中国航空科学基金(04F53036)
- 作品数：25 被引量：252H指数：10
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- 开关磁阻电机调速系统控制器的设计和保护被引量：6
- 2006年
- 开关磁阻电动机系统是典型的机电一体化电机控制系统。该文以四相8/6极、5．5kW开关磁阻电动机(SRM)为研究对象,设计了基于TMS320F240的调速系统控制器和外围电路。针对常用的几种控制方法,给出了硬件电路的具体结构。结果证明,采用该控制器电机能可靠稳定地运行。
- 江小军齐蓉林辉陈峥
- 关键词：开关磁阻电动机TMS320F240电流斩波控制策略
- 迭代学习控制在励磁控制器设计中的应用被引量：2
- 2007年
- 将迭代学习控制理论应用于励磁控制器的设计中,提出了一种新的设计方法,克服了迭代学习控制在有限时间区间上实现完全跟踪的限制。该方法设计的控制器结构简单,可获得较佳的静态和动态特性。采用MATLAB/Simulink软件对单机-无穷大系统进行仿真,结果表明了该方法的有效性和一般性。
- 徐敏林辉
- 关键词：迭代学习控制单机-无穷大系统励磁控制器
- 支持向量机的开关磁阻电动机转子位置估计器
- 2007年
- 用支持向量机回归函数来逼近转子位置角与相磁链、相电流之间存在的非线性关系,通过对离线获取的磁化曲线的学习,得到作为转子位置估计器的支持向量回归估计函数。并将其应用于在线仿真试验中进行验证,取得了比较理想的试验结果,证明了该方法的有效性。
- 司利云林辉
- 关键词：无位置传感器支持向量回归
- 基于最小二乘支持向量机的开关磁阻电动机建模被引量：28
- 2007年
- 开关磁阻电动机(SRM)的磁化曲线族是电机建模及性能分析的基础,文中探讨了利用最小二乘支持向量机处理磁化曲线族,建立电机模型的方法。在分析电机非线性磁特性的基础上,运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的回归理论,通过对磁路有限元分析法(FEM)得到的样本数据集进行学习,建立了电机的最小二乘支持向量机模型。与以往的神经网络建模方法相比,该模型在小样本情况下有更好的泛化能力及更快的学习速度。仿真实验表明,该模型比较准确地反映了电机的磁特性,可用来进行SRM其它性能指标的分析。
- 司利云林辉刘震
- 关键词：开关磁阻电动机最小二乘支持向量机支持向量回归
- 基于迭代学习控制理论的励磁控制器设计被引量：6
- 2006年
- 基于迭代学习控制理论提出了一种设计单机无穷大系统励磁控制器的新方法,克服了迭代学习控制在有限时间区间上实现完全跟踪的限制。将迭代学习控制对输出控制量u(t)的记忆与修正改成对期望控制ud(t)的记忆与修正,采用最小二乘法拟合控制器参数,使设定的控制与期望控制之差达到最小,求得控制律。用Matlab对发电机励磁控制系统进行仿真研究,结果表明所设计的励磁控制器具有较好的动态特性和较强的鲁棒性。
- 徐敏林辉
- 关键词：迭代学习控制单机无穷大系统励磁控制
- 变速恒频双馈发电独立电源的励磁控制策略被引量：12
- 2008年
- 根据变速恒频双馈发电独立电源的运行情况,提出了一种采用定子磁场定向的交流励磁变速恒频双馈发电机模型及控制策略,分析了电机运行的稳态和动态性能。仿真结果表明,采用矢量定向控制,发电机与原动机之间可以完全解耦,发电机定子电压、定子电流的频率、相位与转子的实际转速和瞬时位置无关。
- 张兴国林辉杨轲
- 关键词：变速恒频双馈励磁控制策略
- 迭代学习控制理论进展与展望被引量：15
- 2006年
- 从迭代学习控制算法、鲁棒性、收敛速度以及实际应用等方面,对迭代学习控制的最新进展作了较详尽的总结,论述了迭代学习控制的基本原理,讨论了迭代学习控制存在的问题及展望。
- 张兴国林辉
- 关键词：迭代学习控制学习算法收敛速度鲁棒性
- 非线性系统开闭环D型迭代学习算法的鲁棒性被引量：6
- 2006年
- 研究了系统满足收敛条件时,具有开闭环D型迭代学习控制律的一类非线性系统在动态过程存在干扰的情况下控制算法的鲁棒性问题。理论分析表明,当系统动态过程扰动有界时,开闭环D型迭代学习控制算法是鲁棒的。当满足开闭环学习收敛条件时,控制误差收敛到期望值的某一个邻域,其大小与相邻两次迭代运行中这些干扰的大小有关,而与初始控制输入等无关,当干扰越小时,学习控制过程越接近于期望值。
- 张兴国林辉
- 关键词：鲁棒性非线性
- 高精度机电伺服控制系统被引量：11
- 2007年
- 采用一种新型的多模态PID控制与模糊控制相结合算法的控制方法实现高精度机电伺服控制系统。详细介绍了控制系统采用的硬件结构和位置环、电流环和速度环三闭环控制方法。
- 张海涛林辉
- 关键词：无刷直流电动机伺服控制模糊控制DSP
- 基于贝叶斯决策的机内测试虚警滤波技术被引量：3
- 2008年
- 提出了一种将贝叶斯决策用于机内测试(BIT)系统的虚警滤波方法,诊断的BIT系统包括正常、瞬态、间歇和故障四类状态,利用最小最大决策法确定这四类状态的先验概率,并建立相应的贝叶斯风险决策表.以机载电源的机内测试系统为例进行研究,为每个诊断模块建立相应的贝叶斯决策器,通过支持向量机识别出有异常的可更换模块后,启动相应的决策器对该模块的BIT状态进行决策.结果表明,该方法能够识别出系统中的瞬态和间歇故障,可有效降低BIT虚警发生的概率.
- 刘震林辉
- 关键词：贝叶斯决策机内测试虚警
