直线永磁同步伺服系统的滑模-神经网络控制

针对直接驱动的直线永磁同步伺服系统,提出一种基于滑模控制和神经网络控制相结合的双自由度控制策略.滑模输入控制器保证了系统对给定的快速跟踪性能;神经网络输出反馈控制器对系统参数摄动和外在阻力变化进行抑制,并削弱了滑模控制引起的系统抖振.该控制策略很好地解决了直线永磁同步伺服系统的跟踪性能和鲁棒性能之间的矛盾.仿真结果表明该方案在保证伺服系统快速性的同时,对参数摄动和阻力扰动(尤其是非线性时变扰动)具有很好的鲁棒性.     

不对称运行永磁直线同步电动机稳态性能计算

从相方程式直接导出不对称运行永磁直线同步电动机的稳态模型 ,提出“二端口线电压等效电路”的方法分析不对称稳态运行该电机的性能。较好地考虑了铁心开断、边端效应、补偿绕组、三相绕组电流不对称等影响。计算结果与实验值吻合。它适用于供电电源、励磁电势对称的永磁直线同步电动机稳态运行性能的准确计算。也可进一步应用于其它类型同步电机的稳态计算     

基于神经网络的PMLSM建模

永磁直线同步电动机 (PMLSM)是直线电机驱动的垂直运输系统的核心 ,它的模型的建立对于整个系统的控制与运行分析具有重要的意义 .利用BP算法 ,用C语言编制程序 ,实现了一个单输入层单输出层 4隐含层的神经网络 ,并用实验数据对网络学习训练 ,建立了PMLSM的模型 .通过实验验证 ,该模型的输出结果与实际结果十分接近 ,能够反映PMLSM的基本运动特性 ,因此这种模型可以作为PMLSM的仿真模型进行控制和运行特性的仿真研究 ,并且在进行控制时可以把这种模型作为系统的辩识模型进行预测控制 ,使控制效果更好 .这种模型的建立将为PMLSM的研究开辟出一条新路     

永磁直线同步电动机变频起动性能研究

建立了永磁直线同步电动机变频起动过程的数学模型,采用MATLAB软件系统对其变频起动过程进行了仿真研究,得到起动过程中电压、电流和速度的变化曲线,并通过实验结果对仿真结果给予验证.     

减小永磁直线同步电动机磁阻力的一种控制算法

本文提出了一种减少永磁直线同步电动机磁组力(齿槽力)影响的一种控制算法。此方法建立在磁阻力曲线(永磁直线同步电动机位置为变量的函数曲线)的傅立叶分析基础之上，同时又建立了控制算法的数学模型。介绍了在电机设计的过程中通常采用减小永磁直线同步电动机磁阻力的几种措施，实验验证了此算法的有效性．     

永磁直线同步电机推力波动优化及实验研究

由边端力、齿槽力及法向吸力引起的推力波动是影响永磁直线同步电机(PMLSM)运动性能的主要因素。通过优化电机动子长度方法降低边端力，采用分数槽结构方法降低齿槽效应引起的齿槽力，利用有限元方法计算PMLSM法向吸力，并采用傅立叶级数进行非线性回归分析，得到PMLSM推力波动统一公式。实验表明PMLSM进给单元推力波动实验值与理论值基本一致。证明了优化理论及分析方法的正确性。因此，在实际应用中，可利用得到的公式对推力波动进行补偿，提高永磁直线同步电机的运动性能。     

磨床PMLSM进给单元鲁棒非线性控制器研究

为了解决永磁直线同步电机（PMLSM）进给单元模型摄动大、扰动力复杂的问题，设计了一种全局稳定的非线性控制器。为了增加系统的稳定性及跟踪性能，该非线性控制器充分利用了位置偏差及其积分、速度及其偏差以及参考输入的二次导数等信息，构建了Lyapunov函数来检验非线性控制器的稳定性。仿真和实验结果表明，该非线性控制器的误差跟踪、速度响应等性能远远优于传统的内嵌式PI控制器，该控制器对系统的模型摄动具有鲁棒稳定性，抗扰动能力强，并减小了不同切削深度引起的速度波动。     

基于B样条网补偿的直线伺服系统跟踪控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统，在分析影响直线伺服跟踪精度因素的基础上，采用学习前馈控制(LFFC)策略对该伺服系统进行有效的补偿控制.在系统和扰动定性知识的基础上，设计了基于B样条网络的学习前馈补偿控制，利用了B样条网具有收敛速度快和避免局部极值的优点.仿真结果表明，该控制策略明显降低了外部负载扰动、端部效应、摩擦力以及系统参数变化等对系统性能的影响，从而显著提高了直线伺服系统的跟踪精度.     

分段式PMLSM垂直提升控制系统设计

传统的提升系统由于受钢丝绳缠绕的限制严重影响了其提升效率.针对永磁直线同步电动机垂直提升系统的特点,设计出了以工控机和可编程控制器为核心的永磁直线同步电动机(PMLSM)驱动的无绳提升控制系统实现方案,给出了其硬件和软件设计.实验表明,该永磁直线同步电机控制系统运行稳定,具有良好的动态性能.具有一定的工程应用价值.     

基于迭代学习控制的永磁直线同步电机伺服系统

针对永磁直线同步电机伺服系统，采用迭代学习控制策略来实现参考位置信号的跟踪控制。详细分析了迭代学习ILC伺服控制器的模型结构，并给出伺服控制器的迭代学习更新法则。采用高性能DS1103控制器作为控制核心，搭建永磁直线伺服系统。实验结果表明，迭代学习控制下的永磁直线伺服系统具有准确的位置跟踪能力，对外部扰动具有很强的鲁棒性。