电线电缆是国家经济建设的一项重要的产业，在铁路通信中，皮泡皮通信电缆因为其具有与其它电缆相同性能的情况下，直径小、成本低、重量轻的特点，得到了人们的青睐。而在单线挤塑机中的温度控制直接影响电缆的性能质量。温度控制的可靠与否及其控制精度的高低己成为决定产品质量的关键，温度控制也成为生产工艺的重要组成部分。在工艺控制当中，应尽量减小其超调量、波动、响应时间和偏差，这对产品的质量，产量和原料的节省都是及其重要的。 本文主要针对挤塑机的温度这个参数进行控制。全文主要包括以下几个部分：首先分析了传统PID、和模糊控制的优缺点。在此基础上，系统选用了模糊自适应PID控制算法。在硬件方面，在分析了系统控制对象的基础上，以LPC2131为控制核心，运用MAX6675采集温度、LCD和键盘作为人机交换平台、以PWM方式对固体继电器进行控制。软件方面，在ARM的集成开发环境AD1.2下，利用C语言，进行了软件的设计与调试，实现了硬件的配置和整体控制系统的所有功能。同时也实现了用Modbus协议与PC机通讯的下位机部分程序，并运用串口调试助手V2.2测试了其功能性。另外论文详细的给出了控制平台的各个功能程序模块软件流程。通过在实验室对系统进行了模拟实验，该控制平台运行稳定，可靠，实现了预期的功能，证明了将模糊PID算法引入挤塑机温度控制系统当中，改善了系统的控制效果，具有更好的鲁棒性和自适应能力。
上传时间： 2013-05-31
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工业生产过程往往具有非线性、不确定性，难以建立精确的数学模型。应用常规的PID控制器难以达到理想的控制效果。作为的重要分支，人工神经网络具有良好的非线性映射能力和高度的并行信息处理能力，已成为非线性系统建模、辨识和控制中常用的理论和方法。其中，神经元具有很强的信息综合、学习记忆、自学习和自适应能力，可以处理那些难以用模型和规则描述的过程，将神经元与PID结合，应用到实际的控制中，可以在线调整PID的参数，使系统具有较强的抗干扰能力、自适应能力和较好的鲁棒性。 目前，人工神经网络的研究主要是神经网络的理论研究、神经网络的应用研究和神经网络的实现技术研究，这三方面是相互依赖和相互促进的关系。本文主要侧重的是神经网络的实现技术研究方面，创新性地利用FPGA嵌入式系统开发技术实现单神经元PID智能控制器的研究与设计，并将其封装成为一个专用的IP核供其他的控制系统使用。 首先，对单神经元PID智能控制器的设计原理和设计算法进行了深入的研究与分析；其次，利用MATLAB设计单神经元PID智能控制器，针对特定的被控对象，对其进行仿真实验，获得比较理想的系统输出；然后，研究基于FPGA的单神经元智能控制算法的实现，对控制器进行VHDL语言分层设计，使用Altera公司的软件QuartusⅡ6.1进行仿真实验。两个仿真实验结果表明，基于FPGA的单神经元智能控制器比MATLAB设计的单神经元PID智能控制器性能优良。 本文的设计模块主要包括权值修改模块、误差计算模块、权值产生模块和输出模块。在各个模块的设计中进行了优化处理，使本文的设计不仅利用的硬件资源少，而且也有很快的运行速度，同时也改善了传统控制器的控制性能。
上传时间： 2013-04-24
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随着电力电子技术、微处理器技术、控制理论及永磁材料等技术的快速发展，以永磁同步电机作为控制对象的传动领域得到了越来越广泛的关注，随着FPGA的技术的普及和广泛应用，使得各种先进的控制算法得以实现，于是数字化、智能化的永磁交流控制器成为必然的发展趋势和当前的研究热点。本文的主要工作就是围绕数字化的永磁同步电机控制器研究来展开。首先深入研究了永磁同步电机的数学建模方法及电机控制策略问题。在对永磁同步电机的数学模型进行了推导的基础上，在PSIM仿真软件中建立了永磁同步电机的电机模型，提出了一种永磁同步电机传统控制系统仿真建模的新方法。其次对常用的数字脉宽调制方法进行了数学推导，并对滑模控制理论和矢量控制进行了深入的研究分析，将滑模变结构控制应用于永磁同步电机的调速系统中，改善了传统PI控制器参数整定繁琐、系统鲁棒性差的缺点，仿真结果验证了该系统设计方案的优越性。最后在永磁同步电机建模仿真的基础上，根据永磁同步电机控制器的设计要求及FPGA的特点，提出永磁同步电机控制器的的设计方案。按照FPGA模块化设计思想，将整个系统进行了合理的划分，分别对SVPWM、Park变换、SMC、反馈速度测量等重要模块的FPGA硬件实现算法进行了深入的研究。各模块在Modelsim平台上完成功能仿真后并下载到Spartan-3E开发板上完成硬件验证，验证结果表明：永磁同步电机在低速和高速时都能稳定运行，从而证实了本设计方案的可行性。
上传时间： 2013-04-24
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在工业过程中，许多对象具有滞后特性，由于纯滞后的存在，使得系统的超调量变大，调节时间变长。因此滞后过程被公认为较难控制的对象，而且纯滞后占整个动态过程的时间越长，难控的程度越大。所以大纯滞后对象的控制一直是困扰自动控制和计算机应用领域的一大难题。而这类对象又广泛存在于石油、化工、酿造、制药、冶金等工业生产过程中。因此对该问题的研究具有重大的实际意义。 传统的PID配合Smith预估补偿器的控制方法，对模型误差反映比较灵敏，当存在建模误差或干扰时，控制效果并不能取得令人满意的效果。近年来随着模糊控制、神经网络控制等智能控制研究的不断深入，有些学者将它们与Smith预估控制、PID控制及预测控制等相结合，提出了针对不确定大滞后系统的新的控制方法。虽然有些控制方案效果不错，但系统的复杂程度和调试难度也随之增加。因此设计简单、快速、可靠的控制器，仍是一个重大课题。 本文首先介绍了大滞后过程的控制特点，概述了常用的大滞后过程的控制方法及其优缺点。接着概要地介绍了嵌入式系统的优点、发展历史、现状及前景。并针对性地介绍了ARM控制器的概况以及它的应用领域。然后本文针对大滞后对象提出了自抗扰控制器与Smith预估补偿器相结合的设计方案。通过仿真对比了本方案、PID配合Smith预估补偿器及单一的自抗扰控制器的控制效果，表明自抗扰控制器与Smith预估补偿器的结合有效地改善了大滞后对象的控制效果，增强了系统的鲁棒性和抗干扰能力。为验证该控制方案的实际控制效果，我们以PCT-II型过程控制实验装置中的具有大滞后特性的盘管内部的温度为被控对象，以JX44BO开发板作为主要的控制平台设计并完成大滞后控制实验。所以接下来本文介绍了实现这个嵌入式温度大滞后控制系统所涉及到的硬件平台、系统框图以及实验内容。然后本文介绍了嵌入式控制平台的控制界面以及各个主要功能的程序的实现，以及远程客户端程序在以太网通讯方面的程序实现和远程客户端程序的操作界面。最后本文给出了本次实验的参数设置以及最终的实验结果。实验结果表明在实际应用中本文所提出的方案对于大滞后对象具有较好的控制效果。
上传时间： 2013-06-11
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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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永磁同步电机(PMSM)是一种性能优越、应用前景广阔的电机。永磁同步电机调速系统是以永磁同步电机为控制对象，采用变压变频技术对电机进行调速的控制系统。因其具有能耗低、可靠性高、控制精确等优点，在许多领域得到广泛的应用。然而，转子无阻尼绕组的PMSM的采用变频技术开环运行时，系统不太稳定，电机效率有所下降，转子温升高，易造成钕铁硼永磁体退磁，危及电机安全运行，有时甚至还会出现失步现象，系统无法运行。PMSM控制系统稳定运行控制都是建立在闭环控制基础之上的，因此如何获取转子位置和速度信号是整个系统中相当重要的一个环节。当前，在大多数调速驱动系统中，最常用的方法是在转子轴上安装位置传感器。但这些传感器增加了系统的成本，降低了系统的可靠性和耐用性。因此，在一些特殊及控制精度要求不很高的场合，无传感器控制将会得到广泛的应用。它通过测量电动机的电流、电压等可测量的物理量，通过特定的观测器策略估算转子位置，提取永磁转子的位置和速度信息，完成闭环控制。本文以无位置传感器PMSM控制系统作为研究对象，介绍了永磁同步电机的结构及其数学模型，详细地阐述了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的理论基础及其波形的产生机制，并对闭环控制策略进行了研究。鉴于数字信号处理器(DSP)TMS320LF2407控制芯片出色的性能和丰富的外设资源，使用该芯片设计了控制系统的硬件系统和软件系统，通过对整个控制系统的试验调试，实现了永磁同步电机的无位置传感器控制。 本文借助于MATLAB建立了永磁同步电机的仿真数学模型，并根据空间矢量脉宽调制的工作原理，构建了永磁同步电机调速控制系统的仿真模型。系统采用αβ定子静止坐标系下的数学模型，依据滑模变结构控制原理，对永磁电机的转子位置角θe和转速ωe进行实时在线估算，不断修正估算位置^θe，控制定子旋转磁场与转子磁场垂直并保持与转子同步旋转，实现电机的闭环调速运行。理论分析和仿真结果表明，所提出的永磁同步电机无传感器控制方法具有较强的鲁棒性和令人满意的性能。
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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