基于神经网络自适应PID的异步电动机定子磁场定向控制

针对异步电动机这一多变量、非线性、强耦合的控制对象, 提出了一种基于神经网络自适应PID控制器的异步电动机定子磁场定向解耦控制的新方法.采用定子磁场定向控制,以定子磁链作为反馈量,运用电流励磁分量解耦补偿环节,实现了定子磁场定向控制下电机转速与定子磁链间的解耦控制.同时为实现对异步电动机快速和精确控制,设计出用于异步电动机的神经网络自适应PID控制器,利用神经元的自学习功能在线调节连接权重,实现自适应控制.实验结果表明:这种方法具有控制性能不受电机转子参数的影响,以及快速的转速和转矩响应的特点.     

异步电动机定子磁链与电磁转矩的逆系统解耦控制方法

为了实现脉宽调制电压源型逆变器供电的异步电动机调速系统定子磁链和电磁转矩的动态解耦控制，基于逆系统理论提出了一种新型的解耦控制策略。根据异步电动机调速系统的动态数学模型，证明了其逆系统的存在性，在此基础上得到了逆系统的输入输出方程。把得到的逆系统和异步电动机调速系统相级联，从而将多变量、非线性、强耦合的控制对象解耦成了两个一阶线性子系统，分别称为转矩子系统和磁链子系统，利用线性控制理论对各个调节器进行了设计，实现了定子磁链和电磁转矩对各自参考值的全局渐进跟踪。使用Matlab软件进行了仿真实验，实验结果验证了控制方案的可行性。     

采用定子电阻辨识和无速度传感器的异步电机直接转矩控制模糊系统

为解决异步电动机直接转矩控制(direct torque control,DTC)中低速运行时定子电阻变化对系统性能影响较大的问题,提出了一种基于定子电阻辨识和无速度传感器的异步电机直接转矩控制模糊系统。其中定子电阻采用模糊神经网络进行辨识;电机转速采用基于转子磁链的模型参考自适应系统(model reference adaptive sys-tem,MRAS)法进行估计;同时采用三输入单输出的模糊控制器调节脉冲宽度调制(pulse width modulation,PWM)信号占空比的异步电动机直接转矩控制的策略,三输入变量为转矩误差、磁链幅值误差和磁通角。此策略即在传统异步电动机直接转矩控制的基础上,用模糊控制器代替传统DTC中的滞环比较器和空间电压矢量状态选择器来细分控制规则,最后控制逆变器的开关,以减小低速时转矩和磁链脉动,提高系统转矩响应速度。仿真结果表明该系统可减小转矩和磁链脉动,提高系统的鲁棒性和自适应性,改善系统的动、静态品质。     

感应电动机系统的变结构反推控制研究

感应电动机系统的矢量控制为了进行电流(或电压)的3/2(或2/3)坐标变换需要进行转子转差或磁链角的计算，转子转差的计算容易受转子电阻变化的影响，而磁链角的直接计算容易受定子电阻变化的影响，因此避免转子转差或磁链角的计算对于感应电动机系统的控制是非常有意义的。文中把变结构反推控制运用于感应电动机系统的转矩和磁链控制，设计方法避开了转子转差或转子磁链角的计算，通过一定的坐标变换，基于定子侧的静止坐标系实现转矩和磁链的解耦控制。变结构反推控制设计能够实现快速的速度、转矩和磁链的渐近跟踪，同时系统控制器能够保证系统性能在电动机参数和外部负载变化时具有强的鲁棒性，通过Matlab仿真验证了系统设计的有效性和可行性。     

wftcDSP在异步电动机直接转矩控制系统中的应用

直接转矩控制是一种新型的高性能交流调速传动控制技术,它摒弃了矢量控制中解耦的控制思想,采用定子磁链定向和瞬时空间矢量理论,通过检测定子电压和电流,在定子坐标系下观测电动机的磁链、转矩,并将观测值与给定的磁链、转矩比较,差值经滞环控制器调节得到相应的控制信号.综合磁链和转矩信号来选择相应电压空间矢量,同时实现磁链控制和转矩的直接控制.     

永磁同步发电系统中转矩和磁链精确线性化解耦控制

为了实现直接转矩控制(direct torque control,DTC)永磁同步发电系统直流输出电压的快速而平稳控制,需要电磁转矩与定子磁链控制之间的解耦。该文首先根据定子静止坐标系中定子电流和定子磁链状态方程,推导出以电磁转矩和定子磁链幅值平方为状态变量的永磁同步发电机仿射非线性模型。然后以该非线性模型为基础,结合输入输出线性化理论推导出以电磁转矩和定子磁链幅值平方为输出变量的定子电压矢量给定数学模型。根据定子磁链幅值平方和电磁转矩跟踪控制要求,设计出线性化后系统输入控制变量形式,并据此进一步计算出定子电压参考矢量。最后利用空间电压矢量调制(space voltage vector modulation,SVVM),实现永磁同步发电机定子磁链幅值和电磁转矩控制的动态解耦。实验结果表明,采用该文提出的新型控制策略发电系统具有理想的电磁转矩和定子磁链幅值跟踪性能,转矩及电流脉动较小,直流输出电压控制迅速而平稳。     

基于自适应滑模观测器的感应电动机直接转矩控制

将滑模变结构控制方法应用于感应电动机直接转矩控制系统,介绍了一种自适应滑模状态观测器.以定子电流和转子磁链为状态变量,利用定子电流的测量值与观测值的误差构成滑模面,设计滑模观测器,对转子磁链进行估计.采用李雅普诺夫稳定性理论证明了观测器是渐近稳定的,导出了转速自适应律.将转速观测值用于感应电动机的无速度传感器直接转矩控制系统,实验结果表明驱动系统具有优良的动、静态控制性能.     

基于定子磁链自适应预测的PMSM直接转矩控制研究

针对永磁同步电动机(PMSM)直接转矩控制(DTC)中磁链和转矩脉动问题,提出了一种新的基于定子磁链自适应预测的直接转矩控制方法.采用转子位置和定子电流预测下一控制周期定子的磁链,通过预测和估算定子磁链的偏差计算出下一个控制周期所施加的参考电压空间矢量;采用对称七段式SVM技术调制该电压,实现每个周期对磁链和转矩误差的补偿,从根本上抑制磁链和转矩的脉动.理论分析和仿真结果表明,该方法与传统直接转矩控制相比,能显著抑制磁链和转矩脉动,且具有良好的动静态性能.研究具有一定实际应用价值.     

无速度传感器三电平逆变器异步电动机直接转矩控制系统(II)——基于全阶定子磁链观测器的参数和速度辨识

在固定合成矢量的控制算法基础上,提出了一种基于定子磁链的自适应全阶观测器的三电平逆变器供电异步电动机直接转矩控制(DTC)方法,在准确观测磁链的同时能够进行电动机定子电阻和转子转速辨识。实验结果证明本文提出的方法实现了三电平逆变器供电异步电动机高性能无速度传感器直接转矩控制系统运行。     

无速度传感器三电平逆变器异步电动机直接转矩控制系统(Ⅱ)--基于全阶定子磁链观测器的参数和速度辨识

在固定合成矢量的控制算法基础上,提出了一种基于定子磁链的自适应全阶观测器的三电平逆变器供电异步电动机直接转矩控制(DTC)方法,在准确观测磁链的同时能够进行电动机定子电阻和转子转速辨识.实验结果证明本文提出的方法实现了三电平逆变器供电异步电动机高性能无速度传感器直接转矩控制系统运行.     

基于神经网络的现代感应电机自适应L2鲁棒控制

提出一种用于现代感应电机调速的自适应L2鲁棒控制方法。采用反步法(backstepping)推导出2个自适应L2鲁棒控制器，这2个控制器1个控制转速和磁链外环，1个控制定子电流内环。考虑了由感应电机定转子电阻、转动惯量和负载转矩的不确定性造成的扰动，采用RBF(radial basis function)神经网络来补偿这些扰动。提出的控制器可以和1个转子磁链观测器联用。应用转子磁链定向模型固有的解耦性质和HJI(Hamilton-Jaccobi-Issacs)不等式，从全局上证明了控制系统的鲁棒性。仿真结果表明，提出的控制方法对感应电机的不确定性有很强的鲁棒性，且具有很高的动态性能。     

考虑铁损的永磁同步电动机模糊自适应约束控制

针对考虑铁损的永磁同步电动机位置伺服控制中的状态约束问题,本文提出了一种基于势垒Lyapunov函数的模糊自适应反步控制策略。首先,选取模糊逻辑系统处理电动机系统中的未知非线性函数项;然后,将势垒Lyapunov函数与反步法结合对状态变量幅值进行约束,保证电动机系统的转子角速度、定子电流等状态量被限制在给定的区间内;最终构建基于势垒Lyapunov函数的模糊自适应反步控制器。仿真结果表明所设计的控制器不仅实现了有效的位置跟踪,并且将控制量和状态量都限制在合理区间内,避免了因违反状态约束而引发的安全性问题。     

矢量控制系统的电流解耦及其调节器设计

基于转子磁链定向的动态数学模型,运用非线性解耦线性化理论,设计了非线性解耦控制器抵消定子电流耦合项的影响,实现对定子电流完全解耦。采用调节器典型系统整定方法,设计了转速和电流PI调节器。仿真结果表明,该系统具有良好的稳态和动态性能。     

采用自抗扰控制器的高性能异步电机调速系统

矢量控制技术已被广泛地应用于高性能异步电机调速系统中,然而,由于在实时控制中存在严重的外部干扰,参数变化和非线性不确定因素,基于精确电机参数的准确解耦很难实现,并且磁通和转矩的动态性能也受到严重的影响,为了提高调速系统的动态性能,该文提出了一种可以取代经典PID控制器用于异步电机调速的非线性自抗扰控制器。自抗绕控制器由三部分组成;跟踪微分器,扩张状态观测器和非线性状态误差反馈控制律,利用扩张状态观测器,自抗绕控制器可以估计出系统状态变量及其广义导数,从而实现异步电机的精确解耦,此外,上述控制录需要精确电机参数就可以实现干扰补偿,这使得自抗绕控制器的设计能够独立于异步电机的精确数字模型。仿真和实验结果表明,相对于经典PID控制器,自抗绕控制器在较宽的调速范围内具有更好的动态性能以及对负载扰动,电机参数变化都具有更好的鲁棒性。     

基于PSO算法的多变量PID型神经元网络在球磨机控制上应用

为提高多变量、非线性和强耦合系统的动态特性和解耦能力,基于PID控制的简单结构和良好性能优势以及神经元网络的自调节和自适应的特长,设计了具有PID结构的多变量自适应的PID型神经元网络控制器。给出了这种控制系统的结构和算式,其为一种3层前向神经网络,其隐层单元分别为比例(P)、积分(I)和微分单元(D),各层神经元个数、连接方式、连接权值的初值是按PID控制规律确定的。神经元网络参数采用了粒子群优化(PSO)学习算法,并给出了相关算式。分析了球磨机制粉控制系统的特点,并应用提出的控制方法对其进行了仿真研究,比较了文中控制方法与传统的PID控制方法的控制效果。仿真结果表明了所提方法具有较好的控制品质、良好的自适应解耦能力和自学习功能。     

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.     

模糊调节电压矢量角度和幅值的SPMSMDTC系统

针对永磁同步电机直接转矩控制转矩和磁链脉动较大的问题,提出了模糊调节电压矢量角度与幅值表面式永磁同步电机模糊直接转矩控制系统,采用模糊控制器和空间矢量调制技术取代传统直接转矩控制系统的滞环比较器和开关表输出电压矢量。模糊控制器输入量为磁链和转矩误差,输出量为输出电压矢量的角度和幅值。基于电压矢量幅值和角度对磁链和转矩的变化影响规律设计了模糊控制规则表。为了进一步抑制转速为负时的转矩脉动,设计自适应模糊直接转矩控制系统。仿真结果表明:模糊调节电压矢量角度与幅值的直接转矩控制系统可实现四象限运行,电机系统运行良好,仅在转速为负时,转矩脉动略有增大。自适应模糊直接转矩控制系统运行效果良好,在四象限内均可较好抑制转矩和磁链脉动。     

永磁同步电动机逆系统解耦控制

提出了一种永磁同步电动机（PMSM）的逆系统线性化解耦控制方法。首先,通过非线性状态反馈获得PMSM的逆系统,将多变量、非线性、强耦合的PMSM动态解耦成转速与定子电流两个低阶的线性子系统,然后,分别设计线性控制器对转速与定子电流子系统进行闭环控制。仿真结果表明：提出的控制方案具有优良的动态和静态性能,且对负载变化具有较强鲁棒性。     

神经元控制器在数字调速系统中的实现和应用

神经网络具有自学习、自适应能力 ,用于控制时可不依赖控制对象的数学模型。异步电机矢量控制技术是通过坐标变换 ,实现对定子电流的励磁分量与转矩分量的解耦控制。为实现对交流电机快速和精确控制 ,本文基于单神经元设计出用于异步电机矢量控制的自适应磁链和转速控制器 ,利用神经元的自学习功能在线调节连接权重 ,实现自适应控制。并将此设计应用于由数字信号处理器 (DSP)实现的交流电机矢量控制系统中 ,实验表明此方法设计的控制器结构简单 ,易于数字化实现 ,控制系统动态性能良好。