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摘要:分析了端部效应对永磁同步直线电机电枢磁链的影响,推导了电流矢量控制时永磁同步直线电机的电磁推力.通过直线电机和旋转电机的实验数据比较,证明理论分析是正确的.
摘要:在分析无刷直流电机(BLDCM)数学模型的基础上建立控制系统的仿真模型,提出了用基本样条函数实现BLDCM模糊神经网络速度控制器设计的新方法.在dSPACE环境中构建了BLDCM控制系统硬件,进行了基本样条模糊神经网络调速系统的实时控制实验.结果表明,该方法响应快、超调小、鲁棒性强,动、静态特性均优于传统PI控制.
摘要:对SemihexTM联接的单相自励感应发电机进行探讨,首先利用对称分量法导出了稳态运行时的等效电路和性能计算公式,并讨论了对称运行条件.样机实验与理论分析结果一致.结果表明,SemihexTM联接的单相自励感应发电机具有较大的电压变化率.
摘要:分别建立六相电压型逆变器和六相双丫移300°绕组同步电动杌的动态仿真数学模型。为了便于考虑变频器和电动机之间的接口,以及深入分析转子阻尼绕组对系统动态性能的影响,定子采用基于线电压的静止a-b-c模型,转子采用多回路模型,并对电动机的空载软起动过程进行了仿真和分析。数字仿真的结果表明,六相双丫移30°绕组同步电动机转矩脉动小,有利于系统的稳定运行,在电力推进等领域将得到重要应用。
摘要:针对跑步机脉冲式负载转矩的特点,分析了跑步机用永磁同步电动机驱动控制系统的关键技术问题,进而提出了电机本体、驱动控制和机械系统设计中相应的解决措施.尝试了电机本体和控制电路的一体化系统设计,对样机进行了仿真和实验,取得了令人满意的效果.
摘要:提出了一种基于空间矢量法的异步电机定子线圈短路故障检测方法,导出了与线圈短路故障相关的故障特征,定义了表征故障程度的灵敏因子λ.实验结果证实,该方法可准确检测出反映异步电机在定子线圈短路故障时的故障特征,其应用于异步电机定子线圈故障检测,准确可靠,方法切实可行.
摘要:提出了一种计算非正弦供电时的高速变频电机铁耗的简单而有效的方法.该方法以谐波分析法为基础,能够综合考虑电源谐波、电机铁芯饱和以及集肤效应的影响,具有较高的精度.与有限元法计算结果的比较表明,该方法具有较高的精度.
摘要:大多数的控制系统,都是由连续的控制对象和计算机作为离散控制器所构成的采样控制系统.实际上,系统的不确定性是出现在连续状态方程所描述的被控对象中,而采样系统的鲁棒稳定性是要在闭环等效离散域内进行鲁棒性分析.基于一个矩阵指数的公式,结合适当的技巧和已有的理论成果,给出了基于状态反馈的不确定性采样控制系统的鲁棒稳定界,并给出了一系列采样控制系统鲁棒稳定的充分条件.算例说明了这种方法的有效性.
摘要:针对工作范围广,参数变化大的非线性系统,为了改进非线性控制器的鲁棒性能,本文提出了一种基于非线性传递函数的非线性变结构控制器设计方案,并利用这种方法设计了某激光制导炸弹控制通道的控制器.仿真结果证明,该方案动态响应快,鲁棒性强,跟踪效果良好.
摘要:根据机器人的运动学模型,采用分层控制的思想将移动机器人的轨迹跟踪控制分为两部分:轨迹跟踪控制器和机器人速度PID控制器.基于Backstepping时变状态反馈方法和Lyapunov理论,引入具有双曲正切特性的虚拟反馈量,提出一种移动机器人全局轨迹跟踪算法;采用PID速度控制器以满足机器人驱动电机实时调速要求.考虑到机器人的动力学约束,引入受限策略以保证其运动平滑.在基于DSP的两轮驱动移动机器人上对算法进行了实时轨迹跟踪试验,取得了满意的控制效果.
摘要:针对机器人系统的不确定、非线性特点,设计了模糊RBF神经网络控制器学习机器人系统的不确定性上界,并利用模糊推理机产生的分目标学习误差进行训练,避免了采用系统直接输出反馈误差进行训练所存在的权值饱和与过调整问题.此外,在反馈回路还设计了固定比例增益控制器FC,起着监督的作用,对系统实施渐近稳定的控制.仿真结果表明这种控制方案实现了对机器人系统的高精度控制.
摘要:针对一类具有状态时滞的线性参数变化离散时间系统,提出了一种新的依赖于参数的Lyapunov稳定条件.该准则通过引入一个附加矩阵解除了系统矩阵与依赖于参数的Lyapunov函数之间的耦合而更易于控制系统的分析与综合.在此基础上设计了此类系统的状态反馈控制器,并将控制器存在的充分条件转化为参数线性矩阵不等式的解存在条件.数值仿真验证了所提出算法的可行性.
摘要:对于高频寄生、外部扰动及高频参考输入共存的奇异摄动系统进行了鲁棒性稳定性研究.为了得到较小的残差集,采用新的自适应律作为控制输入的理论法则.利用Lyapunov稳定性理论,给出了误差系统的状态偏差向量、高频变量及失配参数向量的有限上界.结果表明,新的自适应律的引入,得到了更小的参差集,从而增强了系统的鲁棒性与稳定性.
摘要:利用系统故障症状的分散性,提出了一种基于模糊数据融合技术的系统故障诊断方法.首先,为保证量测信号的准确性,采用同源多传感器数据层融合以及多传感器信息优化协调技术对量测数据进行初步处理,为系统故障模糊融合诊断奠定基础;然后,针对同一症状的不同表现信息,采用多个模糊神经网络得到对故障的局部决策,利用模糊积分融合方法,识别出该症状所对应的故障.最后针对某液体火箭发动机的泄漏故障进行仿真,并与常规模糊神经网络故障分类器进行对比.研究表明,在对渐变故障的诊断中,本法较常规模糊神经网络故障分类器具有更好的诊断性能.
摘要:研究了模糊控制与学习控制相结合的控制方法,既保持模糊控制的强鲁棒性的优点,又可通过选择合适的学习算法修正不完善的模糊规则.设计出结构合理的模糊学习控制器,将其应用于电液疲劳试验机力控系统,并进行了仿真研究.仿真结果表明对于该系统采用模糊学习控制,效果明显优于传统的PID控制.
摘要:为了分析摩擦对伺服系统的影响和进行补偿,必须建立有效的仿真用摩擦模型.提出了一种基于Simulink的摩擦模型,该模型可封装为一个Simulink子系统,文中还对该模型在应用中出现的问题作了说明.将该模型用于伺服系统的滞-滑自振荡仿真研究,得到了与理论分析一致的结果.利用模型中的Fcn模块还可以将该模型进行拓展,扩大其应用范围.
摘要:在分别介绍ART-2及CMAC的网络结构和算法的基础上,分析了两种网络在结构以及性能上的相同点和不同点.并采用各自网络进行了建模的应用,其中根据ART-2的特点在其顶部增加了一层额外的输出层.最后根据各自网络对同一非线性电机速度控制系统的建模结果,对ART-2及CMAC网络的特性及适用范围进行了较深入的讨论.
摘要:利用混沌的随机性、遍历性和规律性进行优化计算,搜索全局最优,可以避免系统落入局部最优陷阱.本文将具有均匀分布函数的帐篷映射引入到混沌优化算法中,并与共轭梯度法相结合,比Logistic混沌映射确定的算法能更快、更有效地搜索到全局最优解.仿真表明该算法是有效的.