永磁同步电动机自适应逆控制系统设计

针对永磁同步电动机的非线性、多变量、强耦合的复杂系统,提出了一种改进自适应逆控制策略。该控制策略将改进的径向基函数神经网络与FIR滤波器并联作为非线性自适应滤波器,用于系统的建模辨识、扰动消除器和自适应逆控制器的设计。同时,采用改进的变步长LMS算法对非线性滤波器的参数进行在线优化,提高了非线性滤波器的收敛速度和精度,进而提高了自适应逆控制的性能。仿真对比分析和实验结果表明,采用提出的改进自适应逆控制策略的永磁同步电动机控制系统具有良好的动、静态特性和较强的鲁棒性。     

基于小波神经网络的永磁同步直线电机自适应逆控制

针对永磁同步直线电机(PMLSM)受推力波动等干扰,采用反馈误差学习法,利用小波神经网络在线得到PMLSM的逆模型,避免了求取PMLSM的Jacobian信息,结合PID反馈控制,实现了PMLSM的小波神经网络自适应逆控制.仿真结果表明,与PID控制以及复合前馈PID控制方法相比,所提出的方法有效提高了PMLSM系统的跟踪性与鲁棒性.     

基于参数辨识技术的永磁同步电动机参数测定

精确测定永磁同步电动机参数具有重要意义。基于dq0数学模型与直流衰减实验,采用最小二乘参数辨识方法,测定了一台7.5kWNdFeB永磁同步电动机的若干参数。通过实验结果与计算机仿真结果的对比分析可以看出,所辨识的参数是准确可靠的。     

基于神经网络的永磁同步电动机模糊控制

针对永磁同步电动机矢量控制系统，提出了一种将神经网络与模糊控制相结合的控制方法.通过对神经网络进行训练来记忆模糊控制规则，不需要存储模糊控制表，不依赖被控对象的精确数学模型，而且该方法具有很强的自学习能力，在模型参数发生变化时，可通过调整控制器在线自学习达到最佳效果.仿真结果表明此控制方案是十分有效的，具有响应快、鲁棒性强、较好的动、静态特性等优点，基于神经网络的模糊控制特别适用于结构复杂、干扰大、控制精度要求高的系统.     

主轴永磁同步电动机矢量控制系统

介绍一种采用８０Ｃ１９６ＫＣ控制的主轴永磁同步电动机控制系统,根据矢量控制理论,提出有效的合理的控制策略,即在低速时实行量大转矩／电流控制,高速时采用弱磁控制,以最大功率输出,此外,还论述了系统主程序,中继服务程序,ＰＩ控制算法。     

永磁直线同步电动机自适应摩擦补偿控制

针对永磁直线同步电动机（PMLSM）伺服系统的精度受非线性摩擦力、动子质量变化等因素影响这一问题,设计了基于库仑摩擦的模型参考自适应系统,以对摩擦力进行在线补偿.设计了满足系统位置性能要求的IP位置控制器;将模型参考自适应参数辨识器与摩擦补偿自适应控制系统相结合,采用模型参考自适应参数辨识器对变化的动子质量加以辨识,使基于库仑摩擦的模型参考自适应系统中的动子质量参数得到更新.仿真结果表明,该方法提高了系统的位置跟踪精度,同时增强了系统的鲁棒性能.     

基于PCH控制的永磁同步电动机自适应L2扰动抑制

针对隐极永磁同步电动机（permanent magnet synchronous motors,PMSM）速度控制易受定子电阻、定子电感、负载转矩变化的影响,采用端口受控哈密顿（port—con—trolled hamiltonian,PCH）控制与自适应L2扰动抑制相结合的方法设计了PMSM的速度控制器。应用L2增益控制原理对负载扰动进行有效地抑制,在L2增益控制的基础上,引入自适应方法,减小PMSM定子电阻和电感变化的影响。文中建立了基于状态误差PCH控制的PMSM自适应L2扰动抑制仿真模型。仿真结果表明,用L2扰动抑制可以对负载扰动进行有效抑制,更好的减小误差,获得的效果更佳。     

永磁同步电动机混沌系统神经网络控制研究

通过适当地选择系统参数以及外部输入，永磁同步电动机可以呈现出混沌运动状态。针对永磁同步电动机混沌模型的不确定性，采用基于正模型一逆系统的神经网络控制策略，建立混沌系统的动力学正向模型及其逆模型，实现了永磁同步电动机混沌运动的跟踪控制。仿真结果验证了该控制策略的有效性。     

永磁同步电动机直接转矩控制理论分析

根据永磁电机基本方程,经过坐标变换,推导出凸极式永磁电机输转矩的解耦表达式,故保持定子磁链为额定值,通过对逆送器开关状态的选择,控制定转子磁链夹角,从而直接控制电机输出转矩。理论上该方案具有精度高,快速的特点。     

基于负反馈的永磁同步电动机中混沌现象的控制

采用负反馈方法对永磁同步电动机中出现的混沌现象进行控制,设计了简单而有效的控制器,求出施加控制器后系统的特征方程,通过劳斯判据求得增益的稳定范围,将系统控制到指定的平衡态,仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于哈密顿系统原理的PMSM自适应阻尼注入控制

基于能量成形和端口受控哈密顿（PCH）系统原理,针对永磁同步电机（PMSM）参数不确定性所引起的转速误差,利用自适应阻尼注入控制方法,设计了负载转矩恒定已知和未知情况下的控制器。采用最大转矩/电流（MTPA）控制原理确定系统期望平衡点,并分析其稳定性。仿真结果表明,将自适应阻尼注入控制方法应用到PMSM的PCH控制中,对参数不确定性所引起的转速误差具有很好的抑制作用,从而使系统具有较好的转速跟踪性能。     

永磁同步交流伺服电机无传感器控制方法

提出了一种基于观测器理论的永磁同步电机无传感器控制方法。转子位置通过对磁通的估计而获得，速度反馈信息则通过一个闭环状态观测器进行估计，整个控制策略由一片ＤＳＰ３２０Ｃ２５执行，仿真表明，该方法在稳态、暂态条件下均能获得较好的结果。     

永磁同步电机模糊PI控制的仿真研究

提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系统,改善其动态性能。仿真结果表明,加入模糊PI控制的永磁同步电机矢量控制系统比PI控制系统在转速、转矩方面的控制性能都有较大的提高。     

基于可变增益LMS算法的自适应逆可重构控制

针对飞控系统的可重构设计问题，提出了解耦控制与自适应逆控制(Adaptive Inverse Control)相结合的控制策略。首先采用线性动态逆方法设计了某型飞机的滚转角控制回路，实现飞机滚转与侧滑之间的解耦；其次，给出了具有可变增益的基于ε-滤波的LMS算法，在系统解耦的基础上构建了自适应逆控制系统，从而实现系统在舵机故障下的重构控制。仿真结果表明，这种基于改进的ε-滤波可变增益LMS算法的自适应逆可重构飞行控制系统具有良好的系统故障恢复功能，表明了其在飞控系统重构中的有效性。     

基于DSP的无位置传感器永磁同步电机矢量控制系统

讨论了一种采用DSP芯片TMS320LF2407实现无传感器永磁同步电机转子磁场定向矢量控制的方案,介绍了永磁同步电机的数学模型和矢量控制的基本原理,给出了在无位置传感器的情况下电机转子位置信号的确定方法,采用id=0的对凸极式转子磁路结构的无传感器永磁同步电动机的控制方法,说明采用高速数字信号处理器易于实现复杂的矢量控制算法,可以有效地解决电机的强耦合特性.     

神经网络自适应逆控制的仿真研究

将神经网络引入逆控制,提出了一种基于神经网络的自适应逆控制。该控制结构主要有两个子神经网络组成,其中一个用于对系统进行辨识,另一个子网络实现对模型的逆作为控制器,从而构成自适应的逆控制。将其应用于热工系统中并进行大量仿真研究,结果表明针对不同的热工对象,该控制系统都能有效的克服扰动,适应环境及参数的变化,表现出良好的鲁棒性和控制精度。     

永磁同步电机直接转矩控制研究

对永磁同步电机直接转矩控制系统中准确观测磁链的方法进行了研究,提出了一种适合于表面贴片式永磁同步电机的改进磁链观测策略,并用MATLAB/SIMULINK进行了仿真,仿真结果表明:在各个速度区间内磁链模型能够正确估算定子磁链.     

永磁同步电机直接转矩控制研究

对永磁同步电机直接转矩控制系统中准确观测磁链的方法进行了研究，提出了一种适合于表面贴片式永磁同步电机的改进磁链观测策略，并用MATLAB／SIMULINK进行了仿真，仿真结果表明：在各个速度区间内磁链模型能够正确估算定子磁链．