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基于干扰抑制和非线性摩擦力补偿的速度环PI控制器抗饱和设计
被引量：
5
1
作者
王慎航
王云宽
+3 位作者
胡建华
秦晓飞
郑军
刘娜
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期3224-3230,共7页
针对永磁同步电机速度调节器积分饱和导致动态品质变差的问题,提出一种新型的抗饱和(AW)设计方法。该AW方法首先把模型的不确定性视为系统的干扰;然后为了改善系统性能和提高抗干扰能力,在比例积分(PI)控制策略基础上,对速度环设计一种...
针对永磁同步电机速度调节器积分饱和导致动态品质变差的问题,提出一种新型的抗饱和(AW)设计方法。该AW方法首先把模型的不确定性视为系统的干扰;然后为了改善系统性能和提高抗干扰能力,在比例积分(PI)控制策略基础上,对速度环设计一种基于摩擦模型补偿和扰动观测补偿的复合控制方法;最后把PI控制器退饱和后从比例(P)模式重新进入PI模式的系统响应看作是带有初始值的系统响应,同时利用时域下的系统误差动态响应方程推导出系统无超调的误差和积分条件,当系统进入饱和时,系统以最大加速度运行,直到满足条件才重新进入PI模式,并给积分赋初始值。研究结果表明:该方法确保退饱和系统的优良的动态性能和无超调运行。与现有条件积分方法及其改进的方法相比,仿真和实验结果验证该新型AW设计的可行性及优越性。
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关键词
永磁同步电机(PMSM)
抗积分饱和
pi速度控制器
非线性摩擦力
干扰观测器
无超调
在线阅读
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职称材料
伺服系统转动惯量辨识及控制器PI参数优化
被引量：
4
2
作者
孙彦瑞
苏成志
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2021年第4期96-99,104,共5页
在机器人运行时,为了使伺服电机在最优性能下达到目标速度、在工作过程中有着更强的抗扰动能力,并避免出现震荡、谐振的状况,从而造成机器人运行时动态稳定性严重降低。提出一种基于非线性动态学习因子的粒子群优化算法,对普通粒子群优...
在机器人运行时,为了使伺服电机在最优性能下达到目标速度、在工作过程中有着更强的抗扰动能力,并避免出现震荡、谐振的状况,从而造成机器人运行时动态稳定性严重降低。提出一种基于非线性动态学习因子的粒子群优化算法,对普通粒子群优化算法进行改进。该算法以伺服系统控制模型中的速度控制器为核心,实时辨识负载转动惯量值,使伺服系统内部控制参数根据实际工况调节;运用该辨识值,通过计算得到速度控制PI参数值,并实时修正速度控制器PI参数值。MATLAB/SIMULINK仿真结果表明,与传统的粒子群优化算法相比,无论在电机启动过程中、还是负载扰动下,该方法都具有更快的响应速度、更高的控制精度以及更强的抗干扰能力。
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关键词
转动惯量
非线性动态学习因子
粒子群优化算法
速度
控制器
pi
参数
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职称材料
题名
基于干扰抑制和非线性摩擦力补偿的速度环PI控制器抗饱和设计
被引量：
5
1
作者
王慎航
王云宽
胡建华
秦晓飞
郑军
刘娜
机构
中国科学院大学自动化研究所
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期3224-3230,共7页
基金
国家科技重大专项(2013ZX04007-011)
"十一五"数控重大专项(2009ZX04010-023)
福建省科技重大专项(2012HZ0006-4)~~
文摘
针对永磁同步电机速度调节器积分饱和导致动态品质变差的问题,提出一种新型的抗饱和(AW)设计方法。该AW方法首先把模型的不确定性视为系统的干扰;然后为了改善系统性能和提高抗干扰能力,在比例积分(PI)控制策略基础上,对速度环设计一种基于摩擦模型补偿和扰动观测补偿的复合控制方法;最后把PI控制器退饱和后从比例(P)模式重新进入PI模式的系统响应看作是带有初始值的系统响应,同时利用时域下的系统误差动态响应方程推导出系统无超调的误差和积分条件,当系统进入饱和时,系统以最大加速度运行,直到满足条件才重新进入PI模式,并给积分赋初始值。研究结果表明:该方法确保退饱和系统的优良的动态性能和无超调运行。与现有条件积分方法及其改进的方法相比,仿真和实验结果验证该新型AW设计的可行性及优越性。
关键词
永磁同步电机(PMSM)
抗积分饱和
pi速度控制器
非线性摩擦力
干扰观测器
无超调
Keywords
permanent magnet synchronous motor （PMSM）
anti-windup
pi
speed controller
nonlinear friction
disturbance observer
non-overshoot
分类号
TP276 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
伺服系统转动惯量辨识及控制器PI参数优化
被引量：
4
2
作者
孙彦瑞
苏成志
机构
长春理工大学机电工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2021年第4期96-99,104,共5页
基金
国防基础科研计划资助(JCKY2019411B001)。
文摘
在机器人运行时,为了使伺服电机在最优性能下达到目标速度、在工作过程中有着更强的抗扰动能力,并避免出现震荡、谐振的状况,从而造成机器人运行时动态稳定性严重降低。提出一种基于非线性动态学习因子的粒子群优化算法,对普通粒子群优化算法进行改进。该算法以伺服系统控制模型中的速度控制器为核心,实时辨识负载转动惯量值,使伺服系统内部控制参数根据实际工况调节;运用该辨识值,通过计算得到速度控制PI参数值,并实时修正速度控制器PI参数值。MATLAB/SIMULINK仿真结果表明,与传统的粒子群优化算法相比,无论在电机启动过程中、还是负载扰动下,该方法都具有更快的响应速度、更高的控制精度以及更强的抗干扰能力。
关键词
转动惯量
非线性动态学习因子
粒子群优化算法
速度
控制器
pi
参数
Keywords
moment of inertia
nonlinear dynamic learning factor
particle swarm optimization algorithm
speed controller
pi
parameter
分类号
TH166 [机械工程—机械制造及自动化]
TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于干扰抑制和非线性摩擦力补偿的速度环PI控制器抗饱和设计
王慎航
王云宽
胡建华
秦晓飞
郑军
刘娜
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
伺服系统转动惯量辨识及控制器PI参数优化
孙彦瑞
苏成志
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2021
4
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职称材料
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