开关磁阻电机固定频率预测电流控制策略

针对开关磁阻电机(SRM)传统电流斩波控制(CCC)开关频率不固定、电流跟踪效果差的问题,提出了一种固定频率的无差拍预测电流控制(DPCC)算法。基于对SRM静态电磁特性的精确解析拟合,建立SRM离散预测模型。为了减小转矩脉动,利用无差拍理论实时计算下一时刻所需电压,实现对电机参考电流的精确跟踪。为进一步提高效率,采用新型转矩分配函数代替传统线性转矩分配函数。基于试验样机测试数据,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,对所提出的算法进行仿真分析。仿真结果表明,所提出的固定频率DPCC方法相比传统CCC方法,具有更小的电流跟踪误差,并且能够有效减小SRM的转矩脉动,提高系统效率。     

基于预处理BP神经网络的开关磁阻电机建模

针对开关磁阻电机(SRM)强耦合、强非线性、难以精确解析建模的问题,提出一种基于数据预处理的反向传播(BP)神经网络建模方法。首先通过传统直流脉冲法测量一个电周期内SRM静态电磁特性,获取建模样本数据;其次充分利用电机先验知识,通过可以初步反映SRM非线性特性的磁链和转矩解析表达式对实测样本数据进行预处理并作为BP神经网络新的输入,降低神经网络拟合误差。与传统BP神经网络建模的对比结果显示,引入预处理方法可以有效减少BP神经网络节点数量,增强神经网络泛化能力,提高神经网络建模精度。     

基于未知状态估计器和改进跟踪微分器的柔性关节预设性能反演控制（英文）

为解决由模型不确定性和外部未知干扰导致的柔性关节系统控制偏差问题，提出一种基于未知状态估计器和跟踪微分器的预设性能反演控制方法。设计一种基于低通滤波器的未知状态估计器，该估计器仅依赖于模型的名义值即可估计集总扰动。构造了一种新的有限时间收敛预设性能函数，并基于该函数设计反演控制器，用于在保证闭环系统所有信号有界的情况下，使关节跟踪误差在约定时间内收敛到预定的任意小区域。为避免反演控制器的微分爆炸问题，设计基于改进Sigmoid函数的跟踪微分器来估计虚拟控制律的微分信号。仿真结果表明，在未建模动态和外部未知干扰的影响下，所提方法能够保证关节跟踪误差在有限时间内收敛到任意给定范围，有效提高了柔性关节的瞬态和稳态性能。     

基于改进终端SMC和SMO的SRM瞬时转矩控制

针对开关磁阻电机(SRM)常规终端滑模控制器（SMC）响应速度慢和传统滑模观测器（SMO）存在的抖振问题，提出一种基于改进终端SMC和变速趋近律SMO的SRM瞬时转矩控制（DITC）方法。设计了电机速度误差可快速收敛的改进非奇异快速终端滑模面和可自适应调整趋近律速度的变速幂次趋近律，利用等效控制法，得出了连续非奇异控制律。通过Lyapunov函数证明了该系统的稳定性和有限时间收敛性。设计了变速趋近律SMO以实现SRM无位置传感器控制。采用双曲正切函数作为切换函数，并引入快速幂次趋近律作为SMO速度观测的趋近律，克服了传统SMO固定开关增益带来的抖振和收敛速度问题。通过Lyapunov函数证明了SMO运行的稳定性。仿真和实验验证了所提方法的有效性。结果表明：与常规终端SMC相比，改进终端SMC能够在0.07 s内实现对期望转速的跟踪，调节时间减少了0.04 s，并且系统稳定时转速波动降低了0.5 r/min，具有更好的响应速度和稳定性。在负载突增时，系统转速可在0.02 s内调节至给定值，恢复时间减少了0.05 s，具有更好的调节性能。变速趋近律SMO能够在0.01 s内实现转速估计误差...