永磁直线伺服系统模糊PI速度控制器研究

针对永磁直线同步电机伺服系统常规PI速度调节器动态响应慢、输出超调大等问题,提出了模糊自适应PI速度控制器,对比常规PI速度控制器进行了仿真和实验。基于永磁直线同步电机矢量速度闭环控制,分析了模糊PI速度控制器和基于模糊PI控制器的伺服矢量控制系统的结构,设计了模糊PI速度控制器,在Matlab/Simulink仿真环境下,建立了基于模糊PI速度控制器的永磁直线同步电机伺服系统仿真模型,并通过实际永磁同步直线电机伺服系统实验对仿真结果进行了实验验证。研究结果表明,模糊PI速度控制器,相对于常规PI控制器,可以明显降低超调量和调节时间。将仿真结果和试验结果对比,两者基本吻合,说明模糊PI速度控制确实可以较好地改善永磁直线同步电机伺服系统的动态性能。     

Fuzzy-PID多模态控制器在永磁同步电机中的应用

传统的永磁同步电机矢量控制系统采用比例积分（PI）速度控制器,其动态响应性能比较差。针对这一问题,设计了一种基于Fuzzy—PID的多模态自适应控制器,作为永磁同步电机矢量调控系统的速度调节器。这种控制器可以利用模糊逻辑处理不确定信息,对速度控制器的输出进行实时校正。仿真结果表明：利用该控制器建立的矢量控制系统不仅结构简单,而且具有良好的动、静态特性。     

永磁同步电机调速系统的自抗扰控制

提出了一种利用反双曲正弦函数的一阶自抗扰控制器,以提高永磁同步电机正弦波脉宽调制(SPWM)调速系统的跟踪精度。研究了永磁同步电机转速环的数学模型;分别设计了一阶跟踪微分器和二阶扩张状态观测器,利用李雅普诺夫函数分析了它们的收敛性;构造了转速环的一阶自抗扰控制器,同时证明了一阶自抗扰控制误差系统的渐近稳定性。最后,将该新型一阶自抗扰控制器作为永磁同步电机的转速调节器,分析了自抗扰控制永磁同步电机的SPWM调速系统。仿真实验表明:自抗扰控制调速系统速度阶跃跟踪的调整时间约为0.15 s,稳态误差小于0.28 r/min;同一调速系统正弦响应的最大跟踪误差约为17 r/min。与PI控制调速系统相比,自抗扰控制永磁同步电机调速系统阶跃响应快速而平稳,无超调,稳态误差小;另外,系统正弦响应的跟踪性能好,跟踪误差小。     

基于模糊控制的永磁同步电机控制研究

针对传统永磁同步电机矢量控制系统的不足,给出了一种参数自整定模糊PI控制器,用于永磁同步电机矢量控制。根据模糊控制基本原理,设计了永磁同步电机的双闭环模糊PI控制器。基于Matlab/Simulink仿真平台,对模糊PI控制的永磁同步电机控制系统进行了仿真分析。仿真结果表明,对于有较高动态调速性能要求的永磁同步电机矢量控制系统,对转速、转矩采用模糊PI控制效果要大大优于传统控制方式。最后根据仿真模型,搭建实验平台验证了所提出的控制方法的正确性和有效性。     

永磁同步电机非线性调节器MTPA弱磁控制

针对传统的弱磁控制方案不能很好地解决永磁同步电机在高转速范围内性能稳定的问题，在分析最大转矩电流比控制策略的基础上，构建了基于条件积分法的抗积分饱和的速度调节器，将其引入永磁同步电机最大转矩电流比（MPTA）弱磁控制系统，可有效解决电机速度超调量大、响应慢，抗干扰能力差等问题；同时设计了一种非线性变参数调节器，具有PI调节器快速收敛性能，提高了系统稳定性，在电压反馈弱磁控制的基础上实现了永磁同步电机的弱磁控制。仿真与实验结果表明，该方法能够快速实现高精度的MTPA控制。     

基于神经网络PID的永磁同步电机调速系统

针对永磁同步电机多变量、强耦合、非线性、运行中参数变化的特点,设计了一种基于神经网络PID的永磁同步电机空间矢量控制方法.仿真分析和硬件平台实验结果表明,将神经网络PID控制器运用于永磁同步电机控制具有可行性,相对于传统PID控制器,神经网络PID控制器能够使系统具有更快的响应能力,并能提高系统的适应性.     

基于模糊PI控制器的PMSM矢量控制

针对永磁同步电机非线性、多变量、强耦合与参数时变易干扰的特点,将模糊控制器应用于矢量控制系统,提出了一种基于模糊理论PI控制器,利用模糊控制对PI控制器中的参数在线调整,使得模糊PI控制器同时具有模糊控制灵活性强和PI控制精度高的优点,从而达到最优控制。在MATLAB/SIMULINK环境中对系统进行了仿真研究,结果表明模糊控制器较普通控制器具有更快的响应速度,更小的超调量以及更强的鲁棒性,能够有效改善系统的动静态性能。     

永磁直线同步电机直接推力控制神经网络自适应PI速度控制器设计

提出了一种基于人工智能技术的自适应PI速度控制器来改进经典的永磁直线同步电机直接推力控制(DTFC)系统的性能。所提出的方法是应用反向传播(BP)的神经网络(N-N)来调整经典的比例积分(PI)速度控制器参数。并将传统的PI速度控制器设计方法与提出的方法进行了仿真对比。仿真结果表明,传统的DTFC控制策略基于该方法提出的N-N速度控制器可以实现更高的性能,具有响应速度快、超调量小以及鲁棒性等特点。     

基于灰色预测的永磁同步电动机速度控制

本文针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立了闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真与实验结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。     

具有转速辨识永磁同步电机的自适应后推控制

针对无速度测量设备的永磁同步电机(PMSM),提出了一种应用于永磁同步电机的无速度传感器转度跟踪控制器.该控制器包括非线性后推控制器和用来估计转速的转速观测器.为了简化结构,扩宽应用空间,提高系统的可靠性,大多数的永磁同步电机没有转速测量设备;但是,为了达到控制目的必须测量转速,因此使用后推观测器来估计转速,采用基予后推算法的非线性控制器作用于永磁同步电机.仿真实验表明,所提出的控制策略不但能使永磁同步电机稳定,还能使转速跟踪误差渐进趋近于零.     

增量型模型算法控制在PMSM速度控制中的应用

针对普通PID控制系统性能受参数变化及各种不确定性影响严重等缺点,在基本模型算法控制（MAC）基础上,综合了MAC在线实时预测、优化、反馈校正的优点,在控制器中引入了积分因子组成增量型模型算法控制（IMAC）,并将该算法应用于永磁同步电机（PMSM）速度控制中。仿真结果表明,由该算法构成的控制器较普通的PID控制,在系统模型参数与实际参数严重失配的情况下,能够有效抑制各种不确定性的不良影响,且系统鲁棒性强,又可获得令人满意的动态性能。     

基于自适应DRNN的无刷直流电机控制方法研究

针对无刷直流电机速度控制存在高度非线性特性,提出了基于自适应DRNN（diagonal re-current neural network）的＂前馈＋反馈＂控制方法。反馈控制器以目标转速与实际转速的误差为输入量,采用PI控制来提高控制系统的稳定性。前馈控制器采用DRNN,以反馈控制器的输出作为性能误差进行自适应控制,以提高控制系统的瞬态响应性能。仿真和实验结果表明：该控制系统能较好地跟踪目标转速,在突变负载扰动下,能有效地改善相电流波形,降低电机电磁转矩脉动,而且该控制系统具有较强的鲁棒性。     

基于Matlab仿真的永磁同步电动机的直接转矩控制研究

针对永磁同步电动机的特点,结合直接转矩控制方案,对永磁同步电动机直接转矩控制方法和调速控制问题进行了深入的研究。介绍了三相永磁同步电动机在转子坐标系下的数学模型,再以三相永磁同步电动机为基础,分析了永磁同步电动机直接转矩控制系统的原理。仿真结果表明,不同参考转速给定下的系统具有更好的适应性。     

基于H∞控制理论的交流伺服系统控制器设计

为了抑制模型摄动及外部干扰对永磁同步电动机（PMSM）交流伺服系统的影响,根据永磁同步电动机的鲁棒控制模型设计了鲁棒H∞反馈控制器,采用鲁棒H∞反馈控制器对电流环的电流突变进行了补偿,减少了负载阻力、端部效应等外部扰动对系统性能的影响。仿真结果表明：鲁棒H∞控制具有良好的鲁棒稳定性和抗干扰性。     

一种永磁同步电动机的速度零振荡控制策略

针对永磁同步电动机（PMSM）的启动速度振荡问题,在PMSM数学模型基础上,提出了一种速度零振荡控制策略。首先建立了基于PMSM转子磁场定向的矢量控制算法模型;然后利用现代控制理论的极点配置方法将系统等效成一个四阶闭环控制系统;并在此基础之上,对闭环系统施与分时整形输入控制策略。仿真结果证明,提出的控制策略能够改善系统的动态性能,达到速度零振荡的目的,并且减少了功率损耗,延长了PMSM的工作寿命。     

Intelligent adaptive nonlinear flight control for a high performance aircraft with neural networks

This paper describes the development of a neural network (NN) based adaptive flight control system for a high performance aircraft. The main contribution of this work is that the proposed control system is able to compensate the system uncertainties, adapt to the changes in flight conditions, and accommodate the system failures. The underlying study can be considered in two phases. The objective of the first phase is to model the dynamic behavior of a nonlinear F-16 model using NNs. Therefore a NN-based adaptive identification model is developed for three angular rates of the aircraft. An on-line training procedure is developed to adapt the changes in the system dynamics and improve the identification accuracy. In this procedure, a first-in first-out stack is used to store a certain history of the input-output data. The training is performed over the whole data in the stack at every stage. To speed up the convergence rate and enhance the accuracy for achieving the on-line learning, the Levenberg-Marquardt optimization method with a trust region approach is adapted to train the NNs. The objective of the second phase is to develop intelligent flight controllers. A NN-based adaptive PID control scheme that is composed of an emulator NN, an estimator NN, and a discrete time PID controller is developed. The emulator NN is used to calculate the system Jacobian required to train the estimator NN. The estimator NN, which is trained on-line by propagating the output error through the emulator, is used to adjust the PID gains. The NN-based adaptive PID control system is applied to control three angular rates of the nonlinear F-16 model. The body-axis pitch, roll, and yaw rates are fed back via the PID controllers to the elevator, aileron, and rudder actuators, respectively. The resulting control system has learning, adaptation, and fault-tolerant abilities. It avoids the storage and interpolation requirements for the too many controller parameters of a typical flight control system. Performance of the control system is successfully tested by performing several six-degrees-of-freedom nonlinear simulations.     

基于DSC的数字直流调速系统设计

模拟直流调整系统具有线路复杂、通用性差、易受器件性能及环境温度影响等缺点.为克服以上不足,设计了一种基于数字信号控制器(DSC)的数字直流调速系统.系统采用了Microchip 公司的电机控制DSC芯片dsPIC30F4011为控制核心,采用了电流内环、速度外环的双闭环控制策略,环路的数字PI校正及脉宽调制(PWM)控...     

一种基于Lyapunov约束的学习控制方法及应用

针对非线性系统的稳定控制器直接设计问题,提出一种基于Lyapunov稳定性条件的学习控制器设计方法框架,将传统的控制器设计与稳定性证明分析问题转化为以控制器为求解项,Lyapunov稳定条件为约束的最优化问题,提供了一种直接求解全局稳定的最优控制器的新途径。首先建立了以系统跟踪误为目标函数与以Lyapunov稳定条件为约束的最优化问题,接着给出了一类基于神经网络实现的PID结合前馈控制器设计形式,最后分析并设计了学习控制器求解方法,采用相关深度学习技术以提升求解能力。二阶线性与非线性系统仿真测试与一级旋转倒立摆模拟实验表明所提方法具有快速收敛、低误差、控制输出平滑且低幅值等特点;在加入扰动、噪声、参数不确定性和不同的测试期望输出条件下的反步法对比测试结果表明所提方法对扰动与噪声具有强抑制能力,同时学习控制器具有高泛化能力。基于V-Rep的一级旋转倒立摆模拟与四旋翼单轴控制实物实验结果验证了所提方法对物理系统控制问题具有高控制精度与强抗扰能力。