永磁同步电机模糊控制和前馈补偿研究

针对永磁同步电机控制位置跟踪精度低、响应速度慢等问题,提出一种模糊控制和前馈补偿相结合的新型位置环控制方法。在分析永磁同步电机矢量控制原理的基础上,将比例P算法和模糊控制算法相结合,并引入前馈补偿算法用于永磁同步电机位置环控制,在Matlab/Simulink仿真平台上搭建永磁同步电机仿真模型并进行对比分析。仿真结果表明,使用新型位置环控制器系统相较于常规P算法和模糊P算法控制系统,在电机空载、带负载两种运行状态下,输入阶跃位置信号时,响应速度分别提高25%和10%、24%和9.5%;输入斜坡位置信号时,跟踪误差分别减小26.7%和42.7%、26.9%和44.5%。该方法可有效提高系统的位置跟踪效果与鲁棒性。

改进型交叉耦合双电机比例同步控制研究

针对双无刷直流电机同步控制难以满足转速比例同步控制和高精度控制问题,在交叉耦合控制结构的基础上,提出了一种改进型交叉耦合控制结构,并引入模糊控制算法,设计了模糊PID控制器。通过分析无刷直流电机的数学模型,结合模糊PID控制和空间电压矢量脉宽调制技术(SVPWM),在MATLAB/Simulink仿真实验平台上对改进型交叉耦合控制进行了仿真分析。仿真结果表明,改进后的交叉耦合控制可以实现双无刷直流电机的转速比例同步控制,在启动、升速和负载突变阶段,模糊PID相较于传统PID控制,同步误差分别减少了4%、24%和22%,控制精度更高,具有更好的稳定性与鲁棒性。

基于故障树和贝叶斯网络的锂电池模组产线故障诊断方法研究

针对高柔性生产线故障排查困难等问题,提出了一种故障树分析和贝叶斯网络结合的动力锂电池模组生产线故障诊断方法。首先,通过分析生产线机械结构和工艺流程,结合收集的故障案例,构建自动上料工位的故障树,对故障进行定性分析;其次,使用Netica软件将故障树模型转化为贝叶斯网络模型,对故障进行定量分析;最后,将企业实际故障案例代入故障树进行验证对比。验证结果表明,故障树分析和贝叶斯网络相结合的故障诊断方法准确率达到91.04%,能够实现对整条生产线的故障诊断,诊断过程中不断迭代完善的贝叶斯网络模型可为后续生产工艺的改进提供依据。