超声波电机(Ultrasonic Motor简称USM)是八十年代发展起来的新型微电机。本文针对超声波电机及其控制技术的研究现状和发展趋势,以我国研究技术相对比较成熟并有产业化前景的行波超声波电机(Traveling-wave Ultrasonic Motor简称TUSM)的伺服控制技术为研究对象,以直径60mm的行波超声波电机TUSM60为研究实例,在特性测试、动稳态性能分析,辨识模型建立、控制策略与控制算法的选择与实现等方面展开研究。本论具体的研究内容为： 在分析超声波电机研究历史和现状的基础上,结合国内外超声波电机特别是行波超声波电机控制技术的发展趋势,重点论述了行波超声波电机及其驱动控制技术的研究进展。 介绍行波超声波电机的基本结构,并从该电机的主要理论基础--压电原理、行波合成、接触模型出发,分析了行波超声波电机定子质点的运动方程.并结合定转子摩擦接触特点,分析了行波超声波电机的运行机理。 根据对行波超声波电机测试和高精度控制的要求,研制出基于双DSP和FPGA的超声波电机高性能测试控制平台。其中控制核心采用了双DSP结构,可以在对行波超声波电机进行控制的同时,将必要的参数读取出来进行分析和研究。为行波超声波电机瞬态特性分析以及控制策略、控制算法的深入研究打下了基础。 对电机的瞬态、稳态特性进行的测试,可以分析驱动频率、电压以及相位差等调节量对电机输出的影响。在此基础上进一步对行波超声波电机的调节方式、控制算法选择方面进行分析,并得到相应结论。 通过对实验数据的总结和归纳,利用系统辨识中的非参数方法,建立在特定频率条件下的近似线性模型。在行波超声波电机工作范围内,辨识若干组不同频率条件下的近似线性模型,将这些模型的参数进行二维或三维拟合,可以得到一个关于行波超声波电机传递函数的模型。辨识模型的建立为合理的选择和优化控制参数,控制效果的验证等提供了行之有效的手段。 在对行波超声波电机的速度控制、位置控制展开的研究中.首先利用遗传算法对常规PI恒转速控制的控制参数整定及修正方法进行了研究；利用神经元的在线自学习能力,研究和设计单神经元PID-PI转速控制器,提高控制系统对电机非线性和时变性的适应能力；为了消除在伺服控制中,单一调节量(驱动频率)情况下,低转速的跳跃问题,研究和讨论了多调节量分段控制方法,并利用模糊控制对控制方法的有效性进行了验证；在位置控制中,利用转速控制研究的结果,研究和设计了位置--速度双环(串级)控制器,实现了电机高精度位置伺服控制。 通过对已有控制系统的改进和简化,设计和研制了具有实用化价值行波超声波电机控制器：并将研究成果应用于针对核磁成像设备而设计的行波超声波电机随动控制系统中,同时尝试了将该控制器用于高精度X-Y两维定位平台。
上传时间： 2013-07-13
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在早期阶段，直流调速系统在传动领域中占统治地位。然而，从60年代后期开始，交流电动机在工业应用领域正在取代直流电动机，交流传动变得越来越经济和受欢迎。永磁交流伺服系统作为电气传动领域的重要组成部分，在工业、农业、航空航天等领域发挥越来越重大的作用。永磁同步电动机以其特点广泛应用于中小功率传动场合，成为研究的重要领域。然而，永磁同步电动机具有较大的转动脉动，而对于这些应用场合，转矩平滑通常是基本要求。因此，对永磁交流伺服系统的应用，必须考虑其转矩脉动的抑制问题。本文针对电机传动系统中参数变化对电机性能的影响，以永磁同步电机为例，围绕如何通过参数辨识来提高永磁同步电动机的控制性能，借助自行开发的全数字永磁交流伺服系统平台，对永磁同步电动机的磁场定向控制，参数辨识，神经网络和扩展卡尔曼滤波在控制系统中的应用，抑制转矩脉动，提高系统性能几个方面展开深入的研究。 本文从永磁同步电动机及其控制系统的基本结构出发，对通过参数辨识抑制转矩脉动进行了较为细致的分析。针对不同情况，通过改进电机的控制系统，提出了多种参数辨识方法。主要内容如下： 1、基于定子磁链方程，建立了永磁同步电动机的一般数学模型。经坐标变换，得出在静止两相（α—β）坐标系和旋转两相（d—q）坐标系下永磁同步电动机电压方程和转矩方程。 2、分析了永磁同步电动机id=0矢量控制系统的工作原理，介绍了永磁同步电动基于磁场定向的矢量控制的基本概念。经对永磁同步电动机系统进行分析，推导并建立了id=0控制时整个电机系统的数学模型。 3、基于超稳定性理论的模型参考自适应控制原理，设计了一种模型参考自适应控制系统，考虑电机参数的时变性，对永磁交流伺服系统的绕组电阻和电机负载转矩辨识进行了研究，以保持系统的动态性能。利用Matlab/Simulink建立仿真模型，对控制性能进行了验证，仿真实验证明这种方法的可行性。 4、人工神经网络具有很强的学习性能，经过训练的多层神经网络能以任意精度逼近非线性函数，因此为非线性系统辨识提供了一个强有力的工具。本章针对永磁同步电机提出了一种以电机输出转速为目标函数的神经网络控制方案，同时应用人工神经网络理论建立和设计了负载转矩扰动辨识的算法以及相应的控制系统的补偿方法，并应用MATLAB软件进行了计算机仿真，仿真证明和传统的控制方法相比，以电机输出转速为指导值和目标函数的神经网络控制方案能有效地提高神经网络的收敛速度，能有效地改善控制系统的动态响应，具有跟踪性能好和鲁棒性较强等优点。 5、电机的参数会随着温升和磁路饱和发生变化，需进行在线实时辨识。本文利用电机的定子电流、电压和转速，采用递推最小二乘法进行在线参数辨识，该方法不需要观测的磁链信号，消除了磁链观测和参数辨识的耦合。电机状态方程由于存在状态变量的乘积项，对电机参数辨识以后，仍然是非线性方程，为了对电机状态方程进行状态估计，得到电机的参数辨识值，本文采用扩展卡尔曼滤波进行状态估计，对以上方法的仿真实验得到了满意的结果。 6、本文基于数字电机控制专用DSP自行开发了全数字永磁交流伺服系统平台，通过软件实现扩展卡尔曼滤波对电阻和磁链的估计，以及基于磁场定向的空间矢量控制算法，获得了令人满意的实验结果，证明扩展卡尔曼滤波算法对电阻和磁链的实时估计是很准确的，由此构成的永磁交流伺服系统具有良好的静、动态性能。
上传时间： 2013-07-28
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作为世界上发展最快的可再生能源，风能受到了世界各国的关注。随着风机数量的增加，研究电网故障时风力发电机的动态响应特性越来越重要。 本文以“3.2MW永磁风力发电机系统分析”为工程背景，旨在研究3.2MW永磁风力发电机及其系统在各种正常和非正常工况下的动态性能，分析变流系统和控制方法对电机性能的影响，为电机的优化设计提供参考。 首先，在对永磁风力发电机的基本理论进行论述的基础上，分析了变转速变桨距控制策略，并基于Matlab/Simulink建立了风力发电机模型，通过仿真分析了最大功率跟踪和变桨距控制下发电机的性能。 其次，研究了双PWM变流系统电机侧变流器和网侧变流器的控制方法，并基于Matlab/Simulink搭建了基于转速外环、电流内环双PI调节器的电机侧控制器模型及基于电网电压定向的电压外环、电流内环控制的网侧控制器模型。 最后，基于Matlab/Simulink对电网短路及电网电压跌落下不同控制方法下的永磁风力发电机系统的动态性能进行仿真；并对永磁风力发电机机端短路下的运行性能进行仿真，结果表明：网侧变流器的电流变化以及直流母线的电压波动对永磁风力发电机系统的动态性能影响较大，通过控制网侧变流器电流、直流母线电压的稳定，可以有效提高永磁风力发电机系统的动态性能；给定的电机设计参数符合短路电流倍数要求；永磁风力发电机通过变流装置并网可大大减小故障对发电机的冲击。
上传时间： 2013-04-24
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永磁同步电机是同步电机的一个重要类型，其转子一般采用稀土永磁材料做激磁磁极，与传统同步电机相比，体积和重量大为减小，而且结构简单，运行可靠，维护更方便。现代电气传动控制的发展趋势之一是开发新的交流调速与伺服系统。无论在矢量控制还是标量控制中，转速与位置的闭环控制都需要在电机轴上安装一个速度传感器，但是由于速度传感器的引进不仅增加了成本，降低了系统可靠性，还存在安装问题，效果并不十分理想。因此高性能无速度传感器控制成为近年来电机研究的热点。 本文在系统介绍卡尔曼滤波器的基础上，将其引入到永磁同步电机无速度传感器状态观测中。由于永磁同步电机是一个强耦合的多阶非线性系统，本文采用了工程实际中普遍采用的泰勒展开式截断的方法，对电机方程线性化处理，将卡尔曼滤波算法推广至非线性系统，并加入了反映电机系统模型误差和环境干扰的系统噪声和测量噪声模型，形成扩展卡尔曼滤波算法。扩展卡尔曼滤波器将电机转子位置与转速作为系统状态变量进行实时估算，并将所得信息反馈到永磁同步电机控制系统中。通过仿真，与电机实际运行状态进行比较，证明了扩展卡尔曼滤波具有良好的动态跟踪能力和抗噪声能力。 针对扩展卡尔曼滤波算法在无速度传感器控制中存在的不足，本文给出了降阶线性卡尔曼滤波算法。降阶线性卡尔曼滤波算法重新选择了系统状态变量，建立新的完全线性化的系统方程，并且卡尔曼滤波算法中的系统协方差矩阵成为时不变序列，因此可以直接应用线性卡尔曼滤波算法。仿真结果证明，与扩展卡尔曼滤波算法相比，新的算法更加简单，减轻了繁重的参数调节任务，易于数字化实现，不仅具备扩展卡尔曼滤波算法的优势，而且在某些性能方面超越了扩展卡尔曼滤波算法。 通过分析得知，由于将系统模型不确定性与测量噪声体现在系统方程中，因此卡尔曼滤波算法在状态估算方面具有良好的性能。本文以降阶线性卡尔曼滤波 算法为理论基础，以永磁同步电机为对象，以数字信号处理器（DSP）为核心，设计了电机状态观测系统的设计方案。整个方案在不增加成本的基础上，充分利用数字信号处理器（DSP）丰富的资源和强大的运算能力，通过检测电机相电流，实时估算出电机转子位置与转速。本系统可以代替传统速度传感器，为电机控制系统提供转子位置和转速反馈信息。本文的下一步主要工作便是将此系统付诸实践，应用于实际工程中，对卡尔曼滤波算法在永磁同步电机无速度传感器控制方面的性能进行进一步研究。关键词：永磁同步电机；无速度传感器；卡尔曼滤波
上传时间： 2013-04-24
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本文分析了永磁同步直线电动机的运行机理与运行特性，并通过坐标变换，分别得出了电机在a—b—c，α—β、d—q坐标系下的数学模型。针对永磁同步直线电机模型的非线性与耦合特性，采用了次级磁场定向的矢量控制，并使id=0，不但解决了上述问题，还实现了最大推力电流比控制。为了获得平稳的推力，采用了SVPWM控制，并对它算法实现进行了研究。 针对速度环采用传统PID控制难以满足高性能矢量控制系统，通过对传统PID控制和模糊控制理论的研究，将两者相结合，设计出能够在线自整定的模糊PID控制器。将该控制器代替传统的PID控制器应用于速度环，以提高系统的动静态性能。 在以上分析的基础上，设计了永磁同步直线电机矢量控制系统的软、硬件。其中电流检测采用了新颖的电流传感器芯片IR2175，以解决温漂问题；速度检测采用了增量式光栅尺，设计了与DSP的接口电路，通过M/T法实现对电机的测速。最后在Matlab/Simlink下建立了电机及其矢量控制系统的仿真模型，并对分别采用传统PID速度控制器和模糊PID速度控制器的系统进行仿真，结果表明采用模糊PID控制具有更好的动态响应性能，能有效的抑制暂态和稳态下的推力脉动，对于负载扰动具有较强的鲁棒性。
上传时间： 2013-07-04
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直接转矩控制技术在电力机车牵引、汽车工业以及家用电器等工业控制领域得到了广泛的应用。在运动控制系统中，直接转矩控制作为一种新型的交流调速技术，其控制思想新颖、控制结构简单、控制手段直接、转矩响应迅速，正在运动控制领域中发挥着巨大的作用。虽然直接转矩控制的优势是矢量控制所不能实现的，但是直接转矩控制依然存在一系列不能忽视的问题。直接转矩控制采用两点式转矩和磁链滞环控制器，使转矩和磁链被控制在给定值的一定范围以内，这种控制方法不可避免地带来电机输出转矩脉动过大和逆变器开关频率不恒定等问题。直接转矩控制采用定子磁链定向，只用便于测量的定子电阻来估计定子磁链，这样在低速运行时会带来磁链估计的误差。虽然在全速范围内估计定子磁链运用低速时采用的电流-转速模型和高速时采用的电压-电流模型的合成模型，即电压-转速模型，然而两种模型的平滑切换又是一个新的问题。直接转矩控制在基频以下调速的理论和应用已经实现，在基频以上的弱磁调速范围内的理论和应用还需要进一步的研究。 为了解决这些问题，本文针对异步电动机在两相静止坐标系下的数学模型，对传统直接转矩控制系统和两种改进的直接转矩控制系统进行了研究。在传统直接转矩控制系统中，详细讨论了定子磁链估计的三种基本模型，设计了定子磁链估计的加权模型，使电机在全速运行的范围内都能够得到准确的定子磁链。针对转矩脉动过大和逆变器开关频率不恒定的问题，本文设计了两种改进的直接转矩控制系统。在基于占空比控制的直接转矩控制系统中，通过对一个采样周期内非零电压矢量作用时间占采样周期的占空比的优化，解决了转矩脉动过大的问题；在一个采样周期内，从非零电压矢量到零电压矢量的转换只有一次，实现了开关频率的恒定。在基于滑模变结构的直接转矩控制系统中，本文设计了转矩和磁链滑模变结构控制器代替传统直接转矩控制系统中的转矩和磁链滞环控制器；运用空间矢量脉宽调制技术，实现了开关频率的恒定。本文把传统直接转矩控制系统和两种改进的直接转矩控制系统扩展到基频以上的弱磁范围内的异步电动机调速系统中，对其进行了相关研究。 为了验证上述各种控制系统的正确性和有效性，本文采用Matlab/Simulink仿真软件对其进行了仿真验证。针对传统直接转矩控制系统，对定子磁链估计的加权模型进行了仿真验证。仿真结果表明所设计的定子磁链的加权模型能够在电机运行的全速范围内准确地估计定子磁链。针对基于占空比控制的直接转矩控制系统和基于滑模变结构的直接转矩控制系统，本文分别对负载转矩有扰动和无扰动、给定转速为恒定值和不为恒定值四种情况进行了仿真验证，并分别和传统直接转矩控制系统的仿真结果进行了对比。仿真结果表明，两种改进的直接转矩控制系统均能有效的减小转矩脉动和转速的稳态误差。针对电机运行在基频以上的弱磁调速情形，本文运用三种不同的直接转矩控制方法分别进行了仿真验证。仿真结果表明，两种改进的直接转矩控制系统在弱磁调速范围内依然优于传统直接转矩控制系统，依然能够减小转矩脉动和转速的稳态误差。
上传时间： 2013-04-24
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异步电机无速度传感器矢量控制技术提高了交流传动系统的可靠性，降低了系统的实现成本。准确辨识电机转速是实现无速度传感器矢量控制的关键。 本文对无速度传感器矢量控制系统进行了研究，建立了异步电动机无速度传感器电压解耦矢量控制系统和基于模型参考自适应(MRAS)的无速度传感器矢量控制系统。基于MRAS的无速度传感器矢量控制系统利用电动机定子电压方程和电流方程得到电动机转速的模型参考自适应辨识算法，在此基础上建立了一个改进的变参数MRAS速度辨识数学模型，并利用Matlab软件对基于该速度辨识模型的无速度传感器异步电动机矢量控制系统在不同的情况下进行了详细的仿真研究。仿真结果验证了该改进的变参数MRAS速度辨识模型具有令人满意的辨识精度和动态性能。 基于MRAS的转速估算理论从本质上来说属于基于电机理想模型的转速估算方案，该方法依赖于电机参数，而电机参数在电机运动过程中变化很大，因而给出了对电机的一些定、转子参数进行实时辨识方法，以保持系统的动、静态性能。 在传统型模型参考自适应系统基础上，将系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的人工神经网络取代，提出一种基于神经网络的异步电机转速估计方法，并给出了速度估计器的神经网络结构和学习算法。最后对基于神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统进行了仿真，结果表明该系统具有良好的性能。 简单介绍了基于DSP的异步电机无速度传感器矢量控制系统的硬件结构以及软件系统的设计。
上传时间： 2013-05-30
上传用户：hakim
无刷直流电机具有输出转矩大、调速性能好、运行可靠等一系列优点，具有广泛的应用前景，其传统的理论分析及设计方法已经比较成熟。它的进一步推广和应用，在很大程度上有赖于对其控制策略的研究。本文主要研究了无刷直流电机的速度控制问题。 无刷直流电机是一种多变量和非线性的控制系统，传统的控制方法很难满足对它的精确控制。近代模糊控制理论在无刷直流电机的控制中得到了广泛的应用，提高了控制系统的性能。但是，在模糊控制器控制规则优化和参数在线调整方面还存在着许多不足。针对这些问题，本文提出了一种使用遗传算法优化的模糊控制器，并且应用到无刷直流电机的控制中。系统采用双闭环控制，内环采用电流负反馈对电机转矩进行调节；外环应用模糊控制器进行速度控制，通过遗传算法离线优化模糊控制规则和在线调节模糊控制器的参数以提高系统的动态性能。同时本文使用Matlab和电机仿真软件VisSim对无刷直流电机的速度控制进行了软件仿真。 数字信号处理器(DSP)是一种高速的信号处理芯片，近几年在电机控制领域得到了广泛的应用。本文以TI公司的TMS320LF2407控制器为基础，介绍了DSP在无刷直流电机控制中常用的应用技术。同时为了降低系统开发设计的复杂性，提高控制系统的可靠性以及软件开发的快速性，本文将嵌入式操作系统移植到DSP中，并在该操作平台上开发出高效的控制算法。 实验结果表明，通过遗传算法优化的模糊控制器对无刷直流电机模型的不确定性和负载变化具有较强的适应性和鲁棒性，而且控制系统具有较好的动态性能。
上传时间： 2013-06-12
上传用户：h886166
音圈电机(VoiceCoilMotor，简称VCM)是特种直线电机，其工作原理与扬声器的音圈类似。其最突出的特点是体积小、重量轻，动作速度快，可以达到很高的定位精度，推力均匀。自从问世以来，广泛的应用在计算机存储设备、航天仪器(例如航天制冷机)、精密测距仪器(例如霍尔位移测量装置)、精密车床以及移动电话中。目前，生产出的VCM电机广泛应用于消费类和生产类市场，特别是高档家用电器和计算机中。 针对目前我国VCM结构设计的不足及工艺的落后，本文结合现有的加工工艺，研究永磁VCM的设计及结构优化，具体内容如下： 首先，介绍VCM工作原理，以及内磁式与外磁式、长音圈与短音圈、动圈式与动铁式、直线式与摇臂式等不同结构VCM及相应特点，阐述了力矩常数的意义及其对电机性能的影响，并详细介绍了VCM在光盘驱动器、硬盘驱动器，以及在电刷试验台(提供静压力)中的典型应用。 其次，从电机电磁场的基本理论出发，介绍有限元及其在电磁场仿真计算中的应用，并采用有限元软件ANSYS，结合实际算例，对VCM进行建模和仿真。 再次，文中详细介绍了永磁VCM的设计过程，提出了设计方法以供参考，其中包含了定量计算，包括了永磁体材料的选择、体积的计算，音圈的设计(匝数计算及选型)，以及电机整体的机械结构设计。 最后，结合设计VCM应当遵循的原则，提出了若干结构优化设计方案。在理论推导和分析的基础上，结合仿真软件ANSYS，对几种结构分别进行了电机电磁场以及电机性能的仿真分析，其中包括：采用钕铁硼永磁的单励磁结构VCM与传统铁氧体VCM的性能差异；增加极靴对VCM性能影响；增加短路环及变换结构对VCM动态响应速度的影响等。
上传时间： 2013-06-10
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MATLAB广泛应用于线性代数、自动控制理论、数理统计、数字信号处理、时间序列分析、动态系统仿真等领域。因此如果在VC中对MATLAB进行调用将大大减少编程的工作量、保证程序的准确性，并且继承了VC++强大的功能，提高开发效率，
上传时间： 2015-01-13
上传用户：qlpqlq
