超声波电动机频率-转速控制的动态辨识建模

超声波电动机的数学模型是其运动控制研究的基础.采用系统辨识的方法,针对以驱动频率为调节变量的超声波电动机转速控制需求,建立了适合于控制应用的超声波电动机系统频率-转速控制模型,为超声波电动机高性能转速控制研究提供了基础.给出的辨识建模方法对超声波电动机及电磁电机的建模研究均有借鉴意义.     

基于在线辨识的超声波电动机极点配置自校正转速控制

超声波电动机具有显著的时变非线性,采用自适应控制策略进行转速控制,根据电机特性的变化实时校正控制器参数,能够获得更为理想的控制效果。给出极点配置自校正控制策略,通过在线辨识获取电机系统模型参数的变化情况,据此校正控制器参数,实现了具有较高性能的行波超声波电动机转速闭环控制系统。     

超声波电动机MIT模型参考自适应转速控制

采用相对简单的运动控制算法,有助于降低包含驱动控制电路在内的超声波电动机系统的成本,从而推动其产业化。基于这一目的,给出一种模型参考自适应控制策略用于超声波电动机转速控制。该策略计算量小,并具有一定程度的自适应能力,提高了系统性价比。     

行波超声波电动机系统效率特性的实验研究

为了提高超声波电动机系统运行效率,采用实验方法研究转速闭环控制情况下的系统效率变化特性,表明了效率优化控制的可行性,给出了效率变化规律,为超声波电动机系统效率的优化控制提供支撑。     

行波超声波电动机混沌建模与分析

作为一个复杂的非线性动力学系统,在一定的参数范围和外部输入条件下,行波超声波电动机系统存在复杂的混沌运动,但至今未见相关研究。在建立行波超声波电动机非线性混沌分析模型基础上,分析行波超声波电动机转速控制系统的Lyapunov指数谱、分岔图及电压相对于转速的轨迹图等非线性运行特性,为超声波电动机的混沌控制及反控制研究奠定了基础。     

基于单神经元自适应PID的超声波电动机转速控制

超声波电动机是一种依靠振动和摩擦来传递运动的新型微电机.从工作原理来看,超声波电动机是一个高度非线性系统,采用经典PID控制无法取得理想的控制效果.设计一种单神经元自适应PID控制器,用于超声波电动机转速控制研究,取得较好的试验效果.     

超声波电动机非线性全系数自适应转速控制

针对超声波电动机转速控制的特点,基于超声波电动机的特征模型,设计了非线性全系数自适应转速控制策略.该控制策略由三个控制分量组合而成,通过特征模型参数的在线辨识实现控制器参数的在线自适应调节.不同转速给定值及空载、加载情况下的实验结果表明了控制策略的有效性.     

真空环境下杆式超声波电动机负载特性的测量方法

为实现杆式超声波电动机在真空环境中负载特性的快速测量,根据瞬态响应法测量负载特性的基本原理,研制出超声波电动机瞬态响应测试系统,该系统能够实现超声波电动机在起动10 ms内转速瞬态响应的测量和负载特性的间接计算.在常态环境中采用挂砝码法和瞬态响应法对φ30mm杆式超声波电动机的负载特性进行了测量,两者测试结果基本一致,证明瞬态响应法用于测量超声波电动机的负载特性是可行的.随后在真空环境中,采用瞬态响应法实现了杆式超声波电动机瞬态响应和负载特性的测量,表明该方法适用于超声波电动机在真空环境中负载特性的测量.     

基于BPNN的超声波电动机转速控制与实验研究

为改善行波型超声波电动机因强非线性问题引起的转速跟踪准确性低和控制平稳性差等问题,设计了基于BP神经网络(BPNN)超声波电动机转速控制算法,并对设计算法进行了仿真分析;通过超声波电动机实验系统证明了该控制算法的有效性。研究结果表明,基于BPNN的控制策略可实现超声波电动机快速响应和高精度速度跟踪,控制误差小于2 r/min。     

基于相空间重构的两相行波超声波电动机混沌运行分析

对超声波电动机驱动系统中存在的混沌现象进行了初步探求。设计超声波电动机转速闭环控制实验,获得驱动电压幅值变化的多组采样时间序列,并采用相空间重构方法对这些时间序列进行了混沌分析。计算得到的最大Lyapunov指数为正数,表明行波超声波电动机在一定工作条件下呈现出混沌特性。