基于神经网络补偿的永磁同步电机控制

当永磁同步电机采用矢量控制策略时,为了在改善系统跟踪性能的同时兼顾系统的抗干扰性能,可以将速度环控制由一自由度PID控制改为二自由度PID控制,改善系统的跟踪性能和抗干扰性能,此外由于PID控制参数不可调,为减小系统误差,可以引入BP神经网络算法对系统补偿,仿真结果表明,系统的跟踪特性和抗干扰性能都得到改善。     

应用于风力发电永磁同步电机的无速度矢量控制方法

在中小功率风力发电系统中,采用三相PWM整流器取代传统的二极管不控整流方式。介绍了永磁同步电机的无速度控制方法,着重解决了电机飞速跟踪时整流器的启动问题。实验结果验证了该方案的可行性。     

基于SIMULINK的永磁同步电机矢量控制系统仿真

根据永磁同步电机在A-B-C三相坐标系和d-q两相旋转坐标系下的数学模型,介绍了矢量控制的基本原理,然后在MATL AB中利用SIMULINK仿真平台搭建永磁同步电机矢量控制系统进行仿真,并对该系统进行实验验证。仿真实验验证的结果表明:该系统的正确性和良好的控制性能,为永磁同步电机矢量控制系统的设计提供了良好的理论基础...     

永磁同步电机矢量控制策略分析

本文通过矢量控制策略采用id=0控制方案快速准确地控制转矩,实现调速系统具有较高的动态性能。并利用了Matlab工具对永磁同步电机矢量控制系统在空载起动、转速突变、负载突变进行了仿真研究。     

基于矢量控制的永磁同步电机调速系统研究

以永磁同步电机作为研究对象.采用矢量控制方案,研究基于PI控制算法的控制方案,仿真结果表明PI控制算法存在一些不足.在此基础上提出基于扩张状态观测器(ESO)前馈补偿和线性比例反馈控制的永磁同步电机控制算法,仿真实验表明,这种方法可以提高系统的动态性能和抗扰动能力,系统具有良好的动态性能.     

永磁同步电机矢量控制方案在变频空调风机中的运用

变频空调以其节能、室内温度更稳定、噪音低、舒适度更高的特点得到快速的发展,成为今后空调发展趋势已成业界共识。变频空调一般是指空调压缩机及其风扇的变频控制,多采用永磁同步电机矢量控制的方案。目前空调风机大多还是采用单相交流电机的定频风机,这种单相交流风机接入单相交流电源就可工作,具有结构简单、可靠的优点,但是也有不能进行无极调速和风机效率比较低等缺点。为了进一步提高变频空调性能,当前已有空调厂家开始对空调风机也进行变频控     

永磁同步电机矢量控制的MATLAB仿真研究

在分析PMSM的数学模型和矢量控制理论的基础上,提出了PMSM的矢量控制建模的方法,利用MATLAB/SIMULINK软件环境的强大仿真功能,搭建PMSM的矢量控制双闭环模型,简单介绍了模型中各个组成部分:电流模块,速度模块,SVPWM模块,PMSM电机主体模块,并对仿真结果进行分析。     

基于BP神经网络永磁同步电机矢量复合控制

为减小永磁电机PI控制器的速度超调,解决常规IP控制跟踪响应慢的特点,提出一种基于BP神经网络的矢量控制和PI-IP复合控制器的优化策略。综合BP神经网络、双闭环矢量控制以及PI-IP复合控制器的优点,在传统双闭环矢量控制中,对速度环引入新型的PI-IP控制器,同时结合BP神经网络的控制策略,完成BP神经网络矢量PI-IP控制器对永磁电机的速度控制,免去复杂的参数调整过程,同时提高永磁电机的工作性能。仿真结果表明,与常规控制方法相比,所提方法能有效减小速度超调,抑制扰动,BP神经网络优化后的PI-IP控制器具有更强的控制精准性和抗负载转矩扰动能力。     

基于SVPWM的永磁同步电机矢量控制系统设计

采用空间矢量脉宽调制技术（SVPWM）算法,在MATLAB/SIMLINK软件环境下,构建了永磁同步电机（PMSM）矢量控制系统转速以及电流双闭环PI调节的仿真模型,从而实现了对电机的动、静态控制。仿真结果表明,本系统具有转矩脉动小,输出电流波形好,系统响应快等优点。     

基于dSPACE的永磁同步电机矢量控制系统研究

在讨论永磁同步电机转子三种基本结构基础上,建立了永磁同步电动机在旋转坐标系下的数学模型。提出基于转子磁链定向的永磁同步电机转速、电流双闭环矢量控制策略,并在Matlab/Simulink环境下搭建系统模型,进行仿真验证。最后,构造以dSPACE1103为核心的永磁同步电动机实验平台,对一台1.5kW的面贴式永磁同步电动...     

基于RBF神经网络的永磁同步伺服电机控制系统

针对永磁同步电机控制系统,建立其磁场定向控制数学模型。运用增量式数字PID的方法实现对PMSM的传统PID控制策略。在此基础上,借助RBF神经网络的学习能力,进行PID控制器参数的自适应整定,进一步改善PID控制器的性能。同时,为提高RBF网络性能,采用粒子群算法对网络进行优化。仿真表明,与传统PID控制比较,基于RBF的PID控制系统能提高PID控制器的性能,改善了PMSM控制系统的收敛速度和跟踪精度。     

永磁同步电机矢量控制系统的标幺化设计

在永磁同步电机的数字控制系统中,由于受到控制器位数的限制,采用参数实际值进行计算往往存在运算精度低、数据容易溢出等问题。为此,文中研究了一种永磁同步电机矢量控制系统的标幺化设计方法,并基于TI公司的TMS320F2812定点型DsP进行了实验研究,实验结果验证了该方法的可行性及有效性。     

基于重复滑膜控制的PMSM的矢量控制系统

针对永磁同步电机(PMSM)在负载突变时产生的抖振现象,文中提出了一种重复滑模控制方法。首先,详细介绍了永磁同步电机的数学模型和滑膜变结构的基本原理,并在PMSM速度环上采用滑膜控制方法代替传统的PI控制。其次,具体分析了重复控制的基本原理,在滑膜控制的基础上加入重复控制,提出了一种新型的重复滑膜控制策略,建立了基于MATLAB/Simulink的电机仿真模型。仿真结果表明,此控制方法在电机转速上升阶段具有较好的系统响应性;在电机突加负载时,电机转速最大突变值比使用滑膜控制时减少了74.55%,且电机恢复到稳定状态用时为使用滑膜控制时的37.5%;验证了所提出的重复滑膜控制方法具有较强的抗负载性和系统稳定性。     

滑模控制永磁同步电动机的矢量控制技术

本文为了解决传统PI控制器鲁棒性差、系统抗扰能力弱和动态响应的问题,针对永磁同步电动机矢量控制系统,设计了一阶滑模变结构速度环控制器。分析滑模转速控制器抖振产生的原因和影响,利用饱和函数设计了边界层滑模控制器,削弱了滑模控制器的抖振。搭建了在Matlab/Simulink环境下的仿真模型,并进行了仿真分析。仿真结果表明该控制策略减小了系统的超调与振荡,使系统具有较好的鲁棒性和动、静态性能。     

基于神经网络的多电机同步控制

文章通过对多电机同步控制的原理及其特点分析,将神经网络与PID控制相结合,设计一种神经网络PID控制器并用于多电机同步控制中,有效的缓解负载带来的同步误差,实验结果表明,在相同扰动情况下,该方法能更好的使多电机以一定速度同步运行。     

基于SVPWM的永磁同步电机控制系统建模与仿真

针对永磁同步电机结构复杂、模型非线性从而导致难以控制的问题,在分析永磁同步电机数学模型和SVPWM算法的基础上,利用Matlab/Simulink设计了一种基于SVPWM的永磁同步电机双闭环控制系统新模型,给出各子模块的具体设计模型。对＂积分斜率法＂产生三角波脉冲的方法进行了改进,最后对整个系统进行了仿真实验。仿真结果验证了该模型的正确性和有效性,为实际PMSM控制系统的设计提供了参考依据。     

基于优化BP神经网络的PID控制研究与仿真

PID控制要取得较好的控制效果．就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用，形成控制量中既相互配合又相互制约的关系。优化BP神经网络是一种前向神经元网络，具有学习速率快、振荡小、精度高的优点，将其隐含层单元分别作为比例（P）、积分（I）、微分（D）单元。可以建立参数自学习的PID控制器。仿真结果表明基于优化BP神经网络的PID控制器具有较好的自学习和自适应性。     

STM微位移工作台的遗传神经网络控制技术

为了提高扫描隧道显微镜微位移工作台的定位精度,提出了一种基于遗传算法的神经网络PID控制方案。微位移工作台以压电陶瓷为驱动器、柔性铰链为导向机构,在分析工作原理的基础上,建立了工作台的数学模型。神经网络PID控制器对工作台进行闭环控制,能够在线调整网络加权值,实时改变PID控制器的系数,减小工作台的位移误差。利用遗传算法的全局搜索能力对BP网络的初始权值进行学习优化,有效消除了神经网络对初始权值敏感和容易局部收敛的缺陷,改善了控制器的控制效果。性能测试表明,12μm阶跃参考输入下的稳态误差从3.24%减小到2.55%,稳态时间从1.7 s缩短到1.1 s。