车用内置式永磁同步电机电感参数辨识方法

设计了一种用于电感参数辨识的高频响应电流处理方法,辨识出了电机的直、交轴电感参数,并且分析推导了逆变器非线性因素对电感参数辨识精度的影响。通过对响应电流进行两个延时滤波和两个同步轴滤波分析,剔除了基波和其他高频杂波,精确地得到高频电流的正、负相序幅值,辨识出了直、交轴电感参数。该在线参数辨识方法不仅在电机静止时能进行辨识,而且在电机正常运行的各个负载和速度下也能辨识出电感。电机实验结果表明,在不同负载和转速下的直、交轴电感辨识结果准确度较高,有助于电机驱动系统性能的改进。     

飞轮储能系统仿真研究

针对飞轮储能系统的工况与结构,为了提高飞轮储能系统的稳定性,论文深入研究了永磁同步电机参数在线辨识,应用MRAS方法推导了电机转速和定子电阻、电感、磁链在线辨识的自适应律,将参数辨识值应用到MRAS转速估算中以保证系统在参数变化时的稳定性,并采用Matlab/Simulink进行了仿真验证。仿真结果表明该方法在保证系统的稳态和动态性能的情况下,能准确地估计出电机的转速、位置,达到控制永磁同步电机的目的。     

基于PSO的直线电机滑模控制参数优化策略

非线性滑模控制的直线电机伺服系统,由于滑模控制算法涉及的参数较多,会给参数调优带来困难,从而影响控制效果.结合理论分析与仿真方法,以实验采集的样本为基础,通过反向传播神经网络对直线电机伺服系统进行建模;采用非奇异快速终端滑模控制作为控制算法,搭建直线电机运动控制仿真实验平台;利用粒子群算法,在给定范围内优化滑模控制参数...     

基于在线参数辨识和EKF的锂电池SOC估算

为了准确估算锂电池的剩余荷电状态(State of Charge,SOC),在2阶RC等效电路模型基础上,采用带遗忘因子递推最小二乘法(Forgetting Factor Recursive Least Square,FFRLS)对电池模型进行在线参数辨识,提高模型精度,联合扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)对锂电池的SOC进行估算。在MATLAB环境下进行模拟仿真,仿真结果表明:FFRLS算法辨识后电池模型得仿真电压与实际电压得最大误差为0.029,平均误差约为0.0006,联合EKF对SOC的估算误差在绝对值3%以内,其中最大误差绝对值为2.6%。     

基于Prandtl-Ishlinskii模型的气动肌肉迟滞特性动态建模与控制方法

现有迟滞模型由于采用离线参数辨识方法,难以表征气动肌肉迟滞的时变性和负载相关性,极易产生较大的建模误差。为了精确表征气动肌肉的迟滞特性,利用Prandtl-Ishlinskii（PI）模型描述气动肌肉的位移-气压迟滞特性,并采用带遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识PI模型参数。在此基础上,结合PI逆模型设计了一种带有前馈在线补偿的复合控制方法用于气动肌肉的运动控制。同时搭建相应的实验装置进行了气动肌肉迟滞建模和运动控制实验。实验结果表明,采用在线参数辨识方法后的PI模型能有效描述气动肌肉迟滞的负载相关性,且极大地降低了负载变化带来的控制误差。     

基于遗传算法辨识的进给伺服系统摩擦特性研究

因为直线进给伺服系统容易受到摩擦力的影响,对于以高速高精度直线电机为组成核心的进给系统,消除摩擦力的影响尤为重要。因此,本文以直线电机导轨的摩擦力为研究对象,基于能反映摩擦过程中动静态特性的LuGre摩擦模型,考虑了摩擦迟滞非线性因素的影响。以单轴直线电机进给系统为实验平台,通过LabVIEW构建摩擦力实验测试平台,经过与MATLAB交互的小波去噪算法的滤波后得到摩擦力数据。利用遗传算法的摩擦模型参数辨识方法有效地对模型参数进行了参数辨识。该方法得到的结果与通过实验得到的数据具有一致性,验证了方法的正确性与辨识结果的准确性。     

自动变速车辆坡道行驶自适应换挡策略

在分析汽车纵向动力学模型的基础上,运用改进型最小二乘法对整车质量与广义坡度进行实时辨识,以克服采用单一遗忘因子的最小二乘辨识法对变化不同步的参数辨识效果不佳的缺点。制定了自适应坡道换挡策略并进行了实车道路试验。试验结果证明,新型换挡策略能有效地解决了传统换挡策略在坡道行驶时的问题,能够更好地满足自动变速器坡道行驶的要求。     

感应电机故障诊断研究现状与发展趋势

感应电机在工业中扮演重要角色,它的可靠安全运行至关重要.由于感应电机结构、湿度以及温度的影响,感应电机的故障时有发生.感应电机在线故障诊断的基本步骤包括提取故障信号、提取故障特征信息以及故障状态识别.首先在线提取故障信号,然后通过信号处理技术提取故障特征信息,最后通过算法确定故障类别.文章对当前的感应电机在线故障诊断的研究现状和发展趋势进行探讨.     

基于杂交PSO算法的直线电机伺服参数优化

伺服参数整定是影响直线电机系统控制性能优劣的关键因素,针对其参数难以整定的问题,提出一种基于杂交PSO算法的解决方案.通过引入粒子杂交操作,有效增强算法对最优参数的全局搜索能力,并且其收敛速度和精度得到提升.仿真结果表明,应用杂交PSO算法对电机系统数学模型的伺服参数进行整定优化效果明显.对比标准粒子群算法与文献改进粒...     

无速度传感器矢量控制系统的电机参数测算

针对无速度传感器矢量控制系统电机参数的自检测问题,根据异步电机的数学模型,给出了电机在静止条件下,利用单相加载、采用准同步采样算法测算电机参数的新方法;推导出计算转子等效电阻、定子等效漏感和电机等效互感的数学模型。并以7．5kw电机为例对电机的参数进行实测,以该数据设计了无速度传感器矢量控制系统。运行实验证实了该方法的实用性和有效性。     

离合器从动盘测试机模型参数辨识与滑模控制

提出了一种离合器从动盘拖曳分离测试机滑模变结构复合控制器的设计方法.根据建立的系统简化数学模型,采用最小二乘拟合优化方法辨识了系统模型参数,建立了系统模型,采用速度前馈、力前馈和滑模控制构成的复合控制器对系统进行控制.经仿真和实验验证,系统获得了较好的稳态精度和动态特性.     

基于PSO算法的直接进给轴摩擦特性研究

直线电机驱动的进给轴在进给过程中易受到导轨滑动摩擦特性影响而存在高度的非线性特性,非线性摩擦是影响直线电机驱动的伺服系统动静态性能的主要因素。提出了一种新型的直接进给轴非线性摩擦迟滞模型,并给出该摩擦模型的参数辨识策略,建立了直接进给轴摩擦非线性迟滞特性的综合数学模型,并在建立的数学模型的基础上建立了基于Simulink的仿真模型。以基于电流反馈检测为手段,采集了位移和所对应迟滞摩擦力的样本点。以采集的样本点为基础,给出了通过粒子群算法(PSO)辨识摩擦迟滞模型的方法。最后,通过Simulink仿真平台验证了所提出的的摩擦迟滞模型和模型参数辨识方法的准确性。仿真结果表明,辨识的摩擦模型能准确的反映直接进给轴的摩擦分布特性,提出的直接进给轴迟滞摩擦模型参数辨识方法具有可行性。     

基于粒子群算法的农用轮胎柔性环模型参数辨识方法

轮胎柔性环模型能准确表达轮胎变形,但模型的刚度参数无法直接测定,因此模型刚度参数的辨识成为建模过程中的关键。本文基于轮胎柔性环模型运动学方程,分析农用轮胎固有频率与刚度参数之间的关系,提出基于粒子群算法的柔性环模型刚度参数辨识方法。通过轮胎模态试验获取轮胎固有频率,采用粒子群算法对柔性环模型刚度参数进行辨识。将固有频率的试验值与预测值的平均误差作为评价指标,对比粒子群算法与传统算法及遗传算法辨识结果,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,平均绝对误差为1.67Hz,平均相对误差为1.66%,相较于遗传算法,平均相对误差降低16.16%,运算时间减少93.19%。通过接地印痕试验获取农用轮胎接地角度,结合辨识所得刚度参数,估算轮胎所受到的垂向力,对比垂向力的试验值与预测值,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,垂向载荷估算平均相对误差为1.97%,相对于遗传算法,平均相对误差降低12.05%。     

基于损耗模型的永磁同步电机高效控制参数敏感性分析

针对分析参数变化对电机损耗效率的影响建立了永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)损耗模型,推导出电机损耗最小的最优定子电流。然后,分析铁损电阻、铜损电阻以及磁链变化对损耗精度的影响。结果表明,当铁损电阻变为原来的1.2倍时,总损耗效率增加1.0%;当铜损电阻变为原来1.5倍时,总损耗效率下降28%;当磁链变为原来的1.4倍时,总损耗效率下降1.4%。通过电机损耗的参数敏感性分析,为基于模型的电机高效率控制提供了重要参考。     

受电弓试验台直线电机滑模控制器设计

文章首先介绍整个受电弓控制系统的硬件部分,并以直线电机运行为例,简要介绍整个控制系统软件运行流程。之后建立直线电机d-q轴数学模型,根据实际使用的丹纳赫IC33-100A7型直线电机具体机械电气参数设计直线电机模型。并建立由电流内环、速度外环PI控制器,位置外环PID控制律滑模变结构器组成的全闭环控制系统仿真模型。最后对所建立的全闭环控制系统仿真模型进行了性能测试与分析,得到了较为满意的仿真结果,为实际调试直线电机运行的电流内环、速度外环PI控制器的比例环节参数、积分时间等参数提供参考。有效地减小了参数调试的工作量,并完成直线电机的调试运行。根据位置环控制器仿真结果得到了确切的滑模控制器参数,并使用VC++编写受电弓模拟试验台水平作动器全闭环控制实际运行程序。     

非线性电液伺服系统的多滑模模糊控制

针对具有未知强非线性函数、未知控制增益的非匹配非线性电液伺服系统,结合专家语言信息和滑模控制的强抗干扰特性,提出一种多滑模模糊控制策略.通过参数的非连续投影算法,带饱和层的滑模面设计技术以及积分型李雅普诺夫设计技术的集成,使得算法提高了系统在抑制参数漂移、抖振现象、控制器奇异等方面的能力.理论证明了系统跟踪误差收敛于任意设定的滑模面饱和层内.仿真结果表明了理论分析的有效性.     

基于反步滑模的无人车辆横向控制策略

为了满足四轮转向无人车辆在湿滑路面极限转向的路径跟踪需求,设立了双排直线车道并规划了路径,建立车辆动力学模型。对反步控制跟踪算法进行改进,通过启发式优化算法结合滑模控制设计反步滑模控制器。即在反步滑模控制器设计过程中,对于影响控制器性能的常数参数,对于常数参数不确定的函数,通过粒子群优化算法寻找最优值,分别设立3s和5s变道时限以及摩擦系数0.3和0.9四种工况。通过CarSim软件与MATLAB/Simulink联合仿真,通过车辆横向偏移误差以及航偏角误差作为判断依据,发现在低摩擦系数和极限变道时长下,滑模面最后已接近零,并且车辆控制器对轨迹跟踪十分稳定,这表明反步滑模控制器满足要求。     

基于遗忘因子和误差修正的水文实

在进行水文预报时，由于影响河道洪水的因素众多，常用的水文预报模型往往不符合实际水文系统的客观规律。对这类系统的参数辨识要求算法具有较强的实时跟踪能力，以适应模拟或预测洪水运动变化过程的要求。利用洪水预报误差信息，对BP网络洪水实时预报校正模型与方法进行了探讨，提出了两种实时预报方法。第一：运用最小二乘递推算法，引入时变遗忘因子实时跟踪模型中时变参数的变化，建立了神经网络在非线性系统中动态的系统输入、输出数据之间的映射关系。第二：利用BP网络模型对误差的可识别性，将模型对输出变量的预报误差再次作为输出变量，对网络可能预报的误差进行实时修正。计算实例表明：以上两种方法提高了神经网络在水文领域的预报精度，给BP神经网络的实时预报方法提供了新的途径。     

多种智能优化算法在水轮机调节系统参数辨识中的对比研究

参数辨识是系统辨识的重要内容,其方法的有效性决定了建模的最终精度。水轮机调节系统是一类复杂非线性系统,其参数会随运行工况的变化而改变。同时,实际测量信号受环境的影响而夹杂着噪声等无关信息,这将增加参数辨识的难度。因此,对于不同工况和测试条件,参数辨识方法的适用性和精度,以及参数的可辨识性值得进一步研究。以国网水口电站机组为研究对象,基于多种智能优化算法并考虑多种试验工况,对比研究了在不同辨识场景下各辨识算法的有效性和精度,以及参数的可辨识性。结果表明,生物地理学优化算法在各种辨识条件下均具有较好且稳定的性能。     

枸杞果实介电特性与贮藏时间相关性研究

研究了不同枸杞品种果实介电参数与测定频率、贮藏时间的相关性,并就此相关性进行了探讨,为下一步研究枸杞果实介电参数与内部品质间的相关性打下良好理论基础。研究结果表明:枸杞果实介电参数值会随测试频率的增加而呈规律性变化,阻抗Z、电感L、电阻R值随测试频率的增加而减小;在全频率段,各处理组介电参数值无明显差异性,其显著差异性主要表现在低频阶段。3.98MHz频率下,阻抗Z、电阻R、介质损耗因子ε″与贮藏时间线性正相关,电容C、介电常数ε'与贮藏时间线性负相关。各枸杞品种的电容C、介电常数ε'、介质损耗因子ε″随贮藏时间的变化值均存在显著差异性。