无刷直流电动机的新型自适应模糊神经控制

 为无刷直流电动机提出了一种自适应模糊神经控制方法.这是一种建立在开关控制、模糊控制和自适应控制相结合基础上的控制方法,并用神经网络实现了模糊控制器和自适应机构.在无刷直流电动机的双闭环调速系统中,电流控制器是PI控制器;转速控制器是由1个开关控制器和1个包括自适应机构在内的模糊控制器相结合组成的,且用1个3层前向神经网络离线学习实现了模糊控制器,学习算法采用的是改进的BP算法.用1个单神经元通过在系统运行过程中的动态学习实现了自适应机构,学习算法选用了有监督的Hebb学习算法.由电机所处的运行阶段决定哪一个控制器工作.此控制算法的仿真结果说明,它使系统具有良好的动、静态特性和自适应性.     

燃烧室内有旋射流的数值计算

本文用N-S方程描述燃烧室内单相有旋气体喷射的轴对称非定常湍流流动。计算了不同Swirl数的有旋射流进入突放管的速度场和流线分布。湍流模型采用SGS方法。计算结果与其它模型所得结果相比,具有所需网格少、精度高和计算方便的优点。     

求解气体-颗粒两相反应流动的一种数值方法

针对用Lagrange观点处理颗粒相的气体-颗粒两相反应流动的基本方程,结合时间分裂法和ICE方法,提出了一种求解气体-颗粒两相反应流动的数值方法。并作为算例,计算了具有煤粉在燃烧室中燃烧的流动问题。     

基于状态空间模型的无刷直流电机控制器设计

在无刷直流时机的位置伺服系统中，采用了基于状态空间模型的优化设计方法，综合出了次优控制器、建立了广义误差系统状态方程，并利用积分罚函数分段一经法处理伺服系统不等式约束的问题，得出了次优控制算法，经仿真证实，有杉该优化方法设计出的伺服系统的稳态跟踪误差为零；稳成输出不受阶跃干扰的影响；并具有期望的瞬态响应特性。     

混合式步进电动机的复合控制

研究混合式步进电动机相电流的复合控制。阐述了复合控制原理；阐明了前馈补偿装置的设计原则及其函数；给出试验验证，表明采用复合控制后可以减少转矩中所含的谐波分量，削弱振动和噪音，提高系统的精度。     

基于自校正模糊神经控制的无刷直流传动系统

提出了一种自校正模糊神经网络控制器(SCFNNC)来实现无刷直流电动机起动、调速、制动等各运行阶段的性能指标.该SCFNNC是采用调整系统增益参数的方法完成较完善的控制规则的.重点研究了系统自校正增益参数的确定方法,模糊控制器的设计,人工神经网络实现模糊控制规则的方法等.自校正增益参数是根据系统对超调量、转速稳态误差、动态速降的期望值来确定的.设计模糊控制器时是根据系统的性能指标,确定出合适的模糊控制规则表,用于训练神经网络.为使系统的性能达到最佳,采用了自校正模糊神经控制、开关控制和比例控制相结合的复合控制方法,通过数学仿真证实配备SCFNNC的系统具有优良的动、静态特性,及较强的鲁棒性.     

自控同步电动机谐波转矩的抑制

自控同步电动机（无刷直流电动机）谐波转矩的产生是非正弦的定子磁势和转子磁场相互作用的结果。本文采用富氏级数方法对产生谐波转矩的因素进行了分析；针对谐波转矩的主要分量采取了特定型式的补偿电流使其产生的转矩能够抵消该谐波转矩分量；数字仿真结果证实采用此补偿电流对驱动系统（被控对象为自控同步电动机）进行的前馈控制策略可以减少转矩脉动量，且效果明显。