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模型参考自适应系统

  • 一种新型无速度传感器矢量控制PMSM系统

    摘要:针对永磁同步电机速度估算及定子电阻变化引起的稳定性问题,根据模型参考自适应控制法的原理,在同步旋转坐标系下,提出永磁同步电机转速估算与定子电阻辨识的自适应律,建立永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统及定子电阻在线辨识的数学模型.通过控制系统简化,确定调速控制系统中电流调节器与速度调节器的传递函数,并对电流调节器与速度调节器的控制增益进行了设计.仿真结果表明:控制系统对定子电阻变化鲁棒性好,转速估算与速度调节精度高,验证了本控制系统的可行性.关键词:永磁同步电机;无速度传感器;矢量控制;模型参考自适应;定子电阻;在线辨识;控制增益

    标签: 传感器 矢量控制 pmsm

    上传时间: 2022-06-25

    上传用户:1208020161

  • 绕组励磁同步电机无传感器矢量控制的研究.rar

    绕组励磁同步电机具有功率因数可调、效率高等优点,在工业大功率场合获得了广泛应用,因此研究和开发高性能的绕组励磁同步电机驱动系统具有重大的经济价值和社会效益。目前开发高性能绕组励磁同步电机驱动系统所采用的控制方案主要有两种:一种是直接转矩控制(DTFC);另一种是磁场定向矢量控制(FOC)。绕组励磁同步电机的矢量控制策略具有控制结构简单,物理概念清晰,电流、转矩波动小,转速响应迅速,易实现数字控制等优点。因此,在交流传动领域中,越来越受到学者的关注。但是,无论在国内还是国外,交直交型绕组励磁同步电机矢量控制系统的研究还缺乏全面深入的理论研究,还没有建造起矢量控制系统的理论体系构架。本文对绕组励磁同步电机矢量控制系统进行了初步的理论探讨,并进行了详细的实践研究,为以后更深入、广泛地研究此系统,打好坚实的基础。本论文主要研究内容如下: @@ 通过广泛的查找文献,对几种常见的同步电机传动系统进行了综述,分析了同步电机变频调速原理,在此基础上,讲述了无传感器技术在同步电机中的应用现状。无传感器技术主要有两大类:基于基波量的检测方法和基于外加信号的激励法。随后,对转子初始位置的估计进行了综述,其方法有:基于电机定子铁芯饱和效应的转子位置估计,高频信号注入法,基于定子绕组感应电压的估计法和基于相电感计算法等。绕组励磁同步电机转子初始位置估计的研究还很少。 @@ 对绕组励磁同步电机矢量控制的理论进行了全面深入地研究,建立起矢量控制的理论体系构架。 @@ 首先,基于磁势等效原理,将三相静止交流信号等效变换为两相旋转直流信号,将交流电机等效为直流电机进行控制。在Clarke变换和Park变换的基础上,得到凸极同步电机转子磁场定向的电压矩阵方程、功率方程和运动方程。根据上述方程,绘出dq轴的等值电路及矢量图,得到状态空间描述的dq轴数学模型。 @@ 其次,根据模型参考自适应原理,对同步电机转速进行估计。忽略同步电机d轴阻尼绕组的作用,取同步转速为零,得到同步电机αβ静止坐标系下 的数学模型。将不含有转子转速信息的方程作为参考模型,将含有转速参数的方程作为可调模型,根据波波夫超稳定性和正性原理,对转子转速进行估计。@@ 最后,根据模型参考自适应估计的转子转速,设计磁通观测器来估计转子磁通,实现磁通反馈闭环控制。磁通观测器采用降维观测器,仅对转子磁通分量进行重构,并通过极点配置算法,合理配置观测器的极点,使观测器满足系统的性能指标,达到磁通观测的目的。 @@ 新颖的空间矢量脉宽调制算法。从空间矢量的基本概念入手,深入分析了定子三相对称电压与空间电压矢量之间的关系。由三相电压源型逆变器输出电压波形得到六个有效开关状态矢量,这六个开关矢量和两个零矢量合成一组等幅不同相的电压空间矢量,去逼近圆形旋转磁场。其次,根据空间电压矢量所在的扇区,选择相邻有效开关矢量,在伏秒平衡的法则下,计算各有效开关矢量的作用时间。并且,探讨了扇区判断和扇区过渡问题,定性分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)的性能。最后,根据每个扇区中开关矢量作用时间,采用软件构造法,在TMS320LF2407A硬件上实现了SVPWM。实验结果表明,该算法简单易实现,能够有效的提高直流母线的电压利用率,具有在低频运行稳定,逆变器输出电流正弦度好等优点。 @@ 空间矢量过调制算法的研究。在上述线性调制的基础上,提出一种基于电压空间矢量的过调制方法。过调制区域根据调制度分成两种不同的模式,分别为模式Ⅰ(0.907

    标签: 绕组 励磁 同步电机

    上传时间: 2013-07-25

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  • 语音识别中的说话人自适应研究.nh 1.MAP和MLLR算法比较 文章在讨论由说话人引起的声学差异基础上

    语音识别中的说话人自适应研究.nh 1.MAP和MLLR算法比较 文章在讨论由说话人引起的声学差异基础上,研究两种基于模型 的自适应算法:最大似然线性回归(州压LR)和最大后验概率(MAp)。 实验结果表明,不论采用哪种自适应都能使识别率有一定的提升。两 种算法之间的差异性在于MAP具有良好的渐进性,但收敛性较差, 而MLLR在很大程度上改善了收敛特性,但其渐进特性却不如MAP。 文章讨论了在侧汰P自适应中,初始模型参数的先验知识对自适 应效果的影响,以及在MLLR中,回归类对自适应效果的影响。文 章还进一步研究了采用两种算法的累加自适应效果,从结果看MAP 和MLLR结合的方法比单独使用M[AP和MLLR的效果要好。文章 还对包括基于特征层的归一化算法和用于基于声学模型的MLLR算 法等效性进行讨论,并给出了统一的算法框架。

    标签: MLLR MAP nh 语音识别

    上传时间: 2014-01-09

    上传用户:bakdesec

  • matlab marc

    模型参考自适应程序,模型参考自适应程序,模型参考自适应程序

    标签: matlab marc

    上传时间: 2018-12-21

    上传用户:rsrs

  • 基于FPGA的高速采样自适应滤波系统的研究

    自适应滤波器的硬件实现一直是自适应信号处理领域研究的热点。随着电子技术的发展,数字系统功能越来越强大,对器件的响应速度也提出更高的要求。 本文针对用通用DSP 芯片实现的自适应滤波器处理速度低和用HDL语言编写底层代码用FPGA实现的自适应滤波器开发效率低的缺点,提出了一种基于DSP Builder系统建模的设计方法。以随机2FSK信号作为研究对象,首先在matlab上编写了LMS去噪自适应滤波器的点M文件,改变自适应参数,进行了一系列的仿真,对算法迭代步长、滤波器的阶数与收敛速度和滤波精度进行了研究,得出了最佳自适应参数,即迭代步长μ=0.0057,滤波器阶数m=8,为硬件实现提供了参考。 然后,利用最新DSP Builder工具建立了基于LMS算法的8阶2FSK信号去噪自适应滤波器的模型,结合多种EDA工具,在EPFlOKl00EQC208-1器件上设计出了最高数据处理速度为36.63MHz的8阶LMS自适应滤波器,其速度是文献[3]通过编写底层VHDL代码设计的8阶自适应滤波器数据处理速度7倍多,是文献[50]采用DSP通用处理器TMS320C54X设计的8阶自适应滤波器处理速度25倍多,开发效率和器件性能都得到了大大地提高,这种全新的设计理念与设计方法是EDA技术的前沿与发展方向。 最后,采用异步FIFO技术,设计了高速采样自适应滤波系统,完成了对双通道AD器件AD9238与自适应滤波器的高速匹配控制,在QuartusⅡ上进行了仿真,给出了系统硬件实现的原理框图,并将采样滤波控制器与异步FIF0集成到同一芯片上,既能有效降低高频可能引起的干扰又降低了系统的成本。

    标签: FPGA 高速采样 自适应滤波

    上传时间: 2013-06-01

    上传用户:ynwbosss

  • 运用模型参考的方法实现自适应控制的!采用lypanuov稳定性理论来设计参数的调节

    运用模型参考的方法实现自适应控制的!采用lypanuov稳定性理论来设计参数的调节

    标签: lypanuov 模型参考 自适应控制 稳定性

    上传时间: 2015-08-15

    上传用户:qiaoyue

  • 针对视觉伺服机器人手眼定位问题,采用非线性系统理论中的无源化方法,在不需要物体 的深度精确值、几何模型及单应性矩阵的计算情况下,设计了摄像机的平移和旋转速度,同时使用 自适应控制方法对深度进行估计

    针对视觉伺服机器人手眼定位问题,采用非线性系统理论中的无源化方法,在不需要物体 的深度精确值、几何模型及单应性矩阵的计算情况下,设计了摄像机的平移和旋转速度,同时使用 自适应控制方法对深度进行估计

    标签: 视觉伺服 机器人 定位 几何模型

    上传时间: 2014-01-05

    上传用户:小鹏

  • 单神经元自适应pid,减少了模型误差对远程控制系统的影响,试验表明系统具有良好的鲁棒性和控制品质

    单神经元自适应pid,减少了模型误差对远程控制系统的影响,试验表明系统具有良好的鲁棒性和控制品质

    标签: pid 单神经元 模型

    上传时间: 2013-12-08

    上传用户:iswlkje

  • 参考模型自适应控制

    关于参考模型自适应控制的matlab例程,帮助初学者学习了解自适应控制相关理论的实际应用。

    标签: 参考模型 自适应控制

    上传时间: 2016-06-28

    上传用户:爱笛生的声

  • 非线性系统多模型自适应控制研究

    1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统,提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先,将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围,在此基础上,建立自适应模型来提高系统性能;针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后,针对每个子模型设计相应的擅制器。最后,设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明,所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统,提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法,首先,采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理,再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上,建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质,建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后,分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后,采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换,并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明,所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题,使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题,考虑系统实际运行数据,提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模,并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明,所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词:非线性系统;多模型方法;自适应控制;模糊聚类;神经网络

    标签: 自适应控制

    上传时间: 2022-03-11

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