异步电机的模糊PID矢量控制

为了提高异步电机转速性能,文章在原矢量控制系统的基础上,将传统的转速PID控制器转换为模糊自适应PID控制器,然后利用Matlab/Simulink搭建了一种基于三相异步电动机转速控制的模糊PID系统,并分别使用常规PID控制器与模糊PID控制器进行控制。仿真结果表明,采用模糊控制能使系统取得较好的控制性能并具有较强的鲁棒性。     

基于模糊自适应PID控制的速度调节器设计与仿真

针对异步电动机非线性的特点,考虑到传统PID控制难以对其进行有效的控制的问题。文中设计了一种模糊自适应PID控制器,并将这种控制器应用到系统的转速调节的环节中。利用Matlab的Simulink工具搭建了模糊自适应PID控制的异步电机的仿真模型。仿真实验结果证明了设计的优越性,模糊自适应PID控制下的系统超调变小,反应速度变快,与原先的PID控制方式相比提高了系统的稳定性、动态响应性能以及鲁棒性能。     

自适应比例因子模糊控制器在异步电动机调速系统中的应用

为了降低转子电阻变化对异步电动机矢量控制系统性能的影响，本文把自适应比例因子模糊控制器应用到了矢量控制系统中。介绍了自适应比例因子模糊控制方法的綦本原理，给出了使用自适应比例因子模糊控制器的异步电动机矢量控制系统的结构框图，对主模糊控制器和辅助模糊控制器进行了设计。仿真实验结果表明，采用这种控制方法的调速系统不仅具有优良的动态性能，而且对转子电阻变化具有很强的鲁棒性。     

永磁同步电动机调速控制系统的设计

为了提高永磁同步电机调速系统的调速性能,改善系统的自适应性和可靠性,设计一个基于矢量控制的永磁同步电动机双闭环调速系统。系统中采用一种新型的空间电压脉宽调制(SVPWM)技术控制逆变器的工作状态,使电机在运行过程中电子磁链矢量的运动轨迹逼近圆形磁链轨迹。在研究传统PI控制方法的基础上,引入了模糊控制,建立一种模糊PI的控制方法作为转速控制器,在MATLAB/SIMULINK环境下中建立系统的仿真模型,并分别对这两种情况进行MATLAB仿真,仿真结果表明:采用自适应模糊PI控制方法系统具有更好的动、静态特性。     

基于全阶自适应的PMSM无速度传感器抗扰控制

永磁同步电机全阶自适应观测器无速度传感器控制系统对于负载突变较为敏感,当负载发生突变时,存在转速跌落过大,恢复时间过长的问题,进而对控制系统的性能产生影响。针对这一问题,本文提出了一种具有抗扰性的永磁同步电机全阶自适应无速度传感器控制方法。该方法首先加入负载扰动观测器对转矩电流进行前馈补偿,然后将转速环PI控制器改为自抗扰控制器,二者共同作用使得控制系统具有良好的抗扰性。实验结果证明了所提出的方法相比于传统方法具有更好的抗干扰能力。     

基于反步法的四旋翼飞行器自适应滑动模态控制

针对四旋翼飞行器非线性模型系统参数不确定性和外界干扰随机性的控制问题,提出一种基于反步法的自适应滑模控制器设计方法。将四旋翼飞行器动力学模型进行简化分解为欠驱动和全驱动两个部分;对相应的不确定性进行估计,选取适当的Lyapunov函数,采用反步的方法回馈递推得到自适应滑模控制律,从而提高飞行器对外界环境变化自适应能力。依据该方法在Matlab/Simulink环境下进行控制器设计并完成仿真验证。结果表明,基于反步法的四旋翼飞行器自适应滑动模态控制方法比非自适应控制方法具有更好的适应性和鲁棒性。     

电机软启动自整定模糊控制器的研究与设计

异步电动机软启动的过程中,传统的PID控制方法难以达到理想的控制效果。本文利用自适应控制理论和模糊控制理论的特性,结合二者的优点,设计出一种快速调节能力强的基于参数自整定模糊控制的电动机软启动控制器。利用自整定模糊决策对电动机启动过程中的电流大小进行控制,优化了系统的控制效果。仿真结果表明,系统具有良好的动静态性能,达到了平稳启动的目的。     

基于多模型神经网络PI控制器的STATCOM直接电流控制方法

针对静止同步补偿器(STATCOM)功率因数补偿问题以及传统PI控制器的局限性,本文提出了一种基于多模型神经网络PI控制器的STATCOM直接电流控制方法。该方法将多模型方法和神经网路技术与传统PI控制方法相结合,利用多模型方法来适应不同负载下功率因数的变化,从而满足无功补偿的精度要求;同时,利用神经网络技术,使其输出作为最优控制规律下的PI控制器的参数值,从而满足大工况、全工作条件和最优性的要求。仿真研究表明,多模型神经网络PI控制器相比传统PI控制器,具有更强的对于负载功率因数变化的适应能力和更高的补偿精度,使补偿后的功率因数维持在1左右,从而证明了该方法的有效性。     

基于模糊自适应PI的无刷直流电机调速系统研究

针对采用传统PI控制算法的无刷直流电机(BLDCM)调速系统存在精度低、抗干扰能力弱等问题,提出一种基于初始比例值优化的模糊自适应PI控制算法。建立BLDCM转速、电流双闭环调速系统数学模型,对其转速环进行模糊自适应PI控制,并提出一种初始比例值优化的方法。应用Matlab/Simulink进行系统设计和仿真,对比传统PI、普通模糊自适应PI和优化后模糊自适应PI三种控制算法的仿真结果。结果表明,优化后的模糊自适应PI控制算法使BLDCM调速系统具有更好的动态性能,达到了较好的控制效果。     

感应电动机智能软启动器研究

为了解决三相异步电动机起动电流较大的问题,采用了一种软起动模糊自适应控制器。据其起动特性,将电流误差和误差的变化率作为输入量,晶闸管的控制角作为输出量,设计出一种自调整比例因子的模糊自适应控制算法。随后做了Matlab环境下的仿真实验,并且与常规的PID控制方法和常规模糊控制方法进行比较,得到了模糊自适应控制算法具有优越性的结论。     

可编程序控制器和交流变频器在开环、闭环调速系统中的应用

用上位机、可编程序控制器与变频器构成开环、闭环调速系统，控制三相交流异步电动机转速。     

自调整模糊控制器在永磁同步电机矢量控制中的应用

模糊控制器对系统模型依赖程度低,性能优异,已经在许多场合得到了应用。传统的永磁同步电机矢量控制系统采用PI控制,在电机参数变化或负载波动较大时性能不佳。针对这一问题,本文设计了一种基于量化因子和比例因子自调整的自适应模糊控制器。仿真结果表明,与传统PI和基本模糊控制器相比,这种参数自调整模糊控制器能使系统具有更好的抗扰性和更优良的稳态性能。     

基于Matlab/Simulink的无速度传感器直接转矩控制的仿真

本文介绍了异步电动机直接转矩控制的基本原理,提出了基于自适应全阶磁链观测器的速度估算方法,实现了无速度传感器的速度辨识.并应用Matlab/SimulinK软件对该系统进行了建模和仿真,仿真结果表明,该系统对电机定子磁链的观测精度高,转速估算准确,尤其在低速下能保持很高的性能.     

微纳操纵成像系统自适应模糊PI控制器设计

在传统PI控制微纳操纵成像系统的基础上实现参数实时在线调整。为了获得更好的控制效果,进行了自适应模糊PI控制的微纳操纵成像系统仿真研究。运用探针与样品之间原子力保持不变的原理对微纳操纵成像系统动态过程进行建模,加入模糊PI控制模块,建立了一套完整的系统仿真平台。设计了一种自适应模糊PI控制器,该控制器通过对电压值的误差和误差变化的判断进行模糊化推理,实现对控制参数的实时在线整定,以达到优化控制的目的;同时,利用Matlab进行仿真研究。结果表明,自适应模糊PI控制算法比传统PI控制算法能有效地改善系统的动态性能和稳态性能。     

基于Matlab／Simuljnk的无速度传感器直接转矩控制的仿真

本文介绍了异步电动机直接转矩控制的基本原理，提出了基于自适应全阶磁链观测器的速度估算方法，实现了无速度传感器的速度辨识。并应用Matlab／Simulink软件对该系统进行了建模和仿真，仿真结果表明，该系统对电机定子磁链的观测精度高，转速估算准确，尤其在低速下能保持很高的性能。     

基于参考模型的超声电机模糊自适应控制

针对由日本新生公司生产的USR系列超声电机构成的速度伺服系统提出了一种新的控制方案——基于参考模型的模糊自适应控制。该控制器由参考模型、PI控制器、模糊自适应调节器构成,PI控制器的比例系数的增量△Kp和积分系数的增量△Ki根据模糊自适应调节器模糊推理的结果确定,使得控制器的参数能够随着被控对象参数的变化而改变,从而保证系统的响应跟踪参考模型的输出响应。实验结果表明该控制方案优于一般的PI控制器和模糊PI控制器,并且简单易行,通用性强。     

基于神经网络的一类非线性系统自适应反步控制

针对传统自适应控制需要满足匹配条件、激发信号存在以及逼近误差有界等条件,提出一种新的基于神经网络的一类非线性系统自适应反步控制器设计方案.使用三层神经网络逼近系统的非线性特性,通过网络权系数自适应调整来不断的在线估计未知的逼近误差上界,采用有σ修正项的自适应律以放松持续激励条件.给出了基于Lyapunov意义上的闭环系统稳定性分析,证明跟踪误差收敛于原点的一个ε领域内.仿真结果表明了所提反步控制器的正确性.     

考虑约束的卫星抗扰反步姿态控制

针对具有不确定性、外干扰及饱和约束的卫星非线性姿态跟踪问题, 将约束反步法与状态观测器相结合, 提出分块自适应抗扰反步控制器。卫星模型由修正罗德里格参数进行描述。利用带参数投影的非线性扩张状态观测器对时变的“总干扰”项进行在线估计补偿, 以提高反步控制器的鲁棒性。在设计反步控制器时, 引入指令滤波器和修正跟踪误差信号以施加系统状态和执行器的饱和限制, 同时较容易获得虚拟控制导数, 并且放宽了干扰估计律投影算子的投影集范围。Lyapunov理论证明了闭环系统在非线性阻尼的作用下输入-状态稳定。对比仿真表明, 与传统自适应反步法相比, 所提出的控制器具有更高的姿态跟踪性能和干扰估计精度。     

无模型控制方法在异步电动机控制中的仿真研究

在异步电动机的转差频率矢量控制中,其控制不需要复杂的磁通检测,且运算和控制简单,因而在基频以下的调速系统中得到较多的应用。但该系统存在比较明显的缺陷。基于此,本文设计了一种无模型自适应控制器,将该控制器引入原系统,与原系统构成前馈补偿。仿真试验表明,该方法有效减小了转矩脉动,改善了定子电流波形,具有良好的动、静态性能。     

输入输出反馈精确线性化他励直流电动机转速控制

基于精确线性化理论,设计了他励直流电动机非线性转速控制器。从他励直流电动机数学模型出发,对系统的两个平衡点进行了研究。在此基础上,运用输入输出线性化方法,通过选择不同的输出函数,设计了两种非线性转速控制器,并研究了控制器内动态的稳定性。仿真结果表明,直接选择电机转速为输出函数设计的控制器,无法将系统控制到期望平衡点,选择转速和电枢电流线性组合为输出函数设计的非线性控制器,可以使系统稳定到期望的平衡点,实现电动机转速精确控制,且具有很好的控制精度、动态性能和抗干扰能力