CN113241982A - 基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法 - Google Patents

基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113241982A
CN113241982A CN202110500416.XA CN202110500416A CN113241982A CN 113241982 A CN113241982 A CN 113241982A CN 202110500416 A CN202110500416 A CN 202110500416A CN 113241982 A CN113241982 A CN 113241982A
Authority
CN
China
Prior art keywords
control
fuzzy
voltage
permanent magnet
magnet synchronous
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110500416.XA
Other languages
English (en)
Inventor
单文桃
白郭蒙
恽之恒
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu University of Technology
Original Assignee
Jiangsu University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu University of Technology filed Critical Jiangsu University of Technology
Priority to CN202110500416.XA priority Critical patent/CN113241982A/zh
Publication of CN113241982A publication Critical patent/CN113241982A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P21/00—Arrangements or methods for the control of electric machines by vector control, e.g. by control of field orientation
    • H02P21/0003—Control strategies in general, e.g. linear type, e.g. P, PI, PID, using robust control
    • H02P21/0014—Control strategies in general, e.g. linear type, e.g. P, PI, PID, using robust control using neural networks
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P21/00—Arrangements or methods for the control of electric machines by vector control, e.g. by control of field orientation
    • H02P21/0003—Control strategies in general, e.g. linear type, e.g. P, PI, PID, using robust control
    • H02P21/001—Control strategies in general, e.g. linear type, e.g. P, PI, PID, using robust control using fuzzy control
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P21/00—Arrangements or methods for the control of electric machines by vector control, e.g. by control of field orientation
    • H02P21/05—Arrangements or methods for the control of electric machines by vector control, e.g. by control of field orientation specially adapted for damping motor oscillations, e.g. for reducing hunting
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P21/00—Arrangements or methods for the control of electric machines by vector control, e.g. by control of field orientation
    • H02P21/14—Estimation or adaptation of machine parameters, e.g. flux, current or voltage
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P21/00—Arrangements or methods for the control of electric machines by vector control, e.g. by control of field orientation
    • H02P21/22—Current control, e.g. using a current control loop
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P21/00—Arrangements or methods for the control of electric machines by vector control, e.g. by control of field orientation
    • H02P21/24—Vector control not involving the use of rotor position or rotor speed sensors
    • H02P21/28—Stator flux based control
    • H02P21/30—Direct torque control [DTC] or field acceleration method [FAM]
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P25/00—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of AC motor or by structural details
    • H02P25/02—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of AC motor or by structural details characterised by the kind of motor
    • H02P25/022—Synchronous motors
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P27/00—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of supply voltage
    • H02P27/04—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of supply voltage using variable-frequency supply voltage, e.g. inverter or converter supply voltage
    • H02P27/06—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of supply voltage using variable-frequency supply voltage, e.g. inverter or converter supply voltage using dc to ac converters or inverters
    • H02P27/08—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of supply voltage using variable-frequency supply voltage, e.g. inverter or converter supply voltage using dc to ac converters or inverters with pulse width modulation
    • H02P27/085—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of supply voltage using variable-frequency supply voltage, e.g. inverter or converter supply voltage using dc to ac converters or inverters with pulse width modulation wherein the PWM mode is adapted on the running conditions of the motor, e.g. the switching frequency
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P27/00—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of supply voltage
    • H02P27/04—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of supply voltage using variable-frequency supply voltage, e.g. inverter or converter supply voltage
    • H02P27/06—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of supply voltage using variable-frequency supply voltage, e.g. inverter or converter supply voltage using dc to ac converters or inverters
    • H02P27/08—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of supply voltage using variable-frequency supply voltage, e.g. inverter or converter supply voltage using dc to ac converters or inverters with pulse width modulation
    • H02P27/12—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of supply voltage using variable-frequency supply voltage, e.g. inverter or converter supply voltage using dc to ac converters or inverters with pulse width modulation pulsing by guiding the flux vector, current vector or voltage vector on a circle or a closed curve, e.g. for direct torque control
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P6/00—Arrangements for controlling synchronous motors or other dynamo-electric motors using electronic commutation dependent on the rotor position; Electronic commutators therefor
    • H02P6/10—Arrangements for controlling torque ripple, e.g. providing reduced torque ripple
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P2205/00—Indexing scheme relating to controlling arrangements characterised by the control loops
    • H02P2205/07—Speed loop, i.e. comparison of the motor speed with a speed reference
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P2207/00—Indexing scheme relating to controlling arrangements characterised by the type of motor
    • H02P2207/05—Synchronous machines, e.g. with permanent magnets or DC excitation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Control Of Ac Motors In General (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法，包括以下步骤：步骤1）将永磁同步电主轴的实际转速与给定转速的误差值进行模糊单神经元PID控制，得到交轴电流值i Mq *；步骤2）通过与闭环电流作差经过电流调节，得到直轴定子电压u Md *和交轴定子电压u Mq *；步骤3）将直轴定子电压u Md *和交轴定子电压u Mq *变换后得到电压u Mα * 和电压u Mβ * ，电压u Mα * 和电压u Mβ * 经过SVPWM变换后作用在主电路逆变上的功率开关件，实现永磁同步电主轴的转矩部分的控制；本发明解决了现有永磁同步电主轴弱磁调速控制中参数不可调、信号跟踪效果不好以及噪声等的问题，实现动态调节控制参数，降低转矩脉动，提高数控***性能以及加工精度。

Description

基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法
技术领域
本发明涉及电主轴控制技术领域，特别涉及一种永磁同步电主轴矢量调速方法。
背景技术
现有数控加工中心所配置的高速电主轴单元，大多使用功率因数不高的电机，运行时会散发出大量热使轴承热变形，导致加工精度和加工稳定性低。
现有的永磁同步电主轴多使用传统PI控制方法进行调速，使用这种调速方法控制简单，但控制参数未知且不可调。目前，电流环控制指令信号直接取指令电流和实际电流的误差，但因初始控制力太大而出现超调，导致对信号跟踪效果不好。同时实际电流中夹杂很多噪声，对加工精度造成很大影响。无轴承永磁同步电主轴将是未来研究的一个重要方向，矢量控制技和磁悬浮控制技术的应用，可提高***加工的准确性和使用寿命。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法，解决了现有永磁同步电主轴弱磁调速控制中参数不可调、信号跟踪效果不好以及噪声等的问题，实现动态调节控制参数，降低转矩脉动，提高数控***性能以及加工精度。
本发明的目的是这样实现的：一种基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法，包括以下步骤：
步骤1)将永磁同步电主轴的实际转速与给定转速的误差值进行模糊单神经元PID控制，得到交轴电流值iMq *；所述模糊单神经元PID控制使用模糊单神经元PID控制包括模糊控制和单神经元PID控制，所述模糊控制根据所述误差值自动调节单神经元PID控制的增益系数，所述单神经元PID控制根据所述误差值自适应调整控制参数，并根据控制参数配合增益系数实时计算得到交轴电流值iMq *；
步骤2)通过与闭环电流作差经过电流调节，得到直轴定子电压uMd*和交轴定子电压uMq*；
步骤3)将直轴定子电压uMd*和交轴定子电压uMq*变换后得到电压uMα *和电压uMβ *，电压uMα *和电压uMβ *经过SVPWM变换后作用在主电路逆变上的功率开关件，实现无轴承永磁同步电主轴的转矩部分的控制。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明中模糊控制能根据输入信号动态地调节控制增益系数，防止因传统单神经元PID调节参数固化导致的***性能差的问题，也防止了传统PI调节积分饱和导致的***性能差的问题，有效减小了转矩脉动和转速波动，提高了***的动态稳定性与数控加工的精度，转速调节使用了单神经元PID控制，该控制可以自适应调整***控制参数，并对噪声和信号测量误差具有鲁棒性。
优选的，所述模糊控制在转速误差值大于200r/min时，采用模糊控制快速减小误差值，将转速误差值与误差值变化率经过量化处理后进行模糊化，接着再进行模糊推理与反模糊化，得出单神经元PID控制的增益系数；所述模糊控制在转速误差值小于200r/min时，将模糊单神经元PID控制切换为变结构PID控制。
模糊控制能动态调节单神经元增益系数，在转速误差值过大或过小时，***可以动态调节神经元参数，进而改变控制参数；当转速误差过大时，使用模糊单神经元控制方法进行调节，当转速误差减小到阈值范围内时，切换到变结构PI控制进行调节。
优选的，所述变结构PID切换控制内含抗积分饱和处理，控制参数平滑过渡，其函数表达式为：
Figure BDA0003055945120000031
其中，ap、bp、cp为比例环节的函数变化系数，ai、ci为积分环节的函数变化系数，以上系数均为正数。
变结构PI的比例、积分环节的系数根据误差变化，呈指数变化趋势，控制参数平滑变换，使得控制过程较为稳定，在误差较小时仍然可以得到很好的控制效果。
优选的，步骤1)中交轴电流值iMq *的离散化计算公式具体为：
Figure BDA0003055945120000032
Figure BDA0003055945120000033
w1(k)＝w1(k-1)+ηI·e(k)·u(k)·(e(k)+Δe(k))
w2(k)＝w2(k-1)+ηP·e(k)·u(k)·(e(k)+Δe(k))
w3(k)＝w3(k-1)+ηD·e(k)·u(k)·(e(k)+Δe(k))。
其中，iMq *＝u(k)，K＝K0+ΔK(包含初值与模糊控制器的输出值)，xi＝e(k)，wi(i＝1,2,3)为单神经元的权重值，ηP,I,D为学习率，Δe(k)＝e(k)-e(k-1)。
将输入的信号误差离散化，根据e(k)和△e(k)的值计算出单神经元的权重值，得到控制三个控制参数，同时根据信号误差和误差变化实时计算控制整体的增益系数，***抗干扰能力增强且在动态性能上取得较好效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明的整体***结构图。
图2为本发明的模糊单神经元PID模块图。
图3为本发明的模糊单神经元PID结构图。
图4为本发明的模糊控制结构图。
图5为本发明的变结构PI切换控制的结构图。
图6为本发明一个实施例的模糊控制器的输入变量e、ec隶属度函数图。
图7为本发明一个实施例的模糊控制器的输出变量ΔK隶属度函数图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-3所示的一种基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法，包括以下步骤：
S1，获取永磁同步电主轴的实际转速n；
具体的，可通过旋转变压器获取永磁同步电主轴的实际转速；
S2，对永磁同步电主轴的实际转速n与给定转速n*的误差值进行模糊单神经元PID控制，得到交轴电流值iMq *；
具体的，模糊单神经元PID控制采用模糊单神经元PID控制器(FSNPID)，其包括模糊控制器和单神经元PID控制器，模糊控制器用以实现模糊控制，模糊控制根据误差值自动调节单神经元PID控制的增益系数，单神经元PID控制器用以实现单神经元PID控制，单神经元PID控制根据误差值自适应调整控制参数，并根据控制参数配合增益系数实时计算得到交轴电流值iMq *；交轴电流值iMq *的离散化计算公式具体为：
Figure BDA0003055945120000051
Figure BDA0003055945120000052
w1(k)＝w1(k-1)+ηI·e(k)·u(k)·(e(k)+Δe(k))
w2(k)＝w2(k-1)+ηP·e(k)·u(k)·(e(k)+Δe(k))
w3(k)＝w3(k-1)+ηD·e(k)·u(k)·(e(k)+Δe(k))；
其中，iMq *＝u(k)，K＝K0+ΔK，K0为初值，ΔK为模糊控制器的输出值，xi＝e(k)，wi(i＝1,2,3)为单神经元的权重值，ηP,I,D为学习率，Δe(k)＝e(k)-e(k-1)；
步骤2)交轴电流值iMq *通过与闭环电流交轴电流值iMq作差经过通过电流调节器进行电流调节，得到和交轴定子电压uMq*；直轴电流值iMd *＝0通过与闭环电流直轴电流值iMd作差经过通过电流调节器进行电流调节，得到直轴定子电压uMd*；
步骤3)将直轴定子电压uMd*和交轴定子电压uMq*通过Anti-Park变换后得到电压uMα *和电压uMβ *，电压uMα *和电压uMβ *经过SVPWM变换后作用在主电路逆变上的功率开关件，实现永磁同步电主轴的转矩部分的控制。
如图4所示，模糊控制在转速误差值(n*-n)在大于200r/min时，采用模糊单神经元控制快速减小误差值，将转速误差值与误差值变化率经过量化处理后进行模糊化，接着再进行模糊推理与反模糊化，得出单神经元PID控制的增益系数ΔK。模糊控制在转速误差值小于200r/min时，将模糊单神经元PID控制切换为变结构PID控制；变结构PID切换控制含抗积分饱和处理，控制参数平滑过渡，如图5所示，其函数表达式为：
Figure BDA0003055945120000061
其中，ap、bp、cp为比例环节的函数变化系数，ai、ci为积分环节的函数变化系数，以上系数均为正数，u(t)的值即为切换控制后的电流输出值。
在本发明的一个实施例中，可设定模糊控制器根据永磁同步电主轴的实际转速和设定转速得到相应的瞬时差值e和瞬时差值变化ec，并利用设定的模糊规则对瞬时差值e和瞬时差值变化ec进行模糊推理，得到输出变量，最终利用设定的模糊规则对输出变量进行量化输出。
具体地，设定模糊控制器的输入变量量化等级为7级，即{-3，-2，-1,0,1,2,3}，其中瞬时误差e的基本论域为[-10000,10000]，瞬时误差变化ec的基本论域为[-150000,150000]，均服从高斯形隶属度函数分布曲线；同时将ΔK设定为模糊控制器的输出量，并设定其量化等级为7级，即{-6，-4，-2,0,2,4,6}，其中输出量ΔK在K0为10时的基本论域为[-6,6]，并服从三角形隶属度函数分布曲线；进一步地，可将模糊控制器的输入变量e、ec和输出变量ΔK的模糊子集均设定为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。
综上所述，可得到图6所示的模糊控制器的输入变量e、ec和图7所示输出变量ΔK的隶属度函数图。
进一步地，可使用Mamdani算法的max-min合成模糊控制器的模糊逻辑决策，并采用该合成的模糊逻辑决策对模糊控制器的输入变量e、ec的模糊子集进行直积计算，然后采用直积计算的结果和设定的模糊算子进行模糊矢量计算，从而得到模糊控制器的输出变量ΔK。其中，输出变量ΔK可通过表1所示模糊规则表进行整定。
Figure BDA0003055945120000071
表1
进一步地，在转速误差小于200r/min后切换变结构PI控制，在传统比例、积分环节使用函数改变其固定结构，其函数变化系数如表2所示。
Figure BDA0003055945120000072
表2
以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1)将永磁同步电主轴的实际转速与给定转速的误差值进行模糊单神经元PID控制，得到交轴电流值iMq *；所述模糊单神经元PID控制使用模糊单神经元PID控制包括模糊控制和单神经元PID控制，所述模糊控制根据所述误差值自动调节单神经元PID控制的增益系数，所述单神经元PID控制根据所述误差值自适应调整控制参数，并根据控制参数配合增益系数实时计算得到交轴电流值iMq *；
步骤2)通过与闭环电流作差经过电流调节，得到直轴定子电压uMd*和交轴定子电压uMq*；
步骤3)将直轴定子电压uMd*和交轴定子电压uMq*变换后得到电压uMα *和电压uMβ *，电压uMα *和电压uMβ *经过SVPWM变换后作用在主电路逆变上的功率开关件，实现永磁同步电主轴的转矩部分的控制。
2.根据权利要求1所述的基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法，其特征在于，所述模糊控制在转速误差值大于200r/min时，采用模糊单神经元控制快速减小误差值，将转速误差值与误差值变化率经过量化处理后进行模糊化，接着再进行模糊推理与反模糊化，得出单神经元PID控制的增益系数；所述模糊控制在转速误差值小于200r/min时，将模糊单神经元PID控制切换为变结构PID控制。
3.根据权利要求2所述的基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法，其特征在于，所述变结构PID切换控制含抗积分饱和处理，控制参数平滑过渡，其函数表达式为：
Figure FDA0003055945110000021
其中，ap、bp、cp为比例环节的函数变化系数，ai、ci为积分环节的函数变化系数，以上系数均为正数。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法，其特征在于，步骤1)中交轴电流值iMq *的离散化计算公式具体为：
Figure FDA0003055945110000022
Figure FDA0003055945110000023
w1(k)＝w1(k-1)+ηI·e(k)·u(k)·(e(k)+Δe(k))
w2(k)＝w2(k-1)+ηP·e(k)·u(k)·(e(k)+Δe(k))
w3(k)＝w3(k-1)+ηD·e(k)·u(k)·(e(k)+Δe(k))；
其中，iMq *＝u(k)，K＝K0+ΔK，K0为初值，ΔK为模糊控制器的输出值，xi＝e(k)，wi(i＝1,2,3)为单神经元的权重值，ηP,I,D为学习率，Δe(k)＝e(k)-e(k-1)。
CN202110500416.XA 2021-05-08 2021-05-08 基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法 Pending CN113241982A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110500416.XA CN113241982A (zh) 2021-05-08 2021-05-08 基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110500416.XA CN113241982A (zh) 2021-05-08 2021-05-08 基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113241982A true CN113241982A (zh) 2021-08-10

Family

ID=77132664

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110500416.XA Pending CN113241982A (zh) 2021-05-08 2021-05-08 基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113241982A (zh)

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107370431A (zh) * 2017-08-02 2017-11-21 杭州电子科技大学 一种工业机器人用永磁同步电机模糊自抗扰控制方法
CN108155836A (zh) * 2018-01-24 2018-06-12 东南大学 基于全局在线启发式动态规划永磁同步电机矢量控制方法
CN109217756A (zh) * 2018-10-22 2019-01-15 上海电力学院 基于混合人工神经网络参考自适应异步电机矢量控制方法
CN109343351A (zh) * 2018-12-07 2019-02-15 桂林电子科技大学 一种改进pid控制的开关磁阻电机转矩控制***
CN109412491A (zh) * 2018-09-25 2019-03-01 江苏理工学院 一种基于双滑模控制的永磁同步电主轴直接转矩调速***及方法
CN110289795A (zh) * 2019-05-29 2019-09-27 南京金崎新能源动力研究院有限公司 一种电动汽车用永磁同步电机控制***及控制方法
CN110429872A (zh) * 2019-08-29 2019-11-08 沈阳工业大学 一种car-bldcm转矩脉动抑制控制***及方法
CN110518850A (zh) * 2019-09-12 2019-11-29 桂林电子科技大学 内置式永磁同步电机单神经元自适应pid弱磁控制方法
CN110572091A (zh) * 2019-09-16 2019-12-13 湖北文理学院 一种优化永磁同步电机无传感器控制方法
CN111258211A (zh) * 2019-10-29 2020-06-09 万克能源科技有限公司 一种基于模糊神经元pid的微电网频率控制***及方法
CN111431461A (zh) * 2020-03-31 2020-07-17 江苏理工学院 基于模糊控制的永磁同步电主轴直接转矩调速方法
CN111654218A (zh) * 2020-06-10 2020-09-11 大连海事大学 改进模糊控制的开关磁阻电机转矩分配函数控制***

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107370431A (zh) * 2017-08-02 2017-11-21 杭州电子科技大学 一种工业机器人用永磁同步电机模糊自抗扰控制方法
CN108155836A (zh) * 2018-01-24 2018-06-12 东南大学 基于全局在线启发式动态规划永磁同步电机矢量控制方法
CN109412491A (zh) * 2018-09-25 2019-03-01 江苏理工学院 一种基于双滑模控制的永磁同步电主轴直接转矩调速***及方法
CN109217756A (zh) * 2018-10-22 2019-01-15 上海电力学院 基于混合人工神经网络参考自适应异步电机矢量控制方法
CN109343351A (zh) * 2018-12-07 2019-02-15 桂林电子科技大学 一种改进pid控制的开关磁阻电机转矩控制***
CN110289795A (zh) * 2019-05-29 2019-09-27 南京金崎新能源动力研究院有限公司 一种电动汽车用永磁同步电机控制***及控制方法
CN110429872A (zh) * 2019-08-29 2019-11-08 沈阳工业大学 一种car-bldcm转矩脉动抑制控制***及方法
CN110518850A (zh) * 2019-09-12 2019-11-29 桂林电子科技大学 内置式永磁同步电机单神经元自适应pid弱磁控制方法
CN110572091A (zh) * 2019-09-16 2019-12-13 湖北文理学院 一种优化永磁同步电机无传感器控制方法
CN111258211A (zh) * 2019-10-29 2020-06-09 万克能源科技有限公司 一种基于模糊神经元pid的微电网频率控制***及方法
CN111431461A (zh) * 2020-03-31 2020-07-17 江苏理工学院 基于模糊控制的永磁同步电主轴直接转矩调速方法
CN111654218A (zh) * 2020-06-10 2020-09-11 大连海事大学 改进模糊控制的开关磁阻电机转矩分配函数控制***

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吕龙: ""永磁同步电机单神经元模糊PID控制"", 《电气自动化》 *
方栋良: ""模糊单神经元PI复合调节的永磁同步电动机矢量控制***"", 《机电工程》 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
El Ouanjli et al. Modern improvement techniques of direct torque control for induction motor drives-a review
CN111245316B (zh) 基于双模糊pi控制的航空宽变频三级式电机调压方法
CN110572108B (zh) 开关磁阻电机的电感模型非线性补偿与控制方法与***
WO2022252289A1 (zh) 采用模糊逻辑控制的永磁同步电机d-q轴电感参数辨识的MTPA控制方法
CN111007716A (zh) 基于预测函数的交流伺服电机变论域模糊pi控制方法
Hu et al. Simulation of pmsm vector control system based on fuzzy pi controller
Moreno-Eguilaz et al. Induction motor optimum flux search algorithms with transient state loss minimization using a fuzzy logic based supervisor
CN113346810B (zh) 速度和电流双闭环模糊控制的pmsm无传感器控制方法
Moreno et al. Fuzzy logic based improvements in efficiency optimization of induction motor drives
Ding et al. Research on pmsm vector control system based on fuzzy pi parameter self-tuning
Cupertino et al. A new fuzzy logic-based controller design method for DC and AC impressed-voltage drives
CN113241982A (zh) 基于模糊单神经元控制的永磁同步电主轴矢量调速方法
Xia et al. Fuzzy direct torque control of induction motor with stator flux estimation compensation
Yang et al. Loss‐minimization control of vector‐controlled induction motor drives
Hang et al. Switched reluctance motors direct torque control research based on rbf neural network and fuzzy adaptive PID controller
Dhaoui et al. A new method for losses minimization in ifoc induction motor drives
Luo et al. Speed estimation direct stator field-orientation-controlled induction motor drive using adaptive flux estimator
Zhu et al. Design of Fuzzy-PID Speed Controller for Brushless DC Motor
Ramesh et al. Fuzzy Logic and sliding-mode speed control based direct torque and flux control scheme to improve the performance of an induction motor drive
Zhou et al. Research on vector control of permanent magnet synchronous motor of high precision turntable based on fuzzy neural network
CN113437911A (zh) 一种基于id=0控制的表贴式永磁同步电主轴矢量控制方法
Agamy Sliding mode control of induction motors with minimized control effort: A comparative study
Shukla et al. Energy saving of induction motor drive using artificial intelligence based controllers
CN115276489B (zh) 一种双冗余永磁同步电机电流均衡控制***
CN113992115B (zh) 一种双闭环电力机车调速控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210810