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提出了一种可以不考虑系统的数学模型以及外部的工作状况,直接通过在可行域内搜索最优解来找到合适的控制器参数的方法。以伺服系统的速度环控制器为研究对象,将粒子群优化算法应用于控制器的参数自整定中,设计了参数自整定PI控制器。在Matlab/Simulink环境下建立永磁同步电机伺服系统的仿真模型,对比了通过人工参数整定与基于粒子群优化算法的参数整定两种方法。仿真实验结果表明,该方法整定出的控制器参数可以使伺服系统的性能得到较大提高,具有较大的应用价值。 相似文献
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为提高永磁同步电机伺服系统的动态性能和鲁棒性,研究了基于模型参考自适应系统的转动惯量辨识方法以及基于卡尔曼滤波器的自适应状态估计策略。提出了一种适用于宽转速、高噪声环境下的电机角速度、角位移和负载扰动转矩的在线估计方法,分析了该方法的抗干扰能力以及系统参数变化对估计效果的影响,并通过辨识出的伺服系统转动惯量对卡尔曼滤波器的系数矩阵进行实时更新,实现了转动惯量自适应状态估计。仿真和实验结果表明该算法在速度分辨率、实时性和抗干扰能力上均优于传统M/T方法。 相似文献
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为了满足高性能伺服系统对速度反馈精度的要求,提出了一种基于FPGA+ARM的永磁同步电动机高精度转速检测方法.利用FPGA并行处理的优势,同时检测编码器反馈信号完整周期个数及非完整周期长度,从而弥补了使用传统微处理器编码器接口无法测量非完整周期长度的问题,既提高了速度检测的精度,又提高了系统的响应速度.该方法用于伺服电机转速检测,并与M/T法检测速度进行对比.实验结果表明,该方法检测出的速度精度较高,对于提高速度反馈精度,改善伺服系统的控制性能具有实际意义. 相似文献
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