一、带神经网络转矩观测器的PMSM自适应前馈PID控制器设计（论文文献综述）
于跃[1]（2021）在《高分辨遥感卫星单框架控制力矩陀螺伺服控制技术研究》文中研究说明高分辨遥感卫星广泛应用于环境监测、农业生产、地理绘制、气象预测、资源勘探和现代化军事等领域。通过提高遥感卫星姿态控制系统的敏捷性,实现遥感卫星在同一轨道周期内对同一目标完成多次推扫成像任务和缩短重访周期,进而保证高分辨遥感卫星稳定并快速的获取高质量的图像,一直是高分辨遥感卫星的研究重点之一。遥感卫星姿态控制敏捷性的提升依赖于能够稳定输出大力矩的姿态控制部件。与传统的卫星姿态控制部件如喷气部件、飞轮和双框架控制力矩陀螺相比,单框架控制力矩陀螺具有输出力矩大、重量轻、功耗低、清洁无污染、无框架锁定和机动能力强的优点。由于单框架控制力矩陀螺的输出力矩为框架角速度矢量和飞轮角动量矢量的乘积,且飞轮输出的角动量为常值。所以,单框架控制力矩陀螺输出力矩的精度完全取决于框架伺服系统控制精度,研究单框架控制力矩陀螺框架伺服系统精度对于提高输出力矩精度,从而提高卫星姿态控制精度具有重要意义。本文以长光卫星技术有限公司“控制力矩陀螺”和“青年人才托举工程”项目为依托,针对高分辨率光学遥感卫星中使用的单框架控制力矩陀螺框架伺服系统进行设计和研究。本文从电机控制、传感器精度、系统模型以及控制算法等几个方面开展研究,来提高框架伺服系统控制精度,这对于指导控制力矩陀螺系统设计、保证系统精度具有重要的意义。主要的研究工作分为以下四个方面:（1）对框架伺服系统电机模型及控制方法进行研究。首先,根据单框架控制力矩陀螺框架伺服系统要求进行电机的选型,对该电机结构和特点进行了介绍,并推导了包括电压方程、转矩方程、磁链方程和运动方程在内的数学模型。其次,对永磁同步电机空间矢量控制的坐标变换方法以及基于矢量控制策略进行脉宽调制的原理进行了介绍。最后,在Matlab/Simulink中搭建基于PI算法的框架伺服系统的仿真模型,跟踪速度的阶跃信号和正弦信号,并根据速度和电流的响应信号证明了矢量控制策略的有效性。（2）对框架伺服系统位置传感器精度进行研究。从提高SGCMG伺服系统中角位置传感器圆光栅的精度入手,提出使用单读数头加补偿算法的软件补偿方法来代替使用双读数头硬件补偿算法消除偏心误差。首先,对单框架控制力矩陀螺系统输出力矩原理进行分析,分析结果表明圆光栅传感器的测量精度会影响单框架控制力矩陀螺的输出力矩精度。其次,对圆光栅测量角度误差来源进行分析,并对安装误差中的倾斜误差和偏心误差进行理论模型推导,并开展了圆光栅标定实验,根据实验获得的误差数据和误差几何模型综合分析得到补偿模型。最后,应用软件补偿算法对单读数头采集到的角度数据进行补偿,可以将测量误差从311.18″提高到6.23″。通过对比表明,采用软件补偿后圆光栅采集精度可以达到使用双读数头硬件补偿精度。（3）通过系统辨识的方法得到框架伺服系统模型。首先,将单框架控制力矩陀螺框架伺服系统等价为二质量块模型并推导出系统传递函数的数学模型,同时提出机械谐振频率的抑制方法,并对正交相关分析法的数学模型进行介绍和分析。其次,开展系统模型辨识研究,对单框架控制力矩陀螺输入正弦扫频电流信号激励,同步记录输出的速度信号,采用正交相关分析法得到系统的幅频特性和相频特性,通过对频率特性的拟合获得系统的传递函数。最后,将拟合得到的传递函数的频率特性曲线与实验得到的频率特性曲线进行了对比,来验证辨识算法的有效性和正确性。（4）提出框架伺服系统控制算法并进行仿真和实验来验证其有效性。首先,针对伺服系统存在非理想和非线性的干扰所导致系统跟踪性能降低的问题,提出抗干扰能力强和收敛速度快的快速终端滑模控制策略,设计新型趋近律减弱滑模控制固有的抖振问题。其次,提出了神经网络自适应PID控制策略,该控制策略具有在占用尽可能少的软硬件资源的条件下使单框架控制力矩陀螺具有在轨调参功能。最后,进行软硬件设计并搭建实验平台,采用上述提出的算法进行仿真和实验,对算法的控制精度和动态精度进行验证。
吴洪涛[2]（2021）在《基于前馈补偿和电机参数辨识的永磁同步电机自抗扰控制》文中指出随着社会的不断发展,永磁体材料技术的蓬勃兴起,永磁同步电机性能提升的同时在工业控制和社会生活中的应用日益广泛。永磁同步电机的各种策略中,矢量控制由于具有响应快、控制方便、抗外界干扰能力强等特性,成为了比较流行的电机控制研究策略。矢量控制在拥有很多优势点的同时,但是其参数难以调整和外界干扰影响大,同时当电机参数变化时,无法根据现有模型进行精确的补偿,采用参数辨识对电机参数进行精准调整。在解决电机参数问题的同时,抗扰动能力并未得到大大提高。针对上述矢量控制所存在的问题,本文将做出一系列改进措施。首先以永磁同步电机矢量控制为研究方向,对永磁同步电机的自身结构和工作原理进行介绍,基于电机强耦合性建立了不同坐标系的电机模型,通过搭建传统的矢量控制系统仿真模型寻找到其控制过程中的实际缺陷。然后针对矢量控制特别依赖电机参数和抗扰动能力差的问题,提出了最小二乘法、前馈补偿和自抗扰。一:通过在转速环部分用自抗扰控制器代替传统PI。二:通过结合参数辨识的概念设计了定子磁链辨识。改进自抗扰控制器。为应对永磁同步电机在高速状态下定子电阻发热的现象最后为加强控制系统抗扰动能力,使电机控制系统能满足实际应用的设计要求,引入负载转矩前馈补偿对电机控制系统进行完善。综上所述,本文设计的伦伯格观测器和转速环自抗扰控制器在减小电机参数的影响、提高控制系统响应速度、增强系统抗干扰能力等方面都能达到很好的控制效果,该方法对表贴式永磁同步电机和内置式永磁同步电机都适用。为了证明设计内容的合理性和有效性,在Matlab和RT-LAB半实物仿真平台进行了系统验证,验证结果表明改设计具有研究和应用价值。
张家峰[3]（2021）在《水下高速机器人舵机控制系统研究》文中提出应用了超空泡减阻技术的水下高速机器人,其身体的大部分被空泡所包裹,能够大幅度减小航行阻力实现超高速航行。水下高速机器人在水下高速武器领域有很大的应用前景,俄、美、德等海军强国都投入了大量人力物力对其进行研究,我国在此领域的研究还比较落后。舵机作为水下高速机器人的重要执行机构,其控制系统性能的好坏将直接决定水下高速机器人能否稳定航行和其航行品质,于是本文对水下高速机器人的舵机控制系统展开了研究。论文的主要研究工作如下:介绍水下高速机器人的结构组成和工作原理;然后详细分析机器人各部分受力并在纵向平面内建立其数学模型;最后通过分析水下高速机器人的空化器和尾翼这两个控制舵的偏转特点、受力特点及其工作环境,总结出了舵机系统的性能需求:舵机需要在受到高频变化负载和模型参数变化的条件下精确跟踪快速变化的位置信号。设计空化器和尾翼的舵机传动机构并对其进行受力分析,给出了舵机等效转动惯量和舵机负载的计算方法;然后选用永磁同步电机作为舵机的动力源,建立其数学模型并介绍了矢量控制方法;最后基于矢量控制方法构建了两个控制舵的位置跟踪系统。设计传统三闭环位置跟踪器并在此基础上进行改进,针对舵机的性能需求将快速位置跟踪策略（“速度前馈”）、抗负载扰动策略（“转矩前馈”）和抗模型参数时变策略（“模糊控制”）结合起来设计了“三闭环+速度模糊前馈+转矩模糊前馈”位置跟踪器;然后通过三组仿真实验分别说明了“速度前馈”、“转矩前馈”和“模糊控制”对于提高舵机位置跟踪性能的有效性。将水下高速机器人模型和舵机模型结合起来构建了“水下高速机器人&舵机”联合仿真模型;然后在此联合模型的基础上对本文改进设计的舵机位置跟踪器进行仿真,仿真结果进一步验证了本文设计的舵机位置跟踪器在水下高速机器人舵机控制系统中的有效性。并且本文改进设计的位置跟踪器在具有相同性能需求的其他工业自动化领域也有一定的参考和潜在应用价值。
王文奎[4]（2021）在《基于改进智能算法的滑行灯伺服控制系统仿真研究》文中进行了进一步梳理自动化和机电智能一体化技术的不断成熟标志着全方位智能化、人性化的工业发展趋势逐渐增强,智能照明技术也在日趋进步,而飞机滑行灯的固定模式无法满足驾驶员在夜间转弯时的安全性和舒适性需求。因此提出一种关于滑行灯的位置随动转向系统,以此为应用背景,通过研究有刷直流伺服电机和无刷直流电机的工作原理和控制方法,分别从理论上设计出了PID控制器、模糊PID控制器、特性观测器补偿控制器、BP神经网络PID控制器和基于模糊系数修正的BP神经网络PID控制器。并依次对两类伺服控制系统进行仿真分析,对比它们的响应速度,控制精度和抗干扰能力等响应特性。在根据实际需求建立灯具转角模型的前提下,首先以直流伺服电机为研究对象,通过分析其工作原理建立动力学模型及其闭环传递函数,再利用Matlab中的Simulink工具库搭建控制系统仿真模型,观测分析伺服电机在阶跃信号和正弦信号输入下的响应特性。然后以无刷直流电机为研究对象,建立其位置-速度-电流三闭环控制系统。采用空间矢量法驱动电机,对比研究位置控制器在运用不同算法下的优缺点。在此框架中,基于对滑行灯随动转向角位置精度、响应速度、抗干扰能力和动、静态稳定性等多个维度的考量,分析导致系统不良输出的主要影响因素并建立基于摩擦模型及负载模型指数收敛观测器补偿的模糊PID控制,经过仿真对比凸显出几种常规算法及其改进策略所存在的不足。继而结合BP神经网络和模糊理论建立新的PID复合控制算法。针对BP神经网络也存在收敛速度慢、训练样本获取困难且容易陷入局部极值等问题,依据补偿控制理论在神经网络前向网络和反向调节之间的节点位置引入修正系数,并利用模糊控制器对其作进一步在线调整,经仿真验证:改进后的智能控制算法具有较强的抗干扰能力和信号跟踪能力,且响应速度不低于常规控制策略。最后,根据系统结构完成软件设计并搭建以STM32F405微处理器和无刷直流电机为核心的硬件试验平台,通过对内环控制器参数的整定得出:转矩电流分量相比于磁通电流分量的控制器参数对系统的瞬态和稳态特性具有十分显着的调节作用,从而印证了前文以转矩干扰为主要因素检验系统性能的合理性,进而证明此改进智能控制算法在此低速位置控制系统中的可行性和优越性。
潘海波[5]（2020）在《永磁同步电机弱磁优化控制系统研究与应用》文中认为汽车在方便了人们的生产与生活的同时,消耗了大量的石油能源,尾气排放带来的大气污染也不可避免。随着电动汽车的出现,传统燃油汽车发动机运作时所产生的机械和排气噪音得到改善,二氧化碳排放量进一步降低,并且能够存储减速和制动的部分动能,用于车辆加速和启动时所需的驱动消耗,起到了节能减排的作用。此外,电动汽车的结构较为简单,操作方便,日常的维修保养费用相对较少。作为电动汽车关键技术之一的电机驱动控制系统,目前依然存在转动脉动大、动态响应慢等问题。在车载蓄电池技术仍然没有重大突破的前提下,为了提高电动汽车的续航能力,研究如何获得更为安全可靠的电机驱动控制算法显得尤为重要。通过分析国内外不同国家的电动汽车及其相关技术的发展历程和现状,比较不同电机的优缺点,从而选择响应快、精度高、脉动小、效率高的永磁同步电机作为研究对象。在矢量控制技术的基础上,针对直轴电流分量取零的磁场定向控制方式,无法充分发挥内置式永磁同步电机输出转矩的问题,选择单位电流最大转矩控制方式来提高电机起动转矩;同时,利用电流前馈补偿控制方式,弥补电压反馈式弱磁控制动态响应慢的问题。针对常规弱磁调速控制系统转矩脉动及动态响应性能无法兼顾的缺陷,利用单神经元自适应PID控制器对其进行优化设计,改善常规PID控制器自适应能力差,且不具备在线自整定控制器参数的问题,提高系统的控制精度及稳定性。最终设计出一套永磁同步电机弱磁优化控制算法。通过利用MATLAB/Simulink进行仿真对比,结果表明弱磁优化控制算法,相对于传统弱磁控制算法,可以提供更大的起动转矩,对于转矩脉动有明显的降低,同时也进一步提升了系统的动态响应能力,证明了其可行性及有效性。最后,依据所设计的算法合理规划了硬件及软件系统,并搭建了小型试验平台。
邵蒙[6]（2020）在《基于永磁同步电机的大型望远镜预测跟踪控制技术的研究》文中认为望远镜系统是一种在天文观测、空间通信、空间目标监测等领域均发挥了重要作用的综合型远程观测设备。望远镜的口径直接决定了其远程观测能力,随着望远镜口径的不断增大,伺服系统驱动电机承载的负载也随之增大。一方面,直接驱动方式以其连接刚度高、无齿轮间隙等优点,近年来在大型望远镜中得到了较多的应用。另一方面,较大口径的望远镜系统要求驱动电机提供更大的力矩来带动望远镜负载转动。相比直流有刷电机,交流永磁同步电机（Permanent magnet synchronous motor,PMSM）以其较高的转矩惯量比、更强的可靠性以及优良的低速性能成为望远镜直驱系统驱动电机的首选。近年来,国际上已经有多款建成的或计划在建的大型望远镜系统选择了永磁同步电机直接驱动的传动方式。但是国内对采用永磁同步电机直驱形式的大型望远镜系统的研制工作相对较少,相关技术的研究相对还不够完善。因此,开展采用永磁同步电机直驱形式的望远镜系统的研制工作,并对其伺服系统的关键技术和相关控制策略进行深入研究,具有重要的工程意义。本课题将以中科院长春光机所某地基光电望远镜为依托,对永磁同步电机伺服控制系统进行研究。通过采用预测控制等复合控制策略,在保证跟踪精度的同时,改善望远镜控制系统的动态响应性能,并增强系统的鲁棒性、提高系统的抗扰动能力。为大型望远镜伺服控制系统设计与研发,提供一些思路并积累相关的工程经验。本文的研究内容主要包括以下几方面:首先,完成了永磁同步电机的驱动控制器硬件装置研制,并在此装置基础上完成了基于矢量控制策略的永磁同步电机驱动算法的嵌入式实现,为工程项目提供了硬件平台。采用正弦扫频法对望远镜方位轴转台系统进行频率测试,获得了望远镜方位轴转台系统的频率特性曲线。另一方面,为了获得系统的控制模型,设计了基于滑模参数观测器的机械参数辨识方法,对望远镜方位轴转台系统的主要机械参数—转动惯量进行辨识,该结果可以用于本文设计的预测控制器中。在滑模观测器的设计过程中,通过一定的结构改进,使参数的调整变得简单。然后分析了滑模观测器其自身的低通滤波特性,分析了观测器增益参数对其观测输出效果的影响。通过该方法设计的观测器,十分利于工程在线调整,并且获得了良好的观测效果。为了提升系统动态响应性能和鲁棒性,提出了一种基于广义预测和滑模补偿的鲁棒跟踪控制方法,该方法利用广义预测控制（Generalized predictive control,GPC）策略改善系统动态响应性能。为了克服模型失配、参数摄动等未建模扰动对控制效果的影响,引入了滑模控制补偿结构。该方法可以在不损害预测控制器原有性能的前提下,对由模型失配、参数摄动等系统内部扰动造成的影响有较好的抑制效果。详细介绍了PMSM控制系统各环路控制器的设计思路和实现方法。对望远镜系统预测控制方法实现过程中可能遇到的各类扰动进行总结,分析了各类扰动对传统广义预测控制方法造成的影响。为了克服各类扰动对系统控制性能的影响,提出了基于预测控制和观测器补偿的抗扰动复合控制方法。设计了基于高阶终端滑模观测器（High-order terminal sliding mode observer,HTSMO）的速度预测跟踪控制器和基于扩张状态观测器（Extended state observer,ESO）的位置预测跟踪控制器。该方法通过设计扰动观测器并行于预测控制器的复合控制结构,实现对系统扰动的在线估计和前馈补偿,来抑制系统扰动对控制效果的不利影响。该控制策略可以在保证预测控制器原有良好动态性能的同时,较大程度地增强了系统的抗扰动能力和鲁棒性,并最终提高了系统跟踪精度。仿真和实验证明了该方法的有效性,相比于传统的PI控制方法,系统跟踪0.001°/s位置斜坡信号和正弦信号的跟踪误差RMS值分别降低了46.2%和30.4%。理论分析和实验证明,本文提出的基于鲁棒广义预测控制和观测器补偿的永磁同步电机跟踪控制策略,不仅具有设计简单,易于实现,调试方便等结构优势,同时可以使被控系统具有更快的动态性能和更强的抗扰动能力,使系统的控制性能得到了较为全面的提升。
滕鹏[7]（2020）在《基于滑模自抗扰控制的PMSM伺服系统研究与设计》文中进行了进一步梳理如今国内外机器人产业进展快速,机器人产品通过对永磁同步电机的位置、速度、电流以及这三者的组合控制,最终完成行动目标。通过设计伺服系统控制器,可以提升永磁同步电机伺服系统的动态性能以及抗扰动能力,对工业机器人技术的发展有重要意义,因此,为推广自抗扰控制技术在永磁同步电机伺服系统中的应用,本文进行了深入研究讨论。首先,本文为解决常规控制算法的快速性和稳定性难以共存的问题,为永磁同步电机调速系统的速度环建立了自抗扰控制器并提出该控制器参数整定建议。当负载扰动较大时,自抗扰控制器难以补偿扰动。因此,通过朗道离散递推的辨识算法,设计了辨识自抗扰控制器。通过选取合适的自适应增益,准确的辨识出了系统的转动惯量,同时计算出负载转矩,进而实现对负载扰动的补偿。此外,本文将滑模算法引入到自抗扰控制器结构中的扩张状态观测器以及非线性误差反馈控制律中,提升了速度响应,降低了自抗扰速度控制器的参数整定复杂度。通过Lyapunov理论方法验证了该滑模控制的辨识补偿自抗扰控制器（SM-ADRC）的稳定性以及快速性,证明了理论的可行性。其次,本文设计了电机启动、突加负载、正弦信号跟踪与稳定性验证等仿真实验,通过仿真验证和对比得知,SM-ADRC调速系统在保留传统自抗扰控制器良好特性的前提下,可以显着降低参数整定的难度,增加系统的响应速度、稳定性和鲁棒性。在速度控制系统的基础上设计自抗扰位置控制器,形成三闭环位置伺服系统。通过与PI控制算法的仿真比较,证明了该伺服系统具备较好的定位跟踪精度和位置响应能力。最后,本文搭建了基于TI公司DSP TMS320F28335芯片的永磁同步电机控制实验平台,并设计了硬件电路与软件系统。进行了带载、变速、突变负载实验,使用上位机对所得波形进行分析,结果总体达到预期控制效果。
郑研斌[8]（2020）在《电动力矩负载模拟关键技术研究》文中提出电动力矩负载模拟系统主要用于模拟飞行器舵机或其他伺服系统在运行中所承受载荷的测试系统,使用电机作为加载元件。其主要用于模拟真实工况下的载荷,用以测试和检验伺服机构的性能、算法、稳定性等特性。由于其跟随被试机构同步运动的同时完成力矩载荷的加载,因此也被称为被动伺服系统。被试机构的运动会使加载机构产生反拖,进而产生多余的力矩扰动,使载荷不能准确加载。如何能够准确及时的将真实工况下的载荷谱进行加载,是电动力矩负载模拟系统的主要问题。本文以此作为研究对象,对此问题展开研究探索。本文以永磁同步电机（PMSM）作为加载机构,建立了包括加载系统环节和位置扰动环节的数学模型,并以此分析了加载环节和扰动环节的时域以及频域特性。随后分析了影响系统响应特性的主要因素,讨论了位置扰动产生机理和特点,为后续研究控制算法和控制策略提供了理论基础。针对电动力矩负载模拟系统的系统建模误差,参考系统的线性模型,使用Chirp信号激励系统并记录系统输出,并采用参数辨识的方法修正模型名义参数与实际参数不符问题。随后使用BP神经网络算法进行系统辨识建立了负载模拟器非线性模型。采用SSE、RMSE和R-square分析了两种建模方法的误差,结果表明线性模型误差较ANN系统辨识模型误差更小。最后,采用概率密度和功率谱密度分析了两种建模误差频谱分布,结果表明两种模型误差均呈现正态分布特征,且误差主要集中在低频区域,误差特征接近高斯分布有色噪声。针对电动负载模拟系统耦合干扰等特点,结合前文对机理模型建模误差的分析,提出一种考虑各的基于反演法的滑模控制策略。为了对被试电机速度进行跟踪,提出了一种基于sigmoid函数的跟踪微分器,实现了对于被试舵机速度的无差跟踪。随后根据负载模拟系统系统特点,将系统建模误差、参数不确定、非线性环节以及其他未知干扰作为等效干扰。采用二阶超螺旋滑模算法对每一步等效干扰进行估计。为了避免反演法设计过程中出现的微分膨胀现象使用动态面计算虚拟控制量的导数,最后通过仿真实验验证算法的有效性。最后搭建了电动力矩负载模拟实验平台,通过验证上述控制算法和控制策略。实验的结果表明了本文所提出的控制算法可以较好的控制效果,克服了系统中存在的多余力矩,满足了负载模拟系统的评价指标。在末尾给出了基于电动力矩负载模拟系统的在工业生产中的扩展应用实例,表明电动负载模拟系统具有广阔的应用前景。
孙雨萌[9]（2020）在《永磁同步电机ADRC参数自整定设计及实现》文中研究表明永磁同步电机因结构简单、易于维护、能够适应恶劣环境等优势,被广泛应用于数字工业控制领域中,但其属于非线性、多变量、强耦合的时变系统,对于控制策略的性能要求较高。自抗扰控制策略利用非线性函数的特殊组合,将被控对象简化为积分串联型,以实现对扰动的抑制及补偿,解决PID控制策略中响应速度与超调性间的矛盾,使非线性控制系统呈现更强的鲁棒性。因此,将自抗扰控制策略应用到永磁同步电机调速系统中,进一步提升调速系统的动态性能。为减轻自抗扰控制器应用过程中的高频颤振现象,分析标准自抗扰控制器各组成部分及控制原理,设计在原点周围连续、光滑的esctfal),,（??函数对其内部原有非线性函数进行改进,并基于esctfal）,,(??函数设计新型状态观测器。应用Lyapunov渐近稳定引理推导出新型观测器收敛的充分条件,通过非线性系统的仿真对比,验证了新型观测器的跟踪值动态曲线具有更好的连续性与光滑性。设计永磁同步电机电流、速度、位置环一阶自抗扰控制系统。通过总结智能算法在自抗扰控制器参数整定中的优势与不足,给出一种核模糊聚类划分子种群的双种群遗传算法（KFC-DPGA）,并应用多类型测试函数验证KFC-DPGA算法的性能。基于KFC-DPGA算法设计自抗扰控制器参数离线自整定策略,通过转速突变、负载突变情形下的仿真对比,验证了该ADRC参数离线寻优方法设计的有效性。为进一步提升位置环自抗扰控制系统的响应速度,将位置、速度环数学模型进行整合,设计永磁同步电机双闭环二阶自抗扰控制系统。针对永磁同步电机实际运行过程中内部参数时变的现象,设计一种基于RBF神经网络在线辨识的状态观测器,以减轻观测压力。通过负载突变、负载波动情形下的仿真对比,验证了该ADRC参数在线自整定方法与非线性、时变的位置、速度环控制模型的适配性。为验证仿真结果在实际工程中的可实施性,结合高性能数字集成电路及STM32微处理器搭建伺服系统硬件实验平台,依据永磁同步电机自抗扰控制系统数学模型,设计系统主程序、中断服务子程序及永磁同步电机自抗扰控制系统子程序。通过永磁同步电机位置、速度信号的实测实验,验证了改进非线性函数及自抗扰控制策略参数自整定结果的强鲁棒性。
毋少楠[10]（2020）在《基于LADRC和DPCC的永磁同步电机控制策略研究》文中进行了进一步梳理永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM）因其具有体积小、功率因数及功率密度高、启动转矩大和过载能力强等优势,在中小功率、高精度、宽调速范围伺服控制系统和高性能专业驱动领域获得了极为广泛的关注和研究。随着工业技术的发展,传统的电机调速策略已经逐渐满足不了各行各业对调速系统越来越高的性能需求。因此,为PMSM调速系统设计出具有高控制精度和强鲁棒性的控制技术具有很高的学术研究价值和实际应用意义。本文结合自抗扰控制技术（Active Disturbance Rejection Control,ADRC）设计PMSM双闭环控制系统的转速环线性自抗扰（Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC）控制器。首先介绍ADRC的基本原理与特点,在此基础上引出结构更加简单且参数整定大大简化的LADRC技术,然后结合PMSM在同步旋转坐标系下的数学模型设计LADRC控制器。虽然控制器中跟踪微分器的引入保障了系统转速跟踪的快速性并实现无超调,但同时也造成系统对变化频率较高的时变给定的跟踪性能下降。于是,在分析跟踪性能下降原因的基础上,设计加入微分补偿的LADRC控制器并进行仿真分析。通过仿真可知改进的控制器提高了系统的转速跟踪性能,但在系统存在负载扰动时的电流控制能力仍有改进的空间。为提高调速系统的动态响应能力,结合电流预测控制技术设计PMSM双闭环控制系统的电流环无差拍电流预测（Deadbeat Predictive Current Control,DPCC）控制器。首先,在介绍传统DPCC技术的原理以及分析采样延时对离散控制系统的控制性能所带来的影响之后,引出考虑采样延时的DPCC算法,并结合PMSM数学模型,设计电流环DPCC控制器。接着分析电机参数变化对系统所造成的影响,并结合ADRC技术中的扩张状态观测器在抗参数扰动方面的优势,提出改进的DPCC控制器并进行仿真分析。之后,结合所设计的转速环基于微分补偿的LADRC控制器和电流环基于线性扩张状态观测器的DPCC控制器,设计PMSM双闭环控制系统并对其静动态特性进行仿真分析。最后,基于DSP和IPM搭建PMSM调速实验平台,并在实验平台上对所设计PMSM控制系统的静动态特性进行实验分析。从实验结果可见,所设计PMSM控制系统具有转速跟踪速度快、调速过程无超调、电流控制效果好、参数鲁棒性强以及抗负载扰动能力优秀等特点。该论文有图51幅,表2个,参考文献83篇。
二、带神经网络转矩观测器的PMSM自适应前馈PID控制器设计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、带神经网络转矩观测器的PMSM自适应前馈PID控制器设计（论文提纲范文）
（1）高分辨遥感卫星单框架控制力矩陀螺伺服控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 SGCMG系统的研究现状 |
| 1.2.1 SGCMG系统概述及发展 |
| 1.2.2 位置传感器误差补偿研究现状 |
| 1.2.2.1 圆光栅编码器测角误差来源 |
| 1.2.2.2 硬件补偿方法 |
| 1.2.2.3 软件补偿方法 |
| 1.2.3 伺服控制策略研究现状 |
| 1.2.3.1 PI控制策略 |
| 1.2.3.2 自抗扰控制策略 |
| 1.2.3.3 预测控制策略 |
| 1.2.3.4 滑模控制策略 |
| 1.2.3.5 神经网络控制策略 |
| 1.3 本文的研究内容和组织结构 |
| 第2章 SGCMG框架电机建模及控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 框架电机选型及指标 |
| 2.3 永磁同步电机的数学建模 |
| 2.3.1 坐标系建立方法 |
| 2.3.1.1 Clark变换 |
| 2.3.1.2 Park变换 |
| 2.3.2 数学建模 |
| 2.4 永磁同步电机的矢量控制策略 |
| 2.5 矢量控制仿真分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 位置传感器误差补偿 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 圆光栅工作原理及误差 |
| 3.2.1 圆光栅工作原理 |
| 3.2.2 圆光栅误差来源 |
| 3.2.3 安装误差模型 |
| 3.2.3.1 倾斜误差建模 |
| 3.2.3.2 偏心误差建模 |
| 3.3 圆光栅误差补偿方法 |
| 3.3.1 硬件补偿 |
| 3.3.2 软件补偿 |
| 3.4 圆光栅标定与补偿实验 |
| 3.4.1 标定实验设计 |
| 3.4.2 补偿流程 |
| 3.5 圆光栅补偿结果与仿真分析 |
| 3.5.1 补偿结果分析 |
| 3.5.2 SGCMG伺服系统仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 SGCMG框架伺服系统辨识 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 SGCMG框架伺服系统控制模型和机械谐振的研究 |
| 4.2.1 SGCMG框架伺服控制模型 |
| 4.2.2 机械谐振频率抑制 |
| 4.3 SGCMG框架伺服系统特性辨识 |
| 4.3.1 辨识方法 |
| 4.3.2 辨识实验 |
| 4.4 SGCMG框架伺服系统频率特性辨识结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 SGCMG框架伺服系统控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 传统伺服控制策略介绍 |
| 5.2.1 电流环控制 |
| 5.2.2 速度环控制 |
| 5.2.3 位置环控制 |
| 5.3 滑模控制 |
| 5.3.1 滑模控制基本理论 |
| 5.3.2 快速终端滑模控制 |
| 5.3.3 抖振问题及抑制方法 |
| 5.3.4 新型趋近律设计 |
| 5.4 基于神经网络的自适应控制 |
| 5.4.1 神经网络基本理论 |
| 5.4.2 神经网络自适应PID控制 |
| 5.5 控制器设计及仿真对比 |
| 5.5.1 控制器设计 |
| 5.5.2 仿真结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 SGCMG框架伺服系统研制与实验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 SGCMG框架伺服系统的硬件设计 |
| 6.2.1 电源模块设计 |
| 6.2.2 控制模块设计 |
| 6.2.3 驱动模块设计 |
| 6.2.4 ADC采集模块设计 |
| 6.2.4.1 电流采集 |
| 6.2.4.2 母线电压和温度采集 |
| 6.2.5 通信模块设计 |
| 6.2.5.1 CAN通信 |
| 6.2.6 RS422 通信 |
| 6.3 SGCMG框架伺服系统的软件设计 |
| 6.3.1 主控制器软件设计 |
| 6.3.2 从控制器软件设计 |
| 6.4 SGCMG框架伺服系统实验 |
| 6.4.1 电流环实验结果 |
| 6.4.2 速度环实验结果 |
| 6.4.2.1 阶跃跟踪响应实验 |
| 6.4.2.2 正弦跟踪响应实验 |
| 6.4.2.3 实验结论 |
| 6.4.3 位置环实验结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 论文主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）基于前馈补偿和电机参数辨识的永磁同步电机自抗扰控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 永磁同步电机的研究现状 |
| 1.3 PMSM参数辨识的国内外研究现状 |
| 1.3.1 模型参考自适应 |
| 1.3.2 遗传算法 |
| 1.3.3 卡尔曼滤波器 |
| 1.3.4 最小二乘法 |
| 1.4 自抗扰控制器研究现状 |
| 1.5 转动惯量辨识与负载转矩观测研究现状 |
| 1.6 本文主要研究内容 |
| 1.7 本章小结 |
| 第2章 永磁同步电机数学模型 |
| 2.1 永磁同步电机的结构 |
| 2.2 永磁同步电机的数学模型 |
| 2.2.1 坐标变换 |
| 2.2.2 三相静止坐标系下的PMSM数学模型 |
| 2.2.3 两相静止坐标系下的PMSM数学模型 |
| 2.2.4 两相旋转坐标系下的数学模型 |
| 2.3 矢量控制 |
| 2.4 电压空间矢量脉宽调制技术 |
| 2.4.1 SVPWM原理 |
| 2.4.2 SVPWM算法的实现 |
| 2.4.3 矢量控制仿真与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于参数辨识的自抗扰控制器设计 |
| 3.1 自抗扰控制器 |
| 3.1.1 跟踪微分器 |
| 3.1.2 扩张状态观测器(ESO) |
| 3.1.3 非线性状态误差反馈控制律(NLSEF) |
| 3.2 自抗扰控制器应用类型 |
| 3.3 PMSM自抗扰控制系统设计 |
| 3.4 PMSM自抗扰仿真与分析 |
| 3.5 最小二乘法 |
| 3.6 基于递推最小二乘法的电机参数辨识 |
| 3.6.1 电阻和磁链参数辨识 |
| 3.6.2 电感参数辨识方程详细推导 |
| 3.7 自抗扰仿真与分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 永磁同步电机的负载转矩观测及补偿 |
| 4.1 前馈控制的原理 |
| 4.2 前馈控制与反馈控制的比较 |
| 4.3 前馈控制的分类 |
| 4.4 负载转矩前馈补偿原理 |
| 4.5 永磁同步电机伦伯格观测器的设计 |
| 4.6 全阶负载状态观测器的设计 |
| 4.7 降阶负载状态观测器的设计 |
| 4.8 仿真与分析 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 永磁同步电机软硬件设计及实验 |
| 5.1 RT-LAB平台介绍 |
| 5.2 RT-LAB平台结构 |
| 5.3 基于RT-LAB的电机仿真波形分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的主要成果 |
| 致谢 |
（3）水下高速机器人舵机控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 水下高速机器人国内外研究现状 |
| 1.2.1 水下高速机器人发展现状 |
| 1.2.2 水下高速机器人关键技术研究现状 |
| 1.3 舵机控制系统国内外研究现状 |
| 1.3.1 舵机类型及应用现状 |
| 1.3.2 PMSM控制策略研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第2章 水下高速机器人建模与舵机性能需求分析 |
| 2.1 水下高速机器人介绍 |
| 2.1.1 水下高速机器人高速航行原理与结构介绍 |
| 2.1.2 水下高速机器人的稳定运行模式 |
| 2.2 水下高速机器人数学建模与仿真 |
| 2.2.1 坐标系及运动参数建立 |
| 2.2.2 水下高速机器人受力分析 |
| 2.2.3 水下高速机器人数学建模 |
| 2.2.4 水下高速机器人模型仿真 |
| 2.3 舵机性能需求分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 舵机位置跟踪系统构建 |
| 3.1 舵机传动机构设计 |
| 3.1.1 空化器舵机结构设计 |
| 3.1.2 尾翼舵机结构设计 |
| 3.2 舵机受力分析 |
| 3.2.1 空化器舵机受力分析 |
| 3.2.2 尾翼舵机受力分析 |
| 3.3 PMSM数学模型 |
| 3.3.1 PMSM的结构与工作原理介绍 |
| 3.3.2 PMSM在三相静止坐标系下的数学模型 |
| 3.3.3 PMSM的坐标变换 |
| 3.3.4 PMSM在两相旋转坐标系下的数学模型 |
| 3.3.5 PMSM的矢量控制原理 |
| 3.4 舵机位置跟踪系统数学建模与仿真 |
| 3.4.1 舵机位置跟踪系统整体结构 |
| 3.4.2 PMSM模型参数确定 |
| 3.4.3 舵机位置跟踪系统仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 舵机位置跟踪器设计 |
| 4.1 位置跟踪器的总体结构 |
| 4.2 传统三闭环PI位置跟踪器设计 |
| 4.2.1 电流控制器设计 |
| 4.2.2 速度控制器设计 |
| 4.2.3 位置控制器设计 |
| 4.2.4 传统三闭环位置跟踪器仿真实验 |
| 4.3 前馈补偿控制器设计 |
| 4.3.1 速度前馈补偿控制器设计 |
| 4.3.2 转矩前馈补偿控制器设计 |
| 4.3.3 负载观测器设计 |
| 4.3.4 前馈控制器仿真实验 |
| 4.4 模糊控制器设计 |
| 4.4.1 速度前馈补偿的模糊控制器设计 |
| 4.4.2 转矩前馈补偿的模糊控制器设计 |
| 4.4.3 模糊控制器仿真实验 |
| 4.5 本章小节 |
| 第5章 水下高速机器人与舵机联合仿真实验 |
| 5.1 联合仿真模型构建 |
| 5.2 传统三闭环位置跟踪器联合仿真 |
| 5.3 引入速度前馈补偿的联合仿真分析 |
| 5.4 引入转矩前馈补偿的联合仿真分析 |
| 5.5 引入模糊控制联合仿真分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 相关仿真模型及部分程序代码 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（4）基于改进智能算法的滑行灯伺服控制系统仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 自适应照明技术发展现状 |
| 1.2.2 智能控制概述 |
| 1.2.3 无刷直流电机的控制研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 论文创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 系统建模及伺服电机控制原理 |
| 2.1 建立转角模型 |
| 2.2 建立执行机构动力学模型 |
| 2.3 建立电机数学模型 |
| 2.3.1 直流伺服电机数学模型 |
| 2.3.2 无刷直流电机的基本结构和数学模型 |
| 2.4 无刷直流电机的工作原理 |
| 2.5 无刷直流电机的运动特性 |
| 2.5.1 启动特性 |
| 2.5.2 工作特性 |
| 2.5.3 调速特性 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 观测器补偿FPID伺服电机控制仿真 |
| 3.1 模糊PID控制器 |
| 3.1.1 PID控制算法 |
| 3.1.2 模糊自整定原理 |
| 3.2 模糊PID控制器设计 |
| 3.2.1 选择变量及模糊化 |
| 3.2.2 建立模糊规则 |
| 3.2.3 Simulink仿真 |
| 3.3 基于摩擦模型观测器补偿FPID控制 |
| 3.3.1 建立摩擦模型 |
| 3.3.2 系统仿真 |
| 3.4 基于负载模型的指数收敛观测器补偿FPID控制 |
| 3.4.1 建立基于负载模型的指数收敛观测器 |
| 3.4.2 系统仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 模糊系数修正BP-PID伺服电机控制仿真 |
| 4.1 BP神经网络PID控制 |
| 4.1.1 BP神经网络 |
| 4.1.2 BP神经网络PID控制器的设计 |
| 4.2 模糊控制调节 |
| 4.3 扰动补偿理论 |
| 4.4 控制算法流程: |
| 4.5 Simulink仿真分析 |
| 4.5.1 初始化 |
| 4.5.2 参数优化 |
| 4.5.3 阶跃响应 |
| 4.5.4 正弦响应 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 无刷直流电机控制仿真 |
| 5.1 控制方案的选择 |
| 5.1.1 无刷直流电机的矢量控制 |
| 5.1.2 坐标变换 |
| 5.1.3 SVPWM技术 |
| 5.2 无刷直流电机控制系统仿真模型的构建 |
| 5.2.1 电机本体模块 |
| 5.2.2 逆变器模块 |
| 5.2.3 坐标变换模块 |
| 5.2.4 SVPWM调制模块 |
| 5.2.5 控制器模块 |
| 5.3 仿真结果分析 |
| 5.3.1 负载干扰 |
| 5.3.2 励磁电流干扰 |
| 5.3.3 位置随动综合分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 内环参数整定试验与分析 |
| 6.1 实验平台简介 |
| 6.1.1 硬件部分 |
| 6.1.2 软件部分 |
| 6.2 试验分析 |
| 6.2.1 新建MDK工程 |
| 6.2.2 下载程序 |
| 6.2.3 参数调节 |
| 6.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 1 全文总结 |
| 2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 指数收敛观测器(S函数部分程序) |
| 附录B BP神经网络PID控制(S函数部分程序) |
| 附录C 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（5）永磁同步电机弱磁优化控制系统研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题的研究背景与意义 |
| §1.2 国内外研究及发展现状 |
| §1.2.1 电动汽车的国内外发展历程与现状 |
| §1.2.2 驱动电机的国内外发展现状 |
| §1.2.3 电机驱动控制系统关键技术的国内外发展现状 |
| §1.3 小结 |
| 第二章 IPMSM弱磁优化控制原理设计 |
| §2.1 永磁同步电机数学模型 |
| §2.1.1 自然坐标系下电机数学模型 |
| §2.1.2 d- q坐标系下电机数学模型 |
| §2.1.3 α-β坐标系下电机数学模型 |
| §2.1.4 IPMSM坐标变换 |
| §2.2 空间电压矢量脉宽调制技术 |
| §2.2.1 SVPWM原理 |
| §2.2.2 SVPWM的实现 |
| §2.3 零直轴电流控制(i_d=0) |
| §2.4 单位电流最大转矩控制(MTPA) |
| §2.5 弱磁控制 |
| §2.6 单神经元自适应PID控制器 |
| §2.7 小结 |
| 第三章 IPMSM驱动控制系统仿真研究 |
| §3.1 i_d=0控制与MTPA仿真对比 |
| §3.1.1 i_d=0控制仿真 |
| §3.1.2 单位电流最大转矩控制仿真 |
| §3.1.3 i_d=0控制与MTPA仿真结果对比 |
| §3.2 常规弱磁控制与弱磁优化控制仿真对比 |
| §3.2.1 常规弱磁控制技术仿真 |
| §3.2.2 弱磁优化控制技术仿真 |
| §3.2.3 低速仿真对比 |
| §3.2.4 中速仿真对比 |
| §3.2.5 高速仿真对比 |
| §3.3 小结 |
| 第四章 IPMSM驱动控制系统实验设计 |
| §4.1 硬件系统设计 |
| §4.2 软件系统设计 |
| §4.3 实验设计 |
| §4.4 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（6）基于永磁同步电机的大型望远镜预测跟踪控制技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 望远镜驱动控制系统的研究现状 |
| 1.2.1 望远镜驱动方式发展现状 |
| 1.2.2 望远镜直驱永磁同步电机发展现状 |
| 1.2.3 望远镜系统驱动装置发展现状 |
| 1.3 永磁同步电机控制策略研究现状 |
| 1.3.1 预测控制技术 |
| 1.3.2 滑模控制技术 |
| 1.3.3 自抗扰控制技术 |
| 1.3.4 智能控制技术 |
| 1.4 本文的主要研究内容和章节安排 |
| 第2章 永磁同步电机控制原理及驱动方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 永磁同步电机的工作原理和特点 |
| 2.3 永磁同步电机数学模型 |
| 2.4 永磁同步电机矢量控制策略原理及实现方法 |
| 2.4.1 矢量控制原理 |
| 2.4.2 矢量控制策略的坐标变换 |
| 2.4.3 空间矢量脉宽调制技术原理及实现方法 |
| 2.5 永磁同步电机矢量控制策略仿真验证 |
| 2.5.1 望远镜驱动控制系统仿真模型 |
| 2.5.2 矢量控制方法仿真结果 |
| 2.6 望远镜驱动控制装置 |
| 2.6.1 望远镜驱动控制装置硬件平台总体框架 |
| 2.6.2 望远镜驱动控制装置实现方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 望远镜方位轴驱动控制系统模型辨识技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 望远镜方位轴的动态分析模型 |
| 3.2.1 望远镜伺服系统的谐振特点分析 |
| 3.2.2 望远镜伺服系统的两惯性模型 |
| 3.3 望远镜方位轴的频域模型辨识方法 |
| 3.3.1 望远镜系统频率特性测试方法 |
| 3.3.2 测试数据处理和结果 |
| 3.4 基于滑模观测器的望远镜方位轴机械参数估计方法 |
| 3.4.1 滑模参数观测器的设计 |
| 3.4.2 基于滑模参数观测器的转动惯量估计方法 |
| 3.4.3 滑模参数观测器滤波特性和增益参数整定 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于广义预测控制的永磁同步电机控制方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 望远镜方位轴系统传统控制策略 |
| 4.2.1 望远镜方位轴伺服系统电流环PI控制器设计 |
| 4.2.2 望远镜方位轴伺服系统速度环PI控制器设计 |
| 4.2.3 PI控制器设计的局限性分析 |
| 4.3 基于连续时间模型的广义预测控制理论 |
| 4.4 基于广义预测控制原理的永磁同步电机电流跟踪控制方法研究 |
| 4.5 基于广义预测控制原理的永磁同步电机速度跟踪控制方法研究 |
| 4.5.1 基于广义预测控制原理的PMSM速度环设计 |
| 4.5.2 利用滑模控制补偿结构的鲁棒性设计与稳定性证明 |
| 4.6 基于广义预测控制原理的永磁同步电机位置跟踪控制方法研究 |
| 4.6.1 基于广义预测控制原理的PMSM位置环设计 |
| 4.6.2 利用滑模控制补偿结构的鲁棒性设计与稳定性证明 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于广义预测控制和扰动观测补偿的望远镜抗扰动复合控制方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 望远镜伺服系统扰动因素分析 |
| 5.2.1 内部扰动分析和研究现状 |
| 5.2.2 外部扰动分析和研究现状 |
| 5.3 采用预测控制方法时扰动对永磁同步电机系统控制性能影响分析 |
| 5.4 基于高阶滑模观测器和广义预测控制的永磁同步电机速度控制器设计 |
| 5.5 基于扩张状态观测器和广义预测控制的永磁同步电机位置控制器设计 |
| 5.6 广义预测控制和扰动观测器复合控制策略工程测试和性能分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要完成工作及结论 |
| 6.2 创新性成果 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）基于滑模自抗扰控制的PMSM伺服系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题研究背景及意义 |
| 1.2 永磁同步电机伺服系统控制算法国内外研究现状 |
| 1.3 自抗扰控制技术国内外研究现状 |
| 1.4 转动惯量辨识技术国内外研究现状 |
| 1.5 论文研究内容 |
| 2 永磁同步电机矢量控制技术介绍 |
| 2.1 永磁同步电机建模 |
| 2.2 PMSM矢量控制 |
| 2.3 SVPWM控制技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 永磁同步电机自抗扰伺服系统设计与仿真 |
| 3.1 永磁同步电机双闭环PI调速系统的分析 |
| 3.2 自抗扰控制器的基本模型 |
| 3.3 基于滑模控制的辨识补偿自抗扰控制的PMSM调速系统仿真分析 |
| 3.4 永磁同步电机伺服系统自抗扰位置闭环的分析与仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 永磁同步电机伺服系统硬件及软件设计 |
| 4.1 系统硬件整体构成 |
| 4.2 控制电路设计 |
| 4.3 功率驱动电路设计 |
| 4.4 系统软件整体构成 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实验验证与分析 |
| 5.1 实验平台介绍 |
| 5.2 伺服驱动器实验 |
| 5.3 空载启动性能分析比较 |
| 5.4 负载启动性能分析比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（8）电动力矩负载模拟关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源及意义 |
| 1.1.2 力矩负载模拟系统的研究意义 |
| 1.2 电动负载模拟技术主要技术问题 |
| 1.2.1 多余力矩产生机理 |
| 1.2.2 负载模拟系统评价指标 |
| 1.3 国内外负载模拟设备概况 |
| 1.4 负载模拟系统控制策略及优化方法 |
| 1.5 本论文主要工作安排 |
| 第2章 系统机理模型 |
| 2.1 电动负载模拟系统结构 |
| 2.2 永磁同步电机机理模型介绍 |
| 2.2.1 永磁同步电机建模基础 |
| 2.2.2 永磁同步电机建模过程 |
| 2.2.3 永磁同步电机矢量控制 |
| 2.3 电动负载模拟系统建模 |
| 2.3.1 舵机伺服机构模型 |
| 2.3.2 扭矩传感器模型 |
| 2.3.3 加载系统模型 |
| 2.3.4 电动负载模拟系统数学模型 |
| 2.4 刚度和惯量对系统影响分析 |
| 2.4.1 刚度的影响分析 |
| 2.4.2 惯量的影响分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 负载模拟系统数学模型分析 |
| 3.1 统辨识理论简介 |
| 3.2 机理模型参数辨识 |
| 3.2.1 实验数据获取 |
| 3.2.2 参数辨识算法 |
| 3.2.3 参数辨识结果评价 |
| 3.3 基于人工神经网络的系统辨识模型 |
| 3.3.1 人工神经网络简介 |
| 3.3.2 系统辨识过程 |
| 3.3.3 系统辨识结果评价 |
| 3.4 系统模型误差分析 |
| 3.4.1 噪声分类 |
| 3.4.2 机理模型误差分析结果 |
| 3.4.3 系统辨识模型误差分析结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 负载模拟系统控制策略研究 |
| 4.1 基于反演法的控制策略 |
| 4.1.1 反演法的基本原理 |
| 4.1.2 基于反演法的控制器设计 |
| 4.1.3 控制策略仿真验证 |
| 4.2 基于SIGMOID函数的改进跟踪微分器设计 |
| 4.2.1 跟踪微分器原理 |
| 4.2.2 基于sigmoid函数改进跟踪微分器 |
| 4.2.3 速度跟踪仿真实验 |
| 4.3 基于SUPER-TWISTING超螺旋动态面滑模控制 |
| 4.3.1 控制器原理简介 |
| 4.3.2 控制器设计 |
| 4.3.3 控制系统仿真实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 电动负载模拟平台及控制器实验 |
| 5.1 实验台简介 |
| 5.1.1 实验台架简介 |
| 5.1.2 控制系统简介 |
| 5.2 负载模拟系统性能测试 |
| 5.2.1 无扰频宽测试 |
| 5.2.2 多余力矩抑制实验 |
| 5.2.3 随动加载测试 |
| 5.3 综合加载实验 |
| 5.3.1 梯度加载实验 |
| 5.3.2 脉冲载荷加载实验 |
| 5.3.3 实际载荷加载实验 |
| 5.4 负载模拟系统应用实例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（9）永磁同步电机ADRC参数自整定设计及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 永磁同步电机控制策略概述 |
| 1.3 自抗扰控制器及其参数整定策略 |
| 1.3.1 自抗扰控制策略概述 |
| 1.3.2 自抗扰控制器参数整定策略 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第二章 永磁同步电机数学模型及自抗扰控制策略 |
| 2.1 永磁同步电机矢量控制技术 |
| 2.1.1 矢量控制策略及坐标变换 |
| 2.1.2 永磁同步电机数学模型 |
| 2.1.3 空间矢量脉宽调制技术 |
| 2.2 标准自抗扰控制策略 |
| 2.2.1 微分跟踪器 |
| 2.2.2 状态扩张观测器 |
| 2.2.3 非线性状态误差反馈控制率 |
| 2.3 新型自抗扰控制策略 |
| 2.3.1 连续光滑非线性函数设计 |
| 2.3.2 新型状态观测器收敛性证明 |
| 2.3.3 新型状态观测器光滑性验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 永磁同步电机三闭环ADRC参数离线自整定设计 |
| 3.1 三闭环ADRC模型设计 |
| 3.1.1 电流环一阶自抗扰控制器设计 |
| 3.1.2 速度环一阶自抗扰控制器设计 |
| 3.1.3 位置环一阶自抗扰控制器设计 |
| 3.2 改进双种群遗传算法 |
| 3.2.1 双种群遗传算法 |
| 3.2.2 改进双种群遗传算法 |
| 3.2.3 算法性能测试 |
| 3.3 基于改进双种群遗传算法的ADRC参数离线自整定设计 |
| 3.3.1 ADRC参数离线自整定设计步骤 |
| 3.3.2 内环ADRC参数自整定仿真 |
| 3.3.3 外环ADRC参数自整定仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 永磁同步电机位置、速度环ADRC参数在线自整定设计 |
| 4.1 位置、速度环二阶ADRC模型设计 |
| 4.1.1 二阶微分跟踪器设计 |
| 4.1.2 三阶状态扩张观测器设计 |
| 4.1.3 非线性误差反馈控制率设计 |
| 4.2 基于RBF神经网络的ADRC参数在线自整定设计 |
| 4.2.1 RBF神经网络概述 |
| 4.2.2 ADRC参数在线自整定设计 |
| 4.2.3 位置、速度环RBF-ADRC仿真分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 永磁同步电机ADRC软硬件系统设计及实现 |
| 5.1 控制系统硬件模块设计 |
| 5.1.1 主控制器模块 |
| 5.1.2 信号采样模块 |
| 5.1.3 功率驱动模块 |
| 5.1.4 外围电路模块 |
| 5.2 控制系统软件程序设计 |
| 5.2.1 系统主程序设计 |
| 5.2.2 中断服务子程序设计 |
| 5.2.3 ADRC算法子程序设计 |
| 5.3 控制系统实验结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）基于LADRC和DPCC的永磁同步电机控制策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容和章节安排 |
| 2 永磁同步电机数学模型及控制算法基础理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 PMSM数学模型及矢量控制 |
| 2.3 自抗扰控制技术 |
| 2.4 无差拍电流预测控制技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 永磁同步电机的线性自抗扰控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 转速环LADRC控制器设计 |
| 3.3 转速环LADRC控制器的转速跟踪性能优化 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 永磁同步电机的无差拍电流预测控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电流环DPCC控制器设计 |
| 4.3 基于LESO的 DPCC控制器改进策略 |
| 4.4 LESO参数稳定性分析 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 实验验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验平台设计 |
| 5.3 系统软件设计 |
| 5.4 实验结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、带神经网络转矩观测器的PMSM自适应前馈PID控制器设计（论文参考文献）
- [1]高分辨遥感卫星单框架控制力矩陀螺伺服控制技术研究[D]. 于跃. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2021(08)
- [2]基于前馈补偿和电机参数辨识的永磁同步电机自抗扰控制[D]. 吴洪涛. 湖南工业大学, 2021(02)
- [3]水下高速机器人舵机控制系统研究[D]. 张家峰. 长春理工大学, 2021(02)
- [4]基于改进智能算法的滑行灯伺服控制系统仿真研究[D]. 王文奎. 兰州理工大学, 2021
- [5]永磁同步电机弱磁优化控制系统研究与应用[D]. 潘海波. 桂林电子科技大学, 2020(02)
- [6]基于永磁同步电机的大型望远镜预测跟踪控制技术的研究[D]. 邵蒙. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2020(01)
- [7]基于滑模自抗扰控制的PMSM伺服系统研究与设计[D]. 滕鹏. 山东科技大学, 2020(06)
- [8]电动力矩负载模拟关键技术研究[D]. 郑研斌. 长春理工大学, 2020(01)
- [9]永磁同步电机ADRC参数自整定设计及实现[D]. 孙雨萌. 大连交通大学, 2020(06)
- [10]基于LADRC和DPCC的永磁同步电机控制策略研究[D]. 毋少楠. 中国矿业大学, 2020(07)