本论文围绕提高高速变频电机设计水平和促进电机CAD技术发展这一主题，对高速变频电机电磁设计和电机智能设计方法进行了深入的研究。 1.分析了集肤效应对高速变频电机设计的影响。针对高速变频电机转子导体中集肤效应现象较为严重的特点，用有限元法对不同转子槽型在不同频率时的集肤效应进行了分析，并提出了一种利用有限元法的精确计算结果和人工神经网络的非线性映射能力计算电机转子集肤效应系数的新方法，能够快速有效的给出转子不同槽型不同频率时的集肤效应系数。 2.研究了电压型SPWM变频器输出时间谐波频谱以及调制参数对输出谐波的影响，为精确分析高速变频电机的谐波效应和选择适当的变频器提供参考。分析了时间谐波对高速变频电机效率、功率因数及输出转矩的影响，对提高高速变频电机设计精度具有指导意义。 3.从电磁设计的角度探讨了高速变频电机设计过程，所得出的结论对于高速变频电机设计具有指导意义。论文还提出了一个可以考虑时间谐波效应的高速变频电机分析模型，在此基础上编制了高速变频电机电磁仿真程序。 4.前人工作的基础上，进一步研究了人工智能技术在电机设计中的应用。针对电机设计不同阶段的特点，首次提出了面向电机设计过程的智能设计集成推理体系。 5.从设计过程优化的角度，研究了电机设计状态评价问题，建立了电机设计状态综合评价模型，能够对电机设计的不同层次、不同阶段及时进行设计状态评价。@ @ 6.研究了基于实例推理技术在电机初始方案设计过程中的应用，首次提出了一种基于知识引导和相似优先的混合型实例检索算法，给出了基于BP神经网络的实例相似度判定机制，可以提高检索效率。 7.针对传统电机调整设计专家系统的缺陷，提出了一种新型的基于神经网络推理机制的电机调整设计混合型专家系统模型，该模型将专家系统技术与神经网络、电机综合设计方法有效结合，具有并行推理和系统自学习能力，解决了调整设计过程中调整力度难以确定的问题。 8.论支还研究了基于遗传算法的电机优化设计方法。针对遗传算法中普遍存在的早熟收敛和搜索效率低的现象，提出了一种改进遗传算法一变焦自适应遗传算法，有助于提高优化效率和克服早熟。 9.在上述工作的基础上，首次提出了支持远程设计的电机智能设计集成平台的概念，给出了基于软总线和组件机制的平台实现模型。并对集成平台中电机模型集成技术、基于Objectorx的电机图形绘制技术和基于Web的远程设计支持技术等关键技术进行了讨论。
上传时间： 2013-04-24
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超声波电机(Ultrasonic Motor简称USM)是八十年代发展起来的新型微电机。本文针对超声波电机及其控制技术的研究现状和发展趋势,以我国研究技术相对比较成熟并有产业化前景的行波超声波电机(Traveling-wave Ultrasonic Motor简称TUSM)的伺服控制技术为研究对象,以直径60mm的行波超声波电机TUSM60为研究实例,在特性测试、动稳态性能分析,辨识模型建立、控制策略与控制算法的选择与实现等方面展开研究。本论具体的研究内容为： 在分析超声波电机研究历史和现状的基础上,结合国内外超声波电机特别是行波超声波电机控制技术的发展趋势,重点论述了行波超声波电机及其驱动控制技术的研究进展。 介绍行波超声波电机的基本结构,并从该电机的主要理论基础--压电原理、行波合成、接触模型出发,分析了行波超声波电机定子质点的运动方程.并结合定转子摩擦接触特点,分析了行波超声波电机的运行机理。 根据对行波超声波电机测试和高精度控制的要求,研制出基于双DSP和FPGA的超声波电机高性能测试控制平台。其中控制核心采用了双DSP结构,可以在对行波超声波电机进行控制的同时,将必要的参数读取出来进行分析和研究。为行波超声波电机瞬态特性分析以及控制策略、控制算法的深入研究打下了基础。 对电机的瞬态、稳态特性进行的测试,可以分析驱动频率、电压以及相位差等调节量对电机输出的影响。在此基础上进一步对行波超声波电机的调节方式、控制算法选择方面进行分析,并得到相应结论。 通过对实验数据的总结和归纳,利用系统辨识中的非参数方法,建立在特定频率条件下的近似线性模型。在行波超声波电机工作范围内,辨识若干组不同频率条件下的近似线性模型,将这些模型的参数进行二维或三维拟合,可以得到一个关于行波超声波电机传递函数的模型。辨识模型的建立为合理的选择和优化控制参数,控制效果的验证等提供了行之有效的手段。 在对行波超声波电机的速度控制、位置控制展开的研究中.首先利用遗传算法对常规PI恒转速控制的控制参数整定及修正方法进行了研究；利用神经元的在线自学习能力,研究和设计单神经元PID-PI转速控制器,提高控制系统对电机非线性和时变性的适应能力；为了消除在伺服控制中,单一调节量(驱动频率)情况下,低转速的跳跃问题,研究和讨论了多调节量分段控制方法,并利用模糊控制对控制方法的有效性进行了验证；在位置控制中,利用转速控制研究的结果,研究和设计了位置--速度双环(串级)控制器,实现了电机高精度位置伺服控制。 通过对已有控制系统的改进和简化,设计和研制了具有实用化价值行波超声波电机控制器：并将研究成果应用于针对核磁成像设备而设计的行波超声波电机随动控制系统中,同时尝试了将该控制器用于高精度X-Y两维定位平台。
上传时间： 2013-07-13
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本文首先简述了交流调速系统的发展和研究重点，介绍了异步电机调速系统的不同控制策略，详细论述了异步电机矢量控制系统的基本原理：异步电机的数学模型和坐标变换、矢量控制的基本方程式、转子磁链的观测方法、矢量控制的系统结构等，并重点分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的基本原理、控制算法以及在TMS320LF2407中的实现方法。 从工程实际应用出发，本文设计和开发了一套以DSP芯片TMS320LF2407为核心的有速度传感器异步电机矢量控制系统，并给出了硬件和软件的实现方法。该系统的功率电路采用电压型的交-直-交变压变频结构，由整流电路、滤波电路及智能功率模块IPM(PM15RSH120)逆变电路构成；控制电路以DSP芯片TMS320LF2407为核心，加上PWM信号发生电路、定子电流检测电路、直流母线电压检测电路、智能功率模块驱动电路、速度检测电路、系统保护电路等，构成了功能齐全的异步电机全数字化矢量控制系统。 在此基础上，本文对无速度传感器异步电机矢量控制系统进行了有益的探索。提出了改进的电压型转子磁链估算模型，消除了电压型转子磁链估算模型中纯积分环节所固有的漂移问题和积累误差对实际系统性能的影响。在传统型参考自适应系统基础上，将系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的模糊神经网络取代，提出一种基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法，并给出了速度估计器的模糊神经网络结构和学习算法。最后对基于模糊神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统进行了仿真，结果表明该系统具有良好的性能。
上传时间： 2013-07-02
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异步电机无速度传感器矢量控制技术提高了交流传动系统的可靠性，降低了系统的实现成本。准确辨识电机转速是实现无速度传感器矢量控制的关键。 本文对无速度传感器矢量控制系统进行了研究，建立了异步电动机无速度传感器电压解耦矢量控制系统和基于模型参考自适应(MRAS)的无速度传感器矢量控制系统。基于MRAS的无速度传感器矢量控制系统利用电动机定子电压方程和电流方程得到电动机转速的模型参考自适应辨识算法，在此基础上建立了一个改进的变参数MRAS速度辨识数学模型，并利用Matlab软件对基于该速度辨识模型的无速度传感器异步电动机矢量控制系统在不同的情况下进行了详细的仿真研究。仿真结果验证了该改进的变参数MRAS速度辨识模型具有令人满意的辨识精度和动态性能。 基于MRAS的转速估算理论从本质上来说属于基于电机理想模型的转速估算方案，该方法依赖于电机参数，而电机参数在电机运动过程中变化很大，因而给出了对电机的一些定、转子参数进行实时辨识方法，以保持系统的动、静态性能。 在传统型模型参考自适应系统基础上，将系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的人工神经网络取代，提出一种基于神经网络的异步电机转速估计方法，并给出了速度估计器的神经网络结构和学习算法。最后对基于神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统进行了仿真，结果表明该系统具有良好的性能。 简单介绍了基于DSP的异步电机无速度传感器矢量控制系统的硬件结构以及软件系统的设计。
上传时间： 2013-05-30
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高压变频调速技术节能效果显著，多电平逆变器是其常用的一种电路拓扑形式。三电平逆变器能降低功率器件耐压要求、降低谐波含量，普遍地采用电压空间矢量脉宽调制的控制策略。将DSP数字控制技术应用于三电平逆变器不仅简化了系统的硬件结构，提高系统性能，还可以实现系统的优化控制。 本文首先简要介绍了三电平逆变器的拓扑结构和控制策略，并阐述了二极管箝位式三电平逆变器电路结构和电压空间矢量脉宽调制控制策略的实现方法。在此基础上，通过对逆变器的工作过程分析，建立了逆变器的数学模型。并提出了一种能控制逆变器直流侧电容中点电位平衡并且能降低开关损耗的电压空间矢量脉宽调制方法。 本文在综述人工神经网络技术的基础上，提出一种基于复合人工神经网络的电压空间矢量脉宽调制算法，充分利用人工神经网络的快速并行处理能力、学习能力，缩短了计算时间，降低了由控制延时引起的谐波成分。最后在MATIAB/Simulink环境下，结合ANN工具箱建立了仿真模型。仿真结果证明了基于复合人工神经网络算法的可行性。 本文进行了三电平逆变器的主电路、开关器件驱动电路、电流电压检测电路和保护电路等的设计。根据三电平逆变器主电路功率开关多，驱动信号不能共地的特点，本文设计一种利用光耦隔离驱动功率开关器件的驱动保护电路，降低电磁干扰，并在过流等异常情况下实时保护功率开关器件。最后以TMS320LF2407DSP为数字控制平台，实现了三电平逆变器的电压空间矢量脉宽调制控制策略。
上传时间： 2013-07-07
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在交流伺服系统中,永磁同步电动机(PMSM)作为执行元件具有高效、节能、便于维修的特点,广泛应用于数控机床的进给伺服单元及机器人等需精确定位的装置中.由于PMSM驱动系统受电机参数变化、外部负载扰动、对象未建模和非线性动态特性等不确定性的影响,因此,采用并发展先进的控制技术,不断改善与提高位置伺服系统的稳态精度、动态响应特性及对系统参数变化的自适应性和抗干扰性是一个必然趋势.该文对PMSM的控制机理和特性作了较为深入的分析;建立了PMSM的数学模型,并采用了id=0的矢量控制策略;对控制系统组成及控制方式作了分析和比较,在此基础上建立了电流环、速度环和位置环的三闭环控制系统,对作为反馈主回路的位置环采用了模糊CMAC神经网络控制方法,该方法兼具模糊控制器的快速性和神经网络的自学习能力;构建了针对PMSM位置伺服系统的模糊CMAC控制器结构及其相应的算法;利用先进的计算机仿真工具(Matlab下的Simulink)对所提出的控制策略进行了数字仿真和分析;仿真和实验结果表明本文所提出的控制策略对PMSM位置伺服系统进行控制具有良好的鲁棒性能和快速性.该文首次提出将兼具快速性和自学习能力的模糊CMAC神经网络控制器应用于PMSM位置伺服系统中,可以说该文为发展高性能PMSM位置伺服系统提供了充分的技术资料,也为今后进一步提高其性能提出了新的思路和方法.
上传时间： 2013-04-24
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在冶金、化工，机械等各类工业控制中，电加热炉都得到了广泛的应用。目前国内的电加热炉温度控制器大多还停留在国际60年代水平，仍在使用继电一接触器控制或常规PID控制，自动化程度低，动态控制精度差，满足不了日益发展的工艺技术要求。电加热炉的温度是生产工艺的一项重要指标，温度控制的好坏将直接影响产品的质量。电加热炉由电阻丝加热，温度控制具有非线性、大滞后、大惯性、时变性、升温尊向性等特点。而且，在实际应用和研究中，电加热炉温度控制遇到了很多困难：第一，很难建立精确的数学模型：第二，不能很好地解决非线性、大滞后等问题。以精确数学模型为基础地经典控制理论和现代控制论在解决这些问题时遇到了极大地困难，而以语言规则模型(IF—THEN)为基础的模糊控制理论却是解决上述问题的有效途径和方法。国内现有的一些模糊设计方法大多存在不同缺点，而且真正把理论研究应用到实际系统的也较少。所以，深入研究在电加热炉系统控制中具体模糊控制设计理论是十分必要的。本文针对电加热炉这一控制对象，以Ts．94—1型号的箱形电加热炉为参考对象，分别采用工业控制中普遍使用的PID控制、经常见到的模糊控制策略，如基本模糊控制，对其进行仿真实验，比较，并进行了理论分析。针对上述电加热炉控制中存在的问题，本文设计了双模糊控制器。双模糊控制器在参数自整定模糊控制理论的基础上，对比例因子进行调整，克服原算法复杂丽不实用的特点，根据电加热炉不同的工作状态采用不同的模糊控制器，提高了控制精度，改善了控制效果。本文把模糊控制与神经网络技术相结合，利用神经网络很强的学习能力和自适应能力，建立了自适应神经模糊推理系统。把不依赖精确数学模型的模糊控制系统与有价值的经验数据或参考模型相结合，弥补了模糊控制的不足，使模糊控制系统更能发挥其强大优势，控制效果理想。在实践应用方面，以电加热炉为控制对象，开发了89C51单片机模糊控制器，主要进行了硬件和软件的设计。
上传时间： 2013-10-28
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将支持向量机应用到典型的时变、非线性工业过程—— 连续搅拌反应釜的辨识中, 并与BP 神经网络建模相比较, 仿真结果表明了支持向量机的有效性与优越性. 支持向量机以其出色的学习能力为工业过程的辨识提出了一种新的途径.
上传时间： 2013-10-17
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多Agent系统的理论与技术，为分布式开放系统的分析、设计和实现提供了一条崭新的途径。然而随着相关领域高新技术的迅猛发展，多Agent系统的运行环境日益趋于大型、开放、动态和不确定，迫切需要采用各种智能技术来构建具有自学习能力的Agent，为多Agent系统引入学习机制使其更好地适应复杂环境，从而导致了多Agent系统学习这一新兴研究领域的产生和迅速发展。多Agent系统学习包括采用机器学习等方法从积累的信息或数据中学习用于支持决策的知识，以及为建立多Agent协作、协调和竞争等机制而进行的对策学习。因此，机器学习方法和对策学习方法的研究对多Agent系统学习领域的发展具有非常重要的意义。
标签： Agent
上传时间： 2014-11-04
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本文讨论了神经网络PID控制策略，提出了一种单神经元自适应PID控制器，给出了控制模型，探讨了单神经元自适应PID控制学习算法，通过修改神经元控制器连接加权系数 ，构成了自适应PID控制器。利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定，并使用了MATLAB软件进行了仿真研究。比较传统PID控制器与单神经元自适应PID控制器两者的仿真结果表明，神经网络PID控制器参数调节简单，具有很高的精度和很强的适应性，可以获得满意的控制效果。
上传时间： 2014-01-25
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