电气传动控制系统的CAD

<正> 点位控制的机床随动系统常采用多环结构形式。图1为其动态结构图。在经典控制理论中,所谓系统的动态设计,就是在给定的性能指标下,确定一个能完成给定任务的控制器,包括结构型式和参数。常规的设计可借助于伯德图、乃氏图和根轨迹等方法,通过作图或计算逐步试探出适合系统要求的控制器。对于高阶系统,若以多项式作为数学模型,则靠图解方法就比较困难而且准确度低。随着计算技术的飞速发展,将计算机作为设计计算的工具,就能准确、可靠、快速、高质量地设计出符合性     

输粉机双机同步变频调速驱动控制系统

本文在建立交流电机被控对象简易数学模型的基础上,利用智能控制方法,实现对输粉机双机驱动系统的协调同步控制.该系统已成功地应用于某电厂20万千瓦机组输粉机的输煤控制.     

通用变频器差频控制系统设计

提出了利用通用变频器组成转差频率控制变频调速系统的设计方法，并提供了系统的构成与实验结果。     

具有反电势校正的逻辑无环流可逆系统

一、概述在通常的逻辑无环流系统中,不论是反向过程还是任意降速过程,为了防止变流器换接瞬间过大的电流冲击,总是通过逻辑控制作用让后续变流器以最小β角投入,然后再缓慢地增加β角,以实现后续变流器再生反馈式的逆变投入。这种控制方式导致了系统反应迟缓,对快速系统是不利的。为了克服上述缺点,本文提出单独设置一个反电势校正环节,以监视后续变流器的逆变角β,以便在换接瞬间,使后续变流器的输出电压等于电动机的反电势。这样既避     

基于电压空间矢量调制的交流调速系统

在分析电压空间矢量调制（SVPWM）基本原理的基础上,提出了一种基于SVPWM矢量控制的交流调速系统.对该系统进行仿真的结果表明,系统有良好的性能.     

进化神经网络在倒立摆控制中的应用

倒立摆作为典型的非线性系统，伴随着多变量、快速运动和绝对不稳定的特征，难于建立精确的数学模型，这就使得对倒立摆的控制变得异常困难和复杂。智能控制理论则是解决此问题的一个有效途径，该文针对倒立摆控制的传统神经网络算法（即BP算法）的缺点，将遗传算法与神经网络结合起来，提出了倒立摆的进化神经网络控制方法。控制器在结构上采用神经网络，利用遗传算法优化神经网络的连接权值。实验研究表明，该控制器不仅具有良好的动态和稳态控制性能，而且对于干扰也具有很强的抑制能力。同时还具备结构简单，易于实现的优点。     

单神经元自适应PID控制交流调速系统

针对转子磁场定向矢量控制中转速PI调节器鲁棒性能较差的问题,提出了用单神经元自适应PID控制器代替转速PI控制器,进一步改善了异步电动机矢量控制系统的性能;将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,提高了单神经元自适应PID控制器的学习能力,实现了单神经元控制器的参数优化与在线自调.构造了基于单神经元自适应PID控制器和空间矢量脉宽调制(SVPWM)的异步电机矢量控制系统.仿真实验结果表明,该系统不仅具有很好的静、动态性能,而且又具有很强的自适应性和鲁棒性.