学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

直线电机自适应扰动抑制控制策略研究

作　者: 闫红
导　师: 崔皆凡
学　校: 沈阳工业大学
专　业: 电机与电器
关键词: 无模型自适应 RBF神经网络 PMLSM 扰动抑制非线性系统
分类号: TM359.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 54次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

永磁直线同步电机(PMLSM)，是一种不需要中间转换机构就能将电能直接转化为直线运动机械能的传动装置，具有高精度定位和高加速性等特点，近年来在精密加工、半导体和机器人等领域都获得了广泛应用。受直线电机非线性、强耦合、系统参数变化、并存在附加扰动等因素的影响，直线电机控制难度变大。传统直接推力控制中PI控制以及一般智能控制算法参数调节问题，系统对参数变化和外界扰动的鲁棒性问题都是PMLSM控制系统中需要解决的难题。采用模糊控制方法改进滞环比较器，对传统直接推力控制进行优化，减小直接推力控制中的脉动。但是对于直线电机这种参数不确定且时变的非线性系统，传统的控制方法很难实现扰动抑制，因此本文将无模型自适应控制方法应用到PMLSM直接推力控制中，将PMLSM非线性系统表示成一系列时变的线性系统，建立“泛模型”控制系统，改善了常规的控制方法对电机参数和系统时不变的依赖性的问题，并且解决了系统受扰或者参数变化的情况下，控制器的参数不能实时调节的问题，实现了真正意义上的“黑箱”控制。无模型自适应控制方法，自适应能力强，使系统扰动抑制性能有很大的提高，优化了系统动静态性能。将径向基函数神经网络理论与无模型自适应控制方法相结合，解决了直线电机伺服系统速度测量以及其他因素所造成的滞后影响、未建模动态及附加扰动影响，实现了直线电机扰动抑制。在无模型自适应控制理论和径向基函数神经网络理论的基础上，使用Matlab/Simulink软件建立基于神经网络补偿的PMLSM无模型自适应直接推力控制系统的仿真模型，分析验证其可行性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-8
目录  8-10
第一章绪论  10-17
  1.1 永磁直线同步电机的特点及主要扰动因素  10-14
    1.1.1 直线电机的发展及特点  10-12
    1.1.2 直线电机本身的主要扰动因素  12-14
  1.2 课题的研究现状与发展趋势  14-15
    1.2.1 直线电机推力波动抑制的国内外发展现状  14
    1.2.2 直线电机控制策略的发展现状  14-15
  1.3 课题主要研究内容  15-17
第二章永磁直线同步电机直接推力控制  17-32
  2.1 引言  17
  2.2 PMLSM基本数学模型  17-19
  2.3 直接推力控制的基本原理与基本结构  19-25
  2.4 永磁直线同步电机模糊直接推力控制  25-31
    2.4.1 模糊控制的基本概念  25-26
    2.4.2 永磁直线同步电机模糊直接推力控制系统仿真  26-29
    2.4.3 系统仿真分析  29-31
  2.5 本章小结  31-32
第三章永磁直线同步电机无模型自适应控制  32-47
  3.1 引言  32
  3.2 自适应控制基本理论  32-34
  3.3 离散时间系统的无模型自适应控制  34-39
    3.3.1 非参数模型线性化  34-36
    3.3.2 控制律函数及偏导数估计  36-37
    3.3.3 基于全格式线性化的无模型自适应控制  37-38
    3.3.4 基于偏格式线性化的无模型自适应控制  38-39
  3.4 永磁直线同步电机控制器的设计  39-42
    3.4.1 无模型自适应控制器基本结构  39-40
    3.4.2 非参数模型三种线性化方式仿真比较  40-42
  3.5 永磁直线同步电机无模型自适应直接推力控制仿真  42-46
    3.5.1 仿真模型  42
    3.5.2 仿真结果分析  42-46
  3.6 本章小结  46-47
第四章基于神经网络补偿的无模型自适应直接推力控制系统  47-58
  4.1 引言  47
  4.2 RBF神经网络基本概念  47-49
  4.3 基于RBF神经网络补偿的无模型自适应控制  49-53
    4.3.1 问题的描述及控制器的设计  49-51
    4.3.2 基于神经网络的扰动估计  51-53
  4.4 基于RBF神经网络补偿的PMLSM无模型自适应控制  53-57
    4.4.1 基于RBF神经网络的无模型自适应控制器设计及软件开发  53-54
    4.4.2 基于RBF神经网络补偿的PMLSM无模型自适应控制仿真及结果分析  54-57
  4.5 本章小结  57-58
第五章结论与展望  58-60
  5.1 结论  58-59
  5.2 后续工作的展望  59-60
参考文献  60-63
在学研究成果  63-64
致谢  64

直线电机自适应扰动抑制控制策略研究

内容摘要

全文目录

相似论文