直线永磁同步电机直接驱动控制算法的研究

直线永磁同步电机直接驱动控制算法的研究

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时间:2019-02-25

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1、沈阳工业大学硕士学位论文摘要本文以直线永磁同步电机(LPMSM)伺服控制系统为研究对象。与传统的“旋转电动机+滚珠丝杠”进给方式相比,直线电机的直线伺服系统消除了机械运动变换机构所带来的不良影响。但负载的变化和外部扰动等因素将无衰减地直接影响系统的性能,而且直线电机的端部效应、系统的参数变化、摩擦阻力等非线性因素变化等,都会降低系统的伺服性能和机床加工精度。因此,必须采取有效的控制策略来克服这些因素的影响。对LPMSM伺服系统这类快速变化的非线性复杂系统,稳定性与鲁棒性是该系统的重要性能指标,人们已提出了各种控制方案优化系统性能。常规PID控制,虽然结构简单,能使系统获得良好的稳态精度,

2、但是对系统参数变化及外部扰动的鲁棒性不够理想。本文针对直线伺服系统对速度的要求,设计了基于模型参考自适应的模糊滑模速度控制器。通过对系统的实际模型和参考模型的比较,将得到的参数变化看作是扰动,用滑模变结构控制方法来控制,从而代替对它们的辨识。通过满足滑模条件的控制量不断切换,来决定电动机的定子电流,使伺服系统对参数变化和外部扰动的变化有良好的鲁棒性,同时也减少了系统参数辨识的复杂性。抖动问题是阻碍滑模控制方法得以广泛应用的主要原因。因此,针对滑模控制方法所固有的抖动问题,采用模糊算法加以解决。该模糊算法的控制思想为:针对相轨迹运动点在相平面的位置,以及该点运动的速度和方向,在控制器原有控

3、制量中加入可以调节的控制量,使得系统在保持滑模控制原有的鲁棒性的同时能很好的起到减小抖动的作用。同时,针对直线永磁同步电机在具有重复运动特性的轨迹跟踪系统中的应用,为满足伺服系统的跟踪控制的要求,提出了基于一种迭代学习控制的跟踪控制方法。该方法通过m反馈保证了系统的稳定性基础上,设计了迭代学习前馈控制器,通过不断的简单重复迭代过程,来提高系统的跟踪精度,减小系统的跟踪误差。最后,对所提出的控制方案进行仿真。仿真结果证明了所提出的控制方法的有效性。关键词:直线永磁同步电机,滑模控制,模糊控制,迭代学习控制直线永磁同步电机直接驱动控制算法的研究ResearchonDirectDriveCon

4、trolAlgorithmsforLinearPermanentMagnetSynchronousMotorsAbstractLinearpermanentmagnetsyIlchronommotor(LPMSMforshort)servocontrolsystemhasbeeninvestigated.Comparedwiththetraditional“rotatingmotorplusballscrew'’,thelinearmotorservosystemhaseliminatedaseriesofadverseeffectsthataregeneratedbymechanica

5、ldrivelinkage.Therefore,thefactors,suchasloadvarietiesandtheexternaldisturbances,woulddirectlyinfluencetheperformanceoftheservosystemwithoutattenuation.End-effects,sloteffectsandtheparameterchangesofthelinearmotorsystemwouldalsoreducethesystemperformanceandmachiningprecisionofthemachinetools,whic

6、hincreasesthedifficultyinthecontr01.Therefore,someneweffectivecontrolstrategiesmustbeadoptedtoovercometheinfluenceofthesefactors.ForLPMSMservosystemassuchafastdynamiccomplexnonlinearsystemwimhi曲precision,thestabilizationandrobustnessaretheimportantperformanceindexes.Manykindsofmethodswerepresente

7、dtooptimizetheperformanceofthesystem.Withtheadvantageofsimplestructureandgoodsteady—statebehavior,thetraditionalPIDcontrollerwasusedincommonservosystem.Batitsrobustnesswasnotidealinthepresenceofparametricvariationandex

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