电流控制逆变型感应电机的神经网络逆系统控制

针对电流控制逆变器供电的感应电机系统的特点,提出了不依赖于对象精确数学模型与参数的感应电机神经网络逆系统控制方法.由静态神经网络加积分器来构造感应电机的逆系统,并与原系统串联,实现感应电机的转速和转子磁链真正的动态解耦.在此基础上,设计线性闭环调节器对两个解耦的伪线性子系统进行控制,获得优良的动、静态控制性能.仿真结果表明这种基于神经网络逆系统方法的控制策略可实现感应电机的高性能控制,且对电机参数的变化与负载扰动具有较强的鲁棒性.     

基于自适应转子电阻估计器的感应电机逆解耦控制

提出了一种具有自适应转子电阻估计器的感应电机的逆解耦控制方法.首先通过非线性状态反馈获得感应电机的逆系统,将感应电机这个多变量、非线性、强耦合的对象动态解耦成转速与转子磁链两个二阶子系统;然后,采用模型参考自适应系统（MRAS）理论来设计转子电阻估计器,在线估计时变的转子电阻,从而保证在整个电机运行区域内,转速与磁链之间的输入输出解耦关系不变;最后,分别设计线性控制器对转速与磁链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,且对电机参数变化具有强鲁棒性.     

感应电机的新型神经网络广义逆系统解耦控制

针对感应电机这一多变量、强耦合系统,提出了一种新型神经网络广义逆系统解耦控制方法,给出了新型广义逆系统的存在性证明.它与感应电机复合,将转子磁链与转速的解耦成两个独立的伪线性子系统,并且可以随时通过调整反馈参数改变两个伪线性子系统的配置极点,为控制器的设计提供了便利.仿真结果表明,通过合理的选择配置极点和控制器参数,整个控制系统对电机参数变化和负载扰动有较强的鲁棒性和动态性能.     

感应电动机动态效率优化的自抗扰解耦控制

针对感应电动机系统具有强耦合、不确定性、干扰因素多、非线性等特点,针对感应电机最大转矩每安培控制策略,应用自抗扰控制(ADRC)静态解耦和扩张状态观测器(ESO)动态解耦技术,给出一种适用于感应电机效率优化控制的ADRC解耦设计方案。为了提高系统的响应速度,减少计算量,设计了一种去掉跟踪微分器(TD),并且ESO和NF采用线性函数的ADRC。仿真结果表明,该控制方案不仅能提高轻载时电动机的运行效率,而且具有良好的转速跟踪效果,并且具有较好的鲁棒性和抗干扰能力。     

感应电机的无速度传感器逆解耦控制

提出了一种基于扩展的Kalman滤波器的感应电机无速度传感器逆解耦控制方法.首先采用逆系统方法将感应电机的转速与转子磁链进行动态解耦,其次由扩展的Kalman滤波器(EKF)对转速及转子磁链进行实时估计,最后由线性综合方法设计转速和转子磁链闭环调节器,从而实现感应电机的无速度传感器逆解耦控制.仿真结果表明EKF可在整个调速范围内进行高精度的转速和磁链估计,系统具有优良的动态和稳态控制性能     

感应电机调速系统模糊神经网络逆鲁棒控制

以多变量、非线性、强耦合的感应电机调速系统为研究对象,采用模糊神经网络逆鲁棒控制策略,通过模糊神经网络加积分器来构造感应电机调速系统的动态逆系统,将二者串联重构成伪线性复合系统,基于内模控制,根据复合系统的特性设计鲁棒控制器,实现了感应电机转速的高精度鲁棒控制.仿真和实验结果表明系统具有优良的静态及动态性能,对负载扰动、参数摄动和未建模动态等具有很强的鲁棒性.     

感应电机线性化解耦控制的解析逆系统方法

在四阶感应电机模型的基础上,使用解析逆系统方法对系统进行了线性化解耦控制分析,给出了感应电机解析逆系统的存在性条件,基于输入积分设计了一种逆系统解耦控制方式并给出了其具体实现方法,从而实现了转速与磁链之间的线性化解耦控制。仿真结果表明,该解析逆系统解耦控制方法可以明显提高感应电机的运行性能,并有效地改善了其动态响应性能。     

基于最小二乘估计的感应电机自适应逆控制

针对感应电机变频调速系统,提出了一种基于最小二乘估计的自适应逆控制方法.该方法首先通过非线性状态反馈获得逆系统,将感应电机解耦成转子磁链和转速两个线性子系统,从而可以分别设计闭环控制器.为克服电机参数变化的影响,采用递推最小二乘算法对电机参数进行在线辨识,提高了逆解耦控制系统对电机参数变化的适应性.仿真结果表明了该控制方法的可行性和先进性.     

异步电机电流内模解耦控制系统分析与仿真

在同步速d-q坐标系下异步感应电机动态模型和解耦控制原理的基础上引入了内模控制方法,详细设计了基于转子磁链定向和内模控制的定子电流调节器。为了计及实际系统中异步感应电机磁场会随着电机负载(转矩)变化而呈不同程度的饱和以致电机参数的非线性,分析了电流内模控制器对这种非线性参数的鲁棒性,建立了整个异步感应电机矢量控制仿真系统,并分别对忽略磁路饱和和考虑磁路饱和两种情况下的系统进行了仿真分析。结果表明电流内模控制调节器在模型匹配和失配下均能提供良好的转矩动和静态解耦效果。     

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.     

一种永磁同步电机解耦控制的新方法

针对永磁同步电机这一多变量、非线性、强耦合的控制对象,提出了一种基于神经网络在线辨识的永磁同步电机逆系统解耦控制新方法。通过静态神经网络加积分器来构造永磁同步电机的逆系统,并在实际运行中不断地修正神经网络权值,使其更精确地逼近逆系统。将逆系统与永磁同步电机原系统复合成两个伪线性子系统,使永磁同步电机解耦成二阶线性转速子系统和一阶线性磁链子系统,在此基础上,运用线性系统理论进行综合。仿真试验表明这种控制策略能够实现永磁同步电机转速和定子磁链之间的动态解耦控制,并且系统具有良好的动静态性能。     

永磁同步电机神经网络逆解耦控制研究

针对永磁同步电机的非线性、多变量、强耦合的特点,将神经网络与逆系统解耦方法相结合,并用于永磁同步电机的解耦控制.分析永磁同步电机的数学模型与解析逆模型,完成系统可逆性证明,将永磁同步电机与解析逆系统等效成两个伪线性子系统,构造神经网络逆系统,将永磁同步电机动态解耦为一阶线性磁链子系统与二阶线性转速子系统,利用两个PID控制器对伪线性子系统进行闭环控制器设计,实现系统转速与定子磁链动态解耦控制.利用dSPACE半物理仿真系统完成神经网络训练数据的采集与系统解耦控制实验.结果表明神经网络逆系统方法可以实现永磁同步电机的高新能控制,对负载扰动具有较强的鲁棒性.     

基于DSP的永磁同步电机神经网络逆解耦控制

针对永磁同步电机(PMSM)这一非线性多变量的复杂系统,提出了不依赖对象精确数学模型和参数的PMSM神经网络逆系统控制方法,并在以数字信号处理器(DSP)为核心的控制实验平台上得以验证。PMSM的逆系统由静态神经网络加积分器构成并与原系统串联,实现了其转速和磁链的动态解耦。在此基础上,为两个解耦的伪线性子系统设计了线性闭环调节器,使整个系统获得优良的动静态性能。实验结果表明,神经网络逆系统方法可以实现对PMSM的高性能控制,对参数变化和负载扰动具有较强的鲁棒性。     

两电机调速系统的神经网络逆在线调整控制

针对MIMO非线性强耦合的两电机变频调速系统,在基于神经网络逆系统离线训练的基础上提出了在线调整的策略,通过静态神经网络加积分器来构造两电机变频调速系统的逆模型,在实际运行中不断地修正神经网络权值,更精确地逼近其逆系统,实现MIMO系统的线性化与解耦.仿真和实验结果表明,系统具有优良的动静态解耦性能和较强的抗负载扰动的能力.     

永磁同步电机的神经网络逆动态解耦控制

永磁同步电机是一个非线性、强耦合系统，应用神经网络逆系统方法对永磁同步电机进行动态解耦控制研究。通过对永磁同步电机的数学模型可逆性分析，得出解析逆系统，由解析逆系统与永磁同步电机原系统复合成两个伪线性子系统来构造神经网络逆系统，使永磁同步电机动态解耦成二阶线性转速子系统和一阶线性磁链子系统，并采用鲁棒伺服控制器对伪线性子系统进行线性闭环控制器的设计，实现永磁同步电机转速和定子磁链的动态解耦，仿真表明系统具有良好的动静态性能。     

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。     

基于神经网络逆的感应电机矢量控制改进方法

基于感应电机的矢量控制(转子磁场定向控制)存在不能动态解耦和鲁棒性差的问题,提出了感应电机的一种神经网络逆控制方法.实现了电流控制型感应电机系统的自适应解耦及线性化.该神经网络逆系统相当于在普通的矢量控制结构中加了一个具有鲁棒性和开放性的解耦补偿环节,最后通过仿真和实验验证了该方法的有效性.     

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。