超声波电动机导纳测试与动态特性分析

分析了超声波电动机的导纳 -频率特性,提出了超声波电动机等效电路模型参数的测量方法,依据分析动力学原理分析预测结果,计算了等效电路模型的参数及其动态特性,并与实验测试结果进行了对比验证。将超声波电动机的机械特性和电学特性有机结合起来,给出了用于预测和分析动力学特性的有效方法,确定了超声波电动机的最佳工作频段,提出了超声波电动机的优化设计原则及电机与驱动电路匹配方法。     

基于SAPSO算法的异步电动机参数辨识

异步电动机等效电路参数的准确辨识对电动机的控制具有重要作用,同时,等效电路参数的变化可以反映电动机的运行状态,故参数辨识也被运用到电机故障诊断中。将现代最优化算法应用到三相异步电动机的等效电路参数辨识中。通过将粒子群优化算法(PSO)和模拟退火算法(SA)相结合,可以准确有效地对异步电动机的6个等效参数进行辨识,与遗传算法相比,SA-PSO算法易于实现且收敛速度快。算法采用考虑铁耗的异步电机d-q坐标系下的模型来实现,将温度对电阻参数的影响考虑在内。通过算例证明了算法能够有效地对电机参数进行辨识及跟踪电阻的变化。     

无刷直流电动机参数直接辨识法研究

针对已经量产、产品化的无刷直流电动机,研究了一种新的实用的无刷直流电动机参数辨识方法——直接辨识法.基于电机等效电路的基本特性,研究电机参数辨识策略,为精确控制电机提供控制参数.为验证该辨识方法的有效性,对一个成品电机进行参数辨识仿真,结果表明该辨识方法的优点是实现简单、运算量小、辨识精度可以满足工程要求,并且较传统辨识方法更易实现.     

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.     

四梁耦合振子式超声波电动机的研制与实验

对四梁耦合振子式超声波电动机的驱动机理进行了研究,设计并制作了四梁耦合振子式的新型结构电机,并进行了实验测试。实验结果表明,该类型电机不但结构简单紧凑,而且具有良好的输出性能,如反应速度快、控制特性好,低速大转矩等,设计达到了预期效果。该研究对模态转换型新型超声波电动机的研发有实际意义和参考价值。     

超声波电动机压电振子机电耦合振动分析

建立了超声波电动机复合定子的机电耦合有限元动力方程,利用有限元软件提供的压电单元和压电材料,通过对压电振子的激振分析实现方程的解耦,绘制了机电耦合体的导纳曲线,直观地得到了压电振子内节点自由度的分布情况,从而为压电振子的前期设计及解决机电耦合问题提供了一种有效的方法。     

驻波方环直线超声波电动机的特性分析与实验研究

在"跑道式"行波超声波电动机的基础上提出方环形驻波超声波电动机,该电机上下横梁关于水平方向对称布置两对凸齿,通过激励不同陶瓷片来改变振子基体上凸齿的运动方向,实现超声波电动机的正、反方向运动。借助ANSYS对振子基体及支撑部分进行了动态设计,分析了主要参数与振动频率的关系。以理论分析的数据尺寸制作了样机,验证了理论的正确性,为驻波超声波电动机的设计提供了依据。     

适用于电机辨识建模的改进差分进化算法

针对采用标准差分进化算法进行超声波电动机辨识建模存在的算法不够稳健、建模效率低等问题,对差分进化算法的变异操作进行改进,并设计自适应系数来调节优化进程。电机模型辨识应用表明,该改进差分进化算法表现更稳健,建模精度和建模效率更高,更适合电机辨识建模应用。     

方环形直线驻波超声波电动机振子的动态设计

利用有限元分析软件对方环形直线驻波超声波电动机的振子进行了动态设计，提出了一种环梁式双接触面的振子结构，该振子采用柔性铰链与支撑结构连接，实现力的输出。利用振子第9阶同频的两个正交的面内弯曲模态分别实现直线电机的正、反方向驱动。对影响振子模态及固有频率的主要结构参数进行了有限元数值分析。     

一种纵弯复合单驱动足超声波电动机的设计

研究了一种新型的纵弯复合单驱动足超声波电动机,并设计了压电振子的极化方向和电路连接。对纵弯复合单驱动足超声波电动机的10个结构参数进行了灵敏度分析,得到不同参数对电机的纵振模态、弯振模态以及频率差值的影响,并进行了纵弯简并,得到了优化后的结构参数。     

基于摩擦模型的超声波电动机速度控制

对超声波电动机使用PID控制方案时,首先要对系统的摩擦环节进行补偿,建立一个整体超声波电动机模型控制方案,然后再结合PID控制器进行控制。使用Z-N法得到了控制器的三个控制参数,实现基于LuGre摩擦模型的超声波电动机模型控制,通过仿真实验验证对比,证明了对超声波电动机摩擦补偿后使用PID控制算法的可行性和有效性。     

超声波电动机二输入Hammerstein非线性建模

为给超声波电动机多变量控制系统的设计与分析提供必要基础,建立超声波电动机二输入Hammerstein非线性模型。将模型的静态非线性环节设计为Gauss函数,更准确地表述超声波电动机的非线性特性。采用改进差分进化算法,进行模型参数辨识,给出优化算法参数值的调试方法,以保证建模过程的有效性。模型计算结果与实验数据的对比表明,该模型精度较高,建模方法有效。     

超声波电机转速控制模型的迭代学习辨识建模

超声波电机的转速控制模型是其运动控制研究的基础。为研究以驱动频率为调节变量的超声波电机转速控制模型，根据超声波电机驱动频率与转速之间关系特性的实测数据，建立超声波电机转速控制的二阶线性时不变模型。给出迭代学习辨识策略对电机转速控制模型的参数进行辨识。针对超声波电机的每组实测数据中数据量不同导致的参数收敛性减弱的情况，通过双范数最优理论来设计迭代学习辨识的参数学习律。将迭代学习辨识所得结果与Hammerstein模型比较。仿真和实验结果表明，二阶线性时不变模型下的迭代学习辨识可以有效地辨识超声波电机的模型参数，参数收敛速度快、收敛性较好，所建模型精度较高，建模方法有效。     

基于神经网络的行波超声波电动机起动控制

由于行波超声波电动机特殊的运行机理和结构特点,使其难以高转速直接起动。针对该问题,设计了参数在线自适应调节的转速控制器,以实现超声波电动机的高转速起动控制。采用神经网络实现控制器参数的在线自适应调节,以适应不同转速给定值的起动要求,充分发挥电机能力。实验表明,电动机起动快速准确,控制算法有效、可靠。     

Position sensorless control for ultrasonic motors based on input voltage information

This paper presents a method of position sensorless control of ultrasonic motors (USM). The position sensorless control method is useful for reducing the cost and size of drive system. The position estimation method is based on the input voltage information of the ultrasonic motor. The characteristic of input voltage versus rotor position is expressed by a quadratic function which is used to estimate a rotor position based on input voltage information. This estimation method, which uses only the drive voltage of the ultrasonic motor, is a very simple algorithm and shows good estimation ability. The parameters of the quadratic function are adjusted by using the recursive least squares method and are obtained on‐line. Since it can correspond to parameter change, the estimated rotor position shows good agreement with the measured rotor position against load torque and motor temperature changes. Sensorless position control is achieved by using the estimated rotor position instead of the measured rotor position. The validity of the proposed method is confirmed by experimental results. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 163(1): 57–64, 2008; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.20626     

基于IGA的USM速度智能控制系统研究

针对超声波电机参数的时变性、系统内在的非线性和系统的强耦合性等特点,提出基于免疫遗传算法的超声波电机模糊神经网络速度控制策略。实验结果表明,与传统模糊神经网络速度控制相比,采用该方法的系统能较好地实现设定的超声波电机速度参考模型的自适应跟踪,响应速度脉动小,具有控制灵活、适应性强、控制精度高、鲁棒性强等优点。     

矩形复合超声波电动机振子的尺寸调整及优化设计

基于矩形薄板面内振动的直线型复合超声波电动机振子的尺寸设计就是通过调整复合振子弹性体的尺寸参数,并借助ANSYS的模态分析,最终在同一驱动频率下激励出弹性基体的两个面内振动模态,从而实现压电振子表面按椭圆轨迹的振动.通过ANSYS分析得到了振子频率随各尺寸参数的变化规律,从而总结出矩形超声波电动机压电振子设计的基本步骤,最后进行了尺寸优化设计分析并进行了对比.结果表明该振子设计的方法可以用于矩形超声波电动机压电振子的尺寸调整问题,从而为实现谐振提供了很好的调整方法.     

基于蚁群优化的超声波电动机系统动态模糊辨识建模

超声波电动机系统的模型是设计电机运动控制器的重要前提.给出了超声波电动机系统的模糊建模方法,分别采用蚁群算法和最小二乘方法获取隶属函数及模糊规则的待定参数,建立了能够表征超声波电动机系统非线性动态关系的二输入单输出Takagi-Sugeno模糊模型.     

复合型超声电动机无负载转速的数值计算

无负载转速是电动机设计过程中的一个重要参数。本文利用等效电路，给出一种复合型超声电动机无负载转速的数值计算方法，为该型电动机的设计、分析提供了理论依据。