基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制

针对永磁同步电机无传感器控制中传统滑模观测控制函数不连续而导致的抖振问题,把v(x)引入了传统的滑模观测器,设计了一种新型的滑模观测器并利用李雅普诺夫函数进行了稳定性分析。最后利用Matlab中的simulinnk搭建了仿真模型进行了仿真分析。仿真结果表明:所设计的滑模观测器不仅观测精度高,而且能够有效克服抖振现象,鲁棒性好。     

状态观测器在双闭环直流调速系统中的应用

直流调速系统广泛采用转速、电流双闭环调节回路,但负载转矩和转速状态变量很难通过安装仪表来进行测量。通过状态观测器,即状态空间理论中输入、输出变量,来对这两个变量进行估计,实现扰动补偿。通过最优估算法来对初始状态空间进行改进,形成全阶状态观测器。     

基于扩展卡尔曼滤波的汽车质心侧向速度观测器

基于HSRI轮胎模型,建立了一种简化的、适用于实时运算的非线性轮胎力估计方法.推导了四轮两自由度汽车模型动力学方程.运用扩展卡尔曼滤波方法建立了汽车质心侧向速度观测器.汽车动力学综合仿真平台的仿真结果显示,采用非线性轮胎力估计方法能显著提高估计的精度.实车试验结果表明,该观测器估计结果的准确性和运算效率能满足DSC控制的要求.     

基于MRAS的异步电动机无速度传感器矢量控制系统

为提高异步电动机控制系统的可靠性和适应性,文章提出了一种基于模型参考自适应(MRAS)理论的异步电动机无速度传感器矢量控制系统的设计方案。在MRAS理论的基础上,建立了速度辨识系统的模型,将其与应用SVPWM调制技术的变频器系统结合起来,组成了一种基于DSP的异步电动机无速度传感器矢量控制系统,具体介绍了其结构和软硬件设计。仿真结果表明该系统动态性能良好,能准确地跟踪电机转速的变化。     

基于观测器的传感器与执行器故障自动检测方法

设计构造了用于故障检测的系统观测器.根据故障对观测器新息的影响,给出了利用观测器新息的统计量对传感器故障和执行器故障进行检测的方法,并分析了该方法对故障检测的保障性条件.结合农产品加工中常用的热反应堆系统进行了故障模拟验证,结果表明这种检测方法计算简单,能有效检测传感器和执行器同时发生的故障.     

异步电机控制方法的分析与展望

在分析异步电机控制有关文献的基础上,总结、分析了国内外不同控制方法的特点与异步电机控制研究的发展方向,并对该领域的发展趋势作了展望。     

基于扩张状态观测器的路面附着系数实时估计

对车辆动力学控制中的道路路面附着系数实时估计问题进行研究.首先使用魔术公式建立1/4车辆制动模型,即车轮制动动力学模型;然后将其中的附着系数相关项视为制动系统的扩张状态,建立其扩张状态观测器,通过轮速信号和制动力矩信号实时观测制动过程中地面与轮胎间的纵向力,进而计算出路面附着系数;最后在均匀路面和突变路面条件下进行仿真研究.结果表明,所提出的方法对车辆制动系统参数摄动和传感器噪声具有鲁棒性,可以准确地实现道路路面附着系数的实时估计,观测器与控制器设计具有一定独立性.     

基于干扰观测器的直播机路径跟踪快速终端滑模控制

针对农田中存在不确定性干扰时,会导致建立的无人水稻直播机运动学模型精确度不高,从而使路径跟踪收敛时间长,跟踪效果较差等问题,提出由直播机运动学模型建立相应的非线性干扰观测器从而实现对不确定性复合干扰的精确观测.将观测到的干扰值补偿到运动学模型中以提高模型的精度,降低滑模控制的抖振.为了控制直播机沿指定路径作业并提高路径...     

基于扩张状态观测器的路面附着系数实时估计

对车辆动力学控制中的道路路面附着系数实时估计问题进行研究。首先使用魔术公式建立1/4车辆制动模型,即车轮制动动力学模型;然后将其中的附着系数相关项视为制动系统的扩张状态,建立其扩张状态观测器,通过轮速信号和制动力矩信号实时观测制动过程中地面与轮胎间的纵向力,进而计算出路面附着系数;最后在均匀路面和突变路面条件下进行仿真研究。结果表明,所提出的方法对车辆制动系统参数摄动和传感器噪声具有鲁棒性,可以准确地实现道路路面附着系数的实时估计,观测器与控制器设计具有一定独立性。     

异步电动机调速系统自适应辨识的CMAC-ADRC算法

针对异步电动机调速系统快速响应时启动超调量大的问题,提出了一种基于自适应参数辨识的小脑模型神经网络复合自抗扰控制(CMAC-ADRC)的控制算法。将CMAC与ADRC各自的优点相结合,利用CMAC神经网络实现前馈控制,通过在线学习来抑制系统的超调量,增强系统的鲁棒性能,提高系统的快速性能,利用ADRC技术实现反馈控制,进一步增强系统的抗干扰能力。利用参考模型自适应参数辨识技术对转动惯量进行辨识,优化自抗扰补偿系数。以变频器结合异步电动机为控制对象,进行仿真,基于自适应参数辨识的CMAC-ADRC控制算法的干扰响应幅度是一阶优化自抗扰控制下干扰响应幅度的44.57%,是小脑模型神经网络复合比例-微分(CMACPD)控制下干扰响应幅度的17.69%,干扰恢复时间是一阶优化自抗扰控制下干扰恢复时间的50%,是CMAC-PD控制下恢复时间的60%。搭建MCU-CPLD-DSP控制平台进行了实验,基于自适应参数辨识的CMAC-ADRC控制算法的超调量是一阶优化自抗扰控制的45.49%,上升时间是一阶优化自抗扰控制的53.33%,干扰响应幅度是一阶优化自抗扰控制干扰响应幅度的71%,干扰恢复时间是一阶优化自抗扰控制干扰恢复时间的76.47%。     

基于扰动观测器的农用驱动电机变速滑模控制

针对农用驱动电机中存在的控制精度不良、抗扰动性差和稳定性弱问题,提出一种基于变速趋近率的滑模变结构控制策略。通过滑模变结构控制提升电机控制精度并提升控制过程中的稳定性,针对传统滑模变结构控制收敛过程中的等速趋近率存在的趋近速度慢、抖振波动大和控制精度低等问题,采用变速趋近率进行优化改进。在变速趋近率中通过引入系统范数,在电机控制过程中有效解决了趋近速度/抖振波动平衡的问题,提升了农用驱动电机的控制效率同时保证了稳定性。同时,由于电机中的内部机械参数和外界负载扰动会对农用电机的调速性能产生直接影响,针对电机控制过程中的内部参数和外界负载扰动,设计一种基于扩展滑模观测器的抗扰动技术,对其进行实时观测并补偿。通过Matlab/Simulink仿真测试和电机平台实验验证,证明了本文提出的控制策略的有效性,在启动过程中能够在0.1 s之内完成启动转速响应且无超调现象发生,有效提升了农用驱动电机的控制精度和响应速度;通过设计的扰动观测器提升其抗干扰能力和鲁棒性,当受到外界负载扰动10 N·m/-10 N·m时,可以将转速误差控制在5%之内,有效地提升了农用电机在运行过程中的稳定性和安全性。     

电动拖拉机永磁电机模糊滑模无传感器控制研究

永磁电机闭环控制需要准确的转子位置信息,而传统的机械传感器在农业生产等恶劣工况下的可靠性难以保证。为了提高系统可靠性,对无传感器控制方法进行了研究。在传统基于滑模观测器的无传感器控制中,系统抖振和稳定性差的问题严重影响了无传感器运行的控制效果。为此,本文提出了一种基于模糊滑模观测器和模糊锁相环的无传感器控制方法,有效地解决了这一问题。首先,利用模糊控制器对滑模观测器和锁相环的控制参数进行处理,并根据电机的实际工况实时调整这些参数,提高了系统鲁棒性。其次,采用递归最小二乘自适应线性谐波提取器对反电动势的高谐波分量进行有效滤波,避免了高频分量对观测结果的影响。实验结果表明,所提出的控制方法提高了对转速和转子位置的估计精度。     

基于转矩分配函数的开关磁阻电机直接转矩控制

由于开关磁阻电机(SRM)及其功率变换器的非线性,以及控制参数的多样性,使得SRM参数的优化设计比较复杂,转矩脉动比较明显。本研究将转矩分配函数法引入开关磁阻电机的直接转矩控制策略中,设计了有效的转矩分配函数和基于单神经元自适应PID控制策略的速度调节器。以TMS320LF2407A数字信号处理器为控制核心,设计开发了具有智能控制方法的高精度SRM系统。试验结果证明,该系统结构简单、可靠,运行效率高,具有很好的静、动态特性。     

基于混合扩张状态观测器的农田平地机液压系统反步滑模控制研究

为解决农田平地机液压系统在复杂地貌平地作业时控制精度低、抗干扰能力差等问题,设计了一种基于混合扩张状态观测器（HESO）的反步滑模控制器。其中,HESO基于输出反馈信号估计系统未知状态和总扰动,并在前馈通道中进行扰动补偿;基于快速趋近律设计的反步滑模控制器输出连续光滑的控制量,增强了系统鲁棒性,克服了系统非线性与参数不确定性问题;通过Lyapunov稳定性理论对所提出的观测器和控制器稳定性进行验证,得到误差一致有界稳定结论;通过AMESim和Matlab/Simulink联合仿真与田间试验对本文控制算法的有效性和优越性进行了验证。在两条地貌情况较为复杂波浪地中单次平地和地貌情况较为相似的两田块进行3次遍历试验表明,使用本文控制方法,平地后高程相较于平地前标高的平均绝对误差、最大绝对误差、绝对误差标准差分别为0.053、0.146、0.037m和0.02、0.041、0.011m,较PID算法分别降低36.35%、28.32%、31.37%和62.6%、50%、51.83%。     

发动机神经网络自适应PID转速控制

为提高发动机怠速控制的准确性,解决非线性、复杂的系统控制问题,详细介绍发动机模型建立方法、转速神经控制的结构和神经网络的形式,并将神经网络同PID控制很好的结合起来,以有效解决发动机转速控制问题。     

基于神经网络PID的异步电机转速MRAS辨识

提出了一种基于神经网络PID的异步电机转速MRAS辨识方法。该方法利用Popov超稳定性理论推导的转速估算公式,并采用单神经元PID控制器进行电机转速辨识。在MATLAB∕Simulink环境中,建立了一个基于该方法的无速度传感器异步电机矢量控制系统,并进行了仿真试验,仿真结果表明,该方法提高了电机转速估算的精度和响应速度,从而提升了系统的性能。