基于模糊小脑模型神经网络的直线伺服跟踪控制

以永磁直线同步电机为被控对象，在高精度直线伺服跟踪控制系统中，为使输出响应快速地跟踪输入指令，需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此，提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案，可动态地克服上述这些因素的影响.同时，还给出了较详细的原理分析及实现过程.仿真结果表明，此控制方案是十分有效的，能够明显地提高伺服系统的快速跟踪能力，并使系统具有较强的适应性和鲁棒性.     

基于D-Unet神经网络的鼻腔鼻窦肿瘤分割算法

鼻腔鼻窦肿瘤为多发性疾病,其CT影像具有形态不规则、分界不均匀等特征,而现有的U-Net分割算法对图片细节不敏感且割裂了图像局部与整体特征的一致性,难以实现精准诊断。提出一种基于D-Unet深度神经网络的改进算法,根据鼻腔鼻窦肿瘤空间形变特点,将可变形卷积融入U-Net网络,并利用可变形卷积能依据目标形态拥有自适应感受野的特点,充分学习图像细节,从而提升算法的特征提取能力。在此基础上,使用损失函数Tversky解决数据集样本失衡问题,从而获得更高的灵敏度和泛化能力。为方便进一步研究,建立鼻腔鼻窦肿瘤分割数据集。实验结果表明,所提算法能有效提高鼻腔鼻窦肿瘤分割精度,相比U-Net、Res-Unet和Attention U-Net算法,分割精度分别提高了5.01%、2.56%和0.48%。     

永磁直线同步电动机智能递归非奇异终端滑模控制

为解决永磁直线同步电动机(PMLSM)在运行过程中易受参数变化、外部扰动、摩擦阻力等不确定性因素 影响的问题, 本文提出一种基于双隐层径向基函数神经网络(DRBFNN)的递归非奇异终端滑模控制(RNTSMC)方法 来提高PMLSM系统的控制性能. 首先, 分别构造非奇异终端滑模面和递归积分终端滑模面, 使得两滑模面依次连续 到达, 可在削弱抖振的同时保证跟踪误差在理论上的有限时间内收敛至零. 但由于系统不确定性的边界难以确定, 因此引入具有更高拟合精度和泛化能力的DRBFNN对不确定性进行逼近和补偿, 并通过在线自适应更新连接权重, 进一步提高神经网络的逼近能力. 最后, 系统实验结果表明, 该方法能够有效抑制不确定性对系统的影响, 提高了系 统的位置跟踪精度, 并使系统具有较强的鲁棒性.     

变速恒频双馈风力发电机的最大风能追踪控制

为了最大限度的利用风能,提高风力发电系统的效率,提出了一种不依赖于风速测量的最大风能追踪和转换策略。通过模糊逻辑控制器的设计得到低风速时发电机的参考转速,模糊自适应控制器作为直接转矩控制系统速度调节器的基本组成单元,从而使发电机转速跟踪风速。最后,利用Matlab软件对1MW双馈型风电机组的运行性能进行了分析和比较。仿真结果表明,在风速变化时,控制器可以使发电机转速跟踪最佳理论值,系统性能稳定,达到了预期的控制目标。     

基于NDO的永磁同步电动机自适应分数阶滑模控制

针对永磁同步电动机(PMSM)驱动的高档数控机床进给系统易受参数变化、外部扰动等不确定性因素影响的问题,设计了一种基于非线性干扰观测器(NDO)的自适应分数阶滑模控制(AFOSMC)方法。建立了含有不确定性的PMSM动态数学模型。将自适应控制与分数阶滑模控制(FOSMC)相结合,抑制了整数阶滑模控制的抖振现象,且能实时调整切换增益,提高了系统的控制精度。然而,外部干扰会对系统产生极大的影响,因此采用NDO实时辨识外部干扰,将观测值作为前馈补偿引入AFOSMC中,以提高控制器的抗干扰能力。实验结果表明,基于NDO的AFOSMC方法有效地削弱了抖振现象,提高了进给系统的跟踪性能和抗扰能力。     

基于周期学习扰动观测器的永磁直线同步电机伺服系统控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统执行重复性运动任务时存在周期性扰动的问题,提出了一种新型周期学习扰动观测器(PLDOB)来削弱这些扰动。首先,建立了含有不确定性的PMLSM动态模型,利用扰动观测器(DOB)来估计包括参数变化、未建模动态、摩擦力和推力波动在内的扰动。然后,通过周期学习律来校正每个周期内的扰动。此控制方案无需扰动的数学模型以及模型参数的控制律,直接从扰动的角度设计,并且还可以对DOB中Q-滤波器带宽以外的扰动进行补偿。最后,通过实验验证了该方案是有效可行的,明显提高了系统的跟踪性能和抗扰性能。     

一种双轴直驱平台新型同步渐近跟踪控制设计

针对双轴直驱平台伺服系统中存在同步进给的问题,提出一种交叉耦合迭代学习控制器与自适应加加速度控制器相结合的新型同步控制方法。首先,构建同步误差,利用交叉耦合控制器解决双轴的耦合问题;设计自适应PD型学习律减小同步误差,实现双轴协调同步。采用模型前馈控制补偿系统的参数不确定性,提高系统的响应速度。自适应加加速度控制器抑制系统中外部扰动、摩擦力等不确定性因素,实现系统的渐近跟踪控制。加加速度积分后形成反馈控制律,保证了控制信号的稳定性和连续性。设计自适应更新律,使鲁棒增益实现指数收敛并削弱测量噪声对系统的影响,增强系统的鲁棒性。系统实验结果表明,该方法能够明显地提高系统的同步性能,改善双轴直驱平台伺服系统的控制精度。     

交流永磁伺服系统技术讲座 第五讲(四) 交流永磁伺服电动机

3 PMSM矢量控制的动态分析用转子参考坐标表示的PMSM空间矢量图如图5.4所示,与图5.1比较,两者形式上相同,且q轴与E0相对应,if与If相对应,而is与s相对应。if和is为空间相量,它们分别代表永磁体产生的空间正弦分布磁通势和由定子电流产生的合成旋转基波磁通势,β是这两个磁场间的空间角度。     

PMSM伺服控制器参数的实时自动校正

文章以交流永磁同步伺服电机（PMSM）速度控制系统为研究对象，阐述了一种新颖的PI控制器的参数实时校正的方法。这种方法的最大特点在于基于非模型即可确定转动惯量的估计值，并可根据这一估计值来实时地调整PI控制器的参数。此方法的另一特点在于它在大大提高了传统PI控制器的性能的同时，保留了PI控制器较为简单的结构和特点。仿真结果表明了此种方法的有效性，以及快速性、动态性能良好的特点。