基于神经网络逆系统理论无轴承异步电动机解耦控制

无轴承异步电动机是一个多变量、非线性、强耦合的系统,其径向力和转速之间存在交叉耦合,若要实现电动机转子稳定悬浮和运行,必须对电动机转速和径向力进行动态解耦控制。为此,本文提出了一种基于神经网络逆系统的无轴承异步电动机解耦控制方法。理论分析表明,此方法可以将无轴承异步电动机动态解耦成位移子系统、转速子系统和磁链子系统,从而简化外环控制器的设计,进一步提高整个系统的控制性能。最后,对采用所提解耦方法的整个无轴承异步电动机控制系统进行了仿真和初步的实验研究,结果验证了该解耦方法的有效性。

基于逆系统方法的无轴承异步电动机解耦控制

针对新型五自由度无轴承异步电动机这一多变量、非线性、强耦合的系统,采用逆系统的方法进行解耦控制。首先介绍了五自由度无轴承异步电动机的工作原理,分别给出混合磁轴承和无轴承异步电动机的力学方程,并建立电机状态方程。然后根据状态方程分析系统的可逆性,应用逆系统方法实现径向力与转矩力之间、径向力之间的动态解耦。最后由线性综合方法设计系统模型的闭环控制器。仿真结果表明,系统具有良好的动态和静态性能。

磁悬浮无轴承异步电动机仿真

阐述了磁悬浮无轴承电机的基本状况,分析了磁悬浮无轴承异步电动机悬浮力产生的机理,按照气隙磁场定向控制设计了控制系统,将磁悬浮无轴承异步电动机等效成两台普通电机-转矩电机和悬浮力电机,建立了仿真分析模型,并进行了整个电机系统的仿真。

数控机床高速无轴承异步电动机悬浮子系统RBFNN逆独立解耦控制

为了实现对数控机床用高速无轴承异步电动机(Bearingless Induction Motor,BIM)动态解耦控制以实现降低悬浮电主轴抖动,提出了一种基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)的悬浮子系统自适应独立控制方法。首先,基于RBFNN构建了气隙磁链观测器,因为RBFNN具有较强的自学习和自适应能力,所以辨识的气隙磁链较为精确;其次,基于Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)原理设计RBFNN逆系统鲁棒控制器,应用基于HJI不等式的RBFNN辨识系统模型不确定和外界干扰,提高系统的稳定性,悬浮子系统动态独立解耦控制得以实现;最后,将磁链辨识器和逆系统鲁棒控制器组成双RBFNN悬浮子系统逆独立控制系统。仿真和实验结果表明,采用该控制方法 BIM系统能获得良好的动、静态性能。

无轴承异步电动机悬浮子系统独立鲁棒控制方法研究

为实现无轴承异步电动机(BIM)的动态解耦控制,基于径向基函数神经网络(RBFNN),提出一种悬浮子系统独立鲁棒控制方法。应用RBFNN辨识系统模型不确定因素和外界干扰,基于HJI不等式原理设计RBFNN鲁棒控制器,实现悬浮子系统的动态独立解耦控制,并提高系统的稳定性和抗干扰性能。仿真和实验结果表明所提出的BIM控制系统具有良好的动静态性能。

基于I-ω法磁场辨识的无轴承异步电动机矢量控制

集旋转与悬浮于一体的无轴承异步电动机是一个非常复杂的非线性系统,电磁转矩与径向悬浮力的非线性解耦是实现电机稳定悬浮运行的基础。气隙磁场定向控制算法复杂,且没有实现两者的动态解耦。提出了基于转矩绕组转子磁场定向控制算法,径向悬浮控制所需的气隙磁场通过I-ω实时辨识。仿真结果表明,电磁转矩与径向悬浮力实现完全解耦,验证了所提方案的有效性。

无轴承异步电动机研究发展现状

无轴承异步电动机同时具备异步电动机的优良特性和磁轴承的特点,在航空航天、高速机械设备等领域具有非常广阔的应用前景。针对无轴承异步电动机的发展问题,国内外许多学者作了深入研究并取得了巨大进展。为了加强对无轴承异步电动机的研究,在叙述了无轴承异步电动机工作原理的基础上,详细综述了无轴承异步电动机近年来出现的具有代表性的结构设计、数学模型及控制方法。

基于离散时间无差拍的无轴承异步电动机SVM-DTC系统

针对无轴承异步电动机多变量、非线性和强耦合的特点,提出了一种基于离散时间无差拍的SVM-DTC控制方法。该方法基于定子磁场定向的同步旋转坐标系,通过离散时间无差拍算法得到转矩和磁链的控制电压分量,实现转矩与磁链的动态解耦,解决了转矩环与磁链环的耦合问题。并对离散时间无差拍的SVM-DTC和传统DTC控制系统进行了仿真,结果表明:与传统DTC方法相比,基于离散时间无差拍的SVM-DTC方法可以更好地抑制无轴承异步电动机的转矩、磁链和转子径向位移的脉动,提高了无轴承异步电动机的悬浮性能。最后,采用数字信号处理器TMS320F2812DSP作为控制器对提出的控制方法进行试验研究,结果表明基于离散时间无差拍的SVM-DTC方法可以实现无轴承异步电动机的稳定悬浮。

无轴承异步电动机基本理论研究现状

首先概述了无轴承异步电动机的研究背景,指出了研究意义及其潜在的使用价值,然后介绍其工作原理,在此基础上,重点分析了无轴承异步电动机基本理论的研究现状,包括径向悬浮力模型、解耦控制及其控制系统,最后展望了应用和前景。

双模糊算法在无轴承异步电动机控制中的应用

对无轴承异步电动机的非线性严重和多变量高度耦合性,传统的控制方法难以达到要求。提出了一种基于Mamdani法的双模糊控制器。建立了关于无轴承异步电动机的数学模型并且得到了各个变量之间的数学关系;接着进行了这种新型双模糊控制器的设计,包括整体设计、双模糊控制器的设计;进行了MATLAB/simulink仿真。结果表明:采用了双模糊控制的新型控制器具有良好的动态性能和静态性能,具有更好的控制性能,验证了设计方案的可行性。

无轴承异步电动机解耦控制策略研究现状

由于轴承与转子之间不存在摩擦力,无轴承异步电动机(bearingless induction motor,BIM)不添加润滑油就能实现高速旋转,且具有工作噪声低和振动低等优点,在电气传动领域极其重要的科研与应用价值。但是BIM中电磁关系十分复杂,必须对其进行解耦控制。首先对BIM的工作原理及其数学模型进行分析,其次综述了BIM在解耦控制策略方面的研究现状,同时提出了相关关键问题优化改进的研究发展方向。

无轴承异步电动机的控制系统设计与实现

在分析无轴承异步电动机悬浮力产生的基础上,建立了计及转子偏心的悬浮力解析模型,并采用气隙磁场定向控制策略,设计了以TMS320LF2407 DSP为核心的无轴承异步电动机的全数字控制系统。通过在样机上的试验研究,结果表明该控制系统不仅能实现转轴的稳定悬浮,而且具有良好的动、静态性能。

基于定子磁场定向的无轴承异步电动机控制策略

集旋转与悬浮于一体的无轴承异步电动机是一个非常复杂的非线性系统,电磁转矩与径向悬浮力之间的非线性解耦是实现电动机稳定悬浮运行的基础。提出基于转矩绕组定子磁场定向控制策略,设计自适应磁通观测器观测定子磁通,径向悬浮控制所需的转矩绕组气隙磁通由观测的定子磁通和定子电流适时辨识。应用Matldb/Simulink对样机进行了仿真研究,计算机仿真表明,电磁转矩与径向悬浮力之间的完全解耦可以实现,验证了定子磁场定向控制策略的有效性。

单绕组无轴承异步电动机设计及径向悬浮力研究

研究了一种单绕组的无轴承异步电动机的结构及其工作原理.与传统无轴承异步电动机的双绕组结构不同,采用一套绕组即可实现转子的旋转与悬浮.无轴承单绕组异步电动机是一个非线性、多变量、强耦合的复杂系统,要实现其稳定悬浮必须对转子上的径向悬浮力进行实时控制,因此悬浮力绕组的合理设置是单绕组无轴承电动机产生稳定的径向悬浮力的关键.文章对单绕组无轴承异步电动机的径向悬浮力、磁场分布进行了详细分析,并运用有限元软件进行了验证该单绕组无轴承异步电动机可行性.

基于模糊自适应控制的无轴承异步电动机SVM-DTC运行控制

提出了一种基于模糊自适应控制的无轴承异步电动机的空间矢量调制的直接转矩控制策略。通过模糊控制算法得到磁链和转矩的控制电压分量,实现了两个电压矢量的实时调整,解决了采用传统PI控制器所带来的脉动较大的问题。并利用Matlab/simulink仿真软件,分别建立基于模糊自适应控制的空间矢量调制的直接转矩控制系统和双PI控制的空间矢量调制的直接转矩控制系统模型。仿真结果表明,改进后的算法可以更好地抑制转矩、磁链的脉动及转速超调,提高系统的动态性能。

Ansys软件在无轴承异步电动机磁场分析中的应用

以一个具体实例较为深入地对Ansys软件用于无轴承异步电动机电磁分析中进行了说明,给出了样机的磁力线分布图和无轴承异步电机的电磁力计算结果。

基于自抗扰技术的无轴承异步电动机SVM-DTC控制系统

针对无轴承异步电动机非线性强耦合的特点,结合自抗扰控制器技术、空间电压矢量调制技术和直接转矩控制方案,用自抗扰控制器替代传统的PID控制器,设计了基于自抗扰技术的无轴承异步电动机空间电压矢量调制的直接转矩控制系统(SVM-DTC),解决了速度超调问题,通过转子磁链辨识,间接获得定子磁链、气隙磁链和转速的辨识。仿真结果表明,采用自抗扰控制器能有效减少超调量,提高响应速度,系统具有较好的动态性能,对负载扰动、电动机参数变化都有较强的鲁棒性。

无轴承异步电机SVM-DTC系统研究

针对无轴承异步电机这一多变量、非线性、强耦合的系统,采用空间电压矢量调制技术(SVM)与直接转矩控制(DTC)相结合的方法来控制无轴承异步电动机。阐述了无轴承异步电机的工作原理,给出无轴承异步电机的数学模型,将整个控制系统分为旋转控制系统模块和悬浮控制系统模块,旋转模块引入SVM方法,并详细给出了基于定子磁链矢量偏差法的无轴承异步电动机SVM-DTC的分析与实现过程;悬浮模块采用电流追踪型PWM逆变器控制的方法。实验和仿真结果表明:转矩波动显著减少,运行更加平稳,系统具有良好的动态和静态性能。

改进型MRAS无速度传感器的无轴承异步电机矢量控制

无轴承异步电机(BIM)的转子磁链电压模型中含有纯积分环节,其积分初值和累计误差会影响磁链观测精度,进而使转速估计产生严重失真.为了实现BIM无速度传感器运行,本文借鉴模型参考自适应法(MRAS)基本结构,将改进二阶广义积分器与锁频环结合以代替原有纯积分器,提出了一种新的基于MRAS的BIM无速度传感器控制方法,构建了BIM转子磁链定向无速度传感器矢量控制系统.并且,基于MATLAB/Simulink的仿真验证和基于dSPACE的实验结果表明:与传统电压模型观测方法相比,所提出的转子磁链电压模型有效避免了纯积分环节带来的直流偏移和积分初值影响,有着更好的观测效果.同时,基于无轴承异步电机转子磁链定向无速度传感器矢量控制系统,电机能稳定悬浮运行,估算转速和实测转速具有很好的一致性.

无轴承异步电机的感应补偿控制研究

为实现可靠悬浮控制,研究了无轴承异步电机悬浮控制系统转子绕组的电磁感应对悬浮控制性能的影响问题及补偿方法,并基于转矩系统转子磁场定向控制和悬浮系统的感应补偿控制策略,给出了三相无轴承异步电机控制系统结构,进行了仿真分析和实验,仿真和实验结果表明了所给补偿控制策略的可行性和有效性。