基于主元分析神经网络补偿的感应电动机逆解耦控制

对于具有多变量、非线性、强耦合、慢时变等特征的异步电动机调速系统,实现定子磁链与电磁转矩的高精度动态解耦是提高系统性能的关键。首先通过非线性状态反馈建立感应电动机的α阶积分逆模型,并分析非线性状态反馈的误差对其逆模型精度的影响。在此基础上提出了一个基于主元分析神经网络补偿的感应电动机逆解耦控制方法,将补偿后的α阶积分逆模型串联到对象的输入端建立广义被控对象。复杂的感应电动机调速系统被解耦成电磁转矩与定子磁链的两个独立回路,利用线性系统理论分别对独立回路进行综合设计,实现定子磁链和电磁转矩对各自给定值的渐进跟踪。实验结果验证了建议方案的有效性和可行性。

磁悬浮开关磁阻电机线性二次型最优逆解耦控制

针对磁悬浮开关磁阻电机内部非线性强耦合问题,研究了一种基于线性二次型最优逆系统的磁悬浮开关磁阻电机解耦控制新方法。通过对电机结构与工作原理的分析,基于等效磁路法和虚位移定理建立了考虑转子偏心和耦合的悬浮力模型。利用Interactor算法分析了模型可逆性,基于逆系统理论求解了系统状态反馈规律,获得了悬浮力的解析逆模型,与被控对象串联构成伪线性复合系统。在此基础上,引入线性二次型最优控制策略对复合系统进行反馈补偿,并对控制器参数进行优化选取,提升了控制性能和能耗,最后对所提方法进行解耦控制仿真和实验研究,并对结果进行了分析与讨论,验证了所提算法的有效性和可行性。

基于神经网络逆解耦的异步电动机节能控制

异步电动机矢量控制是一种稳态下的解耦控制,当对电机调节励磁进行节能控制时,及负载突变状态下系统解耦性能下降,节能效果变差。针对异步电动机节能控制中的上述问题,提出一种将基于神经网络逆系统方法的异步电动机解耦控制与基于损耗模型的节能控制策略相结合的异步电动机节能控制方法。仿真表明该方法具有较好的动态节能控制效果及较强的负载跟踪能力。

一种改进的逆系统永磁同步电机解耦控制技术

解耦控制技术是实现永磁同步电机(PMSM)高性能动静态特性的关键技术,解耦控制技术的优劣直接影响其控制精度稳定性。本文针对PMSM系统的特点,利用逆系统方法对其进行解耦控制,将原系统解耦成一阶线性转矩系统以及一阶线性定子转矩电流系统。由于PMSM在运行过程中会受到外界扰动以及自身参数的变化,逆系统方法解耦抗扰动能力弱,本文对此设计PMSM滑模变结构速度控制器,仿真结果表明,改进的控制策略具有快速响应、超调量小等优点,提高了PMSM的抗扰动能力。

无人车辆底盘集成动力学系统解耦控制研究

面向多轮分布式驱动全轮转向无人车辆,本文针对性提出并验证了一种底盘动力学集成控制系统的解耦控制器,旨在通过解耦控制来实现灵活、快速、精确的无人平台动力学性能进一步提升。首先建立了可准确反映车辆纵向-侧向-横摆-侧倾运动的车辆耦合动力学模型,结合非参数统计方法对该动力学系统的输入输出耦合特性进行了定量分析;随后,基于神经网络逆系统原理构建了解耦线性化的车辆动力学系统与解耦复合控制器,测试并成功验证了系统的解耦响应,并对所提出的控制器进行了试验验证。结果表明,耦合动力学系统中各自由度控制子通道间因动力学耦合关系带来的干扰和影响得到了有效削弱,从而可实现对各子通道相对独立的控制效果,为分布式驱动无人车辆在轨迹跟踪运动过程中的高效、精准、稳定的综合动力学表现奠定了重要的平台技术和物理基础。

舵机电液伺服系统逆控制研究

针对舵机电液伺服系统非线性、参数时变的特点,以及经典控制方法很难满足系统的性能要求,提出采用逆系统解耦控制方式,通过数学建模和线性控制器的设计,得到系统的动态性能参数。阶跃输入和正弦输入实验测试表明,逆系统解耦控制方法可使得系统具有较好的动态特性、更强的鲁棒性、抗干扰性和良好的跟踪性能。