郑州市科技攻关计划项目(131PPTGG411-3)
- 作品数：6 被引量：14H指数：3
- 相关作者：王辉王才东万里瑞张段芹刘红霞更多>>
- 相关机构：郑州轻工业学院河南广播电视大学更多>>
- 发文基金：郑州市科技攻关计划项目河南省科技攻关计划博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于智能滑模控制的永磁直线同步电机调速系统被引量：5
- 2014年
- 为进一步提高永磁直线电机调速系统的动静态性能,将RBF神经网络与传统滑模变结构控制(SMC)相结合,以实现SMC控制器参数的最优化自整定。在研究永磁直线电机数学模型的基础上,开发出基于指数趋近律SMC控制器,以实现对电机速度的调节。针对常规SMC控制器参数整定困难,稳态抖振较大问题,将RBF神经网络引入常规SMC控制算法中,实现对SMC控制器参数的自寻优,并将算法应用于永磁直线电机矢量控制系统速度调节器中。仿真试验结果表明,基于RBF神经网络SMC控制算法与常规SMC控制器相比,控制系统的动静态性能更优,稳定性更好,解决了由于参数整定困难而导致SMC控制器性能不能达到最优化的问题。
- 王辉万里瑞王才东
- 关键词：永磁直线同步电机滑模变结构控制RBF神经网络
- 基于最优控制的模糊滑模PMLSM调速系统研究
- 2014年
- 为进一步提高永磁直线电机调速系统的动静态性能,采用最优控制方法进行切换函数设计,并将模糊控制与传统滑模变结构控制(SMC)相结合,以实现SMC控制器参数的最优化自整定。该文在研究永磁直线电机数学模型的基础上,采用最优控制法和指数趋近律法开发出SMC控制器。将模糊控制算法引入SMC控制器,以实现对SMC控制器参数的自寻优,减小稳态抖振。仿真实验结果表明,基于模糊控制的SMC控制系统的动静态性能优良,稳定性好,抗冲击能力强,解决了由于参数整定困难而导致SMC控制器性能不能达到最优化的问题。
- 王辉万里瑞王才东
- 关键词：永磁直线同步电机滑模变结构控制最优控制
- 基于RLS算法的高频响应电流提取策略研究
- 2014年
- 为进一步提高永磁直线同步电动机无传感器转子位置的检测精度,提出采用现代滤波技术提取永磁直线同步电动机动子绕组中的高频响应电流的自适应滤波方法。在分析基于递归最小二乘算法(RLS)的自适应滤波器原理和永磁直线同步电动机的旋转高频电压信号注入法的数学模型的基础上,利用基于RLS算法的自适应滤波器的抽头权值可以根据误差的大小进行自调整的特点,将基于RLS算法的自适应滤波器与永磁直线同步电动机旋转高频电压信号注入法相结合,以提取高频响应电流。在全速条件下进行了仿真研究,频谱分析结果表明,基于RLS算法的自适应滤波器提取的高频响应电流中杂波成分比利用巴特沃斯带通滤波器提取的高频响应电流中的杂波成分少,有利于减小杂波电流的干扰,进而提高永磁直线同步电动机转子位置的检测精度。
- 王辉王才东张段芹
- 关键词：永磁直线同步电动机递归最小二乘算法
- 新型智能PID控制的PMLSM调速系统研究被引量：5
- 2014年
- 为进一步提高永磁直线电机调速系统的动静态性能,提出将BP神经网络与传统PID控制器相结合,以实现PID参数的最优化自整定。在研究常规BP神经网络的控制算法的基础上,对常规BP算法的学习速率和动量因子不能动态调整带来的缺陷进行分析,提出基于误差变化率的动态调整算法,实现对PID控制器参数的自寻优,并将算法应用于永磁直线电机矢量控制系统速度调节器中。仿真实验结果表明,改进后的基于BP神经网络PID控制算法与传统PI控制器相比,控制系统的动静态性能更优,稳定性更好,解决了由于参数整定困难而导致PID控制器性能不能达到最优化的问题。
- 王辉张段芹王才东
- 关键词：永磁直线同步电机PID控制BP神经网络
- 串级预测控制在永磁同步电动机调速系统应用
- 2016年
- 永磁同步电动机的速度受参数变化、负载扰动影响较大,为提高永磁同步电动机控制系统的抗干扰能力和稳定性,提出一种基于预测控制算法的复合控制策略。该控制策略对永磁同步电动机参数依赖较小,由转速状态观测器实现对PMSM速度变化趋势的预测估算,通过预测控制器产生电流控制增量,进而实现对电动机转速的控制。该算法采用分层控制结构,将预测控制和PI控制结合,实现串级预测控制,并进行了仿真分析。仿真结果表明,该算法较传统PI控制器具有更强的抗干扰能力,更快速的响应,更强的鲁棒性,更优的综合性能。
- 王辉薛珍珠刘红霞赵留羊
- 关键词：永磁同步电动机预测控制算法调速系统串级电动机控制系统电动机转速
- 基于智能滑模观测器的PMLSM调速系统研究被引量：4
- 2014年
- 针对由于传统滑模观测器存在而引起系统抖振较大的问题,设计了一种可在线学习BP神经网络滑模观测器,以减小系统抖振和提高永磁直线电机伺服控制系统的性能。通过设计滑模观测器进行电流估计,获得反电势大小;将BP神经网络与传统滑模观测器相结合,并将电机定子电流估计值与实测值间的误差作为性能指标函数,实现权值的在线学习,达到滑模观测器增益参数最优化自整定目的;引入锁相环技术达到对电机动子位置和速度的辨识。仿真实验结果表明,基于BP神经网络的滑模观测器能够实现对电机动子位置和速度的准确观测,且系统响应快速,稳态精度高。
- 王辉马军刘红霞
- 关键词：永磁直线同步电机滑模观测器BP神经网络锁相环
