基于双定子电机的被动式力矩伺服系统驱动与控制

基本信息
批准号:51077025
项目类别:面上项目
资助金额:38.00
负责人:王明彦
学科分类:
依托单位:哈尔滨工业大学
批准年份:2010
结题年份:2013
起止时间:2011-01-01 - 2013-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:郭奔,柴凤,倪志盛,王哲
关键词:
模糊逻辑系统建模与控制双定子电机自适应学习算法被动式力矩伺服系统
结项摘要

针对目前国内电动模式被动式力矩伺服系统动态性能不能满足大转矩和较高频宽的现状,提出了一种由双定子电机作为加载机构的被动式力矩伺服系统。将对系统中的关键问题:直接驱动双定子永磁电机的结构设计,电磁转矩特性,制动能量的回馈控制,抑制非线性和不确定因素的影响,强位置干扰引起的多余力矩等控制问题展开研究。研究的目标是获得一种有效、灵活并具有普遍适用性的系统控制方法,提高被动式力矩伺服系统的控制性能。

项目摘要

最近几年提出的双定子电机模型机具有由两套独立定子绕组构成的双电气端口、高功率(转矩)密度和低转动惯量等特点,为电动式负载模拟技术水平的提升提供较大的发展空间,同时,也为一种新型的被动式电力传动控制系统的实现奠定良好的基础。有鉴于此,课题组对双定子电机应用于被动式力矩伺服系统开展了探索性研究。.申请人建立了双定子电机的数学模型,为后续研究奠定了理论基础;以消除低次谐波转矩为目的,提出了一种优化双定子电机本体结构的设计方案和基于电流配合策略的电机驱动方案;探讨了利用第二定子系统实现同步以抑制多余力矩的方法、基于能耗制动机理的负载模拟方法和机械惯量的电模拟技术;通过研究动态模糊神经网络的结构、训练学习算法,提出了应用动态模糊神经网络进行被动式力矩伺服系统动态实时建模方法,并实现了基于动态模糊神经网络的被动式力矩伺服系统自适应前馈控制和内模控制。.尽管 “双定子电机”尚没能达到实用化的程度,但申请人在多余力矩的抑制策略和双定子电机在被动式力矩伺服系统中的应用研究中取得的研究成果对提高被动式力矩伺服系统的性能产生了重要的促进作用。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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