基于扰动观测器的PMSM交流伺服系统低速控制

针对交流伺服系统中通常采用的MT法测速在低速时存在的问题,采用了自适应扰动测器以获得低速下的连续转速,并利用波波夫超稳定性理论给出了一种简单的自适应律。该方法能实时观测负载转矩扰动和低速时的连续速度变化,计算量小。仿真和实验结果表明,应用该方法在低速情况下较之传统MT法测速具有良好的控制效果。

基于遗传整定的永磁交流伺服系统模糊免疫PID控制器

提出了一种基于遗传整定的模糊免疫PID控制器,并将其应用于永磁交流伺服系统之中。该控制方法将生物免疫反馈机理与模糊控制相结合,由一个常规的PID控制器和一个免疫型比例控制器顺序串联实现,其中免疫比例控制器的非线性函数由模糊推理实现,PID及免疫比例控制器中的参数由遗传算法实现自寻优。利用功能强大的仿真工具Matlab/Simulink对交流伺服系统进行仿真,控制器算法简单,易于实现。结果表明,该控制方法具有响应速度快、鲁棒性强等优点,显著提高了系统性能。

基于卡尔曼滤波器的交流伺服系统自适应滑模控制

为了减小负载转矩扰动和系统参数摄动对永磁同步电机控制系统的影响,提出了一种基于卡尔曼滤波器的自适应滑模速度控制器。该控制器由自适应律估计参数摄动项,用卡尔曼滤波器估计外部扰动项。设计了含积分作用的滑模面,以保证电机转速的无静差跟踪;采用了指数趋近律,以提高趋近速度并削弱抖振。卡尔曼滤波器估计得到的系统外部扰动前馈补偿至控制器的输出,用于有效降低滑模控制器的不连续切换项造成的系统抖振。实验结果显示:跟踪设定的600r/min转速时,控制器稳态转速精度达到±1r/min。电机在以600r/min稳速运行时,设计的控制器在1.6N·m的外部转矩扰动下的最大转速波动比传统PI控制器的转速波动减小了2%。仿真分析和实验数据表明基于卡尔曼滤波器的自适应滑模控制器对交流伺服控制系统具有较强的抗扰动性、鲁棒性以及良好的稳态性能。

交流伺服系统振动鲁棒M/T测速算法

针对使用增量式正交脉冲编码器进行测速的交流伺服系统中M/T测速算法易受电机转子机械振动干扰的问题,提出一种基于假脉冲剔除的M/T测速算法。分析M/T测速算法的实现机理,将机械振动条件下导致速度测量误差的主要原因归结为引起位置量化误差的假脉冲信号。分别采用数字滤波器和方向信号鉴别器对高频和低频假脉冲信号进行抑制,并给出改进后的M/T测速算法实现方案。仿真和实验结果表明:基于数字滤波器和方向信号鉴别器的假脉冲剔除法能够消除机械振动引起的位置量化误差。改进后的M/T测速算法对机械振动具有鲁棒性,且能够在电机整个运行速度范围内给出准确的速度测量值,从而提高了交流伺服系统的速度控制性能。

交流伺服系统的二自由度内模控制

基于内模控制理论 ,针对交流伺服系统提出了一种二自由度PID控制方法。所设计的二自由度PID控制器 ,仅有两个可调参数 ,而且被调参数与系统的性能直接相关。理论分析和仿真实验结果表明 ,该控制器可以使系统同时具有良好的位置跟随性能、抗干扰性能和鲁棒性。

基于自学习专家控制交流伺服系统的研究

论述了交流伺服系统的数学模型、组成及原理.在此模型基础上对交流伺服系统的自学习控制进行了深入的研究.解决了专家控制器知识库的不足的问题环境,对象出现了过去没遇过的情况,则数据库和规则库显得呆板,而表现出不适应新情况的弊端.自学习控制的交流伺服系统在相当广泛的运行条件、运行事件范围内,完善了系统的功能和达到了预期的效果.

基于推力观测器的直线式交流伺服系统滑模变结构控制

针对直线式直接驱动交流伺服系统，提出了一种新型滑模变结构控制方案。通过负载推力观测器的设计和扰动的前馈补偿，有效地削弱了变结构控制产生的抖振。在系统滑模设计中，采用积分补偿法进一步削弱系统的抖振。仿真和实验结果表明，该方案不但克服了直线式永磁同步机推力波动对系统性能的影响，而且对系统参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性。

交流伺服系统模糊滑模控制器设计

针对交流伺服系统的位置控制 ,设计出一种新型滑模控制器 ,以前馈信号作为平均控制 ,采用模糊推理来调节开关控制的幅度。仿真研究表明 ,该控制器能较好地实现对指令信号的跟踪 ,具有较强的抗参数摄动和抗干扰能力 ,表现出良好的控制性能。

自适应模糊小波滑模控制在交流伺服系统中的应用

针对某武器大功率交流伺服系统的位置跟踪问题,提出了一种基于自适应模糊小波神经网络快速终端滑模控制(AFWN-FTSMC)方法。为使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型,采用自适应模糊小波神经网络控制器(AFWNC)逼近滑模控制中的等效控制部分,解决了由于系统的不确定性及干扰的存在而不能准确确定等效控制的问题;同时利用自适应PI控制来降低系统的抖动,并采用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该方法可以有效抑制抖振,提高系统的瞬态响应性能和控制精度,并且对结构参数不确定性具有很强的鲁棒性。

基于迭代学习控制的交流伺服系统PI参数自整定

针对交流伺服控制器PI参数自整定方法中,忽略了整定过程的周期性和所需的自学习能力,造成整定过程效率低、重复操作次数多、整定时间长问题,依据迭代学习控制,提出了一种交流伺服系统速度控制器PI参数自整定控制方案,使控制器能够进行仿人操作,根据历史控制经验不断地改进学习增益。仿真和实验结果均验证了方案的有效性,且结构简单,易于实现。

基于神经网络给定补偿的永磁同步直线交流伺服系统H^∞控制

以永磁同步直线伺服电机为被控对象，应用Ｈ∞控制理论设计了一种具有强鲁棒性的速度控制器。首次提出了基于神经网络给定补偿的Ｈ∞控制策略。仿真实验结果表明，该方案有效地克服了永磁直线电机参数变化及特有的端部效应等对系统的影响，提高了系统的性能指标。

基于转动惯量辨识的交流伺服系统自适应扰动观测器设计

在交流伺服系统中,负载转矩及系统转动惯量的变化所引起的扰动将会影响伺服系统的动态性能。本文提出一种基于转动惯量辨识的自适应扰动观测器,以系统运动方程为算法模型,选取包含转动惯量和负载转矩信息且具有较高独立性的待辨识系数作为可调参数,解决辨识过程中因参数耦合的影响而导致算法收敛速度慢以及辨识初期出现波动的问题;同时对负载变化时的辨识结果波动问题进行分析,通过合理选择参数,很好地抑制了该波动。仿真和实验表明:该扰动观测器能够快速准确地实现对转动惯量和扰动转矩的同时辨识,将该扰动观测器与伺服系统矢量控制相结合,可以有效提高系统的动态性能。

模糊PID控制交流伺服系统的研究

介绍了模糊PID控制器的构成与工作以及模糊PID控制器的交流伺服系统.交流伺服技术是研制开发各种先进机电一体化产品的关键性技术,由模糊PID组成的控制器无需知道系统的精确模型,采用模糊控制和PID控制的复合控制,使交流伺服系统具备了更强的鲁棒性和更为优良的动、静态性能.利用了变频器的多种控制功能,用编码器精确测速,控制算法采用了参数自整定PIDD算法,实现了精确的变频调速闭环控制.仿真结果表明,该交流伺服系统具有优良的性能和实际应用推广价值.

粒子群小波神经网络在交流伺服系统中的应用

针对大功率交流伺服系统存在的非线性特性以及不确定扰动而难以建立其精确数学模型的问题,提出了一种基于粒子群小波神经网络的系统辨识方法。由于粒子群算法具有避免局部极小所带来的系统不稳定、收敛速度快等优点,将小波神经网络的各连接权值和各阈值作为粒子群算法里粒子的位置向量,并且将该网络的权值和阈值按照粒子群算法寻求最优值,取代了传统的梯度下降法。将该算法与传统的小波神经网络的辨识结果进行了比较,表明基于粒子群小波神经网络优化算法的函数逼近误差能力、网络性能方面均比传统的小波神经网络算法有着显著的提高,并且有效的解决了局部极小值问题。

永磁交流伺服系统转动惯量辨识方法

永磁交流伺服系统中具有不同转动惯量的负载,对系统的动态性能有着显著影响。在提高系统动态抗扰能力研究过程中,转动惯量辨识为首要解决问题。本文在对传统方法研究基础上,提出两种分别基于加减速法和二分法的新型转动惯量辨识方法。其中改进加减速法将传统方法微型化,使得电机可以在微震运行状态下进行惯量辨识;二分法利用转矩和转动惯量之间的联系,对转动惯量进行二分法快速查找。基于实验平台,对传统方法和新型方法进行实验验证,研究各方法可行性,并给出各自优缺点和适用场合。

基于模糊神经元混合控制器交流伺服系统的研究

模糊控制与神经元／网络控制是人工智能控制的两大分支，目前这两种控制方法在交流伺服系统中都有一些应用，取得了较好的控制效果，但同时又有各自无法克服的缺点。本文将二者结合起来构成了模糊神经元混合控制器，在交流伺服系统中的仿真结果表明，不但解决了稳态精度的问题，而且保持了系统的鲁棒性和快速性。且控制结构简单、易于实现，为研究交流传动系统的智能控制提供了一条新途径。

专家控制多模糊规则集的复合控制交流伺服系统

根据专家控制理论和模糊控制理论,针对矢量控制的交流伺服系统,设计了一种专家控制多模糊规则集复合控制的控制器,能使系统具有克服被控对象的和环境的不确定性的能力,解决了难于建模的问题.仿真实验结果表明由该控制器构成的交流速度伺服系统,具有良好的快速性和较强的鲁棒性.

交流伺服系统的滑模变结构加速度控制法研究

本文提出了一种交流永磁同步电机伺服系统的变结构加速度控制法。通过对变结构系统进行加速度控制，可以大大削弱变结构控制产生的抖动，提高运行的平稳性和定位精度，减少能耗。理论分析和实验结果表明，本方法解决了变结构控制在原点附近和恒速运行区段中的抖动问题，而且结构简单，按照精度要求可方便地调节控制参数。

基于免疫遗传算法的模糊神经网络在交流伺服系统中的应用

为了满足交流伺服系统高精度、快响应的要求,结合免疫遗传算法寻优速度快和模糊神经网络控制不依赖于控制对象的优点,设计了一种基于免疫遗传算法优化的模糊神经网络控制的交流伺服系统.采用免疫遗传算法优化模糊神经网络控制器中隶属函数的平均值、标准偏差以及隶属函数层与规划层的连接权值.实验和仿真结果验证了该控制策略的可行性.该方法对于系统调节和设定值跟踪均具有很好的控制效果,而且具有很好的抗干扰性能和较强的鲁棒性,使交流伺服系统具有良好的动、静态性能.

交流伺服系统模糊内模PID控制器设计

针对高精度交流伺服系统,将内模控制和模糊控制相结合,提出了一种模糊内模PID控制器设计方法。该控制器仅有一个可调参数,且能根据系统的偏差及其变化,利用模糊逻辑在线自动整定,克服了常规内模控制器参数整定要在系统标称性能和鲁棒性之间进行折衷选择的局限性,仿真结果表明模糊内模PID控制器既改善了系统的动态特性,又增强了系统的鲁棒性,将该控制器应用于某位置伺服系统,实验结果表明系统的性能和精度明显优于常规内模控制。