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为了实现交流感应电动机高性能调速,快速跟踪变化的负载转矩,对静止两相αβ坐标系中的电动机数学模型精确反馈线性化,实现转速和转子磁链系统的完全解耦。针对解耦的转速和磁链子系统的设计2个结构完全相同的自抗扰控制器,实现对转速和磁链的完全独立控制。实验研究表明:电动机转速和磁链分别大约在0.7 s和0.3 s时达到参考值;负载转矩的变化将引起转速7 rad·s~(-1)范围内的变化,但磁链仍保持给定值;当转速稳定时,电磁转矩在1 s时间内能快速跟踪变化的负载转矩,其超调量不超过20 N·m;控制系统能适应转子电阻±10%和定子电阻+10%范围的变化。 相似文献
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针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。 相似文献
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三关节机器人广泛用于工业生产、轮式或履带式排爆机器人,为了补偿由于机器人结构参数、作业环境干扰等不确定性因素造成的机器人动力学模型的不确定性,将机器人动力学模型分解为名义模型和误差模型两部分,其误差模型采用RBF神经网络进行补偿,得到其估计信息,神经网络的输出权值根据Lyapunov稳定性理论采用自适应算法进行调整。所设计的神经网络补偿自适应控制器解决了不确定性机器人动力学系统控制器设计的不确定性问题,同时,通过定义Lyapunov函数,证明了控制器能渐近、稳定地跟踪期望轨迹。机器人的3个关节在控制器的作用下,约在5 s时达到期望轨迹,神经网络约在5 s时逼近机器人动力学模型的误差模型,实验结果表明了机器人关节对期望轨迹具有良好的轨迹跟踪性能。 相似文献
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