徐小平
- 作品数：8 被引量：38H指数：2
- 供职机构：桂林电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 永磁同步直线电机非线性干扰的控制方法及控制系统
- 本发明为永磁同步直线电机非线性干扰的控制方法及控制系统。本控制方法在现有的复合前馈比例微分控制的u<Sub>p</Sub>+u<Sub>f</Sub>的基础上，增加了小波神经网络WNN在线估计的补偿电压值u<Sub>d<...
- 党选举赵龙阳徐小平许勇姜辉张向文
- 永磁同步直线电机非线性干扰的控制系统
- 本实用新型为永磁同步直线电机非线性干扰的控制系统。本控制系统含数字信号处理控制器DSP、功率驱动模块、安装于PMLSM的动子位移传感器。所述DSP包括CPU，ROM、RAM、PWM和I/O电路。所述ROM含有比例微分计算...
- 党选举赵龙阳徐小平许勇姜辉张向文
- 文献传递
- 直线电机的干扰在线估计与智能控制研究
- 永磁同步直线电机(Permanent Magnet Linear Synchronous Motor，PMLSM)是直线电机中的主流电机，将电能直接转化为做直线运动的机械能，无需旋转电机中将旋转运动转换为直线运动的附加装...
- 徐小平
- 关键词：永磁同步直线电机推力波动小波神经网络
- 文献传递
- 永磁同步直线电机的小波神经网络控制被引量：33
- 2013年
- 针对永磁同步直线电机跟踪性能易受推力波动、摩擦力等干扰严重影响的问题,提出了基于小波神经网络的控制方法。分析证明了所构建的小波神经网络能以任意精度逼近主要干扰:非线性推力波动干扰。并且在复合前馈PID控制方法的基础上,利用小波神经网络实现了对永磁同步直线电机干扰的在线估计补偿。小波神经网络的控制实验的跟踪误差为0.15 mm,精确度为0.75%,实验结果表明,与复合前馈PID控制方法和神经网络自适应逆模型控制方法相比,基于小波神经网络的控制方法有效地提高了系统的跟踪性和鲁棒性,并能有效消除干扰对系统的影响。
- 党选举徐小平于晓明姜辉
- 关键词：永磁同步直线电机小波神经网络复合控制
- 永磁同步直线电机非线性干扰的控制方法及控制系统
- 本发明为永磁同步直线电机非线性干扰的控制方法及控制系统。本控制方法在现有的复合前馈比例微分控制的u<Sub>p</Sub>+u<Sub>f</Sub>的基础上，增加了小波神经网络WNN在线估计的补偿电压值u<Sub>d<...
- 党选举赵龙阳徐小平许勇姜辉张向文
- 文献传递
- 永磁直线同步电动机的改进型迭代学习控制被引量：4
- 2012年
- 针对永磁直线同步电动机在跟踪过程中出现的诸多非线性因素,提出一种改进型的迭代学习控制算法,该算法将迭代控制律看成时间轴与迭代轴的叠加,通过在时间轴中引入一个初始控制量和一个自适应因子,增加了新的信息,实现了永磁直线电机的快速跟踪控制。给出了控制算法收敛性与收敛速度优越性的证明。仿真结果表明,在此种方法下永磁直线同步电动机跟踪速度和跟踪精度较传统的迭代学习控制算法有了较大的提高。
- 朱骁党选举徐小平
- 关键词：迭代学习控制永磁直线同步电动机收敛速度
- 基于神经网络的电机摩擦力混合模型研究被引量：2
- 2012年
- 在电机伺服系统优化建模的研究中,要求高精度伺服系统。由于系统摩擦力具有强非线性和非光滑特性,传统的神经网络无法进行有效辨识。将非线性摩擦特性理解成为由稳态部分和突变部分串联构成,以电机伺服系统为对象,引入柔性sigmoid函数描述非线性摩擦特性中的突变部分,并与传统的RBF神经网络串联,构造出描述非线性摩擦特性的神经网络混合模型。仿真结果表明,与传统的RBF神经网络辨识方法相比,模型在输入变化响应下均具有较高的模型精度,从而验证了建模方法的有效性。
- 徐小平党选举
- 关键词：径向基函数神经网络
- 基于小波神经网络的永磁同步直线电机自适应逆控制
- 2012年
- 针对永磁同步直线电机(PMLSM)受推力波动等干扰,采用反馈误差学习法,利用小波神经网络在线得到PMLSM的逆模型,避免了求取PMLSM的Jacobian信息,结合PID反馈控制,实现了PMLSM的小波神经网络自适应逆控制。仿真结果表明,与PID控制以及复合前馈PID控制方法相比,所提出的方法有效提高了PMLSM系统的跟踪性与鲁棒性。
- 黄深根徐小平
- 关键词：永磁同步直线电机小波神经网络自适应逆控制
