基于神经网络PI控制器的矢量控制系统速度估算

利用静止坐标系下电压电流模型组合磁通观测器推算转子磁通的感应电动机无速度传感器矢量控制系统,在利用推算的转子磁通g轴分量的PI控制作用进行转速估算的基础上,提出一种利用神经网络PI控制器替代PI控制器进行转速估算的方法,提高了无速度传感器矢量控制系统的动态性能.仿真和实验结果验证了该方法的有效性.     

交流调速系统的单神经元自适应内模控制

针对感应电机速度控制器的传统设计方法所存在的缺点,提出了单神经元自适应内模速度控制器.首先依据内模控制原理设计出内模速度控制器,该控制器具有PI结构,但只有一个可调参数,且该参数与控制系统的动态特性直接相关,再利用单神经元对此参数进行实时在线调节,实现了系统的自适应控制.在理论分析的基础上,将此控制器应用到基于数字信号处理器实现的交流电机矢量控制系统中.实验结果表明:该方法是一种有效的实时控制策略,它能使调速系统不仅具有良好的动、静态性能,而且具有很强的鲁棒性和自学习能力.     

神经网络自适应PI控制器在有源滤波器中的应用

针对有源电力滤波器的电流跟踪控制问题,设计一种神经网络自适应PI控制器.该控制器将神经网络技术和PI控制器设计方法相结合,控制器采用PI控制器结构,具有结构简单、计算时间短、易于实现等优点.同时利用神经网络技术,使其输出作为最优控制规律下的PI控制器的参数值,并根据误差大小对控制器参数进行在线实时自适应整定,从而满足大工况、全工作条件和最优性的要求,仿真实验表明,神经网络自适应PI控制器较一般的PI控制器有更快的响应速度和更高的补偿精度,而且经过神经网络自适应PI控制器作用后,其电网电流的谐波畸变率和电流跟踪误差均降低到PI控制器的55%左右.     

考虑动态特性的模型参考自适应PMSM 无位置传感器控制

为了研究模型参考自适应永磁同步电机无位置传感器控制方法的动态特性,建立了线性化的系统小信号模型,并利用劳斯稳定判据证明了该模型的动态稳定性。结合稳态误差分析方法提出了一种自适应PI参数在线实时计算方法,满足了不同的转速和转矩工况,避免了繁琐的试凑。仿真和实验结果都表明该方法具有良好速度跟踪稳态精度和动态性能,自适应PI参数选择便捷准确。     

基于普通精度增量式编码器的永磁伺服电机低速检测与控制优化方法研究

针对永磁同步伺服电机传统控制方法的缺点,提出了一种基于普通精度增量式编码器的低速检测与控制优化方法。在普通低速区,该方法通过扩展M/T法来提高速度检测精度;在超低速区,采用一种改进的T法进行闭环跟踪反馈以实现高精度的速度检测,同时,采用参考速度自适应的PI控制方法,从而获得较好的速度控制性能。最后,在DSP控制器和永磁无刷伺服电机上进行了实验,实验结果表明,所提的优化策略提高了系统低速时的动态性能,扩展了系统的调速范围。     

基于Simulink的HVDC PI控制器参数优化方法

为了提高高压直流输电系统的抗干扰能力,提出了基于Simulink的HVDC系统PI控制器参数离线和在线的优化方法。离线优化法是利用Simulink内置Signal Constraint模块确定出满足条件的PI控制器参数;在线优化法是采用非线性PI和自适应模糊控制相结合的方式对PI控制器参数进行优化。以整流侧定电流控制为例,首先利用模糊控制能够在线优化控制器参数的特点,缩小了PI参数的优化范围;然后利用fal函数进一步修正了其优化精度。仿真结果表明,离线优化法具有简单实用的优点,在线优化法能够提高系统的优化精度,使系统具有良好的控制性能。     

基于PCHD模型的APF自适应模糊无源控制研究

为改进有源电力滤波器APF的电网电流补偿效果,基于APF的端口受控哈密顿(PCHD)数学模型,采用互联和阻尼配置无源控制(IDA-PBC)方法,设计了通过模糊控制实现注入阻尼在线调整的无源混合控制器。同时,为提高APF的直流侧电压控制能力,采用自适应模糊PI控制器,实现比例系数与积分系数的在线调整。利用所提出的控制器,可有效补偿电网电流,抑制负载电流谐波,使电网电流为近似正弦波;同时,获得更好的直流电压动静态性能。在Matlab/Simulink仿真平台上搭建APF自适应模糊无源混合控制器的仿真模型,对APF的谐波补偿性能进行了仿真实验研究。仿真结果表明所提出的自适应模糊无源混合控制策略是可行的。     

神经网络自适应PI控制器在有源滤波器中的应用

针对有源电力滤波器的电流跟踪控制问题,设计一种神经网络自适应PI控制器。该控制器将神经网络技术和PI控制器设计方法相结合,控制器采用PI控制器结构,具有结构简单、计算时间短、易于实现等优点。同时利用神经网络技术,使其输出作为最优控制规律下的PI控制器的参数值,并根据误差大小对控制器参数进行在线实时自适应整定,从而满足大工况、全工作条件和最优性的要求。仿真实验表明,神经网络自适应PI控制器较一般的PI控制器有更快的响应速度和更高的补偿精度,而且经过神经网络自适应PI控制器作用后,其电网电流的谐波畸变率和电流跟踪误差均降低到PI控制器的55%左右。     

交流伺服系统控制器在线参数自整定方法

伺服系统转动惯量的变化会影响伺服控制性能。为提高伺服性能需要对转动惯量进行在线辨识,实现伺服控制器参数的在线自整定。详细介绍了基于模型参考自适应的转动惯量在线辨识方法,提出了动态调整自适应增益和滤波器时间的方法,有效解决了自适应算法辨识速度和辨识精度的矛盾。根据转动惯量的辨识结果,利用对称优化法则,实时调整伺服控制器参数,以保证控制器动态性能的一致性和鲁棒性。仿真和试验验证了方法的有效性。     

基于改进MRAS观测器无速度传感器感应电机转速估计方法

为了提高无速度传感器感应电机矢量控制系统的低速性能,提出了一种改进的转速估计方法.由于转速自适应观测器是一个具有非线性并且较复杂的模型,将两相静止坐标系中的观测器输出误差系统变换到转子磁场旋转坐标系中,通过推导出的单输入单输出误差系统来得到满足观测器稳定性条件.同时对定子电阻进行在线辨识以提高系统的鲁棒性,采用了一种改进的定子电阻自适应率.通过11 kW感应电机无速度传感器转子磁场定向矢量控制实验平台验证了所提出方案的有效性.     

采用ESO的自适应算法在PMSM无位置传感器控制中的应用

分析了模型参考自适应 (Model reference adaptive system,MRAS)实现永磁同步电机无位置传感器控制的原理,针对传统的MRAS抗扰动性差,位置估计误差大的问题,提出采用扩张状态观测器（Extended State Observer,ESO）代替传统PI观测器。ESO不仅能提高转子位置的估计精度,其观测的负载转矩还能用作前馈补偿,以减小负载转矩扰动对系统的影响。试验结果表明,在负载和速度突变情况下,使用新型变结构模型参考自适应（MRAS_ESO）估算的转速较传统MRAS的抗干扰性能力更好,系统的鲁棒性更强。     

采用模糊自适应速度估计的异步电动机调速系统

为提高无速度传感器异步电动机速度的实时估计与磁链的准确定向，在按定子磁链定向的矢量控制系统中，提出了模糊自适应速度估计的方法。并与传统的PI自适应速度估计进行了比较。仿真与实验结果表明，该系统具有较好的动态辨识特性和鲁棒性。     

基于自适应Luenberger观测器的永磁同步直线电机无位置传感器控制

传统无位置传感器控制系统的位置信息处理一般采用PI调节器。针对PI调节器存在参数整定、跟踪性能差和抑制干扰能力弱等问题,提出了一种新型的自适应Luenberger观测器。利用脉振高频电流注入法(HFI)获得高频位置信号,根据电机的动力学方程建立Luenberger观测器并对速度、负载扰动进行观测,采用神经网络建立参数自整定的控制器取代观测器中的PID控制,实现了永磁同步直线电机(PMLSM)的无位置传感器控制。仿真结果表明,在速度变化与负载扰动同时存在的情况下,基于自适应Luenberger观测器的PMLSM控制系统的速度估算误差最大值为2×10^-3 m/s,位置估算误差最大值为-3×10^-5 rad,具有良好的跟踪性能和抗干扰性能。     

基于单维离散滑模的模型参考自适应转速辨识方法

针对感应电机无传感器直接转矩控制下的速度辨识问题,在模型参考自适应方法的基础上,提出并实现了一种单维离散滑模模型参考自适应速度观测方法。算法首先采用传统模型参考自适应算法获得辨识磁链,然后依据波波夫定理求得的误差函数作为滑模面函数,以离散时间滑模控制策略替代模型参考自适应中的比例积分环节完成对转速的估计。通过与传统模型参考自适应算法的仿真比较研究,说明该方法在直接转矩控制系统中的速度动态辨识能力得到提高。实验结果验证了本文提出的方法是有效的,具有实际应用价值。     

双馈风力发电系统PI自适应速度估计

采用双馈风力发电机，根据PI自适应算法，构造了一种基于PI自适应估计转速的无速度传感器风力发电矢量控制系统。在Simulink环境下进行了系统仿真，结果表明该系统具有良好的稳态辨识特性。     

改进型滑模变结构电机控制的脉振电流注入法研究

为了提高永磁同步电机无位置传感器技术的控制性能,在电机动态品质优化的研究中,以滑模变结构控制器替代传统的PI控制器,采用新型趋近律函数改进滑模控制器的输出模型,削弱了传统滑模控制存在的抖振,提高了控制系统的抗干扰能力。在分析无位置传感器技术时,引入高通谐振滤波器,采用具备以高信噪比为特点的两相静止坐标系下高频脉振电流注入法。仿真结果表明,在带高通谐振滤波器的高频脉振电流注入法中运用滑模变结构控制器,提高了转子位置估计的精度,增强了控制系统的鲁棒性。     

自适应FC的无速度传感器感应电机矢量控制系统

设计了一种二维自适应模糊控制器(FC)作为无速度传感器感应电机矢量控制系统的速度调节器.这种自适应模糊控制器可以根据速度给定和负载转矩的变化实时调节解模糊的比例因子.系统使用定转子自适应磁通观测器和转速动态估计器来估算转子磁通和转速,有两个PID控制器分别控制转矩和磁通的电流分量,输出电压空间矢量控制电机.仿真结果表明,与PID控制器比较,FC具有更好的动态性能和稳态性能,鲁棒性得到很大提高.     

一种用于异步电机无速度传感器控制的自适应滑模观测器

针对异步电机无速度传感器中存在的对参数变化鲁棒性差的问题,研究了一种基于自适应滑模观测器的异步电机无速度传感器的矢量控制方案。自适应滑模观测器根据电机静止坐标系下的数学模型构造了转子磁链观测器,定子电流观测值与实际值的误差构成观测器的滑模面,在滑模运动下该观测器的观测值最终趋近于实际值,从而实现转子磁链的估计。电机转速由自适应方法估算得到,滑模观测器的稳定性可由李雅普诺夫稳定性证明。与其他方案相比,该方法的优点在于实现简单,对参数变化具有鲁棒性。仿真和实验对控制方案的正确性和可行性给出了验证,该观测器可以实现对转子磁链和转速的观测,且在负载扰动和给定转速变化的情况下该滑模观测器具有鲁棒性。     

基于变论域模糊PI的永磁同步电机无传感控制

受到带通滤波器的影响,永磁同步电机(PMSM)脉振注入法中转子位置估算精度较低。为此,提出了一种基于变论域模糊PI的PMSM无传感控制法。利用变论域模糊的方法对转速环上固定的PI参数进行动态调节,达到减少系统延时、提高转子位置估算精度的目的。仿真的结果表明,变论域模糊PI能够用于转子位置估算,并且比传统PI无传感控制法减少了0.331°平均误差。     

低速PMSM无速度传感器调速系统积分滑模控制

针对低速条件下定子电阻的变化会影响永磁同步电动机矢量控制系统的实际速度辨识问题,基于模型参考自适应控制策略(MRAS)设计速度和定子电阻同时辨识的自适应观测器.以测量的定子电压为输入变量,电机的定子电流为状态变量,基于波波夫超稳定性理论确定速度和定子电阻自适应律,采用带有积分滑模面的滑模变结构速度控制器,实现给定速度以指数趋近率无静差跟踪,通过Lyapunov定理证明所设计的速度控制器在电机参数变化和外部负载扰动情况下都具有稳定性.理论分析和仿真结果验证了所设计的无速度传感器矢量调速系统具有良好的低速性能.