异步电动机驱动系统存在着参数不确定性、外部负载扰动以及输入饱和限制等问题,本文根据自适应反步法的原理,研究了异步电动机驱动系统的位置跟踪控制策略。在同步旋转坐标(d-q)下,建立异步电动机驱动系统的数学模型,考虑异步电动机驱动系统存在输入饱和,利用神经网络逼近系统中未知的非线性函数,并采用自适应反步控制技术构造位置跟踪控制器,同时利用Matlab软件进行仿真试验。仿真结果表明,异步电动机驱动系统的位置信号可以快速跟踪给定的期望位置信号,当电压过大时能够进行限制,能够克服参数不确定、负载扰动以及输入饱和限制的影响;当t=5s时,改变负载扰动,电机仍能快速地跟踪期望的信号,说明该自适应位置跟踪控制器能够有效地克服负载扰动发生变化而引起的影响,能够实现对异步电动机的有效控制。该研究具有一定的实际应用价值。     

基于观测器的异步电动机命令滤波反步技术

针对异步电动机自身结构中的参数不确定性和易存在外部负载扰动问题,本文基于反步控制技术,选择状态观测器来观测异步电机的转速,采取模糊逻辑系统逼近电机模型中未知的非线性函数,利用命令滤波技术解决在传统反步法中存在的计算爆炸问题,实现对异步电动机的位置跟踪控制,并利用Matlab软件进行仿真验证。仿真结果表明,本文所提出的控制方法仍然可以有效地克服异步电动机系统参数未知性以及外部负载扰动等问题,使目标信号能够快速跟踪期望信号,保证跟踪误差收敛到原点很小的邻域内,最终达到对异步电动机的快速有效的位置跟踪控制。该研究具有较高的实际应用价值。     

考虑输入饱和的异步电机随机系统的速度控制

针对随机扰动现象能够破坏异步电动机调速系统稳定性的问题,本文根据神经网络技术和反步法的原理,对输入饱和的异步电动机随机非线性系统的神经网络速度控制进行研究。考虑异步电动机随机系统中存在的输入饱和限制,利用神经网络来逼近随机系统中不确定的非线性项,并使用自适应反步法构造了异步电动机的自适应神经网络速度调节控制器。同时,利用Matlab软件进行仿真实验。仿真结果表明,本文所提出的自适应神经网络速度控制器,可以快速地跟踪给定的期望速度信号,克服了输入饱和、参数不确定、负载扰动等因素的影响,实现了对异步电动机的有效控制。该研究具有一定的实际应用价值。     

基于神经网络的异步电动机自适应动态面控制

针对虚拟控制率连续进行高阶求导会引发"计算爆炸"问题,本文结合动态面技术和反步法,给出了考虑铁损异步电动机自适应神经网络位置跟踪控制方法及考虑铁损的异步电机的动态模型;并基于动态面技术,对自适应神经网络控制器进行设计,同时对其稳定性进行分析。为验证本文控制策略的有效性,在Matlab环境下进行仿真分析。仿真结果表明,在负载扰动的情况下,本文提出的方法使考虑铁损的异步电动机系统实现了良好的位置跟踪效果,对电机参数变化和外部负载扰动具有较强的鲁棒性。该方法解决了传统反步法对虚拟控制函数连续微分引发的"计算爆炸"问题,具有一定的理论意义和实际应用价值。