一种基于锁相环原理的参考模型自适应感应电机转速估计方法

针对超低速及零定子频率运行条件下感应电动机转速的不可观测性导致基于电机模型的传统速度估计方案无法实现速度估计,引入了高频信号注入法来获得转子磁链矢量位置角并得到转子磁链的参考模型,并以转子磁链的电流模型作为调节模型,在此基础上,提出了基于锁相环原理的参考模型自适应速度估计方案．仿真结果进一步验证了该方案的有效性．

神经网络非线性系统模型参考自适应控制器统一设计法

针对一类控制器无论是否具有可分离结构的非线性系统 ,利用内模控制的思想提出一种统一的神经网络模型参考自适应控制器设计方案 ,简化了基于神经网络的模型参考自适应控制系统的设计。给出了统一的设计步骤 ,它适用于任意非线性系统 ,更接近于工程实际。

基于神经网络模型参考自适应的智能控制优化算法

提出了基于神经网络模型参考自适应的智能控制优化算法。该算法结合了神经网络模型参考自适应、智能控制系统优化算法和填充函数法。该算法在搜索过程中不容易陷入局部最优点,而且得到的全局最优值更加精确。

步长加速法在模型参考自适应系统的设计中的应用

本文在系统设计中采用步长加速法选择合理的参数，同时，对系统进行了结构上的改造。仿真实验表明采用步长加速法结构可以明显改善系统的性能。

基于步长加速法的模型参考自适应系统的设计研究

对交流伺服系统的模型参考自适应系统进行了结构上的改造，提出了采用步长加速法选择系统的合理参数。经仿真实验，证明采用步长加速法优化参数可以明显改善系统的设计。

一种基于改进反电动势的模型参考自适应转速辨识方法

构建了感应电动机的数学模型;在分析基于无功功率的模型参考自适应的稳定性的基础上,提出一种基于改进反电动势的模型参考自适应转速辨识的新方法,即重新构造模型参考自适应转速辨识的误差信号,该信号包括反电动势的误差矢量与转子磁链矢量的叉乘和点乘,通过误差信号辨识出电动机的转子转速。试验结果表明,该方法克服了基于反电动势的模型参考自适应在停车制动及发电状态下的不稳定性问题。

激光弹道修正弹的模型参考自适应制导方法

在实际飞行过程中,二维激光弹道修正弹通常先设定期望弹道,生成修正指令使其沿着期望弹道飞行。为抵抗环境干扰,文中提出模型参考自适应的制导方法,基于终端滑模理论的自适应算法使实际弹目视线角收敛到预期弹目视线角附近小范围内。仿真结果显示,提出的方法可以准确拦截目标,并具有优异的量测噪声抵抗特性。

基于递推最小二乘法与模型参考自适应法的鼠笼式异步电机转子电阻在线辨识方法

为了能够实时准确地获取鼠笼式异步电机转子电阻,提出一种将递推最小二乘法(recursive least square method,RLS)与模型参考自适应法(model reference adaptive system,MRAS)相结合的转子电阻在线辨识方法。该方法首先推导基于dq0坐标系下标准最小二乘法形式的电机参数辨识模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘算法辨识得出电机电感参数;然后将上述辨识得到的电感值作为基于瞬时无功功率的模型参考自适应系统中的电机常数,并采用基于波波夫超稳定性理论设计的PI自适应律,实现不同运行状态下的转子电阻在线辨识。以一台5.5 kW异步电机为例进行了仿真与实验研究,仿真结果表明,文中方法适用于转速波动明显且转子电阻变化较大的复杂运行工况,且具有计算量少、准确度高以及较好的动态跟踪辨识性能;进行不考虑温升与考虑温升的转子电阻在线辨识实验对比,验证了文中方法的正确性与有效性。

基于改进模型参考自适应法的矿用电机车调速

针对矿用电机车永磁同步电动机调速采用无传感器控制时存在转子位置角估计精度低、计算量大、稳定性和抗扰动性差等问题,提出了一种改进模型参考自适应法。该方法根据直轴电流为零简化自适应律,降低计算复杂程度;采用滑模控制器替代PI调节器来控制转速环,减少扰动影响。仿真和试验结果表明,该方法能准确估计转子位置角,减小转速波动,具有很好的稳定性和抗扰动能力。

基于可调增益梯度法模型参考自适应控制的闭环变频调速系统

针对异步交流电动机非线性、强耦合导致数学模型不精确的特点,应用阶跃响应曲线法建立异步交流电动机闭环变频调速系统的工程数学模型。利用建立的数学模型,设计基于梯度法的可调增益模型参考自适应控制器。仿真结果表明,模型参考自适应控制器可以有效的保证闭环调速系统的稳定性,克服模型参数的变化及干扰对闭环调速系统的影响。

基于DSP的模型参考自适应转速估算方法

无速度传感器技术是通过电压和电流传感器采集的数据准确地推算出异步电机的转子位置与转子速度。针对传统模型参考自适应法(MRAS)在磁链估算引入纯积分环节带来的问题进行研究和改善,提出了用PI计算代替纯积分计算的方法,解决了积分饱和与初始值给定不准确的问题。通过仿真分析和实验验证了该控制方法的准确性和可行性。

模糊MRAS方法在永磁同步电机无速度传感器控制系统中的应用

模型参考自适应系统(MRAS)由于结构简单,因而在无速度传感器永磁同步电机控制中被广泛采用,用来估算转子位置和转速,但是在周期性脉动负载工况时,MRAS中恒定单一的比例积分(PI)控制器不能很好地满足控制性能的要求。为了避免在不同转速和负载条件下复杂的PI参数调整,研究了基于模糊控制技术的永磁同步电机无速度传感器系统。该调速系统采用转子磁链定向的矢量控制作为其基本的控制策略,利用MRAS对转子位置和转速进行估算,提出了一种基于模糊控制的MRAS。该系统中应用模糊控制器替代PI控制器,省去了需要调整PI参数的麻烦。通过仿真证明了该方法的有效性和可行性,仿真结果表明,基于模糊控制的MRAS能够很好地实现周期性脉动负载工况下电机转子位置和转速的估算,具有较好的鲁棒性。

电助力自行车模型参考自适应扭矩控制研究

针对当前电动助力车在遇到车辆载重变化和道路坡度变化时,电机的助力效果较差的问题,提出一种基于模型参考自适应的电动助力车扭矩控制算法,根据李雅普诺夫稳定性理论,使用李雅普诺夫第二法推导模型参考自适应控制系统的自适应控制率,自适应机构根据自适应控制律逐步改变调节器参数,使被控对象的输出或状态逐步趋向于参考模型的输出或状态,最终获得期望的可调系统输出,之后建立被控对象数学模型,通过仿真结果对比,验证了在载重改变和坡度改变情况下基于模型参考自适应控制算法的有效性,最后搭建实车路况实验平台,通过电动助力车实时速度、相电流对比证明自适应控制算法在电动助力车起步速度和上坡能力等方面都有显著提高。

一种在线辨识定子电阻的MRAS转速估算方法

针对传统模型参考自适应法估算电机转速时存在的缺陷,提出了一种改进型估算模型,可有效消除纯积分环节带来的直流漂移和初始值问题。在此基础上,分析了定子电阻变化对转速估算的影响,并对定子电阻做了在线辨识,实时更新转速估算系统中随电机温升而变化的定子电阻值,以保证转速估算的精确度。仿真和试验表明了该方法的合理性和有效性。

基于模型参考自适应的PMSM在线辨识研究

结合最小二乘法与模型参考自适应法对永磁同步电机定子电阻、电感与转子磁链在线辨识的优点,提出一种改进的基于模型参考自适应的永磁同步电机参数在线辨识方法,该方法是在模型参考自适应法中加入最小二乘法。仿真结果表明,这种改进的辨识方法能够在不影响精度的前提下明显地提高辨识速度和减少动态过程的振荡。

一种新型的MRAS转速估计法

为提高无速度传感器直接转矩控制在低速范围内的性能,提出一种新型的模型参考自适应(MRAS)转速辨识法,此方法同时考虑了2个误差,一个是估计的转子磁链误差,另一个是估计的电磁转矩误差,且自适应结构由两个并行回路构成,回路分别包含PI和低通滤波器,用于转子磁链和电磁转矩的调整。仿真结果表明,新型的MRAS转速辨识方法在低速范围能有效地克服不稳定性。

基于交互式模型参考自适应的模糊DTC系统

为了提高传统直接转矩控制系统的性能,分析了模糊控制和交互式模型参考自适应辨识器的基本工作原理。采用模糊控制器取代原来的磁链、转矩控制器,对不同的磁链误差、转矩误差选择不同的电压矢量,可以减小转矩误差;同时采用了一种基于交互式模型参考自适应理论的无速度传感器,可以通过变换参考模型和可调模型来辨识速度和定子电阻。结果表明,基于交互式模型参考自适应的模糊直接转矩控制系统的磁链和转矩的脉动小,提高了低速时的性能,同时可以实现对转速和电阻的辨识。因此,基于交互式模型参考自适应的模糊直接转矩控制与传统的直接转矩控制相比具有很大的优越性。

神经网络模型参考自适应控制在污水处理中的仿真研究

污水处理厂目前广泛使用序批式活性污泥法处理污水。该方法是一种复杂动态生物反应过程,难以建立准确的数学模型,同时采用常规的PID控制难以达到较好的控制品质。针对以上问题,该文提出了RBF神经网络模型参考自适应控制策略,利用神经网络辨识器对污水处理模型进行辨识,使神经网络控制器不依赖被控对象精确的数学模型。仿真结果表明,该系统控制效果非常好,误差小,达到了预测精度。

基于模型参考自适应的直线电机转速辨识

针对直线永磁同步电动机全闭环控制系统易受干扰、降低系统性能指标、存在不稳定因素等问题,提出了基于模型参考的自适应模糊神经网络在线辨识方法,用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,建立了模型参考自适应模糊神经网络速度伺服系统模型,给出了模糊神经网络控制器的设计方法。仿真和实验结果表明:该方法提高了速度检测装置的分辨率和动态响应能力,系统具有很强的鲁棒性。

基于MRAS的异步机无传感器矢量控制方法研究

针对异步电机在传统带速度传感器调速过程中存在安装、维护不便,系统易受干扰,可靠性降低等问题,提出一种基于反电动势模型参考自适应(MRAS)的矢量控制方法,通过调节可调模型相对于参考模型的输出误差实现对电机转子速度的估算。该方法旨在替代传统带速度传感器控制,以降低工程成本并提高系统稳定性。最后通过DCSK型全数字传动控制系统实验装置对带传感器矢量控制与无传感器矢量控制进行对比实验,实验结果表明无传感器矢量控制调速方法系统性能稳定,能满足控制系统性能指标要求。