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五自由度无轴承异步电机动态解耦控制
  • ISSN号:1673-4807
  • 期刊名称:《江苏科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TM346[电气工程—电机]
  • 作者机构:[1]江苏大学电气信息工程学院,镇江212013, [2]江苏大学汽车工程研究院,镇江212013
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51475214,51305170); 江苏省自然科学基金项目(BK2014301,BK20130515,BK20150524); 江苏省六大人才高峰项目(2014ZBZZ017); 中国博士后特别资助项目(2015T80508)
中文摘要:

为实现五自由度无轴承异步电机高精度动态解耦控制,提出一种基于最小二乘支持向量机逆的解耦控制方法.首先,建立五自由度无轴承异步电机数学模型并进行可逆性分析,然后,利用最小二乘支持向量机在有限数据样本下对高维非线性函数的回归能力来辨识五自由度无轴承异步电机逆模型,并利用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,以提高对逆模型的拟合和预测精度,最后,将最小二乘支持向量机逆与原系统相串联得到伪线性系统,并设计PID闭环控制器对五自由度无轴承异步电机进行复合控制,实现了原系统径向位移、轴向位移、转速以及磁链间的非线性动态解耦.仿真研究验证了该控制策略的有效性.

英文摘要:

In order to realize high precision dynamic decoupling control of the 5-degree-of-freedom bearingless induction motor(BIM),a decoupling control method based on least square support vector machine inverse(LSSVMI) is proposed. Firstly,the mathematical model of 5-degree-of-freedom BIM is established and the reversibility of the model is analyzed. Then,the inverse model was identified using LSSVM which has a good fitting capability to high dimensional nonlinear functions with limited samples,and the particle swarm optimization algorithm is used to optimize the parameters of LSSVM,so as to improve the fitting and prediction accuracy of the inverse model. The LSSVM is connected with the original system to get the pseudo linear system. The PID closed loop controller is designed to control the 5-degree-of-freedom BIM,and the nonlinear dynamic decoupling of radial displacement,axial displacement,rotational speed and flux linkage is realized. Simulation results verify the effectiveness of the proposed control strategy.

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期刊信息
  • 《江苏科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:江苏教育厅
  • 主办单位:江苏科技大学
  • 主编:许俊华
  • 地址:江苏省镇江市梦溪路2号
  • 邮编:212003
  • 邮箱:xbjust@vip.sohu.com
  • 电话:0511-84401109
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-4807
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1765/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2004年获全国高校优秀科技期刊二等奖,省期刊优秀...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:2516