基于鲸鱼算法小波神经网络PID的PMSM转速控制

针对永磁同步电机交流伺服系统的非线性特征和不确定扰动等问题,以及传统PID控制器的线性局限性,提出基于鲸鱼优化算法的小波神经网络PID的转速控制策略。采用小波神经网络与PID控制器结合的方式,构成永磁同步电机的转速控制器,同时利用鲸鱼优化算法对学习速率和惯性系数进行优化,从而达到对神经网络权值的进一步优化。通过实验结果表明,本文所提控制策略得到的电机稳定时间是0.025 s,最大超调量是52 r/min,施加转矩之后的转速误差为0.002,因此本文控制策略的动态性能和抗干扰能力具有一定优势。     

基于BP神经网络的电机系统辨识与仿真

本文将人工神经网络的非线性和信息分布性用于稀土永磁同步电动机节能与参数之间非线性数学模型辨识,将将辨识得到的神经网络该数学模型进行计算机数值仿真。     

基于神经网络的永磁同步电机多参数解耦在线辨识

为消除永磁同步电机数学模型欠秩性而引起的在线多参数辨识时的耦合影响,本文提出了一种矢量控制策略下的d轴负序电流瞬时注入神经网络解耦辨识方法,结合最小均方权值收敛算法,在线辨识出了表贴式永磁同步电机的电感、定子电阻和转子磁链,并通过增加网络结构中节点的方法削弱了逆变器压降、死区等因素对参数辨识精度的影响。实验结果验证了算法的有效性,在不影响电机系统正常运行的同时,实现多参数快速辨识,且具有较好的辨识精度。     

改进综合学习粒子群算法的PMSM参数辨识

为了解决永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)多参数辨识问题,提出一种改进综合学习粒子群优化算法。针对综合学习粒子群算法后期搜索效率低的缺陷,所提算法引入反映粒子状态的增长率算子,通过该算子动态调整综合学习粒子群算法的关键参数,并根据增长率算子判断种群中粒子所处状态,对处于停滞状态的粒子实施高斯扰动,使粒子能在解空间中进行有效搜索。将所提改进算法应用于永磁同步电机多参数辨识,该方法仅需采样电机的定子电流、电压和转速信号。实验结果表明,改进综合学习粒子群优化方法能够准确地辨识PMSM的定子电阻、d轴和q轴电感和永磁体磁链等参数。     

基于改进边缘优化算法的PMSM参数辨识

为了实现永磁同步电动机(PMSM)全部参数的同时辨识,在已定义的代价函数基础上,根据代价函数与PMSM参数之间动态关系的研究结果,提出了改进的边缘优化算法和实现步骤.通过PMSM矢量控制系统模型搭建及系统空载稳态和瞬态运行时的定子电压、定子电流及转速量的采集,探讨了改进的边缘优化算法实现PMSM全部参数同时辨识的可行性和有效性.     

基于Adaline神经网络参数辨识的PMSM鲁棒电流预测控制

针对复杂工况下永磁同步电机存在模型参数失配导致控制系统性能下降的问题,提出一种基于参数在线辨识的鲁棒电流预测控制方法。首先,建立永磁同步电机预测控制模型,详细分析电磁参数失配对电机响应电流及输出转矩和转速的影响。然后,设计了基于Adaline神经网络的参数在线辨识器,并在传统的权值调整算法上,提出一种应用于电机参数辨识系统的新型动态混合最小均方算法。最后,利用在线辨识的参数来实时更新电流预测控制器中的参数,以避免参数失配对控制系统性能的影响。通过仿真和实验验证了所提方法和新型算法的可行性和有效性,其结果表明了该方法不仅能够实现精准在线跟踪电机参数的变化,而且有效抑制了参数失配导致的响应电流偏差。     

基于TR-BFGS的PMSM变参数识别及优化控制

永磁同步电机参数会随着运行工况的变化而改变,为实现高精度控制,提高系统稳定性,工程上可采用PMSM变参数控制技术。针对目前PMSM在线参数辨识方法对噪音等非电气因素的鲁棒性差、辨识精度不高的问题,本文介绍了基于TR-BFGS算法的变参数识别方法及优化控制技术。建立PMSM在dq坐标系下的等效数学模型,以实际电机电流和模型输出电流为基准,设计合适的目标函数,去除辨识中的系统扰动和固有误差,通过求解目标函数最小值获取PMSM参数预测值,并以此更新电流、转速双闭环控制系统中电机参数值。试验结果表明,本文所提参数辨识方法辨识精度高,可实现PMSM变参数高性能控制。     

基于正交投影与多新息RLS的PMSM参数辨识

针对永磁同步电机参数辨识过程中收敛速度慢的问题,提出基于正交投影与多新息递推最小二乘相结合的算法来估计永磁同步电机参数。选择永磁同步电机四阶非线性状态空间模型的数学方程,将此模型改写为线性回归模型的形式,省略线性化过程。在仿真过程中加入噪声到电机的运行系统中,来模拟真实的电机运行环境,然后将正交投影与多新息递推最小二乘的结合算法分阶段配合应用于永磁同步电机的线性回归模型中进行参数辨识。辨识结果显示出了该结合算法的有效性。     

基于BP算法的电机参数优化

利用改进的BP算法找出符合BP网络要求的最佳(最小)电机损耗点,根据混沌的遍历性、随机性、不重复性的特点,使用混沌搜索自动筛选出符合要求的电机参数.研究结果表明,如果电机参数控制在优化出的7组理想数据的平均值水平,电机总损耗将比原来降低6%左右.     

基于CMAC神经网络的永磁同步电机控制方法研究

将一种基于CMAC神经网络的PID控制器引入到永磁同步电动机交流调速系统中,取代传统的PMSM双环控制系统中的转速外环PI控制器。实验结果表明,运用该控制方法的系统响应快、超调小、鲁棒性好,较常规PI控制具有更好的动、静态性能。     

基于递归神经网络的永磁同步电机参数辨识研究

电机参数的变化会加大永磁同步电动机(PMSM)的控制难度,所以研究参数辨识对于闭环控制系统的稳定运行有着重大的意义。在采用变分理论实现最小绝对值偏差法(LAD)的基础上,研究了一种基于递归神经网络(RNN)的辨识方法。仿真结果表明,该方法具有很快的收敛速度,能准确地辨识PMSM的定子电阻、d,q轴电枢电感及转子磁链等参数,并且具有良好鲁棒性,在出现参数变化或异常值情况下仍能辨识到正确结果。     

基于模糊神经网络的纯电动车永磁同步电机矢量控制

纯电动车控制系统对电机控制性能要求较高。提供了一种基于模糊神经网络的永磁同步电机矢量控制方案。以模糊神经网络控制器作为电流调节器,并在速度环引入模糊控制器,将其输出作为电流环的限幅,达到限速的目的。仿真和试验结果表明:对于电动车运行的复杂情况,该方法具有良好的转矩跟踪和电机限速性能。     

基于遗传算法的外转子PMSM齿槽转矩优化

永磁同步电动机具有较好的动态性能以及较高的功率密度,但由于永磁体与铁心之间会发生相互作用而产生齿槽转矩,导致永磁同步电机的输出转矩发生波动,因此永磁同步电机的齿槽转矩的优化显得极为重要。为了削弱齿槽转矩,使用解析法分析并选择了一系列与齿槽转矩密切相关的参数,再采用了一种改进的遗传算法结合有限元法对永磁同步电动机的齿槽转矩进行优化。优化结果表明,与原设计相比,使用该算法优化能明显削弱永磁同步电机的齿槽转矩,且不会对电机的输出转矩产生过大的影响。     

永磁同步电动机双闭环参数辨识自适应控制

针对永磁同步电动机伺服系统,其电阻、转动惯量等参数会发生变化,使系统控制环性能变差的情况,介绍了一种对电阻、电感与转动惯量进行辨识的自适应控制方法。该方法首先辨识电机的电感与电阻,设计电流环;然后采用改进的朗道离散时间递推,提出模型参考自适应算法,辨识转动惯量,设计电压环。仿真与实验结果表明,系统可以快速地跟踪参数的变化,并较之于传统的PID控制,系统的超调量小,速度响应快,具有良好的鲁棒性与稳定性。     

基于RLS的永磁同步电机离线参数辨识研究

为了获取准确的电机参数以提高电机驱动系统的控制性能,针对面贴式永磁同步电机,通过直流注入的方式,采用递推最小二乘法(RLS)对定子电阻和电感进行离线辨识。辨识方法为在α轴注入阶跃激励电压在稳态阶段辨识电阻,在阶跃过渡过程中辨识电感。辨识中通过补偿驱动器因死区时间及IGBT、续流二极管导通压降造成的电压误差来提高电阻辨识结果的准确性。并通过加入基值电压的方式消除这些因素对电感辨识的影响。最后,通过仿真和实验验证了所提方法的正确性和实用性。     

基于改进UKF滤波的永磁同步电动机矢量控制

针对普通UKF在永磁同步电动机速度估计中存在对模型不确定性的鲁棒性差、对突变状态的跟踪能力低和收敛速度慢等问题,结合强跟踪滤波器对UKF滤波进行改进,引入时变渐消因子在线自适应调整增益矩阵和状态预测误差协方差矩阵,实现残差序列正交或近似正交,强迫UKF滤波保持对实际状态的快速跟踪.将该算法在永磁同步电动机无速度传感器矢量控制系统中进行仿真研究.试验结果与统计分析表明,相对与普通UKF,基于改进UKF滤波的永磁同步电动机转子速度及角度估计更准确,误差更小,跟踪速度更快,鲁棒性更好.     

基于电流优化的双三相PMSM开路故障容错控制

针对表贴式双三相永磁同步电机的开路故障问题,提出了一种基于电流优化的容错控制方案。首先根据基本的Park变换,推导出一种可实现定子电感解耦的坐标变换矩阵。建立了一相开路故障下的数学模型,分析出定子电流中的谐波分量是造成转矩脉动的原因,将开路故障下的容错控制问题转换为d、q轴参考电流的多目标优化问题。其次针对传统的灰狼优化算法初始种群分布不均匀、易陷入局部最优的缺点,提出了一种Kent映射-粒子群-灰狼优化算法,实现故障状态下对电流参数的快速精确寻优,获得最大平均转矩的同时使转矩脉动最小化。最后,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于卷积神经网络和直接转矩控制的永磁同步电机模型预测转矩控制策略

模型预测转矩控制(MPTC)需要遍历所有备选电压矢量进行预测计算,从中选择最优电压矢量,控制性能良好,但算法计算量大和实时性差。采集MPTC的运行数据离线训练卷积神经网络(CNN),将训练好的CNN代替MPTC进行电压矢量选择。为了解决CNN失控问题,提出了基于CNN控制和直接转矩控制(DTC)的MPTC策略。仿真结果表明,该控制策略可有效解决CNN控制的失控问题,控制效果与MPTC基本相当,转矩和磁链脉动明显低于DTC。     

基于免疫遗传模糊神经网络的永磁同步电机控制

在分析永磁同步电动机(PMSM)数学模型的基础上,提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的递归模糊神经网络(RFNN)控制器的设计方法,并应用于永磁同步电动机双闭环矢量控制系统中的转速控制器中,对永磁同步电动机实现精确的速度控制.在与传统PI控制和递归模糊神经网络控制仿真比较中,采用该方法的系统显示出良好的控制性能和控制效果.