永磁球形電動機動力學解耦控制及通電策略研究.pdf

1、針對一種新型永磁球形電動機,本文討論了其主要結構特征,并對該電動機進行了動力學建模,分析了其模型誤差及產生原因。根據動力學模型中存在大量非線性耦合項的特點,本文提出了一種基于模糊控制器的動力學解耦控制算法；隨后,為消除動力學模型中的不確定性,進一步改善解耦控制效果,又提出了一種基于神經網絡辨識器和ANFIS的動力學解耦控制算法。這兩種控制算法均采用計算力矩法的結構,能消除各歐拉角軸向之間的非線性交叉耦合,提高系統(tǒng)的動態(tài)和靜態(tài)性能。仿真分

2、析驗證了提出算法的正確性。
　　 本文提出了一種基于球面規(guī)劃的定子繞組通電策略。首先,用有限元法得到了永磁球形電動機的靜態(tài)轉矩模型。然后,將定子球面上定子繞組覆蓋區(qū)域進行球面規(guī)劃,劃分為四類子區(qū)域,用解析法對所有子區(qū)域進行描述,并根據相似三角形原理對各個定子繞組進行標號。最后,根據轉子的位置,用特定的法則確定需要通電的定子繞組,并調用靜態(tài)轉矩模型,求解得到通電電流大小。采用該通電策略后,永磁球形電動機能在不同控制算法下實現復雜的

3、軌跡跟蹤運行。仿真分析驗證了該通電策略的合理性。
　　 對于永磁球形電動機逆運動學問題來說,解析求解較為復雜。針對此問題,本文提出了一種基于神經網絡的逆運動學求解方法,用神經網絡來逼近該電動機的逆運動學模型；根據神經網絡采用 L-M優(yōu)化算法時的樣本學習效果,確定了此神經網絡的最優(yōu)結構。隨后,本文又提出了一種基于改進蟻群算法的逆運動學求解方法,驗證了該算法的優(yōu)越性,并對其參數設置進行了研究。
　　 本文搭建了基于 DSP