完全自动代码生成的车用交流感应电机矢量控制系统开发

为解决电动车用交流感应电机(ACIM)矢量控制系统传统手工编程开发周期长、效率低和可读性差的问题,提出上层控制算法采用基于模型设计、底层驱动采用基于英飞凌TC1782可视化编程技术的完全自动代码生成的方法,进行ACIM矢量控制程序开发。把整合后的控制代码装载到以TC1782为核心的电机控制器中进行试验,试验结果表明ACIM矢量控制系统具有较好的控制性能,验证了这种完全自动代码生成方法用于ACIM控制系统开发的可行性和有效性。该方法比传统手工编写控制程序开发成本更低、效率更高。     

基于模型设计的电动车用交流感应电机控制系统开发

针对电动车用交流感应电机控制系统传统开发方法开发周期长、代码错误率高、维护困难的问题,提出了采用基于模型的设计进行交流感应电机(ACIM)控制程序开发的方法。建立了MATLAB/Simulink环境下感应电机矢量控制系统的上层控制策略模型,利用代码自动生成技术将感应电机的上层控制策略模型生成针对TI公司C28x系列DSP的嵌入式C代码,手工编写底层代码,在Code Composer Studio中完成了控制代码和底层驱动代码的整合。将整合后的控制代码装载到以TMS320F28335为核心的电机控制器中进行实验。实验结果表明,所开发的感应电机控制系统具有良好的控制性能,验证了基于模型设计的方法用于交流感应电机控制系统开发的可行性和有效性。     

电动汽车交流感应电机驱动系统的研究

介绍了电动汽车电机驱动系统的发展趋势,阐述了电动汽车交流感应电机驱动系统的结构、控制器以及矢量控制方法。     

自校正自适应控制系统的设计与研究

现代控制系统的复杂性越来越高,常规的控制方法已经不能满足控制要求。本文对自校正自适应控制进行了研究,通过采用带有遗忘因子的递推最小二乘法对模型参数进行估计,用极点配置法来设计控制器,提出了一种基于PID的间接自校正自适应控制系统,最后将估计的结果用于计算控制器参数和控制量。     

基于单片机的步进电机控制应用研究

论文提出了一种基于单片机的步进电机控制系统及接口电路,设计了控制系统硬件,并给出了部分控制程序。步进电机控制系统由89C51单片机、步进电机控制器ST-2HB02X(驱动器)和两相步进电机42GYBH107组成。分析了细分驱动技术并利用具有细分控制的控制器与单片机接口,实现对步进电机有效控制,用汇编语言编写程序实验了步进电机的驱动、启停和转速调整等。     

基于模型的永磁同步电机控制策略开发

设计了用于研究永磁同步电机的矢量控制系统。以NXP公司的S32K142芯片为主控芯片,设计了电机控制的硬件电路。在MATLAB环境下使用Simulink搭建了永磁同步电机矢量控制系统的双闭环模型,并进行仿真模拟,有效验证了硬件电路以及id=0控制算法的可行性。     

基于模糊控制的农产品冷冻库网络控制系统研究

介绍了农产品冷冻库网络控制系统的结构及其特点，设计了基于模糊自适应整定的PID控制器，实现了对农产品冷冻库网络控制系统的控制。基于TrueTime仿真工具箱的仿真实验表明：设计的农产品冷冻库网络控制系统具有响应速度快、稳定性强和抗干扰能力强等特点。     

农业机械动力中CSIM自适应控制系统设计和实现

提出了电流型逆变器－感应电动机（ＣＳＩＭ）传动系统的模型跟踪自适应控制系统,推导了离散形式的自适应模型跟踪控制系统的控制规律,这些规律有考虑负载和电机参数变化时满足超稳定性条件。建立了转差频率控制系统的动态数学模型,借助于模型降阶技术,在不显著降低系统性能的前提下,降低模型的阶数的简化设计。用一个８０９８实现了该控制器,控制系统的实现仅使用了参考模型和被控装置直接提供的状态量,无须辨识系统的内部变     

柔性底盘驱动控制系统设计

为了实现农业运作平台的数字化,设计了一套基于偏置轴驱动轮的柔性底盘控制系统。主要进行了单轮驱动控制系统的设计:驱动控制器接收中央控制器输出的信号,决定电磁摩擦锁绕组的锁紧力和平衡位置电机的转动位置;控制器中单片机将相对转角与油门信号叠加作为输出控制信号,通过集成驱动电路,采用PWM方式控制轮毂电机速度。     

开关磁阻电机控制系统在纯电动拖拉机设计上的应用

在纯电动拖拉机调速系统的设计中,引入了开关磁阻电机控制系统,并采用PID控制器对速度的调节过程进行反馈,从而提高速度控制的灵敏性和调节精度,使调速系统具有自适应调节能力。为了验证基于PID的开关磁阻电机控制系统的优越性,对控制系统的调速过程进行了仿真模拟,并选取了两组不同的参照进行了对比,结果表明：采用PID的开关磁阻电机的控制精确性比其他两组高,从而验证了其性能的可靠性。     

基于同步整流的光伏水泵数字控制

根据光伏水泵无刷直流电动机驱动实际需要,提出一种数字控制器解决方案.为降低控制器续流损耗,基于同步整流技术采用MOSFET代替体二极管续流,并可降低控制器温升,提高系统可靠性.研究了改进的无差拍控制策略,采用自适应无轨迹卡尔曼滤波方法(Adaptive UKF)在线辨识、修正系统参数,以改善力矩电流控制效果.仿真和实验结果表明,该方案易于数字实现,参数辨识有效,电流控制精度高.提高了系统运行性能.     

基于粒子群算法的混联机构神经网络自适应反演控制

针对含有不匹配干扰的混联机构轨迹跟踪控制问题,提出了一种极限学习机与自适应反演控制相结合的控制策略。在对干扰进行分析的基础上,分别采用两个极限学习机网络对系统中的匹配和不匹配干扰进行逼近和补偿。基于Lyapunov函数稳定性设计了混联机构的控制律与自适应律,实现混联机构的轨迹跟踪控制。由于控制器可调参数较多,采用粒子群算法进行控制器参数的寻优整定。仿真结果表明,所提出的控制方法具有良好的轨迹跟踪精度和鲁棒性。     

车辆悬架自适应模糊半主动控制系统研究

提出了一种车辆半主动悬架系统的自适应模糊控制方法。该方法以模糊控制原理为基础 ,融合自适应方法 ,将模糊系统辨识和模糊控制结合起来 ,在模糊控制器内采用“软反馈”并对自适应模糊控制规则进行修正 ,简化了运算 ,提高了半主动悬架控制的实时性 ,使系统的控制性能不断改善 ,显著地减少车辆振动及干扰 ,提高了受路面激励时车辆的舒适性 ,达到最佳的控制效果     

静液传动系统自适应模糊滑模控制

针对静液传动系统的速度控制问题,提出一种带有摩擦力矩补偿的自适应模糊滑模的设计方案.引入摩擦力矩动态补偿的方法,对摩擦力矩进行动态实时补偿,提高系统的响应速度和稳态误差.采用自适应模糊滑模控制解决因系统的不确定性及干扰的存在而不能准确控制的问题,使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型.基于李雅普诺夫函数推导出规则参数调整的自适应率,保证闭环控制系统的稳定性,并削弱了高频抖振.仿真结果表明该方案可以提高稳态误差,增强系统的鲁棒性,削弱控制信号中的高频抖振现象.     

汽车防抱死制动系统神经网络自适应控制

针对汽车ABS系统在冰雪等湿滑不平的路面上制动效能下降的情况,本文在对ABS制动特性进行分析的基础上,建立了其数学模型,提出了一种基于神经网络的汽车ABS系统自适应控制方案。控制器由标称控制律和补偿控制律组成,并在Matlab/Simulink环境中进行仿真模拟。为检验控制策略合理性和控制软件可行性以及自主设计ECU的可靠性,进行了装车对比试验。理论分析和仿真计算、试验结果均证明:本文提出的控制策略具有更好的控制效果和鲁棒性,汽车在不良路面上的制动效能也得到明显改善。     

水稻直播机自动驾驶模糊自适应控制方法

为了提高在水田等恶劣环境下作业的自主导航水稻直播机的性能,提出了一种利用模糊逻辑推理自适应调整PD控制器参数Kd的最优控制方法。首先根据水稻直播机的运动学模型,建立链式空间状态模型;然后基于链式空间状态模型,设计了PD控制器,并根据现场实验确定了参数Kp、Kd的取值范围,通过仿真得出了Kp和Kd的值,以及两者比值对系统稳定性和响应速度的影响;最后,提出了模糊自适应控制方法。仿真结果表明,相对于固定参数的PD控制器,模糊自适应控制方法超调较小、上线速度更快、稳定性较好。实地实验结果表明,该方法在水泥路面上平均绝对横向偏差小于0.021 m,水田直线跟踪平均绝对偏差小于0.040 m,与传统的PD控制和纯追踪控制相比,能够有效提高自主导航控制系统的稳定性和快速性。     

开关磁阻电动机模糊控制器的单片机实现

利用单片机，并用查表法实现模糊控制器，方法简单、灵活，节省CPU资源，并有着很好的实时性。提供的方法不仅适用开关磁阻电动机调速系统，对通用模糊控制器的设计也具有借鉴意义。     

基于RBF神经网络的混合输入机构自适应控制

提出一种伺服电动机对常速电动机运动进行闭环跟踪的控制策略,控制伺服电动机的运动,以实现对常速电动机速度波动的补偿。由于系统精确模型难以获得,设计了基于名义模型的径向基函数网络自适应控制器,进行混合输入机构轨迹的跟踪,应用径向基函数(RBF)神经网络对系统中摩擦、外部扰动和动力耦合等不确定因素的和进行逼近,网络输出权值由自适应算法学习确定,并对该控制器进行稳定性分析。仿真结果表明,所设计的控制器稳定有效, 具有较强的鲁棒性。     

随机干扰下电控空气悬架整车车身高度控制研究

为解决随机干扰对空气悬架汽车车身高度动态切换的不良影响,结合空气弹簧模型,建立了随机干扰下的空气悬架车身高度调节系统整车模型。基于单神经元自调整增益算法,设计了神经网络PID自适应高度调节控制器。为检验所设计控制器的性能,搭建了Matlab/Simulink车身高度控制仿真模型,并开发了控制器实物,用于搭建整车试验平台。仿真结果显示所设计的控制器能有效地改善随机干扰下的高度调节过程的震荡,缓解车身俯仰和侧倾,整车试验也验证了仿真结果,提高了车辆舒适性和稳定性。     

汽车牵引力控制系统神经网络控制算法

为获得汽车TCS自适应控制算法,应用神经网络算法设计了发动机油门位置和驱动轮制动压力控制器。应用自制的硬件在环试验平台对上述算法进行了调试。结果表明,汽车TCS神经网络控制算法能根据环境条件自适应地调整控制量,有效消除驱动轮过度滑转,使汽车具有良好的加速性和适应性。