永磁无刷直流电动机是一种性能优越、应用前景广阔的电动机,传统的理论分析及设计方法已比较成熟,它的进一步推广应用,在很大程度上有赖于对控制策略的研究.该文提出了一套基于DSP的全数字无刷直流电动机模糊神经网络双模控制系统,将模糊控制和神经网络分别引入到无刷直流电动机的控制中来.充分利用模糊控制对参数变化不敏感,能够提高系统的快速性的特点,构造适用于调节较大速度偏差的模糊调节器,加快系统的调节速度;由于神经网络既具有非线性映射的能力,可逼近任何线性和非线性模型,又具有自学习、自收敛性,对被控对象无须精确建模,对参数变化有较强的鲁棒性的特点,构造三层BP神经网络调节器,来实现消除稳态偏差的精确控制.以速度偏差率为判断依据,实现模糊和神经网络两种控制模式的切换,使系统在不同速度偏差段快速调整、平滑运行.此外充分利用系统硬件构成的特点,采用适当的PWM输出切换策略,最大限度的抑制逆变桥换相死区;通过换相瞬时转矩公式推导和分析,得出在换相过程中保持导通相功率器件为恒通,即令PWM输出占空比D=1,来抑制定子电感对换相电流影响的控制策略.上述抑制换相死区和采用恒通电压的控制方法,减小了换相引起的转矩波动,使系统电流保持平滑、转矩脉动大幅度减小、系统响应更快、并具有较强的鲁棒性和实时性.在这种设计下,系统不仅能实现更精确的定位和更准确的速度调节,而且可以使无刷直流电动机长期工作在低速、大转矩、频繁起动的状态下.该文选用TMS320LF2407作为微控制器,将系统的参数自调整模糊控制算法,BP神经网络控制算法以及PWM输出,转子位置、速度、相电流检测计算等功能模块编程存储于DSP的E2PROM,实现了对无刷直流电动机的全数字实时控制,并得到了良好的实验结果的结果.
上传时间： 2013-06-01
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开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
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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
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永磁同步电机(PMSM)是一种性能优越、应用领域广阔的电机，其传统的理论分析与设计方法已比较成熟。它的进一步推广应用，在很大程度上有赖于对控制策略的研究。实践中，使用通用变压变频(VVVF)变频器来驱动没有阻尼绕组的永磁同步电动机开环运行时，有时电机的运行频率超过某一频率，系统就会变得不稳定，甚至导致系统失步。本文研究了无位置传感器的永磁同步电机的速度控制问题。 论文提出了一种将推广卡尔曼滤波(EKF)原理应用于永磁同步电机无位置传感器调速系统的方法。对永磁同步电机的数学模型和卡尔曼滤波原理作了详细的分析，在dq转子同步坐标系中应用推广卡尔曼滤波算法，对永磁同步电机的转角和转速进行实时在线估计。所选取的滤波算法只需测量电流和逆变器直流母线电压，具有不改造电机、可靠性高和经济耐用的优点。利用在线估计出的转速和电流实现转速电流双闭环的永磁同步电机矢量控制。同时还提出了基于磁饱和原理的永磁转子初始位置的检测方法。针对转子磁场定向方式及矢量控制方案，采用了空间矢量脉宽调制方法对系统进行控制，此方法可以输出任意给定位置的电压矢量，在不增加功率管开关频率和不增加系统复杂性的前提下，明显提高电机的调速性能。 在Matlab6.5环境下进行的系统仿真实验表明，所提出的位置估计算法和控制方法具有优良的转角跟踪特性和速度控制性能，同时系统具有较强的抗负载扰动性能和较好的鲁棒性。实验结果表明本文的方法达到了预期的效果。
上传时间： 2013-04-24
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交流电动机是一个多变量、高阶、强耦合的非线性系统，不象直流电机那样易于控制转矩，采用矢量控制技术可解决传统交流调速的难题，使交流电机可以按直流电机的控制规律来进行控制，而无传感器矢量控制技术由于可以省去速度传感器，使相应的交流调速系统变得简便、廉价和可靠，所以成为当前研究的热点，本论文工作就是这方面的一个尝试。 论文首先介绍了矢量控制技术的基本理论。对感应电动机在三相静止坐标系下强耦合和互感变参数的数学模型，通过坐标变换，导出感应电机在两相同步旋转坐标系下的数学模型，然后将同步坐标系按转子磁场定向，实现了对转子磁链和转矩的分别控制，从而可以按直流电机的控制规律来控制交流电机。 其次，论文基于同步轴系下的感应电动机电压磁链方程式，提出了一种感应电动机按转子磁场定向的矢量控制方法，利用在同步轴系中T轴电流的误差信号实现对电机速度的估算，这种速度估算方法结构简单，有一定的自适应能力。同时在该无传感器矢量控制系统中，由于采用了经典的PI调节器，使得控制系统更为简单易行。 论文利用MATLAB建立了该无传感器矢量控制系统的仿真模型。为提高系统的适应性和仿真结果的准确性，仿真模型采用了标么值系统，并考虑了控制周期和采样信号周期对仿真结果的影响。讨论了离散控制引起的相位补偿问题，使仿真结果更接近实际工程系统。 最后，通过仿真进一步验证了本文提出的无传感器矢量控制系统的正确性和可行性，也证明了速度估计模型对速度估计准确，且对参数的变化有较强的鲁棒性。
上传时间： 2013-06-02
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设计一种基于数字信号处理器DSP 的无刷直流电动机控制系统。充分利用TMS320C240 DSP 外设接口丰富、运算速度快的特点, 采用PWM方式, 以霍尔传感器作为位置和速度传感器, 实现对无刷直流
上传时间： 2013-04-24
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本文介绍一种基于ST72141 专用电机控制芯片的无刷直流电动机控制系统，简述了其自有的反电动势检测原理及实现该系统控制的硬件设计和软件设计。无刷直流电动机由于转子采用永磁材料励磁，无
上传时间： 2013-06-05
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以三相直流无刷永磁电机为对象，叙述利直流无刷永磁电机的控制
上传时间： 2013-05-31
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本文根据无位置传感器无刷直流电动机的原理,采用TMS320LF2407 DSP与IR2130，实现了对无刷直流电机的数字PID控制，并着重对电机的PWM调制方式、IR2130的应用、反电动势过
上传时间： 2013-07-20
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基于FPGA的无刷直流电机驱动控制系统的研究与实现
上传时间： 2013-04-24
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