一、基于反推的永磁同步电动机伺服系统的位置跟踪控制（论文文献综述）
金鸿雁[1]（2021）在《高精度永磁直线同步电动机互补滑模控制策略研究》文中研究表明永磁直线同步电动机（PMLSM）作为直驱传动机构的核心单元,以其高速度、高精度、高效率的优点被广泛应用于高档数控机床、微电子设备、精密测量和IC制芯等高端制造领域中,具有十分广阔的应用前景。然而,由于在结构上省去了中间机械传动环节,参数变化、负载扰动和摩擦力等不确定性因素会直接作用于电机动子上,增加了电气控制的难度,从而直接影响高精度数控加工系统的性能。因此,在高精度微进给控制领域,必须站在高层次,在考虑不确定性对系统影响的前提下,研究直线电机伺服进给系统的控制策略,对于理论分析和工程实践均具有十分重要的意义。本文面向高速高精密加工,以PMLSM为研究对象,重点解决其易受不确定性因素影响而降低伺服性能的问题。以滑模控制（SMC）为基础,结合反推控制、神经网络控制等方法对直线伺服系统位置跟踪展开研究,以兼顾高档数控机床对高精度伺服系统的鲁棒性和跟踪性的双重要求。主要研究内容如下:（1）在阐述PMLSM基本结构和工作原理的基础上,对PMLSM的电压、磁链、电磁推力和运动方程等进行分析与推导,建立含有参数变化、负载扰动等不确定性因素的机电耦合系统模型,并对影响电机伺服性能的不确定性因素逐一分析,为控制系统的研究与总体设计提供理论基础。（2）针对PMLSM伺服系统易受参数变化、负载扰动等影响的问题,在SMC的基础上,通过引入互补滑模面的方式,设计互补滑模控制（CSMC）方法克服不确定性因素对系统的影响,提高系统位置跟踪精度。同时,为解决CSMC固定边界层内鲁棒性差的问题,引入接近角的概念对边界层进行优化,提出全局CSMC方法,在不影响系统快速性和跟踪性的前提下,有效地削弱了抖振,提高系统对不确定性因素的鲁棒性。仿真结果表明,同SMC和CSMC相比,全局CSMC可以有效减小位置跟踪误差,提高系统的位置跟踪精度。（3）为实现系统的全局稳定性和完全鲁棒性,同时解决控制器参数选取困难的问题,提出将反推控制理论、二阶SMC思想与CSMC相结合的自适应反推二阶CSMC方法,确保PMLSM伺服系统的位置跟踪性能。通过利用位置误差和虚拟变量误差设计滑模面,自适应反推二阶CSMC既继承了反推控制全局稳定性和二阶SMC完全鲁棒性的优点,又拥有了CSMC的跟踪误差减半的优点。此外,针对系统中不确定性因素上界值难以选取的难题,设计自适应律估计系统不确定性因素并在线对控制器参数进行调整。仿真结果验证了该方法可行有效,能够提高系统的位置跟踪精度,对于不确定性因素有较强的鲁棒性。（4）为进一步估计系统不确定性因素,提升PMLSM系统的伺服性能,设计了基于Gegenbauer递归模糊神经网络（GRFNN）和鲸鱼优化算法（WOA）的智能反推二阶CSMC方法,从而提高系统对不同参考轨迹的跟踪性能。在自适应反推二阶CSMC的基础上,采用GRFNN替换原有的自适应律,用于逼近系统不确定性因素,实时反馈动态信息,避免经验选取控制器参数而无法保证最优性能的问题。同时利用WOA优化网络权重,加快神经网络学习速率,结合离线训练、在线学习的方式,解决神经网络在线训练影响系统动态性能的问题,进一步提高系统的伺服性能。仿真结果表明,智能反推二阶CSMC方法在提高系统位置跟踪精度和鲁棒性方面具有明显的优越性。（5）最后,搭建基于Links-RT的PMLSM系统实验平台以验证所提出的控制算法的有效可行性。Links-RT是基于实时仿真机和电机,辅以软件、硬件配置而成的实时仿真实验设备,具有高可靠性和强实时性。采用两台直线电机对拖的加载实验方案,针对本文设计的控制方案开展了额定参数实验、参数变化实验和变载实验等,实验结果验证了所提出的控制方法的可行性和有效性。
黄泊珉[2]（2021）在《永磁同步直线电机神经网络滑模控制研究》文中认为随着自动化控制技术和工业物联网不断发展,永磁同步直线电机（permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM）以其结构简单、可靠性高、高效率的特点在现代工业应用中具有广泛的前景。但永磁同步直线电机简单的机械结构,也导致其性能极易受到影响,当发生内部的参数变化、外界突加负载、电机推力脉动等情况时,永磁同步直线电机的稳定性能就会急剧下降。目前,传统的控制算法对于提升直线电机动态性能的效果并不理想,使得直线电机驱动系统的性能、效率无法得到完全的发挥。因此,设计一个合适的控制器是保证直线电机控制系统动态性能的关键。本文以提高PMLSM的位置跟踪性能为目的,搭建了永磁同步直线电机的数学模型。由于直线电机模型非线性、强耦合的特点,为了方便分析以及简化计算,选择在d、q坐标系下建立电机的数学模型。结合直线电机的高速、高精度的实际应用需要,选用矢量控制作为直线电机系统的控制方法。针对永磁同步直线电机容易受到参数变化以及外部干扰的问题,利用径向基函数神经网络（radial basis function neural network,RBF NN）局部逼近的特性,为永磁同步直线电机系统设计一个径向基函数神经网络自适应反推控制器。通过观测系统中的未知扰动以及参数变化,提高系统的位置跟踪性能和抗干扰能力。然后,在Matlab/Simulink中建立模型进行仿真实验,验证控制器的有效性。为了提升系统的位置跟踪性能和抗干扰能力,在神经网络反推控制的基础上引入终端滑模控制方法,设计一个神经网络自适应的终端滑模控制器。利用滑模控制鲁棒性强,受到外加干扰时的稳定性高,系统参数变化不敏感的特点,保证了永磁同步直线电机控制系统的跟踪性能以及抗干扰性能。同时将神经网络观测器和滑模控制相结合,在保持滑模控制优点的同时,通过神经网络观测扰动,抑制滑模控制器的抖振现象。Matlab/Simulink仿真结果表明了神经网络自适应终端滑模控制不仅响应速度快,而且抗干扰能力强。最后,为了验证算法的实际应用效果,基于dSPACE仿真系统搭建一个永磁同步直线电机实验平台,对于算法的位置跟踪性能进行实验研究。通过与传统的滑模控制、自适应控制等进行比较,验证了本文算法在永磁同步直线电机控制系统中的可行性和有效性。
黄锐鹏[3]（2020）在《基于事件触发的永磁同步电机自适应神经网络控制》文中提出永磁同步电机具有结构简单、体积小、效率高等显着优点,是近几年研究较多并在各个领域中应用越来越广泛的一种电机。同时,随着计算机网络的飞速发展与应用,网络化成为了永磁同步电机的重要发展趋势。由于网络带宽资源是有限的,拥塞的网络环境会降低系统的控制性能,甚至导致系统不稳定。考虑到事件触发控制在节约网络带宽资源方面的优势,如何利用事件触发机制克服这个问题成为了一个极具挑战和热点的研究课题。本文重点研究了基于事件触发的永磁同步电机自适应神经网络控制问题。具体地,针对应用于网络化环境下的永磁同步电机存在网络带宽资源受限、部分系统动态未知以及非匹配扰动的情况,讨论了永磁同步电机离散系统的自适应神经网络事件触发控制方案设计问题。本文的主要工作概述如下:首先,基于永磁同步电机模型精确已知的情况,采用提前预测方法将系统模型转换为预测模型,避免了电机离散系统在反推设计时出现因果矛盾的问题。针对网络带宽资源有限的问题,通过在控制器与执行器之间的网络通道引入带有死区算子的绝对事件触发机制,使得永磁同步电机在获得良好控制性能的同时,也减少了系统网络带宽资源的消耗,从而减轻或者避免网络拥塞问题对控制性能造成的不良影响。然后,考虑到永磁同步电机在实际使用中还存在未知动态和外部扰动的情况,利用高阶神经网络对系统未知动态进行局部准确建模,设计出扰动观测器对外部扰动进行估计,并利用估计值进行扰动补偿,从而提高系统鲁棒性。由于存在非匹配扰动,常用的提前预测方法无法解决因果矛盾的问题,这里针对原始模型采用变量代换的方法进行解决。随后同样在控制器与执行器之间的网络通道引入绝对事件触发机制,使得在实现系统跟踪控制的同时,有效地节省系统网络带宽资源。最后,针对网络带宽资源有限的问题,充分考虑到传感器和控制器之间网络通道的资源情况,设计了双通道事件触发机制,使得传感器和控制器之间无需实现连续的信息流传输,进一步降低对系统网络带宽资源的消耗。同时所设计的触发阈值包含系统状态信息,相比于绝对事件触发机制能够更好地协调系统控制性能与触发阈值之间的关系,从而更加有效地利用网络通讯资源。
孙宇航[4]（2020）在《永磁同步电机无电流传感器伺服控制技术研究》文中认为随着永磁材料的发展,数字控制技术的进步,永磁同步电机伺服控制系统在数控机床、机器人、云台等高新技术领域得到了广泛的应用。在伺服控制系统的性能、可靠性和成本方面都提出了更高的要求,因此减少各种传感器的电机控制技术受到了广泛关注与研究。相关研究主要集中在无位置传感器控制,但是目前对于无电流传感器控制技术的研究还不够深入,需要对无电流传感器电机控制技术进行理论分析和系统建模。论文开篇介绍了伺服控制系统的发展,总结了无电流传感器电机控制技术国内外的研究现状。以小功率表贴式永磁同步电机为研究对象,首先对永磁同步电机进行了数学建模,得到了三相静止坐标系和同步旋转坐标系下的数学模型,并阐述了电机磁场定向控制原理,介绍了4)(（9）=0伺服控制技术以及反推自适应控制和电流预测控制两种无电流传感器控制方法。论文研究了基于电流估算的伺服控制系统,详细介绍了控制器参数的设计过程,分析了死区对系统的影响并设计了一种死区补偿方案,对系统进行了位置控制仿真和实验验证。针对小功率、负载波动小、转速低的伺服应用场合,研究了一种基于无电流环的伺服控制系统,通过简化电机的电压方程,省略了电流内环,对控制器参数设计过程进行详细介绍,并对系统进行了位置控制仿真和实验验证。最后对电流估算和无电流环两种无电流传感器控制方案的性能进行了对比,利用开环bode图对比了系统带宽,针对电机参数变化,利用系统闭环零极点位置变化分析系统的电机参数鲁棒性,并通过多组仿真对比进行验证。最后结合控制系统实现的复杂程度、带宽和参数鲁棒性,从多角度对两种伺服控制系统的综合性能进行了评估。
颜渐德[5]（2019）在《工矿电力机车永磁同步电机驱动系统控制策略的研究》文中研究表明对于传统的工矿电力机车,直流串励电动机常被用来作为牵引电机,直流串励电动机通常采用串电阻调速或者斩波调速。近些年,三相异步电动机作为工矿电力机车的牵引电机在矿山有所应用,但异步电动机功率密度不高给工矿电力机车在空间设计时造成了困难,在维护时增加了难度,另外其功率因数低。由于永磁同步电机结构简单、效率高、功率密度高、安全性能好、系统可靠等特点非常适合于矿山企业对安全高效、环保和节能的要求,基于永磁同步电机的驱动系统必将在矿山牵引行业具有广阔的应用前景。本文根据工矿电力机车负载重且变化频繁、环境恶劣等特点,具体研究了以永磁同步电机为核心的驱动系统,围绕工矿电力机车运行过程中存在的关键问题,研究工作主要包括以下几个方面:（1）对于工矿电力机车的永磁同步电机驱动系统运行过程中,负载的波动会引起工矿电力机车的速度振荡,从而使得电机车的减速箱等机械结构的损坏机率大大的增加。本文研究了将滑模变结构控制与干扰观测器相结合的控制方法,利用基于指数趋近律的滑模控制器进一步提高电机驱动系统静态和动态跟踪性能,通过基于干扰观测器的反馈控制器来补偿负载干扰。针对滑模控制的抖振及调节时间过长问题,采用互补滑模变结构控制与干扰观测器相结合的控制方法,利用Sg和Sc相结合的互补滑模变结构控制器实现电机系统动、静态跟踪性能,抑制抖动,削弱超调等功能,通过基于干扰观测器的反馈控制器以补偿为系统速度测量的干扰、电流测量的干扰及负载变化的干扰,从而提高系统的快速响应和鲁棒性。（2）由于工矿电力机车运行现场环境的雾气,灰尘和振动等恶劣条件,速度传感器容易损坏;本文中永磁同步电机的负载变化很频繁,母线电压波动大,普通的观测转子位置方法观测的位置不准确。对此,本文采用高频注入法得到永磁同步电机的初始位置,然后采用干扰观测器得到估计速度,对速度进行积分得到永磁同步电机在运行时的转子位置。设计了一种新型线性矩阵不等式（LMI）干扰观测器结构,然后提出一种将LMI干扰观测器与反推控制相结合的控制方法,即根据永磁同步电机定子q轴电流iq*,在反推控制结构中引入干扰观测器重构的状态变量。通过线性矩阵不等式（LMI）计算出观测器增益,然后估算出永磁同步电机电流id与iq、转速、测量干扰d1与d2,在获悉干扰观测器的估计值之后,遵照反推控制策略,对电流控制器与速度控制器分别进行了设计。（3）针对工矿电力机车制动过程中产生丰富可观的再生制动能量的问题,对工矿电力机车的制动进行了数学分析,构建起电力机车能量回馈系统的数学模型。根据数学模型得到电力机车在制动时储能系统和能量回馈系统的瞬时吸收参考功率。通过对瞬时功率的跟踪控制来调节电力机车制动能量在储能单元与能量回馈单元之间的吸收功率比例,本文对再生制动能量提出了基于储能和能量回馈相结合系统的能量优化分配方案。通过大量的试验和现场工程应用表明,提出的基于干扰观测器的互补滑模控制,对负载的波动会引起工矿电力机车的速度振荡具有很好的抑制作用。工矿电力机车的系统结构更加合理,可靠更加高,机械冲击得到有效的减小,极大降低了机械磨损,工矿电力机车的安全性得到了提高,维护工作量大大降低。提出的基于干扰观测器的反推控制的估计与实际速度吻合度很好,有效解决了工矿电力机车采用永磁同步电动机驱动系统采用速度传感器所带来的问题。工矿电力机车制动过程中产生丰富可观的再生回馈能量,采用改进型控制策略的优化分配方案后,引起母线电压波动和再生制动能量回收率均在正常范围内。有效了克服储能装置能量密度低和能馈系统的抗冲击功率能量弱的缺陷,工矿电力机车的消耗的电能大大的减小。
金洋洋[6]（2019）在《永磁直线同步电动机的智能自适应反推控制》文中研究表明随着科学技术的快速发展,永磁直线同步电动机（PMLSM）凭借其推力大、响应快、精度高等优点,被广泛应用于工业机器人、数控加工和半导体制造系统等现代制造业中。PMLSM伺服系统直接驱动进给机构做直线运动,在结构上省去了中间传动装置,但系统跟踪精度易受参数变化、摩擦力和负载扰动等不确定性因素的影响,因此为提高系统的跟踪性能和鲁棒性能,本文采用了将神经网络和反推控制将结合的方案来控制PMLSM伺服系统。首先,综述了PMLSM伺服系统以及反推控制方法的研究现状,介绍了PMLSM的结构特点和工作原理,分析了系统中不确定性因素产生的原因以及对系统跟踪性能造成的影响,建立了含有不确定性因素的PMLSM数学模型。在阐述了矢量控制原理的基础上,建立了PMLSM矢量控制系统。然后,针对PMLSM伺服系统位置跟踪问题,设计了反推控制方案,通过逐步修正算法来设计虚拟控制函数,每个反推阶段利用上一阶段的控制律产生新的虚拟控制律,直到获得实际控制输入。同时,每个反推阶段利用李雅普诺夫函数的稳定性理论保证系统的稳定性。仿真结果表明,所提出的控制方案明显提高了系统的跟踪性能。最后,为进一步提高PMLSM伺服系统的跟踪性能和鲁棒性能,针对系统中存在的不确定性因素在设计过程中是未知且难得到的这一问题,分别采用了静态自适应径向基（RBF）神经网络反推控制、动态自适应Elman神经网络反推控制的方案,对系统动态方程进行综合分析和理论推导,利用神经网络对不确定性进行估计,克服不确定性对系统的影响,提高系统的鲁棒性能。对比仿真结果可知,智能反推控制能够进一步提高系统的鲁棒性能和跟踪性能,而动态Elman神经网络反推控制比静态RBF神经网络反推控制有更快的收敛速度和更好的跟踪性能。
龙超[7]（2018）在《针对抗负载扰动问题的永磁同步电机反推控制算法研究》文中认为永磁同步电机控制精度高,应用广泛,但由于其内部结构具有非线性与强耦合性,且易受负载扰动等因素影响,控制难度高。要获得高性能伺服控制系统,必须研究先进的控制算法。本文针对伺服系统受负载扰动影响明显的问题,提出两种自适应反推控制策略对其进行改善。一种是结合模型参考自适应理论对永磁同步电机系统负载扰动进行补偿,另一种是将状态观测器引入到自适应反推控制系统,二者均有效提升了系统抗负载扰动能力。在构建出永磁同步电机交流伺服系统PI控制模型的基础上,将反推控制算法引入到伺服系统中,分别选择系统转速偏差与交直轴电流偏差作为外环与内环虚拟控制量,根据李雅普诺夫稳定条件,推导出外环转速控制器,保证了伺服系统稳定性。同理由外向内反步推导出电流环控制器。给出了基于反推控制算法的伺服系统稳定性证明,搭建了反推控制仿真系统,验证了反推控制算法的可行性。针对反推控制存在转速静差问题,将负载估计自适应控制算法与反推控制相结合,应用于永磁同步伺服控制系统。计算系统负载估计值,代替实际负载值传给转速控制器。重新设计李雅普诺夫函数,根据其稳定性定理,得到负载估计与基于负载估计的自适应反推控制器。与纯反推控制相比,自适应反推控制通过估计负载转矩,可以实现控制系统稳态转速无差,并且能够有效抑制负载扰动对伺服系统的影响。针对系统负载连续变化时,自适应反推算法存在稳态转速微小偏差的问题,将滑模状态观测器与自适应反推控制相结合应用于永磁同步伺服控制系统。首先根据永磁同步电机数学模型设计了滑模状态观测器,基于波波夫超稳定性理论,在稳定条件下结合滑模控制推导出估计负载。然后在速度控制器中引入负载估计环节。设计李雅普诺夫函数,得到基于负载估计的自适应反推控制器。当系统负载转矩存在扰动,或连续变化时,与单纯采用自适应反推控制相比,基于滑模状态观测器的自适应反推控制,可有效抑制负载扰动影响,实现稳态转速无差,使系统具有良好控制精度与跟踪性能。
袁晟铧[8]（2017）在《永磁同步电机复合抗干扰控制》文中提出随着现代电力电子技术、交流伺服调速控制以及现代控制理论的迅速发展,交流调速取代直流调速系统是必然趋势。永磁同步电机具有结构简单、转矩脉动小、转动惯量小、调速范围宽、动态性能好,控制精度高等优点,在交流调速控制系统中应用非常广泛。但是,永磁同步电机系统又是一个强耦合、多变量、非线性的复杂系统,以及外界环境各种不确定性造成的影响,控制策略的选择会直接影响到电机控制的性能,因而,针对永磁同步电机的控制算法的研究,国内外学者和工程师们给予越来越多的关注,基于此本文在电机调速方法上展开研究,具体内容如下:本文首先介绍永磁同步电机调速系统控制策略研究现状,简单的分析了当前国内外电机调速控制中几种常用的控制算法。接着,在分析永磁同步电机数学模型的基础上,研究了永磁同步电机矢量控制方案。在介绍了扰动观测器和惯量辨识的基本原理和设计方法以后,设计基于PI的复合抗干扰控制。针对永磁同步电机调速系统中的非线性、强耦合、多干扰的问题,在直接反馈线性化理论的基础上,对系统的输出变量采用李微分运算,以此得到非线性系统状态反馈方程和坐标变换方程,实现系统的解耦与电机输入输出线性化。其良好的跟踪性能明显优越于传统的PID控制。针对负载扰动和惯量变化对系统的影响,将扰动观测和惯量辨识运用到系统中,减小负载扰动和惯量变化对系统的控制器的影响。针对永磁同步电机此非线性系统的控制问题,为便于对位置给定信号进行跟踪,本文在永磁同步电动机位置伺服系统中,结合运用了反推控制的方法。该方法从Lyapunov稳定性的角度出发,保证了系统稳定性,同时,鉴于其设计参数少的特征,该方法便于工程实现。进一步考虑实际运行中永磁同步电机的参数变化问题,提出了反推控制与自适应两种方法相结合的控制方法,其能有效抑制系统中变化的参数对系统速度跟踪伺服性能的影响。文中验证了惯量等参数不能应用自适应的方法,所以将惯量辨识的方法对永磁同步电动机的惯量进行辨识进一步抑制惯量变化对系统性能的影响,使其速度响应达到令人满意的动态效果,具有较好的鲁棒性和很强的抗扰动能力。
刘卫星[9]（2017）在《双次级永磁同步直线电机高性能伺服控制研究》文中研究表明永磁直线同步电机（Permanent Magnet Linear Synchronous Motor,PMLSM）构成的直接驱动系统是一种将电能直接转化成直线运动机械能而不需要任何中间转换机构的传动装置。PMLSM因其损耗小、力能指标高、响应速度快等特点,在工业上得到了越来越广泛的应用。但是,由于PMLSM结构本身存在着非线性、强耦合和不确定性的特点,其控制器设计很难达到高精度和快速响应的要求。且相比于旋转电机,PMLSM由于结构不封闭而引起端部效应等,其控制难度加大,因此要寻求更加优异的控制方法对其进行控制研究。本文首先对PMLSM的结构和运行原理进行了介绍和分析,根据坐标变换的原理详细推导出PMLSM在a-b-c坐标系、α-β坐标系和d-q坐标系下面的数学模型;介绍了矢量控制系统,并给出了PMLSM在PID位置控制策略下的矢量控制系统仿真模型。针对参数变化、摩擦力和负载等不确定因素对伺服系统的影响,采用非线性反推控制,提出一种自适应反推控制算法。首先,阐述Lyapunov稳定性理论和非线性反推理论,进而论述了反推控制的设计原理,最后进行自适应反推控制器的设计。针对PMLSM在小行程伺服控制的应用,提出了一种具有非线性摩擦力抑制的鲁棒无源性控制算法。首先,介绍了无源性控制的基本概念和原理,给出了端口可控耗散哈密顿系统的无源性控制器设计方法,为永磁同步电机的无源性速度控制器设计奠定了理论基础。接着,将无源性控制应用于PMLSM小行程控制中,针对非线性摩擦力扰动的问题,结合鲁棒控制技术,设计了在哈密顿模型下的基于状态误差模型的鲁棒无源性位置控制器。最后,在Matlab/Simulink环境下分别搭建了永磁同步直线电机自适应反推控制器模型和鲁棒无源性控制器模型,并在相同条件下与传统PID控制进行了仿真对比,结果显示,本文所设计的位置控制算法在动稳态特性、鲁棒性等方面性能更为优异。
路晖[10]（2017）在《考虑齿隙及不确定性效应的永磁交流伺服系统高性能控制策略研究》文中研究说明为了克服齿隙对机电系统传动性能的影响,本文以三相交流永磁同步电机（PMSM）为控制对象,分析了永磁同步电机的结构并建立数学模型,选取死区模型来表现齿隙的传动作用,运用Matlab/Simulink软件来验证所提出的基于齿隙补偿的反步自适应控制器补偿齿隙的有效性,通过永磁同步电机交流伺服系统实验平台,对基于齿隙补偿的反步自适应控制和PID控制两种控制方法进行实验对比,通过实验结果进一步考核所提出的基于齿隙补偿的反步自适应控制器补偿齿隙的有效性。依据自适应控制理论提出基于齿隙补偿的反步自适应控制策略。首先对永磁同步电机结构进行分析,建立了三相静止坐标系以及两相旋转坐标系下的永磁同步电机的数学模型;通过分析在实际应用过程中永磁同步电机的几种控制方式,选用转矩控制型永磁交流伺服系统的矢量控制策略;兼顾PMSM伺服系统参数不确定性效应,构建其数学模型,采用非线性反推控制,设计自适应鲁棒反步控制器,运用Matlab/Simulink软件来验证所设计的自适应鲁棒反步控制器的有效性。然后重点研究了基于齿隙补偿的反步自适应控制策略,选取死区模型表达齿隙传动效应,建立含有齿隙的永磁交流伺服系统数学模型,对齿隙模型中主、从动轮结合处存在的阻尼系数和刚性系数等未知参数,进行在线估计,利用Lyapunov稳定性理论,采用反步控制理论,对参数的自适应律进行推导设计,最终提出了基于状态反馈的基于齿隙补偿的反步自适应控制策略。最后运用Matlab/Simulink软件来验证所提出的基于齿隙补偿的反步自适应控制器补偿齿隙的有效性,并通过永磁同步电机交流伺服系统实验平台,对基于齿隙补偿的反步自适应控制和PID控制两种控制方法进行实验对比,通过实验结果进一步考核所提出的基于齿隙补偿的反步自适应控制器补偿齿隙的有效性。
二、基于反推的永磁同步电动机伺服系统的位置跟踪控制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于反推的永磁同步电动机伺服系统的位置跟踪控制（论文提纲范文）
（1）高精度永磁直线同步电动机互补滑模控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景、目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 直线伺服系统在数控加工中的应用现状 |
| 1.2.2 永磁直线同步电动机高精度控制策略研究现状 |
| 1.3 永磁直线同步电动机直接驱动方式的特点 |
| 1.4 滑模控制在永磁直线同步电动机伺服系统中的应用 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 第2章 永磁直线同步电动机数学模型及其矢量控制 |
| 2.1 永磁直线同步电动机的结构和工作原理 |
| 2.2 永磁直线同步电动机的数学模型 |
| 2.3 永磁直线同步电动机的矢量控制系统 |
| 2.4 永磁直线同步电动机伺服系统扰动因素分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 永磁直线同步电动机全局互补滑模控制系统 |
| 3.1 永磁直线同步电动机互补滑模控制 |
| 3.1.1 滑模控制 |
| 3.1.2 互补滑模控制 |
| 3.2 永磁直线同步电动机全局互补滑模控制 |
| 3.2.1 互补滑模控制器设计 |
| 3.2.2 全局互补滑模控制器设计 |
| 3.3 系统仿真及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 永磁直线同步电动机自适应反推二阶互补滑模控制系统 |
| 4.1 永磁直线同步电动机自适应反推互补滑模控制 |
| 4.1.1 反推控制 |
| 4.1.2 自适应反推滑模控制器设计 |
| 4.1.3 自适应反推互补滑模控制器设计 |
| 4.2 永磁直线同步电动机自适应反推二阶互补滑模控制 |
| 4.2.1 二阶滑模控制 |
| 4.2.2 自适应反推二阶互补滑模控制器设计 |
| 4.3 系统仿真及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 永磁直线同步电动机智能反推二阶互补滑模控制系统 |
| 5.1 模糊神经网络 |
| 5.2 永磁直线同步电动机智能反推二阶互补滑模控制 |
| 5.2.1 智能反推二阶互补滑模控制器设计 |
| 5.2.2 Gegenbauer递归模糊神经网络 |
| 5.2.3 鲸鱼优化算法 |
| 5.3 系统仿真及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于Links-RT的永磁直线同步电动机系统实验研究 |
| 6.1 基于Links-RT的实时仿真平台 |
| 6.2 基于Links-RT的 PMLSM实验系统 |
| 6.2.1 系统硬件构成 |
| 6.2.2 系统软件构成 |
| 6.2.3 实验流程 |
| 6.3 系统实验验证与分析 |
| 6.3.1 永磁直线同步电动机全局互补滑模控制系统实验研究 |
| 6.3.2 永磁直线同步电动机智能反推二阶互补滑模控制系统实验研究 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（2）永磁同步直线电机神经网络滑模控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 直线电机的国内外研究现状 |
| 1.3 永磁直线电机系统的控制策略研究现状 |
| 1.3.1 传统控制策略 |
| 1.3.2 现代控制策略 |
| 1.4 本文的主要内容 |
| 第二章 PMLSM数学模型及其矢量控制 |
| 2.1 PMLSM的基本结构 |
| 2.2 PMLSM的数学模型 |
| 2.2.1 PMLSM的坐标变换 |
| 2.2.2 永磁同步直线电机数学模型搭建 |
| 2.3 永磁同步直线电机的矢量控制 |
| 2.3.1 矢量控制方法的原理 |
| 2.3.2 SVPWM调制算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 神经网络自适应反推控制器设计 |
| 3.1 神经网络控制器研究 |
| 3.1.1 RBF神经网络控制器介绍 |
| 3.1.2 RBF神经网络的学习方法 |
| 3.2 RBF神经网络反推控制器设计 |
| 3.3 仿真结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 神经网络自适应终端滑模控制器设计 |
| 4.1 滑模控制基本原理及简介 |
| 4.1.1 传统滑模控制原理 |
| 4.1.2 滑模控制中的滑模面设计 |
| 4.1.3 滑模控制中的控制律选取 |
| 4.2 超扭终端滑模控制器设计 |
| 4.3 仿真结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验平台介绍与结果分析 |
| 5.1 dSPACE仿真系统 |
| 5.1.1 dSPACE简述 |
| 5.1.2 dSPACE软硬件介绍 |
| 5.2 基于DS1104的永磁同步直线电机实验平台搭建 |
| 5.3 实验结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间所做工作 |
（3）基于事件触发的永磁同步电机自适应神经网络控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 永磁同步电机发展概述 |
| 1.3 相关研究现状与分析 |
| 1.3.1 永磁同步电机控制的研究现状 |
| 1.3.2 网络化控制系统的研究现状 |
| 1.3.3 事件触发控制的研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 永磁同步电机的结构及其数学模型 |
| 2.1.1 永磁同步电机的基本结构 |
| 2.1.2 永磁同步电机的数学模型 |
| 2.2 人工神经网络 |
| 2.2.1 径向基函数神经网络 |
| 2.2.2 高阶神经网络 |
| 2.3 事件触发机制 |
| 2.3.1 事件触发机制的分类 |
| 2.3.2 事件触发机制的作用方式 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于模型精确已知的永磁同步电机事件触发控制 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 基于绝对事件触发的控制方案设计 |
| 3.2.1 绝对事件触发机制设计 |
| 3.2.2 控制器设计 |
| 3.2.3 稳定性分析 |
| 3.3 仿真研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于扰动观测器的永磁同步电机自适应神经网络事件触发控制 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 基于扰动观测器的自适应神经网络事件触发控制方案设计 |
| 4.2.1 扰动观测器设计 |
| 4.2.2 控制器设计 |
| 4.2.3 稳定性分析 |
| 4.3 仿真研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于双通道事件触发的永磁同步电机自适应神经网络控制 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 基于双通道事件触发的自适应神经网络控制方案设计 |
| 5.2.1 双通道事件触发机制设计 |
| 5.2.2 基于扰动观测器的控制器设计 |
| 5.2.3 事件触发条件设计和稳定性分析 |
| 5.3 仿真研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 本文主要工作 |
| 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（4）永磁同步电机无电流传感器伺服控制技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 资助 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 伺服系统的发展 |
| 1.2.2 单电流传感器电机控制策略国内外研究现状 |
| 1.2.3 无电流传感器电机控制策略国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 第2章 永磁同步电机及其伺服控制原理 |
| 2.1 永磁同步电机优势 |
| 2.2 永磁同步电机结构 |
| 2.3 永磁同步电机数学模型 |
| 2.3.1 三相静止坐标系下永磁同步电机数学模型 |
| 2.3.2 坐标变换 |
| 2.3.3 同步旋转坐标系下永磁同步电机数学模型 |
| 2.4 永磁同步电机磁场定向控制 |
| 2.4.1 工作原理 |
| 2.4.2 矢量控制系统结构 |
| 2.4.3 id=0 控制 |
| 2.5 无电流传感器电机控制策略 |
| 2.5.1 反推自适应控制 |
| 2.5.2 电流直接预测控制 |
| 2.6 空间矢量脉宽调制(SVPWM) |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于电流估算的永磁同步电机伺服控制系统 |
| 3.1 基于电流估算的永磁同步电机伺服控制系统实现方法 |
| 3.2 电角度0位置定位 |
| 3.3 死区补偿策略分析 |
| 3.3.1 死区影响分析 |
| 3.3.2 死区补偿效果仿真与实验 |
| 3.4 控制器设计 |
| 3.4.1 电流环控制器 |
| 3.4.2 转速环控制器 |
| 3.4.3 位置环控制器 |
| 3.5仿真与实验 |
| 3.5.1 电流控制仿真与实验 |
| 3.5.2 位置控制仿真与实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于无电流环的永磁同步电机伺服控制系统 |
| 4.1 基于无电流环的永磁同步电机伺服控制的实现方法 |
| 4.2 电角度0位置定位 |
| 4.3 控制器设计 |
| 4.3.1 转速环控制器 |
| 4.3.2 位置环控制器 |
| 4.4仿真与实验 |
| 4.4.1位置控制仿真与实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 两种伺服控制系统对比 |
| 5.1 伺服控制系统性能对比 |
| 5.1.1 转速响应性能对比 |
| 5.1.2 位置响应性能对比 |
| 5.2 电机参数鲁棒性对比 |
| 5.2.1 永磁体磁链ψf |
| 5.2.2 定子电阻R |
| 5.2.3 定子电感L |
| 5.2.4 电机参数影响对比 |
| 5.3 系统综合性能对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 硬件实验平台介绍 |
| 附录二 攻读硕士期间发表的论文 |
（5）工矿电力机车永磁同步电机驱动系统控制策略的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 永磁同步电机高性能控制策略 |
| 1.2.2 永磁同步电机无位置传感器控制方法 |
| 1.2.3 电力机车制动能量回馈利用技术控制策略 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 本文的研究内容与结构安排 |
| 第2章 工矿电力机车永磁同步电机驱动系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 工矿电力机车系统结构 |
| 2.2.1 工矿电力机车机械部分 |
| 2.2.2 工矿电力机车空气管路系统 |
| 2.2.3 工矿电力机车电气部分 |
| 2.3 工矿电力机车主要类型 |
| 2.4 工矿电力机车牵引特性 |
| 2.5 工矿电力机车再生制动基本原理 |
| 2.5.1 再生制动能量共用直流母线型 |
| 2.5.2 再生制动能量储能型 |
| 2.5.3 再生制动能量回馈型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于干扰观测器的永磁同步电机滑模控制策略的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 永磁同步电机的数学模型 |
| 3.2.1 基本假设 |
| 3.2.2 ABC坐标系下永磁同步电机的数学模型 |
| 3.2.3 dq坐标系下永磁同步电机的数学模型 |
| 3.2.4 两相静止坐标系下的数学模型 |
| 3.3 滑模控制 |
| 3.3.1 滑模控制的基本原理 |
| 3.3.2 滑模控制到达的条件 |
| 3.3.3 滑模控制的抖振问题 |
| 3.4 干扰观测器 |
| 3.4.1 干扰观测器的基本原理 |
| 3.4.2 干扰观测器的基本模型 |
| 3.4.3 负载转矩干扰观测器的设计 |
| 3.5 基于干扰观测器的永磁同步电机滑模控制 |
| 3.5.1 基于干扰观测器的滑模控制方案 |
| 3.5.2 基于干扰观测器的滑模控制器的设计 |
| 3.6 基于干扰观测器的永磁同步电机互补滑模控制 |
| 3.6.1 基于干扰观测器的互补滑模控制方案 |
| 3.6.2 基于干扰观测器的互补滑模控制器的设计 |
| 3.7 数值仿真结果 |
| 3.7.1 基于干扰观测器的永磁同步电机滑模控制仿真结果 |
| 3.7.2 基于干扰观测器的永磁同步电机互补滑模控制仿真结果 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于永磁同步电机反推控制的无位置传感器策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 永磁同步电机反推控制 |
| 4.2.1 Lyapunov稳定性理论 |
| 4.2.2 反推控制原理及设计方法 |
| 4.3 基于永磁同步电机反推控制的无位置传感器策略研究 |
| 4.3.1 基于LMI干扰观测器设计 |
| 4.3.2 基于LMI干扰观测器的反推控制器设计 |
| 4.3.3 永磁同步电机位置估计 |
| 4.4 数值仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 工矿电力机车制动能量利用系统能量优化控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 工矿电力机车再生制动能量分配理论分析及系统 |
| 5.2.1 再生制动能量分配优化的理论分析 |
| 5.2.2 工矿电力机车再生制动混合型能量利用系统 |
| 5.3 再生制动能量分配优化的控制策略 |
| 5.3.1 储能单元的柘扑结构与控制策略 |
| 5.3.2 能量回馈单元的柘扑结构与控制策略 |
| 5.4 数值仿真结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 工矿电力机车永磁同步电机驱动系统设计与实验研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 永磁同步电机驱动系统设计 |
| 6.2.1 硬件设计 |
| 6.2.2 软件设计 |
| 6.3 实验平台 |
| 6.4 实验结果 |
| 6.4.1 基于干扰观测器滑模控制实验结果 |
| 6.4.2 基于干扰观测器的永磁同步电机互补滑模控制实验结果 |
| 6.4.3 基于LMI干扰观测器的反推控制实验结果 |
| 6.4.4 工矿电力机车制动能量优化控制实验结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 发表的学术论文 |
| 附录B 参与的科研项目 |
| 致谢 |
（6）永磁直线同步电动机的智能自适应反推控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 直线伺服系统的国内外研究现状 |
| 1.3 PMLSM反推控制的研究现状 |
| 1.4 课题的主要研究内容 |
| 第2章 PMLSM的数学模型 |
| 2.1 PMLSM的结构和基本工作原理 |
| 2.1.1 PMLSM的结构 |
| 2.1.2 PMLSM的基本工作原理 |
| 2.2 PMLSM的数学模型 |
| 2.3 PMLSM的矢量控制系统 |
| 2.4 PMLSM伺服系统存在的扰动分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 PMLSM的反推控制 |
| 3.1 反推控制原理 |
| 3.1.1 李雅普诺夫稳定性理论 |
| 3.1.2 反推控制原理 |
| 3.2 PMLSM反推控制系统的设计 |
| 3.3 系统仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 PMLSM的智能自适应反推控制 |
| 4.1 自适应智能控制 |
| 4.1.1 自适应控制原理 |
| 4.1.2 智能控制 |
| 4.2 基于自适应RBF神经网络的反推控制系统 |
| 4.2.1 RBF神经网络 |
| 4.2.2 基于自适应RBF神经网络的反推控制系统的设计 |
| 4.2.3 系统仿真分析 |
| 4.3 基于自适应Elman神经网络的反推控制 |
| 4.3.1 Elman神经网络 |
| 4.3.2 基于自适应Elman神经网络的反推控制系统的设计 |
| 4.3.3 系统仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（7）针对抗负载扰动问题的永磁同步电机反推控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 交流伺服系统控制国内外研究现状 |
| 1.2.1 交流调速控制方法发展 |
| 1.2.2 交流伺服系统中的智能控制方法发展 |
| 1.3 反推控制算法发展与应用 |
| 1.4 论文主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 PMSM数学模型及PI控制器参数设计 |
| 2.1 PMSM数学模型 |
| 2.2 PMSM空间矢量脉宽调制方法 |
| 2.2.1 电压空间矢量脉宽调制基本原理 |
| 2.2.2 SVPWM模型 |
| 2.3 PMSM矢量控制系统PI控制器参数设计 |
| 2.3.1 交流伺服系统相关参数 |
| 2.3.2 电流环参数设计 |
| 2.3.3 速度环参数设计 |
| 2.4 PMSM矢量控制系统仿真研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于反推控制算法的PMSM调速系统 |
| 3.1 反推控制算法 |
| 3.1.1 非线性系统稳定性理论 |
| 3.1.2 反推控制算法 |
| 3.2 PMSM系统反推控制器设计 |
| 3.2.1 转速环反推控制器设计 |
| 3.2.2 电流环反推控制器设计 |
| 3.2.3 稳定性证明 |
| 3.3 反推控制的PMSM调速系统仿真分析 |
| 3.3.1 反推控制系统仿真模型 |
| 3.3.2 反推控制系统参数调整 |
| 3.3.3 反推控制系统仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于负载估计的自适应反推控制PMSM调速系统 |
| 4.1 模型参考自适应控制算法 |
| 4.2 PMSM系统自适应控制器设计 |
| 4.3 自适应反推PMSM系统仿真 |
| 4.3.1 自适应反推控制系统仿真模型 |
| 4.3.2 恒转矩负载条件下系统抗扰仿真分析 |
| 4.3.3 三角波负载条件下系统抗扰仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于滑模状态观测器负载估计的PMSM自适应反推控制系统 |
| 5.1 滑模状态观测器设计 |
| 5.2 自适应反推控制器设计 |
| 5.3 基于状态观测器负载估计PMSM自适应反推系统仿真 |
| 5.3.1 恒转矩负载条件下系统抗扰仿真分析 |
| 5.3.2 三角波负载条件下系统抗扰仿真分析 |
| 5.3.3 通风机负载条件下系统抗扰仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果 |
（8）永磁同步电机复合抗干扰控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 永磁同步电机调速系统控制策略研究现状 |
| 1.2.1 PID控制 |
| 1.2.2 反推控制 |
| 1.2.3 自适应控制 |
| 1.2.4 反馈线性化控制 |
| 1.2.5 滑模变结构控制 |
| 1.2.6 自抗扰控制 |
| 1.2.7 基于干扰观测器的控制策略(DOC) |
| 1.3 本文主要工作和内容安排 |
| 第二章 永磁同步电机的数学模型及矢量控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 永磁同步电机数学模型 |
| 2.2.1 永磁同步电机数学模型中的坐标变换 |
| 2.2.2 三相静止坐标系中永磁同步电机的数学模型 |
| 2.2.3 永磁同步电机在d-q坐标系中的数学模型 |
| 2.3 永磁同步电机矢量控制 |
| 2.3.1 矢量控制方法 |
| 2.3.2 永磁同步电机的解耦控制 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于PID的永磁同步电机抗干扰控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 扰动观测器的结构原理 |
| 3.3 扰动观测器的设计 |
| 3.3.1 Q(S)滤波器的结构设计 |
| 3.3.2 滤波器时间参数选取 |
| 3.4 扰动观测器的性能仿真与分析 |
| 3.5 基于惯量辨识的复合抗干扰设计 |
| 3.5.1 永磁同步电机扰动观测器的设计 |
| 3.5.2 转动惯量辨识的设计 |
| 3.6 仿真研究 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于反馈线性化的永磁同步电机复合抗干扰控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 反馈线性化 |
| 4.2.1 李微分 |
| 4.2.2 反馈线性化的基本原理 |
| 4.2.3 PMSM反馈线性化 |
| 4.3 仿真研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于自适应反推的永磁同步电机抗干扰控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 反推控制设计 |
| 5.2.1 反推控制 |
| 5.2.2 反推控制设计步骤 |
| 5.3 对电机参数求取自适应律的自适应反推控制 |
| 5.3.1 自适应反推控制设计 |
| 5.3.2 惯量等参数的自适应验证 |
| 5.3.3 基于惯量辨识的设计 |
| 5.4 系统仿真及实验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 永磁同步电机调速系统实验研究 |
| 6.1 永磁同步电机调速系统硬件设计 |
| 6.2 主电路的设计 |
| 6.2.1 IPM模块 |
| 6.2.2 IPM驱动电路设计 |
| 6.2.3 保护电路 |
| 6.3 检测电路设计 |
| 6.4 实验验证 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）双次级永磁同步直线电机高性能伺服控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 直线电机的发展和研究现状 |
| 1.2 直线电机驱动特点 |
| 1.3 直线电机控制策略 |
| 1.4 本文研究主要内容 |
| 第二章 永磁同步直线电机数学模型及其矢量控制 |
| 2.1 永磁同步直线电机的基本结构及运行原理 |
| 2.2 永磁直线同步电机的数学模型 |
| 2.2.1 永磁同步直线电机在abc坐标系中的模型 |
| 2.2.2 永磁同步直线电机坐标矢量变换 |
| 2.2.3 永磁同步直线电机在dq坐标系中的模型 |
| 2.3 永磁直线同步电机矢量控制技术基本原理 |
| 2.4 永磁同步直线电机PID控制策略仿真模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 永磁同步直线电机自适应反推控制 |
| 3.1 李雅普诺夫稳定性理论 |
| 3.2 反推设计法原理 |
| 3.3 PMLSM自适应反推控制器设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于鲁棒无源性的永磁同步直线电机小行程定位控制 |
| 4.1 无源性控制的基本理论 |
| 4.1.1 无源性和稳定性 |
| 4.1.2 耗散性 |
| 4.1.3 端口可控耗散哈密顿系统 |
| 4.1.4 基于状态误差模型的无源性控制器设计 |
| 4.2 Stribeck摩擦模型 |
| 4.3 无源性控制器设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 仿真结果与分析 |
| 5.1 PMLSM自适应反推控制仿真 |
| 5.1.1 仿真模型的搭建 |
| 5.1.2 仿真结果及分析 |
| 5.2 PMLSM无源性控制仿真 |
| 5.2.1 PMLSM无源性控制仿真模型的搭建 |
| 5.2.2 仿真结果及分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）考虑齿隙及不确定性效应的永磁交流伺服系统高性能控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及其意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 存在不确定效应的机电系统控制策略研究现状及其应用 |
| 1.2.2 考虑齿隙的机电系统控制策略研究现状及发展趋势 |
| 1.3 齿隙非线性 |
| 1.3.1 迟滞模型 |
| 1.3.2 死区模型 |
| 1.3.3 "振—冲"模型 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 永磁交流伺服系统的数学模型及控制策略 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 永磁同步电机(PMSM)的数学模型 |
| 2.3 PMSM的矢量控制 |
| 2.4 转矩控制型永磁交流伺服系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 永磁交流伺服系统自适应鲁棒反步控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 非线性反推理论 |
| 3.2.1 李亚普诺夫稳定性理论 |
| 3.2.2 严格反馈控制形式 |
| 3.2.3 反推控制原理 |
| 3.3 自适应鲁棒反步控制器设计 |
| 3.3.1 反步控制设计步骤 |
| 3.3.2 PMSM伺服系统建模 |
| 3.3.3 控制器设计 |
| 3.4 仿真研究 |
| 3.4.1 一般频率指令信号的跟踪仿真分析 |
| 3.4.2 低频指令信号的仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于齿隙补偿的永磁交流伺服系统反步自适应控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 基于齿隙传动的永磁交流伺服系统数学模型 |
| 4.4 基于齿隙补偿的反步自适应控制器设计 |
| 4.4.1 控制器原理 |
| 4.4.2 控制器设计 |
| 4.4.3 稳定性证明 |
| 4.5 仿真研究 |
| 4.5.1 阶跃响应性能分析 |
| 4.5.2 正弦跟踪性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验装置介绍 |
| 5.3 性能验证分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结束语 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
四、基于反推的永磁同步电动机伺服系统的位置跟踪控制（论文参考文献）
- [1]高精度永磁直线同步电动机互补滑模控制策略研究[D]. 金鸿雁. 沈阳工业大学, 2021(02)
- [2]永磁同步直线电机神经网络滑模控制研究[D]. 黄泊珉. 江南大学, 2021(01)
- [3]基于事件触发的永磁同步电机自适应神经网络控制[D]. 黄锐鹏. 华南理工大学, 2020(02)
- [4]永磁同步电机无电流传感器伺服控制技术研究[D]. 孙宇航. 浙江大学, 2020
- [5]工矿电力机车永磁同步电机驱动系统控制策略的研究[D]. 颜渐德. 湖南大学, 2019(01)
- [6]永磁直线同步电动机的智能自适应反推控制[D]. 金洋洋. 沈阳工业大学, 2019(08)
- [7]针对抗负载扰动问题的永磁同步电机反推控制算法研究[D]. 龙超. 河北工业大学, 2018(07)
- [8]永磁同步电机复合抗干扰控制[D]. 袁晟铧. 扬州大学, 2017(07)
- [9]双次级永磁同步直线电机高性能伺服控制研究[D]. 刘卫星. 华南理工大学, 2017(07)
- [10]考虑齿隙及不确定性效应的永磁交流伺服系统高性能控制策略研究[D]. 路晖. 南京理工大学, 2017(07)