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时间:2020-03-25
《无刷直流电机调速优化控制与仿真.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第32卷第lO期计算机仿真2015年10月文章编号:1006—9348(2015)10—0360—05无刷直流电机调速优化控制与仿真郭伟1’2⋯,张爱华3,陈琛3,王汉杰3(1.江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心,江苏南京210000;2.江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京210000;3.南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044)摘要:为了提高直流电机调速系统的响应特性和动态稳定性能,要求对调速系统进行优化设计。但由于传统方法求解得到的直流电机模型参数误差大,且不能获得在线辨识正确参数。为解决上述问题,提出结合ARMA
2、X的预测函数与分数阶PI预测函数的组合控制,在无刷直流电机调速优化中,采用通过递推阻尼最小二乘法在线辨识分数阶PI预测函数(FOPI—PFC)的辨识方法。使控制系统输入能根据系统的预测模型的变化而不断滚动优化。仿真结果表明:系统参数辨识效果良好,可为直流电机调速优化控制提供科学依据。关键词:预测函数;直流无刷电机;参数辨识;递推阻尼最小二乘法中图分类号:TP391.9文献标识码:BBrushlessDCMotorSpeedControlSystemSimulationandControlGUOWeil,2⋯,ZHANGAi—hua3,CHENChen
3、3,WANGHan—jie3(1.JiangsuEngineeringResearchCenteronMeteorologicalEnergyUsingandControl,Nanjing210000,China;2.JiangsuCollaborativeInnovationCenter0nAtmosphericEnvironmentandEquipmentTechnology,Nanjing210000,China;3.SchoolofInformationandControl,NanjingUniversityofInformationScie
4、nceandTechnology,Nanjing210044,China;)ABSTRACT:InordertoimprovestabilityanddynamicresponsecharacteristicsofDCmotorspeedcontrolsystem,optimizingthedesignofspeedcontrolsystemisthekey.Inthepaper,weproposedacombinationcontrolmethodwhichcombinesARMAXpredictionfunctionandfractionalPI
5、predictionfunctioninbrushhssDCmotorspeedoptimi—zationproposedbyreeursiveleastsquaresmethodforonlineidentificationofdampingFractionalPIpredictionfunction(FOPI—PFC)identificationmethod.Thecontrolsystemcanrealizecontinuousrollingoptimizationforthepredictivemodelbasedonchangesinthe
6、system.Simulationresultsshowthat:thesystemparameteridentificationresultisgoodandCanprovideascientificbasisforDCmotorspeedcontr01.KEYWOliDS:Predictionfunction;BrushlessDCmotor;Parameteridentification;Recursivedampedleastsquaremethod1引言系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法。虽然数学建模有很长的研究历史,但是,形成系统
7、辨识学科的历史才几十年⋯。系统辨识方法有阶跃响应法、脉冲响应基金项目:国家自然科学基金(61473334);江苏省高校大学生创新创业项目(201410300034Z)收稿日期:2014—11—06修回日期:2015—01—15---——360·--——法、最小二乘法和极大似然法等。其中最小二乘法是一种经典的和最基础的方法,但是最小二乘估计是有偏差的,为了克服这些缺陷,形成了广义最小二乘法、辅助变量法、增广最小二乘法等系统辨识方法旧qJ。随着智能控制理论研究的不断深入及其在控制领域的广泛应用,形成很多现代系统辨识方法。文献[4]介绍了基于改进遗传算法的
8、非线性励磁系统参数辨识,但遗传算法对新空间的探索能力是有限的,也容易收敛到局部最优解,而且计算量巨大。文献[
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