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內(nèi)模控制

  • 永磁同步電動(dòng)機(jī)位置伺服系統(tǒng)的智能滑模控制策略研究及仿真.rar

    伺服驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)作為現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的重要驅(qū)動(dòng)源之一,是工廠自動(dòng)化不可缺少的基礎(chǔ)技術(shù).隨著現(xiàn)代工業(yè)的快速發(fā)展,對(duì)現(xiàn)代電伺服系統(tǒng)提出越來越高的要求,而以高性能正弦波永磁同步電動(dòng)機(jī)(簡(jiǎn)稱PMSM)作為伺服電機(jī)的PMSM伺服系統(tǒng)因共具有較傳統(tǒng)的DC伺服系統(tǒng)和普通AC伺服系統(tǒng)優(yōu)越的性能和良好的發(fā)展?jié)摿Χ找孚A得廣泛青睞并已成為當(dāng)前電伺服務(wù)系統(tǒng)發(fā)展和研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)之一.為此,該文以極具發(fā)展前景的PMSM位置伺服驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)為研究對(duì)象,在綜合分析現(xiàn)代電伺服系統(tǒng)發(fā)展趨勢(shì)和借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上,針對(duì)發(fā)展高性能PMSM位置伺服系統(tǒng)的需要并結(jié)合控制理論新的發(fā)展,從通過采用先進(jìn)控制策略改進(jìn)其控制器性能的角度著手,提出了基于反饋控制、滑模控制、模糊控制等為基礎(chǔ)而集成的智能滑模控制策略,為進(jìn)一步豐富和發(fā)展PMSM伺服系統(tǒng)的控制策略提出了新的思路和方法.

    標(biāo)簽: 永磁同步電動(dòng)機(jī) 位置伺服系統(tǒng) 仿真

    上傳時(shí)間: 2013-06-12

    上傳用戶:郭靜0516

  • 基于DSP的無刷直流電動(dòng)機(jī)雙模控制及轉(zhuǎn)矩波動(dòng)研究

    永磁無刷直流電動(dòng)機(jī)是一種性能優(yōu)越、應(yīng)用前景廣闊的電動(dòng)機(jī),傳統(tǒng)的理論分析及設(shè)計(jì)方法已比較成熟,它的進(jìn)一步推廣應(yīng)用,在很大程度上有賴于對(duì)控制策略的研究.該文提出了一套基于DSP的全數(shù)字無刷直流電動(dòng)機(jī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雙模控制系統(tǒng),將模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別引入到無刷直流電動(dòng)機(jī)的控制中來.充分利用模糊控制對(duì)參數(shù)變化不敏感,能夠提高系統(tǒng)的快速性的特點(diǎn),構(gòu)造適用于調(diào)節(jié)較大速度偏差的模糊調(diào)節(jié)器,加快系統(tǒng)的調(diào)節(jié)速度;由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既具有非線性映射的能力,可逼近任何線性和非線性模型,又具有自學(xué)習(xí)、自收斂性,對(duì)被控對(duì)象無須精確建模,對(duì)參數(shù)變化有較強(qiáng)的魯棒性的特點(diǎn),構(gòu)造三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)器,來實(shí)現(xiàn)消除穩(wěn)態(tài)偏差的精確控制.以速度偏差率為判斷依據(jù),實(shí)現(xiàn)模糊和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種控制模式的切換,使系統(tǒng)在不同速度偏差段快速調(diào)整、平滑運(yùn)行.此外充分利用系統(tǒng)硬件構(gòu)成的特點(diǎn),采用適當(dāng)?shù)腜WM輸出切換策略,最大限度的抑制逆變橋換相死區(qū);通過換相瞬時(shí)轉(zhuǎn)矩公式推導(dǎo)和分析,得出在換相過程中保持導(dǎo)通相功率器件為恒通,即令PWM輸出占空比D=1,來抑制定子電感對(duì)換相電流影響的控制策略.上述抑制換相死區(qū)和采用恒通電壓的控制方法,減小了換相引起的轉(zhuǎn)矩波動(dòng),使系統(tǒng)電流保持平滑、轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)大幅度減小、系統(tǒng)響應(yīng)更快、并具有較強(qiáng)的魯棒性和實(shí)時(shí)性.在這種設(shè)計(jì)下,系統(tǒng)不僅能實(shí)現(xiàn)更精確的定位和更準(zhǔn)確的速度調(diào)節(jié),而且可以使無刷直流電動(dòng)機(jī)長(zhǎng)期工作在低速、大轉(zhuǎn)矩、頻繁起動(dòng)的狀態(tài)下.該文選用TMS320LF2407作為微控制器,將系統(tǒng)的參數(shù)自調(diào)整模糊控制算法,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法以及PWM輸出,轉(zhuǎn)子位置、速度、相電流檢測(cè)計(jì)算等功能模塊編程存儲(chǔ)于DSP的E2PROM,實(shí)現(xiàn)了對(duì)無刷直流電動(dòng)機(jī)的全數(shù)字實(shí)時(shí)控制,并得到了良好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的結(jié)果.

    標(biāo)簽: DSP 無刷直流電動(dòng)機(jī) 雙模控制 轉(zhuǎn)矩

    上傳時(shí)間: 2013-06-01

    上傳用戶:zl123!@#

  • 基于滑模控制的三相雙降壓式并網(wǎng)逆變器

    對(duì)三相雙降壓式并網(wǎng)逆變器這一新型拓?fù)涞幕?刂七M(jìn)行了研究,使系統(tǒng)獲得良好的魯棒性。首先,對(duì)三相雙降壓式并網(wǎng)逆變器進(jìn)行了等效分析。然后,根據(jù)等效分析電路重點(diǎn)對(duì)其滑模控制進(jìn)行了設(shè)計(jì),并在控制律中采用了平滑函數(shù)來取代符號(hào)函數(shù)以削弱抖振。仿真結(jié)果表明,采用滑模控制后的三相雙降壓式并網(wǎng)逆變器具有很好的動(dòng)態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能,且輸出的并網(wǎng)電流諧波含量低,波形質(zhì)量好。

    標(biāo)簽: 滑模控制 三相 并網(wǎng)逆變器 降壓

    上傳時(shí)間: 2013-10-13

    上傳用戶:zycidjl

  • 基于Buck-Boost逆變器的離散滑模控制仿真研究

    滑模控制技術(shù)

    標(biāo)簽: Buck-Boost 逆變器 離散 滑模控制

    上傳時(shí)間: 2013-11-11

    上傳用戶:zhengzg

  • 滑模控制的一個(gè)matlab程序

    滑模控制的一個(gè)matlab程序,給出了M文件和SINULINK的仿真,模塊用S函數(shù)編寫

    標(biāo)簽: matlab 滑模控制 程序

    上傳時(shí)間: 2013-12-28

    上傳用戶:咔樂塢

  • 俄亥俄州立大學(xué)滑模控制創(chuàng)始人Utkin教授最經(jīng)典的一篇文章 滑模控制的奠基性文章

    俄亥俄州立大學(xué)滑模控制創(chuàng)始人Utkin教授最經(jīng)典的一篇文章 滑模控制的奠基性文章

    標(biāo)簽: Utkin 滑模控制 大學(xué)

    上傳時(shí)間: 2015-10-26

    上傳用戶:ikemada

  • 基于比例的切換控制函數(shù)的滑模控制!對(duì)設(shè)計(jì)倒立擺很有用的!過段時(shí)間上傳倒立擺程序!正在寫中

    基于比例的切換控制函數(shù)的滑模控制!對(duì)設(shè)計(jì)倒立擺很有用的!過段時(shí)間上傳倒立擺程序!正在寫中

    標(biāo)簽: 倒立擺 比例 切換控制 函數(shù)

    上傳時(shí)間: 2014-12-20

    上傳用戶:天誠(chéng)24

  • 動(dòng)態(tài)滑模控制的matlab數(shù)值仿真

    動(dòng)態(tài)滑模控制的matlab數(shù)值仿真,希望對(duì)大家有用

    標(biāo)簽: matlab 動(dòng)態(tài) 滑模控制 數(shù)值仿真

    上傳時(shí)間: 2013-12-17

    上傳用戶:zhoujunzhen

  • 模糊滑模控制的matlab仿真

    模糊滑模控制的matlab仿真,希望對(duì)大家有用

    標(biāo)簽: matlab 模糊滑模控制 仿真

    上傳時(shí)間: 2013-12-16

    上傳用戶:helmos

  • 本程序?yàn)榛赗BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上界自適應(yīng)學(xué)習(xí)的滑模控制

    本程序?yàn)榛赗BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上界自適應(yīng)學(xué)習(xí)的滑模控制,適用于實(shí)際無法測(cè)量上界值的情況。

    標(biāo)簽: RBF 程序 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 滑模控制

    上傳時(shí)間: 2016-06-02

    上傳用戶:bjgaofei

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