电动阀门中BLDC的改进自抗扰控制研究

电动阀门调节时要求电机具有响应速度快、高精度控制、无超调、抗干扰性能强等特点。采用一种基于前馈补偿的自抗扰算法控制无刷直流电机(BLDC),将位置误差作为系统的输入,通过非线性扩张状态观测器来观测系统总扰动,对扰动进行前馈补偿,减小扰动对系统的影响,从而优化了传统自抗扰算法,提高了系统响应速度、控制精度及抗干扰能力。理论分析、仿真和实验结果表明:所设计的改进自抗扰控制器比传统自抗扰算法提高了系统的响应速度及控制精度,位置响应速度提升了2.73%;同时与PID控制相比,位置响应速度也提升了7.76%,且位置控制精度和抗扰能力都得到明显提升。

具有随机黏性阻尼的分数维线性振荡器中的随机多共振

分数阶微积分具有对历史状态的动态记忆特性和路径依赖性等优良特性,因此实际中许多系统,特别是那些具有记忆的动力学过程,用分数阶模型比通常使用的整数阶模型更加合适。在分数阶系统的研究中,采用Gamma函数的记忆核函数是采用Mittag-Leffler函数的记忆核函数的一个特例,而后者更具一般性,特别是其中包含系统特征记忆时间,可以在复杂无序的非均匀环境中描述介质分子对系统运动产生的记忆效应。因此采用Mittag-Leffler函数的分数维导数可以从特征记忆时间和分数维数两个维度更好地刻画系统的性能。该文研究了具有随机黏性阻尼的分数维线性振荡器中的随机多共振现象,分数维振荡器的系统记忆核采用Mittag-Leffler函数。基于线性系统理论,利用Mittag-Leffler函数和分数维导数的性质,推导出系统输出幅度(SPA)的解析表达式。在SPA与分数振荡器记忆时间的关系曲线上发现了随机多共振现象。在SPA与噪声扁平率和黏性阻尼系数的关系曲线上,出现了随机共振效应。SPA随着系统特征频率、驱动信号频率以及噪声相关时间的变化而非单调变化。