基于匹配追踪的伺服系统谐振抑制研究

针对于自适应陷波器(ANF)的谐振频率估计法收敛速度慢、初始值敏感和搜索精度不高的限制,提出一种基于匹配追踪(MP)算法的谐振频率提取方案。首先,建立双惯量伺服系统的动力学方程,采用三参数陷波器,设计陷波频率、陷波深度和陷波宽度的整定过程;然后,设置频率和相位为分解参数,构建以正弦波谐振模型为字典的过完备原子库,通过MP算法对速度误差信号和字典中的原子逐一匹配,内积最大的原子频率即是谐振频率;最后,通过谐振频率对陷波器3个参数进行整定,完成对谐振的在线抑制。仿真实验表明,与基于ANF的谐振频率估计法相比,所提方案无论在谐振频率的收敛速度还是辨识精度上都有很大的优势,并且陷波效果也验证了所提方案的优越性。

CORDIC算法在光栅莫尔条纹细分中的应用

目前光栅莫尔条纹细分技术在数控机床、超精加工、精密仪器等领域得到了广泛的应用。考虑到光栅细分系统的精度、速度和抗干扰能力等多方面指标,提出了一种新的莫尔条纹细分技术,并通过CORDIC算法对不足一个周期的正弦信号进行细分,直接提取相位信息。光栅细分系统将CORDIC算法应用于FPGA中,能够对莫尔信号进行很好的细分处理,满足高精度的要求,实验结果验证了其正确性及可行性。

伺服系统转动惯量辨识及其应用

伺服系统转动惯量的快速准确辨识是伺服驱动器控制参数自整定过程中的重要环节。伺服系统转动惯量主要有两种辨识方法,分别是基于加减速的辨识方法和基于模型参考自适应的辨识方法。同时伺服最优控制参数都与转动惯量存在一定的联系,通过转动惯量的辨识,可以有效对伺服系统速度环控制参数进行整定,通过外部干扰也表明系统具有一定的抗干扰性能。

永磁同步直线伺服系统的纹波推力补偿

针对纹波推力对永磁同步直线伺服系统的影响,提出了一种纹波推力补偿策略:基于纹波推力自适应补偿的永磁同步直线伺服系统位置控制。在这种控制策略中,首先采用快速傅里叶变换分析推力电流来离线提取纹波推力的特征频率,有利于纹波推力数学模型的简化,再通过递推最小二乘算法在线辨识纹波推力的模型参数,结合纹波推力的特征频率和模型参数,动态地实现了纹波推力的精确估计,最后将纹波推力估计模型直接作用于永磁同步直线伺服系统,对推力电流进行前馈补偿控制,从而实时抑制纹波推力。实验结果表明,采用所提的补偿策略,最大位置跟踪波动误差从补偿前的50μm左右下降到补偿后的不足20μm,位置控制性能得到明显改善,对高性能永磁同步直线伺服系统的抗扰动策略研究具有重要的理论和现实意义。

一种500W以下的绿色三相VF变频器设计

介绍以Philips公司的LPC2148为核心控制器,基于正弦脉宽调制理论,实现变频器的VF控制并给出系统结构图。该变频器结合了功率因素补偿技术,有效减小用电负荷对电网的危害并增强其适应性,达到谐波治理的目的;同时具有显著的节能效果,突出绿色电源的安全节能性。

PMSM伺服系统参数自整定研究

为了使伺服系统的控制性能达到最优,需要对伺服参数进行合理的整定。传统的伺服参数整定方法,如Z-N法,临界比例法等,容易陷入局部最优,无法满足性能的要求。在建立永磁同步电机伺服系统的数学模型基础上,有机结合遗传算法和最小二乘法的优点,设计了一套伺服系统参数自整定算法,最后通过实验进行了验证。结果表明:此算法具有较强的稳定性和正确性,并且整定后的伺服系统具有优良的控制性能。

编码器正余弦信号跟踪环路细分技术研究

绝大多数高精度运动控制系统都依赖于正余弦编码器作为位置和速度反馈。针对传统开环处理方法的缺点,提出了跟踪环路细分方案。为了从编码器正余弦信号中提取出高分辨率的位置和速度信息,设计了1个基于CORDIC算法的正余弦信号发生器,同时设计了1个PI控制器来抑制噪声。提出的算法通过普通的模拟器件和FPGA实现。实验结果显示该方案可以满足高精度运动控制的要求。

基于AD7760的高速数据采集系统

文中设计了一种基于AD7760的高速数据采集系统,利用AD7760解决了在故障诊断领域如何快速精确采集高频小信号的问题,并对该系统的硬件组成和电路设计的技术问题进行了阐述,给出了系统的软件流程图、关键部分程序代码和软件设计中的要点。将基于AD7760的高速数据采集系统应用在滚动轴承故障实验平台中,能够高速并且精准地对高频小信号进行采集,特别适用于微小信号处理等故障诊断领域。

基于RBF神经网络的永磁同步电机速度PI-IP控制

针对PMSM伺服系统速度环PI和IP两种控制方式控制效果不佳的问题,提出一种基于RBF神经网络的伺服系统速度PI-IP控制参数自整定方法。该方法结合RBF神经网和PI-IP复合控制二者的优点,构造了基于RBF神经网络的速度PI-IP控制器,对速度环控制参数进行整定,改善常规PI和IP两种控制器的控制效果,最后通过仿真实验进行了验证。仿真结果表明:与常规PI和IP两种控制方法相比,该方法能有效减小速度超调,抑制扰动,用该方法设计的伺服系统具有良好的跟踪给定性能和较强的抗负载转矩扰动能力。

伺服位置控制参数的RBF神经网络自整定研究

为了获得满意的交流伺服系统位置控制性能,需要对伺服系统位置控制参数进行整定。提出一种基于RBF神经网络的伺服系统位置控制参数自整定方法,该方法利用RBF神经网络全局寻优的优点,对伺服系统位置PF控制参数进行整定,从而改善常规PF控制器的控制效果,最后通过仿真实验进行了验证。仿真结果表明:与常规PF控制方法相比,该方法稳定有效,控制精度高,具有更好的控制效果。引入了RBF神经网络的伺服系统,提高了动态性能,增强了系统稳定性。

基于BP神经网络的伺服速度控制参数自整定研究

针对PMSM伺服系统PI控制参数自整定方法控制效果不理想、整定效率低的问题,提出一种基于BP神经网络的伺服系统速度控制参数自整定方法,该方法利用BP神经网络具有以任意精度逼近任意非线性函数的能力,构造BP神经网络速度PDFF控制器,对伺服系统速度控制参数进行在线整定,改善常规速度PI控制器的控制效果,最后通过仿真实验进行了验证。仿真结果表明:与常规PI控制方法相比,该方法稳定有效,控制精度高,收敛速度快,控制效果更好。引入了BP神经网络的伺服系统,提高了动态性能,增强了系统稳定性和快速性。

便携式故障诊断系统中FFT算法的设计

设计并实现了一种适用于便携式故障诊断系统中的FFT算法,该FFT算法利用外部RAM芯片解决了便携式故障诊断系统中数字处理器在计算大数据量FFT算法时出现的内存不足问题。并对实现该FFT算法系统的硬件组成进行了阐述,给出了该FFT算法的软件流程图和软件设计中的要点。将FFT算法应用在便携式故障诊断系统上能够快速并且精确地计算出故障信号的频率,特别适用于便携式故障诊断系统中大数据量的FFT运算。

案例探究式教学在故障诊断课程中的应用

针对故障诊断方法与应用课程理论教学和实验教学脱节的现状,探讨案例探究式教学模式,以增强研究生代入感,提高研究生的工程应用能力。以实际工程故障案例作为理论和实践的桥梁,以案例的探究式解决方案为突出特征,并设计开放性的实验进行工程方案的自主设计、实施和验证。以有效的“案例—探究式”教学模式,达到优化教学内容和结构的目的,提高研究生对课程的教育收获。

砂带磨削系统摩擦力补偿控制技术研究

在砂带磨削控制系统中,气缸的非线性摩擦力对系统控制性能造成不良影响。分析该摩擦力的特性和数学模型,提出一种新的摩擦力补偿方法。通过基于遗传算法插补补偿的方法,消除气缸非线性摩擦力对系统产生的滞后现象;通过仿真表明所用的补偿方法的正确性和有效性。

机械故障信号的包络提取方法

针对机械滚动轴承发生故障时产生的振动信号具有调制的特点,在便携式故障诊断系统中采用Hilbert变换的方法实现了对机械故障信号包络的提取,以利于便携式故障诊断系统实现对机械滚动轴承的故障诊断。对完成该包络提取方法的硬件组成进行了阐述,介绍了该方法的软件流程图和软件设计中的要点。将该方法应用在便携式故障诊断系统上能够精确并且快速地提取出机械故障信号的包络,实现调制波与载波的分离,特别适用于便携式故障诊断系统对机械故障信号包络的提取。

案例探究式教学在传感器与仪表课程中的应用

基于学生对传感器与仪表课程认知和解决复杂工程问题能力不足的现状,文章探讨了案例探究式教学模式的具体应用策略,以增强学生对传感器实物的认知,提高学生解决复杂工程问题的能力,即以实际工程项目案例作为理论和实践的桥梁,辅以虚拟仪器的仿真技术,设计开放性的实验进行工程问题的方案设计、实施和验证,以达到使学生在仿真和实践中对理论知识融会贯通的目的。

案例探究式故障诊断综合实验改革

针对专业硕士学位研究生实验教学的行业性和职业性需求,在分析故障诊断方法与应用理论教学和实验教学基础上,建立案例探究式故障诊断综合实验体系。该体系以实际工程案例为背景,通过数据采集、不平衡故障、不对中故障、轴承裂纹故障四大模块进行实验案例库设计。数据采集通过传感器选择、测点分布、采样参数设置进行实验案例设计,不平衡故障通过数据采集、动平衡校正进行实验案例设计,不对中故障通过数据采集、分析方法进行实验案例设计,轴承裂纹故障通过数据采集、裂纹尺寸、分析方法进行实验案例设计。该实验案例库设计与理论教学内容密切相关,能够满足专业学位研究生的工程训练需求,并提高解决工程问题和理论创新能力。

基于广义预测控制的伺服速度环参数自整定

针对伺服系统速度环在实际操作过程中由外部扰动引起的控制性能紊乱问题,提出了一种基于广义预测控制(GPC)的积分比例(IP)控制器用于伺服系统的速度控制。首先对被控对象进行模型参数辨识,然后由广义预测控制对控制参数进行最优参数计算,将所计算出的控制参数映射于IP控制器内,最后通过与传统比例积分(PI)控制器仿真结果进行对比,验证了此方法的有效性与稳定性,有效提升了交流伺服系统速度环抗扰动能力,此类先进的控制策略对提高永磁同步系统性能提供了新的方法和途径。

基于代价优化的云工作流调度改进PSO算法

云计算可以通过即付即用的方式向用户工作流提供资源;为了解决资源服务代价异构环境下的云工作流任务调度代价问题,提出一种基于改进粒子群算法的云工作流任务调度算法WSA-IPSO;通过综合考虑任务的执行代价和依赖任务间发生数据传输时的通信代价,算法将总代价优化问题形式化为有向无环图DAG中的任务调度模型,并提出基于改进粒子群算法的优化模型对其进行求解;通过改进传统粒子群算法的粒子速度更新策略和惯性权重更新策略,算法可以以更快的收敛速度得到代价最小化的调度方案;通过仿真实验,与MCT算法及标准粒子群算法进行性能比较;实验结果表明,WSA-IPSO算法在降低总代价、任务分布的负载均衡以及算法收敛性方面比较同类算法均表现出更好的性能。

基于变增益MRAI转动惯量辨识及控制参数优化

为了使交流伺服系统在不同负载情况下运行时,保持良好动、静态特性,需实时辨识系统转动惯量并及时调整控制器控制参数。提出一种变增益模型参考自适应辨识法(MRAI)对系统的转动惯量进行精确辨识,并根据辨识结果结合速度控制器的数学模型,采用遗传算法对速度控制器的PI控制参数进行优化的方法,实现对交流伺服系统控制参数的整定优化。仿真结果表明,变增益模型参考自适应辨识法辨识精度高、收敛速度快,结合遗传算法对速度控制器参数进行优化,有效提高了交流伺服系统的动态特性,增强了系统的稳定性。