直流无刷电机换相信号的纠错控制

针对直流无刷电机控制系统的缺相无法运行问题,根据电机反电动势中包含有转子位置信息,提出直流无刷电机容错控制系统算法.在分析各种错误换相信号下电机的运行状况后,将其反电动势信号进行FFT运算,分析其功率谱,根据相应的规则识别出错误的换相信号,并输出正确的换相信号,系统实现简单,不需要外加电路.最后,利用Matlab/Simulink软件对所提方法进行仿真验证,实验结果表明,该算法能够使电机在获得错误的位置信号后继续提供正确的换相信号,明显提升了电机控制器的整体性能.     

基于STM8S的直流无刷电机控制系统的设计

为了设计一种低成本、小型化、重量轻的新型直流无刷电机控制器(BLDCM),介绍了直研究流无刷电机的优势以及直流无刷电机位置检测的方法,比较了无位置传感器式和有位置传感器式直流无刷电机的控制方法,分析了直流无刷电机控制系统的运行状态。设计了一种基于反电动势检测法的直流无刷电机控制系统,采用了速度环和电流环双闭环的调速控制,以使得电机具有良好的动态响应。利用微控制器强大的中断性能,实现了系统电流的实时监测,使得控制系统具有良好的过流保护能力。同时设计了一种基于RS232的协议,有效地保证了上位机与调速系统通信的稳定性,并可以实时监测调速系统的运行状态。最后,设计实验成功地验证了系统的可行性。     

直流无刷电机控制实验系统设计与实现

针对现有电动车直流无刷电机控制系统电压高、功率大,不易被教学实验直接采用等不足,设计了一套低压、小电流的直流无刷电机控制系统,实现方波或正弦波控制,并重点以方波控制实现了软硬件系统,提出了相关实验方案。该实验系统将嵌入式系统、传感器、电机传动、自动化控制等有机融合,可作为学生的综合性实验平台、课程设计训练平台,学生创新实验项目实践平台。利用这实验平台,学生在巩固专业基础知识的同时,有效提高了动手能力和创新能力。     

单片机驱动电机的设计与实现

四旋翼飞机已用于越来越广泛的领域,其核心就在于其控制系统的设计与实现。选择合适的单片机和电机是其整个系统实现的基础。随着电机技术的飞速发展,无刷电调的出现极大地满足了小型四旋翼飞行的需要,本文选择无刷电机作为动力系统。STM32系列的处理器有一系列优点比如高性能、低成本、低功耗等还有其应用专门设计的ARM Cortex-M3低功耗高速内核,其丰富的片上资源可满足各种开发飞行控制系统所需的要求。本文在STM32单片机的硬件平台上开发了驱动电机转动的系统,单片机通过无刷电调与无刷电机相连,通过控制输出PWM信号占空比的大小来控制电机的转速大小,经过实际测试,能够实现电机的加速减速,且系统稳定,运行可靠,为进一步研究四旋翼飞机的操控打下良好的基础。     

基于dSPACE的三相交流异步电机SVPWM实验设计

dSPACE实时仿真系统是一套基于Matlab/Simulink的控制系统开发及测试的工作平台,实现了与Matlab/Simulink的完全无缝连接.结合dSPACE仿真系统在电机控制系统实验教学中的应用,介绍了基于dSPACE的三相交流异步电机SVPWM实验的设计.完成了交流异步电机矢量控制系统的离线仿真、SVPWM模块的搭建以及基于dSPACE仿真系统的在线测试,实现了SVPWM的正确输出,为交流电机的控制实验打下基础.     

一种智能的无线温度控制系统设计与实现

针对传统室内温度控制方案的诸多不便和低智能化现状,运用Zig Bee无线通信技术和智能预测算法构建了室内空调智能温度控制系统。设计了由主控制台、传感终端和控制终端组成的硬件系统。采用基于BP神经网络的智能预测算法实现智能预测和突发情况处理。在Matlab中的仿真结果表明:BP神经网络算法对空调开关预测的准确度高达92%,对温度控制预测的平均误差为0.846 8℃,即可在大多数情况下准确地实现智能化控温操作。     

污水处理系统溶解氧的BP-PID控制算法

针对污水处理系统中溶解氧含量波动较大难以控制的问题,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器设计方法,并根据BP神经网络的结构和特点优化了控制器参数。基于BP神经网络的PID控制器能根据系统状态在线调整PID控制参数,使系统误差保持在较小范围内,且能使系统受到干扰时快速恢复到稳定状态。以溶解氧含量为控制对象,分别对常规PID控制器和基于BP神经网络的PID控制器进行了大量仿真研究。仿真结果表明：基于BP神经网络的控制系统具有较好的适应性和鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器。     

基于BP神经网络的SVPWM控制系统仿真研究

将SVPWM控制方法应用于控制系统的三相逆变器部分,通过BP神经网络得到SVPWM的调制波信号。在MATLAB/Simulink软件平台上,构建了神经网络仿真模型,在异步电动机控制系统中进行了仿真研究。结果表明基于BP神经网络实现SVPWM控制信号的正确性和可行性。     

基于BP神经网络优化的PID控制器研究

在现代网络控制系统中,数据通信时数据包的丢失,严重影响网络控制系统的稳定性。针对数据包丢失问题,采用一个满足2-stateGilbert的随机分布变量来描述数据在传输过程中的丢包,进而建立一个随机的、非线性输入模型,设计一种BP神经网络PID控制器,将BP神经网络算法和PID控制器有效结合,实现由BP神经网络整定的最佳PID控制。仿真验证表明,当网络控制系统的数据丢包率在一定范围时,与传统的PID控制器性能进行对比,BP神经网络PID控制器可以使系统具有更好的控制效果、较好的环境适应力和鲁棒性。     

基于风板控制的教学实验设计

介绍了一套基于Matlab的GUI的控制的风力摆实验平台。系统中MPU6050作为角度传感器,采用STM32单片机作为控制器,采用L298N作为电机的驱动模块,通过Matlab的GUI建立数据接收和显示界面,完成帆板控制系统的控制。通过本系统的实践,可以使学生熟悉典型的闭环控制系统,掌握多种闭环控制系统中的算法,如PID控制等算法、PWM调试方法等。     

基于模糊神经网络PID的无刷直流电机控制系统研究

针对传统PID控制在无刷直流电机控制系统中达不到良好的控制效果的问题,在无刷直流电机的数学模型基础之上,设计一种模糊神经网络自适应PID控制器,该控制器利用模糊控制非线性控制作用和BP神经网络的学习能力及适应能力相结合对PID参数进行在线实时调整。对基于模糊神经网络自适应PID控制器的无刷直流电机的双闭环控制系统进行仿真实验,实验结果表明,可以提高控制系统的响应速度,减小超调量,对负载及电机参数的变化都有较强的鲁棒性。     

基于BP神经网络的PID过热汽温控制设计与实现

火电厂过热汽温控制品质的好坏,直接影响发电机组的安全运行及其生产效率。常规PID控制算法无法满足过热汽温控制系统参数的时变性,利用BP神经网络的自学习性和鲁棒性的特点,结合常规PID控制算法,设计了一种基于BP神经网络的PID过热汽温控制系统,根据被控对象参数的变化,采用BP神经网络自动调整PID参数,实现了PID参数自调整的功能。经过仿真分析与实际投入工厂试运行表明,设计的控制系统可行,且控制效果良好。     

基于DSP的直流无刷电动机神经网络控制系统

提出了一种直流无刷电动机的N-PID转速调节器的设计方法。在直流无刷电动机的高性能速度跟踪中,若仅采用传统的PID调节器,则难以克服系统超调和短时振荡问题,采用复合N-PID的控制方法,利用神经网络的自学习自适应功能在线调整PID控制参数。介绍了基于数字信号处理器的直流无刷电机神经网络调速系统,仿真结果表明,运用这种设计方法很好地抑制了超调和振荡。     

轧辊磨床电气控制系统的改造

研究了PLC和变频器为轧辊磨床改造所带来的优势,分析了保证磨床稳定运行、提高轧辊磨削质量的控制方案,设计并实现了基于PLC的轧辊磨床电气控制系统和砂轮架进给电机的变频器控制,以及基于英国欧陆590直流调速器的系统砂轮电机、头架电机、拖板电机的调速系统。     

直流电机组开/闭环控制实验系统设计

根据"自动控制元件"实验课程需求,在研究驱动控制电路、电机控制方法以及恒速控制原理基础上,基于飞思卡尔单片机设计并实现了直流电机组开/闭环控制实验系统,给出系统整体设计方案、主要硬件电路设计以及嵌入式软件设计方法。设计的双闭环控制系统不仅很好地实现了直流伺服力矩电动机、直流测速发电机工作特性测试和电机恒速控制等实验项目,还有效地解决了电机驱动发热问题。经反复实验测试,系统可靠性高,适合学生实验。     

基于BP神经网络数学算法的智能照明控制应用

传统控制系统通常具有固定的控制模式,而无法根据实际环境进行灵活调整。基于BP神经网络算法,以英飞凌XC836芯片为平台,设计了能够自动根据环境信息调整光照亮度的照明控制系统。相比传统照明控制系统,该设计具有更高的灵活性与可调性,同时还通过BP神经网络的线性参数实现了光照强度的线性调节控制。     

一种直流无刷电机的有源制动控制方法和系统

直流无刷电机由三相六桥的驱动器在控制器的控制下进行驱动.在接收到制动命令后,控制器通过判断直流无刷电机的驱动方向是否与负载拉力方向相反,及直流无刷电机的驱动力是否与负载拉力平衡,实时改变直流无刷电机的驱动方向,并调整输出至驱动器的脉冲宽度调制占空比的大小,直至直流无刷电机实现制动.为直流电机实现有源制动提供一种新方法.     

基于BP算法的函数逼近

神经网络逼近任意非线性函数的能力在基于神经网络的系统辨识和控制之中发挥着重要作用。重点研究常用的BP(Back Propagation)人工神经网络的工作原理和学习算法,同时利用Matlab进行仿真。仿真结果表明,基于BP网络的控制算法具有良好的应用性。     

采用小波变换与RBF神经网络优化的电机故障模糊诊断系统

针对特征信号淹没于噪声信号的情况,采用Morlet小波分析实现了对原始电流特征信号的降噪.同时,采用基于RBF神经网络的最优化插值与具有频谱细化特性的CZT分析,提升了频谱分辨率,充分展现了发生故障时电流特征信号的频谱细节,为电机故障诊断系统提供了可靠的诊断依据.建立了基于改进型BP神经网络的电机故障模糊诊断系统,抽象出了偏心故障的诊断规则.实测结果表明,该系统能够可靠地诊断电机的偏心故障.     

新型单相无刷直流电机控制方法及实现

针对无位置传感器单相无刷直流电机控制系统中的换相点时间不确定、换相转矩波动大两大问题.论文提出一种控制策略-相电流时分复用法,该方法在一个控制周期内的大部时分间里,电机绕组通入励磁电流被用来驱动电机旋转,在剩余的时间内,被用来检测电机转子的位置,通过精确控制提前关断功率开关管的时间,达到减小电机输出转矩的波动、提高电机的转速范围,明显提高单相无刷直流电动机无位置传感器运行时的性能,实验结果验证了提出方法的准确性和可行性.