基于新型滑模算法的永磁同步电机转速控制研究

针对永磁同步电机调速系统中PI控制器无法满足高精度控制要求的问题,提出了一种基于新型趋近律的滑模变结构控制方法。该趋近律在指数趋近律和幂次趋近律的基础上,加入了系统状态变量,有效地抑制滑模控制器在滑动阶段的抖振;等速趋近项与滑模面切换函数关联,保证其在s=0附近有效地稳定趋近,削弱抖振;指数趋近项与系统状态变量x1关联,提高趋近速度。采用李雅普诺夫函数对其进行稳定性分析。经过与PI速度控制器以及传统的滑模控制器进行仿真比较,分析了空载起动、突加负载和变速运动3种情况下的控制效果,结果表明:采用新型滑模控制器可实现快速稳定趋近,并具有稳定性高、抗负载扰动能力强的优点。     

基于模糊滑模观测器的永磁同步电机进给系统速度估计

为解决目前伺服系统中采用机械位置传感器所存在的诸多缺点,提出一种用于永磁同步电机(PMSM)进给系统的模糊滑模速度观测器,实现无速度传感器控制。针对传统滑模观测器的抖振问题,采用Sigmoid函数代替传统理想开关函数,并引用模糊控制器自适应调整滑模增益以减小抖振,实现软切换连续控制。估计反电动势可以直接由控制函数的输出获得,省略了传统观测器中的低通滤波器和相角补偿。利用李亚普诺夫函数证明了设计的滑模观测器的渐进稳定性。仿真结果表明:设计的模糊滑模观测器能够对PMSM转子速度进行精确辨识,并有良好的动、稳态性能。     

基于混合终端滑模观测器的永磁同步电机位置和速度估计方法

传统滑模观测器受固有抖振特性影响,且有低通滤波器带来的反电动势观测幅值削弱和观测相位偏移,从而导致永磁同步电机(PMSM)控制精度降低。为解决该问题,提出了一种基于二阶混合终端滑模观测器的PMSM位置和速度估计方法。基于线性滑模与混合终端滑模的二阶滑模切换面,设计合理的滑模控制律,有效抑制传统滑模方法的固有抖振特性,并且能够避免使用低通滤波器所带来的反电动势观测幅值削弱和相位偏移问题,有效提高转子位置和转速的估计精度。在此基础上,进一步分析了该滑模观测器对于电机定子电阻和电感参数摄动的鲁棒性。试验结果证明了所提混合终端滑模观测器的有效性、实用性和优越性。     

永磁同步电机滑模调速系统新型趋近律控制

基于传统指数趋近律的滑模控制(SMC)系统在永磁同步电机(PMSM)调速系统中应用广泛。但是该算法在SMC系统做趋近运动时,存在明显抖振,控制精度无法应对复杂情况。为了抑制系统抖振,提高PMSM调速系统的动态和稳态性能,在传统指数趋近律的基础上引入加权积分型增益,提出了一种新型趋近律。加权积分型增益的引入使系统在滑动模态阶段滑模面函数和积分结果可以同步趋近于零,从而有效抑制系统抖振。依照所提出的新型趋近律,设计了速度控制器,并应用到PMSM矢量控制系统中。分别利用软件仿真和硬件试验与传统指数趋近律控制进行了比较,验证了所提控制策略的可行性和有效性。     

基于新型饱和函数滑模观测器的永磁同步电机控制系统

针对传统反电动势滑模观测器(SMO)抖振造成的永磁同步电机转子位置检测、转速估算不准确的问题,在传统反电动势SMO的基础上提出一种新型饱和函数SMO。构造反电动势状态观测方程,利用Lyapunov稳定性理论论证其收敛性;同时考虑观测器增益系数以及低通截止频率的给定,根据实时转速反馈选取合适的观测系数和低通滤波器的截止频率;在低通滤波器后增加卡尔曼滤波器滤除系统的测量噪声和测量误差,提高观测精度。对比仿真和试验结果,验证了新型饱和函数SMO算法的实用性和有效性。     

基于RBF网络的航空发动机 terminal滑模控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模控制和神经网络控制的优点,提出了一种基于径向基函数(radical basis function,简称RBF)网络的航空发动机terminal滑模控制方法.分析了传统指数趋近律的不足,提出了一种改进的指数趋近律来削弱抖振.该控制器采用terminal滑模面,并且利用径向基函数神经网络在线实时补偿未知干扰和不确定项的影响.仿真结果表明,所设计的控制器取得了令人满意的控制效果,能有效地抑制干扰和参数不确定性的影响,削弱了抖振.      

基于改进型趋近律与负载观测器的永磁同步电机滑模速度控制器设计

为了提高三相永磁同步电机(PMSM)调速系统的动态品质,改善传统滑模速度控制器的控制性能,抑制系统抖振,提高控制精度,设计了基于新型趋近律与负载观测器的改进型滑模速度控制器。利用MATLAB/Simulink仿真软件,搭建控制系统模型并进行仿真分析。仿真验证了所设计的改进型PMSM速度控制器的有效性。该控制器可获得较好的速度跟踪精度和抗负载扰动能力,提高系统的稳定性和鲁棒性。     

基于分数阶滑模的风力发电机直接功率控制

为了改善双馈风力发电系统的控制性能,将分数阶滑模控制应用于双馈风力发电机的直接功率控制系统中。将分数阶微积分引入到滑模控制中,构成分数阶滑模控制器,利用分数阶的遗传衰减特性削弱滑模控制的抖振。推导了应用于双馈风力发电系统的分数阶滑模控制律,并用李雅普诺夫稳定性定理证明了系统的稳定性。所提出的分数阶滑模控制系统省略了电流环控制,简化了控制结构,实现了有功功率和无功功率的有效控制。仿真与试验结果显示出所用分数阶滑模控制策略的有效性,同时表明该系统削弱了传统滑模控制中存在的抖振。     

改进型滑模变结构电机控制的脉振电流注入法研究

为了提高永磁同步电机无位置传感器技术的控制性能,在电机动态品质优化的研究中,以滑模变结构控制器替代传统的PI控制器,采用新型趋近律函数改进滑模控制器的输出模型,削弱了传统滑模控制存在的抖振,提高了控制系统的抗干扰能力。在分析无位置传感器技术时,引入高通谐振滤波器,采用具备以高信噪比为特点的两相静止坐标系下高频脉振电流注入法。仿真结果表明,在带高通谐振滤波器的高频脉振电流注入法中运用滑模变结构控制器,提高了转子位置估计的精度,增强了控制系统的鲁棒性。     

基于模糊径向基函数神经网络的永磁同步电机滑模观测器设计

针对传统滑模控制易导致系统出现抖振的问题,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制。为了减小观测器系统抖振,利用模糊RBF神经网络算法动态调整滑模增益,并采用李雅普诺夫稳定性定理证明了该模糊神经网络观测器的稳定性;利用锁相环(PLL)技术提高估算精度,并削弱计算噪声。基于MATLAB/Simulink软件平台搭建了仿真模型,将模糊RBF神经网络滑模观测器系统与传统滑模观测系统进行对比。结果表明,与传统的滑模观测器相比,新型滑模观测器能够快速、有效地跟踪转子位置,精确估算出转子速度,同时具有较好的动态特性。     

电动汽车永磁同步电机滑模低速控制

针对采用永磁同步电机id=0矢量控制调速的电动汽车电机驱动控制系统,为了改善其抗负载扰动能力,并且当电动汽车处于低速运行时,能够输出大转矩,将滑模变结构控制中的变指数趋近律进行改进,设计了一种滑模速度控制器。为了减小滑模变结构控制的抖振问题,引入饱和函数来代替符号函数,同时考虑到滑模速度控制器中存在滞后问题,将饱和函数与经过积分环节后得到的信号相乘,在提高了响应速度的同时增强系统的抗扰动能力。经过仿真验证,不同负载工况下,滑模速度控制器具有较强的鲁棒性和抗扰动能力,满足电动汽车低速运行工况下输出大转矩的要求。     

新型快速Terminal滑模及其在近空间飞行器上的应用

为加快Terminal滑模收敛速度,并避免控制器奇异,首先分析了Terminal滑模产生奇异的原因,基于李代数给出Terminal滑模控制器非奇异判据.然后,设计了两种新型非奇异快速Terminal滑模,其收敛速度在任意点均快于现有标准快速Terminal滑模;给出了收敛时间公式.将新型快速Terminal滑模与动态滑...     

基于非奇异快速终端滑模观测器的永磁同步电机无位置传感器控制

在基于滑模观测器(SMO)的永磁同步电机无位置传感器控制中,位置和转速观测误差较大且抖振较强。为了解决这个问题,在分析传统SMO的基础上,研究一种非奇异快速终端滑模面,并探讨了一种带有积分的滑模控制律,有效地提高了观测精度,且降低了抖振,省去了低通滤波器和转子位置的补偿环节。通过李雅普诺夫函数证明了该观测器的稳定性。最后利用MATLAB/Simulink软件进行仿真。结果表明:所研究的观测器相比传统SMO拥有更好的控制性能。     

基于神经网络的双馈感应发电机滑模控制

针对不平衡电网下双馈感应发电机运行不佳的问题,将神经网络控制和二阶滑模控制相结合构成的神经网络滑模控制器运用到双馈风力发电机的直接功率控制中。设计了二阶滑模控制器,二阶滑模能够有效地削弱传统滑模控制的抖振;接着,设计了径向基神经网络对系统的不确定部分进行逼近;最后,基于李雅普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值更新律,证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明所设计控制策略能对有功、无功功率及其定子电流进行有效控制,削弱了传统滑模控制中的抖振。     

基于新型变速趋近律的永磁同步电机滑模控制

为了改善永磁同步电机(PMSM)调速系统的动态品质,提出了一种基于变速趋近律方法的PMSM滑模速度控制策略。为了提高传统指数趋近律的收敛速度和消除系统抖阵现象的影响,在传统指数趋近律的基础上提出了一种新型变速趋近律方法,并应用该方法设计了一种PMSM调速系统的滑模速度控制器。通过仿真和试验结果对比分析,证明该算法不仅改善了系统的鲁棒性能,同时改善了系统的动态响应速度。