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  • 基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應控制研究.rar

    本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力,實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射,具有很強的自學習自適應能力,十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中,BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一,得到了較為深入的研究,其結構簡單,需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強,采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略,建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整,控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明,該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后,將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明,該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度,且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統,并進行了相應的軟硬件設計,為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本,為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。

    標簽: BP神經網絡 永磁同步電機 自適應控制

    上傳時間: 2013-05-23

    上傳用戶:1101055045

  • 基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應控制研究.rar

    永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優良等優點,在中小容量調速系統和高精度調速場合發展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現象,且其控制系統是一個強非線性、時變和多變量系統,要實現高精度調速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調速系統中,位置傳感器的存在使得系統成本增加、結構復雜、可靠性降低,所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力,實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射,具有很強的自學習自適應能力,十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中,BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一,得到了較為深入的研究,其結構簡單,需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強,采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略,建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整,控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明,該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后,將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明,該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度,且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統,并進行了相應的軟硬件設計,為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本,為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。

    標簽: BP神經網絡 永磁同步電機 自適應控制

    上傳時間: 2013-07-03

    上傳用戶:kakuki123

  • 基于DSP控制的直流調速系統及其自適應方案的研究.rar

    直流電動機具有優良的調速特性,調速平滑、簡單,且范圍大.同時其過載能力大,能承受頻繁的沖擊負載,廣泛應用于切削機床、造紙機等高性能可控電力拖動領域. 以往直流調速系統控制器采用分立元件,其故障率高,穩定性差,技術落后,很難滿足生產的需要.隨著計算機技術及通信技術的發展,數字化直流調速系統克服了這一不足,成為直調系統的主流. 本文設計的系統以DSP為主控芯片,監控系統控制芯片使用P89C669單片機,通過上下位機的數據通訊,實現系統參數設計和調節的數字化.下面是具體工作闡述: 1.設計了電封閉直流調速系統的硬件和軟件,完成兩臺同軸電機的電封閉實驗. 2.主電路使用三菱公司的IPM-PS21867作為功率輸出模塊,同時設計了驅動保護電路、控制電路以及通信保護電路. 3.采用PWM控制方式,編寫了系統的軟件.主要包括主程序、通訊顯示程序以及中斷服務子程序. 4.完成了樣機的整體布局和調試,實現了系統的雙閉環控制. 5.針對由于負載、轉動慣量等的變化影響系統的調速性能,本文基于模型參考自適應控制原理,給出了雙閉環調速系統自適應的Narendra方案的具體實現,通過仿真驗證方案的可行性.

    標簽: DSP 控制 直流調速系統

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:kennyplds

  • Clark等人提出的廣義預測控制自校正控制器是一種基于參數模型的預測控制算法

    Clark等人提出的廣義預測控制自校正控制器是一種基于參數模型的預測控制算法,它采用了時段優化性能指標,結合辨識和自校正機制,從而克服自校正控制中存在的,本代碼提供基于丟番圖推導的單變量GPC程序

    標簽: Clark 廣義預測控制 參數 自校正

    上傳時間: 2014-11-17

    上傳用戶:gonuiln

  • 超聲波電機及其精密伺服控制系統研究.rar

    該文主要研究超聲波電機的傳動機理、數學模型、結構設計、驅動系統和精密伺服系統的理論和實踐,為超聲波電機的進一步研究和產業化奠定基礎.該文主要內容和研究成果如下:系統地總結了國內外超聲波電機的研究歷史、發展現狀和主要應用,研究了超聲波電機的運行機理.研制了超聲波電機專用、高抗干擾能力,高可靠性、兩相正交、正弦超聲波驅動電源,分別探討了使用串聯電感和并聯電感實施負載阻抗匹配時,電機性能所受到的影響.研制了利用電機定子上壓電陶瓷的孤極反饋來進行頻率調整的新型頻率跟蹤控制器,實現了超聲波電機速度的穩定性控制. 實現了超聲波電機高精度位置檢測,研制了基于DSP的超聲波電機精密伺服控制系統,完成了采用驅動頻率/相位的P、PI和自適應控制方案進行精密定位控制的理論探討和實驗研究,井進行了模糊控制的理論探討.在理論研究的基礎上,成功地研制了環形超聲波電機及其精密定位控制系統.單元電機最大轉矩1N. m,控制精度2.16′.

    標簽: 超聲波 電機 伺服控制

    上傳時間: 2013-07-15

    上傳用戶:tianjinfan

  • 電梯門機控制系統的研究.rar

    文中設計完成了以數字信號處理器DSP為控制核心,以智能控制功率模塊IPM為驅動,以無刷直流電機作為伺服電機的一套高性能的電梯門機交流伺服系統。 論文闡述了設計的目的,給出了電機的選擇,介紹了無刷直流電機的優點;說明了門機運行曲線的形成及加減速運行時按S曲線方式運行的優點,并給出了加減速運行時S曲線的具體形成方法;針對門機控制系統的控制策略進行了詳細的研究,將自適應控制理論引入了電梯的門機控制系統中,并針對模型參考自適應控制的方法進行了分析,該方法的實施使系統的性能得到了提高。 系統采用TMS320LF2407A作為電梯的門機控制系統的核心控制器,對TMS320LF2407A作了詳細的介紹。文中對系統采用了全數字化設計,完成了總體硬件電路的設計,主要包括計算控制電路、信號采集電路、鍵盤輸入及顯示電路、驅動及保護電路等,并對每一部分電路的設計進行了具體的說明;驅動電路選用了智能控制功率模塊IPM,并針對所選模塊進行了說明。 在系統軟件設計中,采用對曲線進行離散的方式,給出了門機運行的參考模型,并根據采集的信號與參考模型進行對比,求出加/減速運行時S曲線實現的補償算法;并針對運行參數變化的影響,提出了對門機系統進行自適應控制的方法,給出了系統軟件的流程。 通過對系統的硬件及軟件的設計,實現了對電梯門機系統安全、可靠、平穩控制的目的。

    標簽: 電梯門 控制系統

    上傳時間: 2013-06-22

    上傳用戶:哇哇哇哇哇

  • lunwen1.rar

    臺灣成功大學的關于無人機自動駕駛控制的論文集(1) 這包共4篇,分別為: 無人飛機速度控制器設計與實現 無人飛行船自主性控制設計與實現 無人飛行載具導引飛控整合自動駕駛儀參數選取之研究 無人飛行載具導引飛控之軟體與硬體模擬

    標簽: lunwen

    上傳時間: 2013-08-03

    上傳用戶:luominghua

  • 火電廠單元機組協調控制系統的研究.rar

    本文以單元機組協調控制系統為研究對象,在分析了協調控制系統特性的基礎上,總結了實際運行的協調控制系統中存在的問題和影響控制效果的原因。把汽包鍋爐單元機組簡化為一個具有雙輸入、雙輸出的被控對象以及做了一些合理假設的前提下對協調控制系統建立的動態數學模型進行分析。 從快速滿足電網負荷指令的需求,抑制各種干擾,保證機組的穩定運行的中心任務出發,首次提出采用智能PID控制器作為汽機的主控制器,解決常規單自由度PID控制器不能兼顧目標跟蹤特性和抗干擾特性的問題,并在一定程度上解決了協調控制系統對鍋爐前饋回路過分依賴的問題。 針對鍋爐對象大遲延特性,利用模糊預估策略對過程的輸出進行預測。補償了鍋爐側純延遲帶來的不利影響;而且還具備了模糊控制不依賴于系統的數學模型,具有對系統參數變化不敏感,對于非線性、時變時滯等特性,呈現出較好的魯棒性等特點,當出現較大的誤差時,可以把系統從很大的偏離中拉回來,提高了系統的響應速度和安全性。仿真試驗表明采用模糊預估能夠降低系統的超調,取得較好的控制效果。 由于單元機組中的鍋爐與汽機為強耦合系統,為了實現一對一的單一控制,決定采用神經網絡多變量解禍控制,通過仿真證明,達到了很好的解耦效果。 為了從全局上優化系統的控制行為,采用模糊控制策略對鍋爐和汽機的指令進行智能化的調整和約束。根據不同的負荷階段、主要參數的變化情況及時調整有關的指令,使協調控制系統向著有利于全局優化的方向調節。 本文將神經網絡、模糊控制思想引入協調控制系統,并在此基礎上構造神經網絡、模糊自適應控制的智能PID控制方案。通過理論分析和仿真實驗證明了這一控制方法在電廠協調控制系統中的實用價值,和傳統的PID控制比較,這種智能控制算法有效的提高了負荷的響應速率,保證了系統的品質,取得了很好的控制效果。

    標簽: 火電廠 單元機組 協調控制

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:luke5347

  • 基于DSP的對轉永磁無刷直流電動機控制方法研究.rar

    本文主要的研究為對轉永磁無刷直流電動機控制問題,對轉永磁無刷直流電動機在艦船、水下航行器等對轉推進系統中有著廣泛的應用前景。它具有無刷直流電動機的一切優點:功率密度大、調速性能好、運行效率高、結構簡單、運行可靠、維護方便等等。其與普通的永磁無刷直流電動機的差別僅僅在于原來靜止的電樞部分和旋轉的永磁體部分都可以相對于靜止部分旋轉,即有兩個轉子,根據作用力與反作用力的原理,兩個轉子受到的電磁轉矩在任意時刻都是大小相等、方向相反的。因此兩個轉子必將沿著相反的方向旋轉。 論文主要工作和創新點如下: 1)介紹了對轉永磁無刷直流電機與普通永磁無刷直流電機的區別、優點及應用,詳細分析了其工作原理,并建立對轉永磁無刷直流電機本體的數學模型,接著利用MATLAB/Simulink建立對轉永磁無刷直流電機的仿真模型。 2)研究了無位置傳感器對轉永磁無刷直流電機的控制方法。采用基于DSP的三次諧波過零點檢測方法來檢測電機轉子的位置與轉速,采用數字鎖相環對三次諧波過零點進行90°延遲: 3)控制系統采用雙閉環控制,即速度環與電流環來組成調速控制系統,其中速度環采用了基于改進的BP神經網絡PID自適應控制,電流環采用滯環控制,并對整個系統進行仿真。 4)在仿真研究的基礎上,本文進行了以TMS320I~F2407A的DSP芯片為控制核心的無位置傳感器對轉永磁無刷直流電機數字控制系統的軟硬件設計。

    標簽: DSP 無刷直流電動機 控制

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:lw852826

  • 基于RBF神經網絡的開關磁阻電機無位置傳感器控制及單神經元PID控制

    開關磁阻電機(SwitchedReluctanceMotor,SRM)具有結構簡單、工作可靠、效率高和成本較低等優點,在很多領域都顯示出強大的競爭力,但是位置傳感器的存在不僅削弱了SRM結構簡單的優勢,而且降低了系統高速運行的可靠性,增加了成本,探索實用的無位置傳感器檢測轉子位置的方案成為開關磁阻電機驅動系統(SwitchedReluctanceMotorDrive,SRD)研究的熱點。SRM高度非線性的電磁特性決定了在精確的數學模型基礎上實現無位置傳感器控制十分困難,而人工神經網絡的出現為解決這個問題提供了新的思路。徑向基函數(RadialBasisFunction,RBF)神經網絡是一種映射能力極強的前向型神經網絡,具有收斂速度快、全局逼近能力強等優點。本文提出一種利用自適應RBF神經網絡對SRM進行控制的新方法,所采用的RBF神經網絡以電機繞組的相電流、磁鏈作為輸入,轉子位置作為輸出,通過離線和在線相結合的方法對網絡進行訓練,建立SRM電流、磁鏈與轉子位置之間的非線性映射,從而實現SRM的無位置傳感器控制。 常規的PID控制以其結構簡單、可靠性高、易于工程實現等優點至今仍被廣泛采用。在系統模型參數變化不大的情況下,PID控制效果良好,但當被控對象具有高度非線性和不確定性時,僅靠PID調節效果不好。對于SRM,它的電磁關系高度非線性,固定參數的PID調節器無法得到很理想的控制性能指標。論文提出了一種基于RBF神經網絡在線辨識的SRM單神經元PID自適應控制新方法。該方法針對開關磁阻電機的非線性,利用具有自學習和自適應能力的單神經元來構成開關磁阻電機的單神經元自適應控制器,不但結構簡單,而且能適應環境變化,具有較強的魯棒性。同時構造了一個RBF網絡對系統進行在線辨識,建立其在線參考模型,由單神經元控制器完成控制器參數的自學習,從而實現控制器參數的在線調整,能取得更好的控制效果。 仿真及實驗結果表明,自適應RBF神經網絡能夠實現電機的準確換相,從而實現了電機的無位置傳感器控制;基于RBF神經網絡在線辨識的單神經元自適應控制能夠達到在線辨識在線控制的目的,控制精度高,動態特性好,具有較好的自適應性和魯棒性。

    標簽: RBF PID 控制 神經網絡

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:skfreeman

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