基于神经元解耦RBF网络多电机系统参数PID控制

以多变量非线性强耦合的两电机同步控制系统为研究对象,针对电流跟踪型SPWM变频器供电的感应电机系统,在α,β静止坐标系下,建立两台电机系统的数学模型.采用RBF网络自适应PID控制器和自适应神经元解耦补偿器的解耦控制技术,对两电机同步系统的速度和张力进行解耦控制.实验结果表明:采用该方法设计的控制器可以实现两电机同步系统中速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能和跟随性能.     

复杂交流多电机系统的研究

针对多变量非线性耦合的多电机同步系统,建立了按转子磁场定向的物理模型,设计了基于自抗扰控制器的多电机同步系统。利用扩张状态观测器对外界的扰动进行观测和补偿,将多电机系统进行确定化和近似线性化处理。基于PLC构建的多电机实验平台,进行了抗扰、解耦特性测试实验。结果表明,采用自抗扰控制方法可以实现系统中速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能和鲁棒性能。     

单神经元自适应PSD控制的双电机同步系统

以多变量非线性强耦合的双电机同步控制系统为研究对象,针对电流跟踪型SPWM变频器供电的感应电机系统,在α、β静止坐标系下,建立双台电机系统的数学模型.采用单神经元自适应PSD控制器,对多电机同步系统的速度和张力进行解耦控制.实验结果证明了该控制系统在动态性能、稳态性能、跟踪性能方面均优于传统的PID控制器,可以实现系统转子转速和皮带张力的解耦,满足实际生产的要求.     

二阶自抗扰控制器在三电机同步系统中的应用

分析了三电机同步控制系统数学模型,结合自抗扰控制理论特点,提出了一种新的基于二阶自抗扰控制器(ADRC)的三电机同步系统控制方案。设计了三个二阶ADRC分别对速度控制回路和两张力控制回路进行控制,实现了系统速度和张力之间的动态解耦。在二阶ADRC中,扩张状态观测器将系统模型内扰、外扰以及速度张力之间的耦合影响统一视为系统总扰动,对系统总扰动进行实时观测和补偿。结合西门子S7?300 PLC构建了实验平台,进行了解耦特性、跟踪性能和抗负载扰动能力测试实验。结果表明:二阶ADRC控制器不仅实现了三电机同步系统中速度和张力的解耦控制,还提高了系统的抗干扰能力,使系统具有较强的鲁棒性。     

基于PLC的两电机同步系统的神经网络逆控制

PLC控制系统以其超高的运行稳定性,结构简单,操作方便,维护费用低廉等诸多优点,使其在工业现场中得到了大量的应用.以多变量、非线性、强耦合的两电机同步控制系统为研究对象,采用静态神经网络加积分器来构造两电机同步控制系统的逆系统,将此逆系统与原系统相串联构成复合伪线性系统.即两电机同步系统被线性化且已解耦成速度和张力两个相对独立的系统,再分别设计线性闭环调节器对速度环和张力环进行控制.实验结果证明了将神经网络逆系统方法与现在工业中主流控制器PLC相结合,可以实现两电机同步调速系统的解耦控制,发挥其经济、社会效益,是一项很有意义的工作.     

基于模糊控制的多电机系统仿真与实验研究

本文针对交流感应电机同步系统多变量解耦控制问题,应用模糊控制方法对由两台交流电机和变频器组成的同步调速系统的速度和张力解耦控制进行研究,并进行了仿真和实验测试.结果表明基于模糊控制的多电机系统的静态误差要小于传统的PID控制.     

单神经元自适应二维PSD控制的双电机同步系统

以多变量非线性强耦合的双电机同步控制系统为研究对象,针对电流跟踪型SPWM变频器供电的感应电机系统,在a、b静止坐标系下,建立双台电机系统的数学模型。采用单神经元自适应二维PSD控制器,通过反馈抑制了轧辊的扰动和参数差异对控制性能的影响。系统采用非对称双核硬件结构,并引入了硬实时扩展RTX,对多电机同步系统的速度和张力进行解耦控制。实验结果证明了该控制系统在动态性能、稳态性能、跟踪性能方面均优于传统的PID控制器,可以实现系统转子转速和皮带张力的解耦,满足实际生产的要求。     

多变量单神经元自适应PSD控制器在多电机同步控制中的应用

以多变量非线性强耦合的多电机同步控制系统为研究对象,针对电流跟踪型SPWM变频器供电的感应电机系统,在α,β静止坐标系下,建立两台电机系统的统一数学模型。采用多变量单神经元自适应PSD控制器,实现了多电机的转子转速和皮带张力的解耦控制。仿真和实验结果证明了该控制器具有较高的快速性和控制精度且具有较强的鲁棒性。     

基于神经网络控制的两电动机同步系统研究

以多变量、非线性、强耦合的两电动机同步控制系统为研究对象,对变频器供电的感应电机系统进行重点研究,建立两电机同步系统的数学模型.采用RBF神经网络自适应PID控制器,结合自适应神经元解耦补偿的解耦控制技术,设计了两电机同步调速系统的神经网络控制器,试验结果表明该方法可以实现电机转速和皮带张力的解耦控制.     

基于GA-RBF神经网络逆的两电机同步控制

以多变量、非线性、强耦合的两电机同步控制系统为研究对象,提出了基于遗传算法的径向基函数(GA-RBF)神经网络逆的两电机同步控制方法。根据给定的性能指标,采用遗传算法对RBF神经中心进行优化,在此基础上串联RBF神经网络逆与两电机系统,构建复合伪线性系统。这一复杂控制对象即可解耦成转速与张力两个线性子系统,进而通过设计线性闭环调节器实现了解耦控制。实验结果表明,采用GA-RBF神经网络逆的两电机系统,对速度和张力实现了较好的解耦控制,且具有较强的抗干扰能力。     

两电机变频调速系统的神经网络广义逆解耦控制

两电机变频调速系统是一个多输入多输出(multi-input multi-output,MIMO)非线性强耦合的控制系统。神经网络广义逆控制方法不但可以实现MIMO系统的线性化与解耦,而且通过合理地调节广义逆系统的参数,可以使解耦后的单输入单输出(single-input single-output,SISO)系统具有开环稳定的特性,从而有利于系统的综合。论文对变频器工作在矢量控制方式下的系统数学模型进行广义逆存在性分析,进而导出系统的广义逆数学表达式。进一步构造神经网络广义逆系统串联在两电机系统之前,组成基于广义逆的伪线性复合系统。基于S7-300PLC试验平台,分别研究伪线性复合系统的开环特性和闭环特性,试验结果表明神经网络广义逆控制方法不但可以实现系统的解耦,而且可以使伪线性化后的子系统开环稳定,附加闭环控制器的问题就迎刃而解。     

基于模糊——PID控制的主从电机同步传动系统

基于模糊——PID算法设计了主从电机同步传动系统,和传统的PID控制算法进行了比较。上位机采用西门子s7-300PLC,进行程序编写与调试,根据模糊-PID算法在PLC中设计了一个补偿控制器,对从电机进行转速控制,从而实现从电机与主电机的高精度的同步传动控制,实验证明基于此方法搭建的主从电机同步传动系统是一种可靠、精确、实时性高的同步传动系统。     

神经网络控制的两变频调速电机系统

在对由两台感应电机和变频器组成的变频调速系统数学模型分析的基础上,设计了一种组合的神经网络控制器,包括基于对角回归神经网络(Diagonal Recurrent Neural Network,简称DRNN)的自整定PID控制器和自适应神经元解耦补偿器,并将其应用于两变频调速电机系统的同步控制中.实验结果表明,采用神经网络控制方法可以实现系统中速度和张力的解耦,系统具有良好的动静态性能.     

BP网络智能PID控制算法在交流调速系统中的应用

针对交流异步电动机存在的非线性、多变量、强耦合及模型结构不确定的特点,设计以西门子S7-300 PLC为控制单元、以研华IPC-610工业控制计算机为监视操作单元的基于PROFI-BUS-DP的交流调速控制系统.通过对被控对象特性的分析,将神经网络技术与PID控制结合,研制了基于BP网络的PID控制算法,并用PLC语言给予实现.该算法既有神经网络控制良好的动态特性又保持了PID控制的高速稳定性.实际应用结果表明:系统调速特性好,控制精度高,具有一定的推广价值.     

模糊PID在PLC过程控制系统中的应用研究

分析了二阶液位过程控制系统的组成与特点,采用S7—300PLC实现了常规PID与模糊PID控制策略,给出了两种控制方案的比较结果,并在Wincc上位监控系统中实时显示,得出了模糊PID在过程控制中的优势。     

PLC及力控组态在油气集输系统上的应用

本文主要是以此油气集输控制系统为背景,基于力控组态软件进行人机界面设计,完成计算机监控功能。通过对西门子S7-300型PLC编程实现对整套系统的解耦控制,在控制程序中嵌入解耦补偿装置后,此套系统在一定流量和压力范围内,能够实现两条控制支路的解耦控制。     

PLC及力控组态在油气集输系统上的应用

基于力控组态软件进行人机界面设计,完成计算机监控功能。通过对西门子S7-300型PLC编程实现对整套系统的解耦控制,在控制程序中嵌入解耦补偿装置后,此套系统在一定流量和压力范围内,能够实现两条控制支路的解耦控制。     

装箱机械手控制系统的设计

本文介绍了某醋厂灌装生产线装箱机械手控制系统，该系统由S7-300PLC、触摸屏、伺服放大器、同步伺服电机、机械手等组成。S7-300PLC通过PROFIBUS总线来控制伺服放大器以及现场执行设备，伺服放大器驱动伺服电机带动机械手进行精确的速度和位置控制。该系统运行良好、性能可靠，极大地提高了劳动生产率。