数控机床旋转进给系统的状态空间模型及性能分析摘要：高性能多坐标数控机床的摆头、转台等旋转进给系统多采用永磁同步伺服电机进行直接驱动，其控制问题较常规进给系统更为复杂。因此建立更为科学的适用于直接驱动的永磁同步电机的数学模型对提高旋转进给系统的控制水平具有重要意义。本文提出在矢量控制的基础上建立直接驱动用永磁同步电机的状态空间模型的方法，并运用现代控制理论对系统的能控性、可观测性及稳定性等进行分析和计算以及对系统进行极点配置，并用Simulink进行了系统仿真，为数控机床旋转进给伺服系统的设计和分析提供了理论基础和分析方法。关键词：旋转进给；直接驱动；永磁同步电机；中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2007)08-0040-05State space model and performance analysis of numerical controlmachine rotary feed systemZHANG Ao, ZHOU Kai(Department of Precision Instrument and Mechanics,Tsinghua University,Beijing 100084,China)Abstract: Rotary feed system such as pendulum head and revolving table of high-powered multicoordinatesnumerical control machine adopts PMSM to drive directly. It's more complex tocontrol than the conventional feed system. So it's significative to set up mathematic modelof PMSM which is applicable for the direct drive more scientifically in order to improve thecontrol level of rotary feed system. Thus a modeling of PMSM method for state spaceequation modeling of PMSM based on vector control is proposed. The controllability,observability, stability and Pole assignment are analysed by modern control theory. And thesystem emulation is finished by Simulink. This method offers theoretical basic and analyticalmethod for rotary feed servo system designing of numerical control words: rotary feed; direct drive; PMSM; state space equation0 前言高性能数控机床的旋转进给伺服系统，特别是直接驱动伺服系统（即取消了从电动机到执行机构或负载之间的一切机械中间传动环节，把传动链的长度缩短为零。）广泛使用永磁同步电机(permanentmagnet synchronous motor, PMSM)作为控制对象。其优点是结构简单，运行可靠，通过在结构上采取措施，如采用高剩磁感应、高矫顽力和稀土类磁铁等，可比直流电动机的外形尺寸约减少1/2，重量轻60%，转子惯量可减小到直流电动机的1/5 。[2]还应该看到，传统驱动系统由于传动环节的存在，控制环节的受力较小，系统对扰动的敏感度相对较低，而直接驱动伺服系统，负载与控制环节之间几乎是直接相联，没有传动链的缓冲，因此控制环节受力较大，对扰动比较敏感，这可能会对系统的动态性能造成影响；同时，摆头与转台的特点是要承受低速大负载，因此其大负载条件下的低速平稳性也是系统设计中的一个重要问题。因此，对于此类数控机床转台、摆头等旋转进给直接驱动系统而言，其控制问题较常规进给系统更为复杂。在工程实际中多采用基于矢量变换控制的经典3 环控制方法进行系统控制，其建立控制模型的基础是经典控制理论，即对系统使用传递函数加以描述，将某个单变量（如转速等）作为输出，直接和输入（如电压等）联系起来。但实际上系统除了输出量外还包含其它相互独立的变量，而微分方程或传递函数对这些内部的中间变量是不便描述的，因而不能包含系统的所有信息，不能完全揭示系统的全部运动状态。而若应用现代控制理论的状态空间法分析系统，其动态特性是由状态变量构成的一阶微分方程组来描述的，它能反映系统全部独立变量的变化，确定系统全部内部运动状态，方便地处理初始条件。因此可以更为全面的表征系统以及系统内部变量的关系，尤其适合应用于非线性、多输入－多输出系统。[5]综上所述，旋转进给直接驱动伺服系统是一个强耦合、非线性的复杂系统，因此用状态空间法来进行建模是更为科学和有效的。本文在矢量控制的基础上通过状态空间法建立永磁同步电机状态空间模型，并应用现代控制理论的各种方法对模型进行全面的分析，为进一步应用先进的控制方法对系统进行控制打下坚实的基础。1 PMSM 的数学模型我们考虑的是正弦型永磁同步电动机系统。该电动机具有正弦形的反电动势波形，其定子电压、电流也为正弦波形。假设电动机是线性的，参数不随温度等变化，忽略磁滞、涡流损耗，转子无阻尼绕组。基于电动机统一理论的结论可以得到，转子坐标系（d－q轴系）中永磁同步电动机定子磁链方程为：（1）其中：——转子磁钢在定子上的耦合磁链；Ld、Lq——永磁同步电动机的直、交轴主电感；、 ——定子电流矢量的直、交轴分量。PMSM 定子电压方程为： （2）其中， 、——定子电压矢量us的d、q轴分量；w——转子电角频率。PMSM 的转矩方程为： （3）电动机转矩系数Kt 为：Kt ＝ pmyr此外，电动机系统还要满足基本运动方程：（ 4）其中，n ——电动机转速；wr ——转子机械角速度，w=pmwr ；Td、TL ——电动机的电磁转矩和负载转矩。采用现代控制理论的状态方程对永磁同步电机进行数学建模。若采取矢量控制，一般要求id=0，但是状态方程中不出现md和id是不合理的。因为在id=0的控制模式中，只是要求id的取值等于0，但id的实际值并不一定总是等于0（特别是在动态过程中）。同时，ud的实际数值也不会等于0。因此，必须将ia也作为状态变量，将md 也作为控制变量，由控制器根据所有状态变量（包括id）的取值进行控制。因此取状态变量 ，q 为转子位置角。将（1）式带入（2）式的第2 式，由（3）式和（4）式可得，则永磁同步电机的状态方程为( ) ：(5)由此可见，该系统是一个非线性时变系统，且在系数矩阵中含有wr，id，iq状态变量的交叉相乘项，因此需要进行系统解耦，令因此采取id=0的矢量控制方法，uq'=uq，TL'=TL，系统可化为线性系统。取ud，uq 为控制量，负载转矩TL 作为扰动处理，因此单独提出，则系统化为=AX+BU+B0TL 的形式，则原系统化为：(6)2 PMSM 系统的分析PMSM 的参数如下：则系统状态空间方程为： 多项式模型将状态空间模型转换为多项式模型，系统的传递矩阵为： 能控性与可观测性分析状态完全能控的充分必要条件是系统的能控矩阵的秩为n。状态完全能观测的充分必要条件是能观测矩阵的秩为n。计算可得，系统的能控矩阵秩为4，满秩，则系统状态是完全能控的。系统的能观测矩阵的秩为4，满秩，则系统状态是完全可观测的。 控制系统的稳定性分析对于由状态空间模型表示的系统，其系统稳定的充分必要条件是：系统矩阵A 的特征值全部具有负实部。eig(a)'= *[0 - + ]由于系统矩阵a 的特征值中有一个是零，因此该系统是临界稳定的。由于能控矩阵的秩为4，满秩，因此可以通过状态反馈配置极点使得系统稳定。 多输入控制系统的极点配置对于多输入系统的极点配置的基本思路是：首先求一状态反馈，使得其闭环系统对某一输入（例如第一个输入）是能控的，再按单输入系统配置极点的方法进行极点配置[5]。图1 极点配置的闭环系统框图期望极点为： *[ + ]（1）构造Q、S 矩阵。，由系统可得，n=4,m=2，u1+u2=4，a 为Q-1 的最后一行向量。（2）先按能控标准型进行极点配置。对 单输入系统进行极点配置。的特征多项式为，所期望的特征多项式为，则增益阵为:（3）求化为能控标准型的变换矩阵T，即则增益阵返回原坐标系为（4）使原系统（A，B）实现极点配置的状态反馈为: 系统仿真系统位置状态向量对阶跃信号的响应：图2 极点配置前位置状态向量的阶跃响应图3 极点配置后位置状态向量的阶跃响应系统位置状态向量对速度信号的响应（虚线为输入位置信号，实线为输出位置信号）：图4 极点配置前的速度信号跟踪曲线系统位置状态向量对正弦信号的响应（虚线为输入位置信号，实线为输出位置信号）图5 极点配置后的速度信号跟踪曲线图6 极点配置前的正弦信号跟踪曲线图7 极点配置后的正弦信号跟踪曲线由此可见，通过极点配置使系统稳定，且对各种输入信号的响应有很大改善，具有很好的跟踪性能，这对于随动系统来说是十分重要的。3 总结使用状态空间方程表征系统，可以把系统的状态与系统的输入和输出联系起来，并在系统的内部变量与外部输入和测量输出之间建立联系，保存系统内部特性的信息，因此模型更为精确和科学。本文即在矢量控制的基础上提出了一种建立完整的永磁同步电机状态空间模型的方法。根据此模型，运用现代控制理论的各种方法对系统性能进行了分析和计算，分析表明该系统具有完全能控性、完全可观测性以及临界稳定性，通过状态反馈配置极点的方法使得系统稳定，使状态变量对输入信号有很好的跟踪性能。为进一步分析和设计控制系统提供了有效的方法和思路。参考文献：[1] 欧阳黎明.MATLAB控制系统设计[M].北京:国防工业出版社,2001.[2] 张崇巍,李汉强.运动控制系统[M].武汉:武汉理工大学出版社,2002.[3] 李三东,薛花.基于Matlab永磁同步电机控制系统的仿真建模[J].江南大学学报,2004,(2):115-120.[4] 杨平,马瑞卿,张云安.基于Matlab永磁同步电机控制系统的建模仿真方法 [J].沈阳工业大学学报,2005,(4):195-199.[5] 侯媛彬,嵇启春,张建军,杜京义.现代控制理论基础[M].北京大学出版社,2006.[6] 孙亮. MATLAB语言与控制系统仿真[M].北京:北京工业大学出版社,2006国物流管理逐渐走向社会化和供应链化的形势下，必须接合具体企业的物流运作管理实际，根据精益物流的基本原则和企业信息化状况，通过理论与应用的研究，在精益供应链物流管理原型系统的基础上不断修改和完善，不断地进行研究和实践，以此来推动我国制造企业精益供应链物流管理信息系统的发展。参考文献：[1] 乌跃.论精益物流系统[J].中国流通经济,2001(5):11-13.[2] (美)詹姆斯·P. 沃麦克, (英)丹尼尔·T. 琼斯, 沈希瑾,张文杰,李京生.精益思想:消灭浪费,创造财富[M].北京:商务印书馆,1999．[3] RICHARD Wilding. Lean, Leaner, Leanest[J]. InternationalJournal of Physical Distribution & Logistics Management1996,25(3/4)20.[4] 王之泰. 物流工程研究[M].北京:首都经济贸易大学出版社,2004．[5] 田宇,朱道立.精益物流[J].物流技术,1999(6):19-21.[6] LIU X Q, MA S H. Supply chain logistics circulation quantityand response time calculation model[J].WSEAS Transactionson Systems, 2006,5(4): 在机床数控改造中的典型应用邵晓嵬, 任有志, 王燕丽(河北科技大学机械电子工程学院, 石家庄050054)摘要: 讨论了利用可编程控制器对机床进行数控改造的具体方案和一般步骤,并以锯片切割机的改造为例介绍了利用西门子公司S7 - 200 系列可编程控制器进行改造的具体过程,阐述了机床数控改造后的应用效果及其未来的社会和经济效益。关键词: 可编程控制器; 机床; 数控改造中图分类号: TG51 文献标志码: A 文章编号:100320794 (2007) 1120147202Typical Application of PLC in NC Transformation for Machine ToolSHAO Xiao - wei , REN You - zhi , WANGYan - li(College of Mechanical and Electronic Engineering ,Hebei University of Science & Technology , Shijiazhuang 050054 ,China)Abstract :Discussed how to use the programmable logical controller (PLC) to deal with the transformation inmachine tool , particularly introduced the whole process of transformation on incise machine based on SIEMENSS7 - 200 PLC. Finally expatiate the effect of NC transformation and its coming benefit .Key words :programmable logical controller (PLC) ; machine tool ; NC transformation0 前言在我国现有的机床中有一部分仍采用传统的继电器- 接触器控制方式,这些机床触点多、线路复杂,使用多年后,故障多、维修量大、维护不便、可靠性差,严重影响了正常的生产。还有一些旧机床虽然还能正常工作,但其精度、效率、自动化程度已不能满足当前生产工艺要求。对这些机床进行改造势在必行,改造既是企业资源的再利用,走持续化发展的需要,也是满足企业新生产工艺,提高经济效益的需要。1 解决方案利用PLC 对旧机床控制系统进行改造是一种行之有效的手段。采用PLC 进行控制后,机床控制电路的接线量大大减少,故障率大大降低,提高了设备运行的稳定性和使用率,增强了可靠性,减小了维修,维护工作强度。当机床加工程序发生变化时,只需要修改PLC的程序就可以进行新的加工,更改较方便,有助于提升机床的应用。由于具有通信功能,采用可编程控制器进行机床改造后,可以与其他智能设备联网通信,在今后的进一步技术改造升级中,可根据需要联入工厂自动化网络中。2 改造过程、步骤及应用实例(1) 深入了解原有机床的工作过程,分析整理其控制的基本方式、完成的动作时序和条件关系,以及相关的保护和联锁控制,尽可能地与实际操作人员充分交流,了解是否需要对现有机床的控制操作加以改进,提高精度、可操作性和安全性等;如有需要,在后续的设计中予以实现。(2) 根据分析整理的结果,确定所需要的用户输入P输出设备。由于是对旧机床的改造,在保证完成工艺要求的前提下,最大限度地使用原有机床的输入P输出设备,如: 按钮、行程开关、接触器、电磁阀等,以降低改造成本。(3) PLC 机型选择。根据输入P输出设备的数量与类型,确定所需的IPO 点数。确定IPO 点数时,应留有20 %左右的裕量,以适应今后的生产工艺变化,为系统改造留有余地。由IPO 点数,利用一条经验公式:总内存字数= (开关量输入点数+ 开关量输出点数) ×10 + 模拟量点数×150来估算内存容量。在估算出内存字数后,再留25 %的裕量。据此,选择合适的机型。(4) 设计并编制IPO 分配表,绘制IPO 接线图。应注意到:同类型的输入点或输出点应尽量集中在一起,连续分配。(5) 进行程序设计。可借鉴机床原有继电器控制电路图,加以修改和完善。完成程序设计后,应进行模拟调试。(6) 模拟调试后,进行现场系统调试。调试中出现的问题逐一排除,直至调试成功。最后还应进行技术资料整理、归档。图1 IPO 接线图下面是对某锯片切割机的数控改造过程,机床的各控制过程如下:(1) 主轴电机的控制。起动,停止;(2) 进给电机控制。工作台纵向进给到与锯片相切的位置,之后工作台横向快速进给锯片,完成后工作台慢速移动后退,其间锯片主工作台变速旋转一个锯齿的角度,两运动同时进行插补出一个锯齿圆弧;(3) 冷却泵电机的起动控制以及相关的保护、联锁控制,工作台的各运动方向的超程保护,各运动方向的联锁控制等。确定所需的用户输入P输出设备。根据设备的硬件条件分析出,面板上有6 个按钮需占6 个数字输入口,一个BCD 拨码开关占用4 个输入口,一条直线光栅尺占用3 个输入口,一个三位状态旋钮占2 个输入口,执行元件为3 个步进电机和2 个异步电机,其中3 个步进电机共需8 个数字输出口,砂轮主电机和冷却泵各需1 个输出口,报警指示灯和上电指示灯各需1 个输出口。为保证安全起见,热继电器不接入输入端,而直接接在PLC 的输出端;合计输入点数15 点,输出点数12 点。考虑到要留有20 %左右的裕量,所以IPO 点数要在30 个点以上。因此,选用西门子公司S7 - 200 系列226 型号的PLC ,其输入点数24 点,输出点数16 点, IPO 总点数40 点;编制IPO 分配表(见表1) ,绘制IPO 接线图(见图1) ;借助机床原有的继电器控制电路图,进行程序设计,编写STL 结构化程序语言;模拟调试及现场系统调试,完成技术资料的归档。表1 IPO 分配表输入输出I0. 0 BCD 拨码开关1 位Q0. 0 W轴CP 端I0. 1 BCD 拨码开关2 位Q0. 1 X轴PY轴CP 端I0. 2 BCD 拨码开关3 位Q0. 2 W轴DIR 端I0. 3 BCD 拨码开关4 位Q0. 3 W轴FREE 端I0. 4 启动Q0. 4 X轴DIR 端I0. 5 暂停Q0. 5 X轴FREE 端I0. 6 光栅尺A 相输入Q0. 6 Y轴DIR 端I0. 7 光栅尺B 相输入Q0. 7 Y轴FREE 端I1. 0 光栅尺Z相复位Q1. 0 主电机继电器I1. 1 锯片直径输入确定Q1. 1 冷却泵继电器I1. 2 砂轮直径输入确定Q1. 2 报警指示灯I1. 3 三位状态旋钮输入1 Q1. 3 上电指示灯I1. 4 三位状态旋钮输入2I1. 5 冷却泵启动I1. 6 急停3 改造后效果可实现加工的柔性自动化,效率比传统锯片机提高5～6 倍。加工的锯齿精度高,尺寸分散度小,提高了锯齿的强度。拥有自动报警、自动监控、补偿等多种自我调节功能,可实现长时间无人看管加工。由于锯片采用的是某新型合金钢,齿磨损后修补的成本很高,采用该锯片机以后,为工厂节省了可观的维修成本,真正提高了工厂的效益。4 结语利用PLC 对传统机床进行数控化改造,能够有效地解决复杂、精密和小批多变的零件加工问题,满足高质量、高效益和多品种、小批量的柔性生产方式的要求,适应各种机械产品迅速更新换代的需要,同时为企业节省了大量的设备改造成本,提高了企业的经济效益和社会效益,提升了企业的产品竞争力,使企业更容易在竞争激烈的市场环境里生存与发展。参考文献:[1 ]陈立定. 电气控制与可编程控制器[M] . 广州:华南理工大学出版社,2001.[2 ]张新义. 经济型数控机床系统设计[M] . 北京:机械工业出版社,1994.作者简介: 邵晓嵬(1981 - ) ,河北邯郸人,河北科技大学研究生,研究方向为机电一体化,电话:0310 - 5368092.基于网络的数控机床远程管理汪惠芬, 刘婷婷, 张友良(南京理工大学机械工程学院, 江苏南京210094)摘要: 网络化制造是21世纪的主要生产模式, 采用网络技术来管理数控机床也就成为必然。本文在分析数控机床联网及远程管理的需求基础上, 提出一种基于TCP / IP的、能够与企业其它信息管理系统实现无缝集成的数控机床联网及远程管理系统方案, 详细介绍该系统的结构和功能, 并给出了应用实例。关键词: 网络化制造; 数控机床; 远程管理中图分类号: TG659 文献标识码: A 文章编号: 1001 - 3881 (2007) 10 - 070 - 4RemoteManagemen t of NC Mach ine Tool Ba sed on NetworkWANG Huifen, L IU Tingting, ZHANG Youliang( School ofMechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China)Abstract: Networked manufacturing ismain manufacturing paradigm in 21 st century, so that it is necessary trend to manage NCmachine tool based on network. Based on the analysis of requirements for networking and remote management of NC machine tools,TCP / IP2based networking scheme and remote management system that can be integrated with other information management systems inenterp rise forNC machine toolswas put forward. Then architecture and main functions of this system was discussed. An examp le ofapp lication was : Networked manufacturing; NC machine tool; Remote management0 引言网络化制造是21 世纪制造业的主要生产模式,网络化设计制造系统是一种由多种、异构、分布式的制造资源, 以一定互联方式, 利用计算机网络组成的、开放式的、多平台的、相互协作的、能及时灵活地响应市场需求变化的系统。其特点是在组织上的动态联盟, 其目标是将现有的各种在地理位置上或逻辑上分布的制造系统连接到计算机网络中, 以提高各单位间的信息交流与合作能力, 进而实现各种资源的共享, 快速地设计和制造产品, 响应市场的需要。它是21世纪制造企业缩短产品开发周期、改善产品质量、降低产品成本, 增强企业的竞争能力的主要技术措施[ 1 - 3 ]。数控机床与计算机通信是实现制造设备集成控制和管理的基础和必要条件, 也是实现网络化制造的关键之一。随着数控技术使用的不断深入, 计算机技术、网络技术的不断发展, 企业数控机床的数量越来越多, 而传统的单机管理模式因技术手段落后、生产效率低、管理与维护费用高昂等弊端已不能适应企业发展的需要, 采用网络技术来管理数控机床也就成为必然[ 4 ]。数控机床网络DNC技术在我国经过二十多年的发展, 也经历了从纸带到单机, 再到简单网络,最后发展成为高级网络的艰难历程。纸带方式已经基本完全抛弃; 在机床数量较少时, 有些用户还在使用单机通讯模式; 当机床数量发展到一定数量时, 机床用户一般都采用了网络DNC的方式[ 5 ]。我国数控机床的网络DNC目前主要存在着两种结构: 一种是采用单台计算机对应单台机床的方式, 这些计算机再通过局域网联结; 另一种是采用单台计算机对应多台机床的方式, 其中大部分是基于RS2232串口通讯或基于国外的通讯软件产品[ 6 - 10 ] , 也有部分基于TCP / IP的国产软件[ 11 - 13 ]。但是, 随着市场经济和企业信息化的发展, 企业使用了多种信息管理系统, 如ERP、PDM、MES、CAD /CAPP /CAM 等, 各种系统之间还必须考虑信息共享, 以避免信息化孤岛, 因此, 使用集成式DNC技术对数控设备群进行管理势在必行。本文在分析数控机床联网及远程管理的需求基础上, 提出一种基于TCP / IP的、能够与企业其它信息管理系统实现无缝集成的数控机床联网及远程管理系统方案, 并详细介绍了该系统的实现技术及应用实例。1 数控机床远程管理系统结构111 系统需求分析目前, 在实施网络化制造的进程中, 越来越多的企业逐步实施了企业信息化工程, 单机作业的数控机床成为制约企业快速响应市场的瓶颈, 为了更好地满足生产发展的需求, 迫切需要将企业的数控机床进行联网改造, 实现信息系统对数控机床的远程管理以及车间生产任务的实时调度。数控机床远程管理系统的设计需要满足以下要求:(1) 开放性。随着新技术的发展, 系统应具有可扩展性和可裁剪性, 易于增加和更新系统的功能,系统的配置应具有良好的通用性、兼容性、可移植性和互操作性。(2) 灵活性。系统支持多操作系统(Windows98 /NT 410 /2000) , 应适应控制器类型、设备数量、任务
给你一点参考吧针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，文中提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。 关键词：灰色理论预测反馈线性化永磁同步电动机永磁同步电动机（PMSM）以其优良的性能在伺服控制系统获得了广泛的应用。在永磁同步电动机的控制中，由于转子转速和定子电流的非线性耦合使得系统具有很强的非线性，特别在系统存在不确定性时，这种非线性使得系统难于达到高精度伺服。在永磁同步电动机运行过程中，电机的定子电阻、粘滞摩擦系数和负载转矩都可能发生很大的变化，这些参数的变化必然影响到系统的伺服精度。为了解决永磁同步电动机精确伺服控制问题，当前采用的非线性控制方法主要有变结构控制、微分几何和无源性理论等。 近十几年来，基于反馈线性化思想的非线性控制理论获得很大进展，通过坐标变换与状态反馈，可以把非线性系统化为线性系统。直接反馈线性化（DFL）是基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法，已成功解决了多种非线性控制问题。直接反馈线性化的优点是所用数学工具简单，物理概念清晰，便于掌握。但它存在着一个明显的不足，当系统参数发生变化时，系统的非线性不能完全转换为线性，从而引起误差。1982年，邓聚龙教授提出了灰色理论[1]，它成功的应用在许多生产过程中。随着灰色理论的不断完善、微处理器的不断发展，灰色理论在控制领域的应用也越来越广泛。文中提出灰色不确定预测器来在线预测永磁同步电动机不确定因素，并相应调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的性能。该方法克服了反馈线性化对模型精确化要求的不足及抑制不确定因素对系统的干扰，达到了预期的控制效果。1、永磁同步电动机反馈线性化控制永磁同步电机数学模型采用表面式的永磁同步电动机，其基于同步旋转转子坐标的模型[2]如下：其中：其中，是轴定子电压；是轴定子电流；R是定子电阻；L是定子电感；TL是负载转矩；J是转动惯量；B是粘滞磨擦系数；P是极对数；ω是转子机械角速度；Φf是永磁磁通。反馈线性化控制为了实现系统的解耦，避免出现零动态系统问题[3]，选择ω,id为系统的输出，定义新的系统输出变量为：对式（2）进行求导,得：当时，线性控制法则为:其中,是新的线性系统的输入矢量，它可以按照线性系统极点配置理论来设计状态反馈控制为：反馈线性化控制通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机非线性系统的解耦，通过线性理论来设计控制器，设计参数简单，具有一定的速度跟踪性能。同时，从上面推导看出，反馈线性化是一种基于精确数学模型的反馈线性化，当系统参数发生变化或负载不确定时，系统的非线性因素不能完全取消，可能会因此引起误差。文献[8]针对负载的不确定性，提出负载观测器来结合反馈线性化控制来补偿负载变化对系统的影响。下一节结合灰色预测来在线预测永磁同步电机的定子电阻、粘滞磨擦系数、负载变化等不确定因素，调整反馈线性化控制法则，提高系统控制的精度。2、灰色预测模型建模方法灰色模型建模理论，它不同于常规的建模方法，它不是通过随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区变化的灰色量。通过对原始数据的整理（又称数的生成）来寻找数的规律。因此灰色模型（GM）实际上是针对生成数列的建模。GM建模的步骤 ，采用一阶、单变量的GM（1，1）模型作为预测模型，其白化方程为：其中a为模型的发展系数，为灰色输入，为辩识参数。其基本思路：首先对采集的原始数列进行累加（AGO），得到一有规律存指数递增的生成数列，利用生成的数列，使用最小二乘法来辩识参数a,u，并可以得到生成数列的预测值，这样，就可以进行逆累加（IAGO），得到原始数列的预测值。其预测算法为：GM（1,1）模型的精度与用来建模的原始数列的取舍有关。为了不断把相继进入系统的扰动考虑进去，GM（1,1）要将每一个新得到的数据送入X（0）中，重建GM（1，1），重新预测，这便是新息模型，但这种新息模型随着时间的推移，信息越来越多，存贮量不断增大，运算量也不断增加，这既不适合工业过程控制对实时性，快速性的要求，而且老数据的信息会随时间推移而降低，甚至淹没新的有效信息。因此，在每补充一个新信息的同时去掉一个老信息，以便在滚动建模时维持数据个数不变，这就是等维新息滚动模型。等维新息滚动模型设系统h时刻的采样值为，并与此前的m-1个采样数据形成序列,由此m个数据经由灰色预测模型得到超前一步预测式：k1步预测为：则:上式即为等维新息滚动预测算法，式中h为采样时刻，m为建模维数，a,u为时刻辨识所得的参数，k1为预测步数。一般来说，建模维数选取m=5。3、灰色预测反馈线性化控制灰色预测反馈线性化算法考虑系统的不确定因素，重写方程（1）这是另一篇摘 要：针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，文中提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。关键词：灰色理论 预测 反馈线性化 永磁同步电动机 Nonlinear Speed Control of PMSM based on Grey PredictionLIU Dong-liang1,2，Zhao Guang-zhou1，Yan Wei-can2（ of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China2 .Wolong holding group co.,LTD,Shangyu 312300,China）Abstract: A direct feedback linearization control with regard to PMSM nonlinear dynamic mathematical model is introduced in the paper. And a closed loop input-output system is builted. A controller is designed according to linearization model. The design methods mentioned above are simple and applicable. But they requir the model must be accurate, so that the grey uncertainty predictor is bringed forward. It can adjust the lumped uncertainty existed in PMSM into a feedback linearization control law on line and improve the system’s dynamic performance. The simulated result indicates the control scheme has the advantage of good tracking performance and robustness to words: Grey Theroy， Prediction，Feedback Linearization，PMSM永磁同步电动机（PMSM）以其优良的性能在伺服控制系统获得了广泛的应用。在永磁同步电动机的控制中，由于转子转速和定子电流的非线性耦合使得系统具有很强的非线性，特别在系统存在不确定性时，这种非线性使得系统难于达到高精度伺服。在永磁同步电动机运行过程中，电机的定子电阻、粘滞摩擦系数和负载转矩都可能发生很大的变化，这些参数的变化必然影响到系统的伺服精度。为了解决永磁同步电动机精确伺服控制问题，当前采用的非线性控制方法主要有变结构控制、微分几何和无源性理论等。近十几年来，基于反馈线性化思想的非线性控制理论获得很大进展，通过坐标变换与状态反馈，可以把非线性系统化为线性系统。直接反馈线性化（DFL）是基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法，已成功解决了多种非线性控制问题。直接反馈线性化的优点是所用数学工具简单，物理概念清晰，便于掌握。但它存在着一个明显的不足，当系统参数发生变化时，系统的非线性不能完全转换为线性，从而引起误差。1982年，邓聚龙教授提出了灰色理论[1]，它成功的应用在许多生产过程中。随着灰色理论的不断完善、微处理器的不断发展，灰色理论在控制领域的应用也越来越广泛。文中提出灰色不确定预测器来在线预测永磁同步电动机不确定因素，并相应调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的性能。该方法克服了反馈线性化对模型精确化要求的不足及抑制不确定因素对系统的干扰，达到了预期的控制效果。1、永磁同步电动机反馈线性化控制 永磁同步电机数学模型采用表面式的永磁同步电动机，其基于同步旋转转子坐标的模型[2]如下：其中：其中，是轴定子电压； 是轴定子电流；R是定子电阻；L是定子电感；TL是负载转矩；J是转动惯量；B是粘滞磨擦系数；P是极对数；ω是转子机械角速度；Φf是永磁磁通。 反馈线性化控制为了实现系统的解耦，避免出现零动态系统问题[3]，选择ω,id为系统的输出，定义新的系统输出变量为：对式（2）进行求导,得：当时，线性控制法则为:其中,是新的线性系统的输入矢量，它可以按照线性系统极点配置理论来设计状态反馈控制为：反馈线性化控制通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机非线性系统的解耦，通过线性理论来设计控制器，设计参数简单，具有一定的速度跟踪性能。同时，从上面推导看出，反馈线性化是一种基于精确数学模型的反馈线性化，当系统参数发生变化或负载不确定时，系统的非线性因素不能完全取消，可能会因此引起误差。文献[8]针对负载的不确定性，提出负载观测器来结合反馈线性化控制来补偿负载变化对系统的影响。下一节结合灰色预测来在线预测永磁同步电机的定子电阻、粘滞磨擦系数、负载变化等不确定因素，调整反馈线性化控制法则，提高系统控制的精度。2、灰色预测模型 GM建模方法灰色模型建模理论，它不同于常规的建模方法，它不是通过随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区变化的灰色量。通过对原始数据的整理（又称数的生成）来寻找数的规律。因此灰色模型（GM）实际上是针对生成数列的建模。GM建模的步骤[4]，采用一阶、单变量的GM（1，1）模型作为预测模型，其白化方程为： 其中a为模型的发展系数，u为灰色输入，为辩识参数。其基本思路：首先对采集的原始数列进行累加（AGO），得到一有规律存指数递增的生成数列，利用生成的数列，使用最小二乘法来辩识参数a,u，并可以得到生成数列的预测值，这样，就可以进行逆累加（IAGO），得到原始数列的预测值。其预测算法为：GM（1,1）模型的精度与用来建模的原始数列的取舍有关。为了不断把相继进入系统的扰动考虑进去，GM（1,1）要将每一个新得到的数据送入X（0）中，重建GM（1，1），重新预测，这便是新息模型，但这种新息模型随着时间的推移，信息越来越多，存贮量不断增大，运算量也不断增加，这既不适合工业过程控制对实时性，快速性的要求，而且老数据的信息会随时间推移而降低，甚至淹没新的有效信息。因此，在每补充一个新信息的同时去掉一个老信息，以便在滚动建模时维持数据个数不变，这就是等维新息滚动模型。 等维新息滚动模型设系统h时刻的采样值为，并与此前的m-1个采样数据形成序列,由此m个数据经由灰色预测模型得到超前一步预测式：k1步预测为：则:上式即为等维新息滚动预测算法，式中h为采样时刻，m为建模维数，a,u为h时刻辨识所得的参数，k1为预测步数。一般来说，建模维数选取m=5。3、灰色预测反馈线性化控制 PMSM灰色预测反馈线性化算法考虑系统的不确定因素，重写方程（1）其中：式中是正常条件时的参数，定义不确定因素：同样，选择ω，id为系统的输出，则由直接反馈线性化控制法则得实际控制量：式中,它是不确定因素块，由式（12）、（13）可以看出如果能预测不确定因素块的值，实时调整反馈线性化控制法则，就能使非线性系统完全转换为线性系统，实现系统的解耦。由式（10）、（11）进行离散化，得：式（14、15）中预测序列可由灰色等维新息滚动模型（9）得到：其中：a,u为k时刻转速辨识所得的参数；aa,uu为k时刻电流辨识所得的参数； 系统仿真结果永磁同步电动机灰色预测反馈线性化控制框图，如图1所示。通过调整参数k1,k2,k3使系统达到满意的配置点。永磁同步电机参数为定子电阻R=Ω，定子电感L=，永磁磁通Φf=，极对数P=3。图1 系统控制框图在仿真时用直接反馈线性化（即W=0）来作为对比。（1）在t=5s时，负载干扰：；如图2所示，图的上方表示速度跟踪给定方波转速n，图的下方表示速度跟踪误差E。图2 负载变化的反馈线性化跟踪响应及误差曲线（2）在t=5s时，参数变化：；如图3所示。图3 电机参数变化的反馈线性化跟踪响应及误差曲线从图2，图3可以看出，当系统存在负载变化或电机参数变化等不确定因素影响时，系统的跟踪性能变差。现在，在以上相同条件下用灰色反馈线性化控制方法来控制转速。仿真结果如图4，5所示。其中图4为负载变化时利用灰色反馈线性化控制方法实现的速度响应和跟踪误差曲线，从图中，可以看出在t=5s，电机速度有轻微的波动，但很快电机又能跟踪速度给定。图（5）为电机参数变化时利用灰色反馈线性化控制方法实现的速度响应和跟踪误差曲线，从图中同样可以看出在使用灰色反馈线性化方法减小了跟踪误差。因此灰色反馈线性化控制方法具有对系统参数，负载等不确定因素的鲁棒性能。图4 负载变化的灰色反馈线性化跟踪响应及误差曲线图5 电机参数变化的灰色反馈线性化跟踪响应及误差曲线4、结论本文提出的灰色预测反馈线性化控制算法，它具有一定的鲁棒性及快速的跟踪能力，并减少了算法的复杂性。另外，灰色理论还能与模糊控制、神经网络控制等算法相结合，改善系统性能，提高控制精度。
永磁同步机的优点和缺点分别是什么？
永磁同步电机采用永磁体励磁，具有电励磁电机无可比拟的优点。
1)效率高：在转子上嵌入永磁材料后，在正常工作时转子与定子磁场同步运行，转子绕组无感生电流，不存在转子电阻和磁滞损耗，提高了电机效率。
2)功率因数高：永磁同步电机转子中无感应电流励磁，定子绕组呈现阻性负载，电机的功率因数近于 1，减小了定子电流，提高了电机的效率。同时功率因数的提高，提高了电网品质因数，减小了输变电线路的损耗，输变电容量也可降低，节省 了电网投资。
3)起动转矩大：在需要大起动转矩的设备(如油田抽油电机 )中，可以用较小容量的永磁电机替代较大容量的Y系列电机。如果37kw永磁同步电机代替45kW～55kW的Y系列电机，较好地解决了“大马拉小车”的现象，节省了设备投入费用，提高了系统的运行效能。
4)力能指标好 ：Y系列电机在60％的负荷下工作时，效率下降15％，功率因数下降30％，力能指标下降40％；而永磁同步电机的效率和功率因数下降甚微，当电机只有20％负荷时，其力能指标仍为满负荷的80％以上。
5)温升低：转子绕组中不存在电阻损耗，定子绕组中几乎不存在无功电流，因而电机温升低。
存在问题
在开发高性能永磁同步电机过程中，取得上述成果的同时 ，也得到了一些 问题，有待于更深入地研究和探索。
1)不可逆退磁问题。如果设计或使用不当，永磁同步电机在过高(钕铁硼永磁)或过低(铁氧体永磁)温度时，在冲击电流产生的电枢反应作用下，或在剧烈的机械振动时有可能产生不可逆退磁，或叫失磁，使电机性能下降，甚至无法使用。
因此，既要研究开发适用于电机制造厂使用的检查永磁材料热稳定性的方法和装置，又要分析各种不同结构型式的抗去磁能力，以便设计和制造时，采用相应措施保证永磁同步电机不失磁。
2)成本问题 。铁氧体永磁同步电机由于结构工艺简单、质量减轻，总成本一般比电励磁电机低 ，因而得到了广泛应用。 由于稀土永磁目前的价格还比较贵，稀土永磁电机的成本一般比电励磁电机高 ，这需要用它的高性能和运行费用的节省来补偿。在设计时既需要根据具体使用场合和要求进行性能、价格的比较后取舍，又要进行结构工艺的创新和设计优化，以降低成本。
永磁电机结构简单、体积小、重量轻、损耗低、效率高。与DC电机相比，它没有DC电机的换向器、电刷等缺点。与异步电动机相比，它具有效率高、功率因数高、转动惯量比大、定子电流和定子电阻损耗小、转子参数可测、控制性能好等优点，因为它不需要无功励磁电流。但与异步电动机相比，也存在成本高、起动困难等缺点。与普通同步电机相比，省去了励磁装置，简化了结构，提高了效率。永磁同步电机矢量控制系统可以实现高精度、高动态性能和宽范围的调速或定位控制。因此，永磁同步电机的矢量控制系统引起了国内外学者的广泛关注。中国是永磁材料大国，尤其是钕铁硼这种稀土永磁材料。稀土矿储量约为世界其他国家的4倍，因此被称为“稀土王国”。稀土永磁材料和稀土永磁电机的研究水平达到国际先进水平。因此，对于我国来说，永磁同步电机具有良好的应用前景。
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在矢量控制的永磁同步电机控制系统中,d轴和q轴电流的控制一般是根据电机数学模型推导的最佳性能轨迹,如恒力矩区的每安培电流最大力矩控制和弱磁区的最大功率控制。文中通过大量的实验,研究了当电机模型使用了不精确的各种电机参数后,对永磁同步电机的性能产生的不同影响。In vector-controlled PM brushless ac drives, the d-axis and q-axis currents are controlled according to optimal current profiles derived from a mathematical model, usually for maximum torque per ampere in the constant torque operating range and maximum power in the field-weakening range. In this paper, the effect of inaccuracies in the motor parameters which are used to derive the optimal current profiles is investigated experimentally, with particular reference to the field-weakening performance.
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给你一点参考吧针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，文中提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。 关键词：灰色理论预测反馈线性化永磁同步电动机永磁同步电动机（PMSM）以其优良的性能在伺服控制系统获得了广泛的应用。在永磁同步电动机的控制中，由于转子转速和定子电流的非线性耦合使得系统具有很强的非线性，特别在系统存在不确定性时，这种非线性使得系统难于达到高精度伺服。在永磁同步电动机运行过程中，电机的定子电阻、粘滞摩擦系数和负载转矩都可能发生很大的变化，这些参数的变化必然影响到系统的伺服精度。为了解决永磁同步电动机精确伺服控制问题，当前采用的非线性控制方法主要有变结构控制、微分几何和无源性理论等。 近十几年来，基于反馈线性化思想的非线性控制理论获得很大进展，通过坐标变换与状态反馈，可以把非线性系统化为线性系统。直接反馈线性化（DFL）是基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法，已成功解决了多种非线性控制问题。直接反馈线性化的优点是所用数学工具简单，物理概念清晰，便于掌握。但它存在着一个明显的不足，当系统参数发生变化时，系统的非线性不能完全转换为线性，从而引起误差。1982年，邓聚龙教授提出了灰色理论[1]，它成功的应用在许多生产过程中。随着灰色理论的不断完善、微处理器的不断发展，灰色理论在控制领域的应用也越来越广泛。文中提出灰色不确定预测器来在线预测永磁同步电动机不确定因素，并相应调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的性能。该方法克服了反馈线性化对模型精确化要求的不足及抑制不确定因素对系统的干扰，达到了预期的控制效果。1、永磁同步电动机反馈线性化控制永磁同步电机数学模型采用表面式的永磁同步电动机，其基于同步旋转转子坐标的模型[2]如下：其中：其中，是轴定子电压；是轴定子电流；R是定子电阻；L是定子电感；TL是负载转矩；J是转动惯量；B是粘滞磨擦系数；P是极对数；ω是转子机械角速度；Φf是永磁磁通。反馈线性化控制为了实现系统的解耦，避免出现零动态系统问题[3]，选择ω,id为系统的输出，定义新的系统输出变量为：对式（2）进行求导,得：当时，线性控制法则为:其中,是新的线性系统的输入矢量，它可以按照线性系统极点配置理论来设计状态反馈控制为：反馈线性化控制通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机非线性系统的解耦，通过线性理论来设计控制器，设计参数简单，具有一定的速度跟踪性能。同时，从上面推导看出，反馈线性化是一种基于精确数学模型的反馈线性化，当系统参数发生变化或负载不确定时，系统的非线性因素不能完全取消，可能会因此引起误差。文献[8]针对负载的不确定性，提出负载观测器来结合反馈线性化控制来补偿负载变化对系统的影响。下一节结合灰色预测来在线预测永磁同步电机的定子电阻、粘滞磨擦系数、负载变化等不确定因素，调整反馈线性化控制法则，提高系统控制的精度。2、灰色预测模型建模方法灰色模型建模理论，它不同于常规的建模方法，它不是通过随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区变化的灰色量。通过对原始数据的整理（又称数的生成）来寻找数的规律。因此灰色模型（GM）实际上是针对生成数列的建模。GM建模的步骤 ，采用一阶、单变量的GM（1，1）模型作为预测模型，其白化方程为：其中a为模型的发展系数，为灰色输入，为辩识参数。其基本思路：首先对采集的原始数列进行累加（AGO），得到一有规律存指数递增的生成数列，利用生成的数列，使用最小二乘法来辩识参数a,u，并可以得到生成数列的预测值，这样，就可以进行逆累加（IAGO），得到原始数列的预测值。其预测算法为：GM（1,1）模型的精度与用来建模的原始数列的取舍有关。为了不断把相继进入系统的扰动考虑进去，GM（1,1）要将每一个新得到的数据送入X（0）中，重建GM（1，1），重新预测，这便是新息模型，但这种新息模型随着时间的推移，信息越来越多，存贮量不断增大，运算量也不断增加，这既不适合工业过程控制对实时性，快速性的要求，而且老数据的信息会随时间推移而降低，甚至淹没新的有效信息。因此，在每补充一个新信息的同时去掉一个老信息，以便在滚动建模时维持数据个数不变，这就是等维新息滚动模型。等维新息滚动模型设系统h时刻的采样值为，并与此前的m-1个采样数据形成序列,由此m个数据经由灰色预测模型得到超前一步预测式：k1步预测为：则:上式即为等维新息滚动预测算法，式中h为采样时刻，m为建模维数，a,u为时刻辨识所得的参数，k1为预测步数。一般来说，建模维数选取m=5。3、灰色预测反馈线性化控制灰色预测反馈线性化算法考虑系统的不确定因素，重写方程（1）这是另一篇摘 要：针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，文中提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。关键词：灰色理论 预测 反馈线性化 永磁同步电动机 Nonlinear Speed Control of PMSM based on Grey PredictionLIU Dong-liang1,2，Zhao Guang-zhou1，Yan Wei-can2（ of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China2 .Wolong holding group co.,LTD,Shangyu 312300,China）Abstract: A direct feedback linearization control with regard to PMSM nonlinear dynamic mathematical model is introduced in the paper. And a closed loop input-output system is builted. A controller is designed according to linearization model. The design methods mentioned above are simple and applicable. But they requir the model must be accurate, so that the grey uncertainty predictor is bringed forward. It can adjust the lumped uncertainty existed in PMSM into a feedback linearization control law on line and improve the system’s dynamic performance. The simulated result indicates the control scheme has the advantage of good tracking performance and robustness to words: Grey Theroy， Prediction，Feedback Linearization，PMSM永磁同步电动机（PMSM）以其优良的性能在伺服控制系统获得了广泛的应用。在永磁同步电动机的控制中，由于转子转速和定子电流的非线性耦合使得系统具有很强的非线性，特别在系统存在不确定性时，这种非线性使得系统难于达到高精度伺服。在永磁同步电动机运行过程中，电机的定子电阻、粘滞摩擦系数和负载转矩都可能发生很大的变化，这些参数的变化必然影响到系统的伺服精度。为了解决永磁同步电动机精确伺服控制问题，当前采用的非线性控制方法主要有变结构控制、微分几何和无源性理论等。近十几年来，基于反馈线性化思想的非线性控制理论获得很大进展，通过坐标变换与状态反馈，可以把非线性系统化为线性系统。直接反馈线性化（DFL）是基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法，已成功解决了多种非线性控制问题。直接反馈线性化的优点是所用数学工具简单，物理概念清晰，便于掌握。但它存在着一个明显的不足，当系统参数发生变化时，系统的非线性不能完全转换为线性，从而引起误差。1982年，邓聚龙教授提出了灰色理论[1]，它成功的应用在许多生产过程中。随着灰色理论的不断完善、微处理器的不断发展，灰色理论在控制领域的应用也越来越广泛。文中提出灰色不确定预测器来在线预测永磁同步电动机不确定因素，并相应调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的性能。该方法克服了反馈线性化对模型精确化要求的不足及抑制不确定因素对系统的干扰，达到了预期的控制效果。1、永磁同步电动机反馈线性化控制 永磁同步电机数学模型采用表面式的永磁同步电动机，其基于同步旋转转子坐标的模型[2]如下：其中：其中，是轴定子电压； 是轴定子电流；R是定子电阻；L是定子电感；TL是负载转矩；J是转动惯量；B是粘滞磨擦系数；P是极对数；ω是转子机械角速度；Φf是永磁磁通。 反馈线性化控制为了实现系统的解耦，避免出现零动态系统问题[3]，选择ω,id为系统的输出，定义新的系统输出变量为：对式（2）进行求导,得：当时，线性控制法则为:其中,是新的线性系统的输入矢量，它可以按照线性系统极点配置理论来设计状态反馈控制为：反馈线性化控制通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机非线性系统的解耦，通过线性理论来设计控制器，设计参数简单，具有一定的速度跟踪性能。同时，从上面推导看出，反馈线性化是一种基于精确数学模型的反馈线性化，当系统参数发生变化或负载不确定时，系统的非线性因素不能完全取消，可能会因此引起误差。文献[8]针对负载的不确定性，提出负载观测器来结合反馈线性化控制来补偿负载变化对系统的影响。下一节结合灰色预测来在线预测永磁同步电机的定子电阻、粘滞磨擦系数、负载变化等不确定因素，调整反馈线性化控制法则，提高系统控制的精度。2、灰色预测模型 GM建模方法灰色模型建模理论，它不同于常规的建模方法，它不是通过随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区变化的灰色量。通过对原始数据的整理（又称数的生成）来寻找数的规律。因此灰色模型（GM）实际上是针对生成数列的建模。GM建模的步骤[4]，采用一阶、单变量的GM（1，1）模型作为预测模型，其白化方程为： 其中a为模型的发展系数，u为灰色输入，为辩识参数。其基本思路：首先对采集的原始数列进行累加（AGO），得到一有规律存指数递增的生成数列，利用生成的数列，使用最小二乘法来辩识参数a,u，并可以得到生成数列的预测值，这样，就可以进行逆累加（IAGO），得到原始数列的预测值。其预测算法为：GM（1,1）模型的精度与用来建模的原始数列的取舍有关。为了不断把相继进入系统的扰动考虑进去，GM（1,1）要将每一个新得到的数据送入X（0）中，重建GM（1，1），重新预测，这便是新息模型，但这种新息模型随着时间的推移，信息越来越多，存贮量不断增大，运算量也不断增加，这既不适合工业过程控制对实时性，快速性的要求，而且老数据的信息会随时间推移而降低，甚至淹没新的有效信息。因此，在每补充一个新信息的同时去掉一个老信息，以便在滚动建模时维持数据个数不变，这就是等维新息滚动模型。 等维新息滚动模型设系统h时刻的采样值为，并与此前的m-1个采样数据形成序列,由此m个数据经由灰色预测模型得到超前一步预测式：k1步预测为：则:上式即为等维新息滚动预测算法，式中h为采样时刻，m为建模维数，a,u为h时刻辨识所得的参数，k1为预测步数。一般来说，建模维数选取m=5。3、灰色预测反馈线性化控制 PMSM灰色预测反馈线性化算法考虑系统的不确定因素，重写方程（1）其中：式中是正常条件时的参数，定义不确定因素：同样，选择ω，id为系统的输出，则由直接反馈线性化控制法则得实际控制量：式中,它是不确定因素块，由式（12）、（13）可以看出如果能预测不确定因素块的值，实时调整反馈线性化控制法则，就能使非线性系统完全转换为线性系统，实现系统的解耦。由式（10）、（11）进行离散化，得：式（14、15）中预测序列可由灰色等维新息滚动模型（9）得到：其中：a,u为k时刻转速辨识所得的参数；aa,uu为k时刻电流辨识所得的参数； 系统仿真结果永磁同步电动机灰色预测反馈线性化控制框图，如图1所示。通过调整参数k1,k2,k3使系统达到满意的配置点。永磁同步电机参数为定子电阻R=Ω，定子电感L=，永磁磁通Φf=，极对数P=3。图1 系统控制框图在仿真时用直接反馈线性化（即W=0）来作为对比。（1）在t=5s时，负载干扰：；如图2所示，图的上方表示速度跟踪给定方波转速n，图的下方表示速度跟踪误差E。图2 负载变化的反馈线性化跟踪响应及误差曲线（2）在t=5s时，参数变化：；如图3所示。图3 电机参数变化的反馈线性化跟踪响应及误差曲线从图2，图3可以看出，当系统存在负载变化或电机参数变化等不确定因素影响时，系统的跟踪性能变差。现在，在以上相同条件下用灰色反馈线性化控制方法来控制转速。仿真结果如图4，5所示。其中图4为负载变化时利用灰色反馈线性化控制方法实现的速度响应和跟踪误差曲线，从图中，可以看出在t=5s，电机速度有轻微的波动，但很快电机又能跟踪速度给定。图（5）为电机参数变化时利用灰色反馈线性化控制方法实现的速度响应和跟踪误差曲线，从图中同样可以看出在使用灰色反馈线性化方法减小了跟踪误差。因此灰色反馈线性化控制方法具有对系统参数，负载等不确定因素的鲁棒性能。图4 负载变化的灰色反馈线性化跟踪响应及误差曲线图5 电机参数变化的灰色反馈线性化跟踪响应及误差曲线4、结论本文提出的灰色预测反馈线性化控制算法，它具有一定的鲁棒性及快速的跟踪能力，并减少了算法的复杂性。另外，灰色理论还能与模糊控制、神经网络控制等算法相结合，改善系统性能，提高控制精度。
给你一点参考吧针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，文中提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。 关键词：灰色理论预测反馈线性化永磁同步电动机永磁同步电动机（PMSM）以其优良的性能在伺服控制系统获得了广泛的应用。在永磁同步电动机的控制中，由于转子转速和定子电流的非线性耦合使得系统具有很强的非线性，特别在系统存在不确定性时，这种非线性使得系统难于达到高精度伺服。在永磁同步电动机运行过程中，电机的定子电阻、粘滞摩擦系数和负载转矩都可能发生很大的变化，这些参数的变化必然影响到系统的伺服精度。为了解决永磁同步电动机精确伺服控制问题，当前采用的非线性控制方法主要有变结构控制、微分几何和无源性理论等。 近十几年来，基于反馈线性化思想的非线性控制理论获得很大进展，通过坐标变换与状态反馈，可以把非线性系统化为线性系统。直接反馈线性化（DFL）是基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法，已成功解决了多种非线性控制问题。直接反馈线性化的优点是所用数学工具简单，物理概念清晰，便于掌握。但它存在着一个明显的不足，当系统参数发生变化时，系统的非线性不能完全转换为线性，从而引起误差。1982年，邓聚龙教授提出了灰色理论[1]，它成功的应用在许多生产过程中。随着灰色理论的不断完善、微处理器的不断发展，灰色理论在控制领域的应用也越来越广泛。文中提出灰色不确定预测器来在线预测永磁同步电动机不确定因素，并相应调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的性能。该方法克服了反馈线性化对模型精确化要求的不足及抑制不确定因素对系统的干扰，达到了预期的控制效果。1、永磁同步电动机反馈线性化控制永磁同步电机数学模型采用表面式的永磁同步电动机，其基于同步旋转转子坐标的模型[2]如下：其中：其中，是轴定子电压；是轴定子电流；R是定子电阻；L是定子电感；TL是负载转矩；J是转动惯量；B是粘滞磨擦系数；P是极对数；ω是转子机械角速度；Φf是永磁磁通。反馈线性化控制为了实现系统的解耦，避免出现零动态系统问题[3]，选择ω,id为系统的输出，定义新的系统输出变量为：对式（2）进行求导,得：当时，线性控制法则为:其中,是新的线性系统的输入矢量，它可以按照线性系统极点配置理论来设计状态反馈控制为：反馈线性化控制通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机非线性系统的解耦，通过线性理论来设计控制器，设计参数简单，具有一定的速度跟踪性能。同时，从上面推导看出，反馈线性化是一种基于精确数学模型的反馈线性化，当系统参数发生变化或负载不确定时，系统的非线性因素不能完全取消，可能会因此引起误差。文献[8]针对负载的不确定性，提出负载观测器来结合反馈线性化控制来补偿负载变化对系统的影响。下一节结合灰色预测来在线预测永磁同步电机的定子电阻、粘滞磨擦系数、负载变化等不确定因素，调整反馈线性化控制法则，提高系统控制的精度。2、灰色预测模型建模方法灰色模型建模理论，它不同于常规的建模方法，它不是通过随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区变化的灰色量。通过对原始数据的整理（又称数的生成）来寻找数的规律。因此灰色模型（GM）实际上是针对生成数列的建模。GM建模的步骤 ，采用一阶、单变量的GM（1，1）模型作为预测模型，其白化方程为：其中a为模型的发展系数，为灰色输入，为辩识参数。其基本思路：首先对采集的原始数列进行累加（AGO），得到一有规律存指数递增的生成数列，利用生成的数列，使用最小二乘法来辩识参数a,u，并可以得到生成数列的预测值，这样，就可以进行逆累加（IAGO），得到原始数列的预测值。其预测算法为：GM（1,1）模型的精度与用来建模的原始数列的取舍有关。为了不断把相继进入系统的扰动考虑进去，GM（1,1）要将每一个新得到的数据送入X（0）中，重建GM（1，1），重新预测，这便是新息模型，但这种新息模型随着时间的推移，信息越来越多，存贮量不断增大，运算量也不断增加，这既不适合工业过程控制对实时性，快速性的要求，而且老数据的信息会随时间推移而降低，甚至淹没新的有效信息。因此，在每补充一个新信息的同时去掉一个老信息，以便在滚动建模时维持数据个数不变，这就是等维新息滚动模型。等维新息滚动模型设系统h时刻的采样值为，并与此前的m-1个采样数据形成序列,由此m个数据经由灰色预测模型得到超前一步预测式：k1步预测为：则:上式即为等维新息滚动预测算法，式中h为采样时刻，m为建模维数，a,u为时刻辨识所得的参数，k1为预测步数。一般来说，建模维数选取m=5。3、灰色预测反馈线性化控制灰色预测反馈线性化算法考虑系统的不确定因素，重写方程（1）这是另一篇摘 要：针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，文中提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。关键词：灰色理论 预测 反馈线性化 永磁同步电动机 Nonlinear Speed Control of PMSM based on Grey PredictionLIU Dong-liang1,2，Zhao Guang-zhou1，Yan Wei-can2（ of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China2 .Wolong holding group co.,LTD,Shangyu 312300,China）Abstract: A direct feedback linearization control with regard to PMSM nonlinear dynamic mathematical model is introduced in the paper. And a closed loop input-output system is builted. A controller is designed according to linearization model. The design methods mentioned above are simple and applicable. But they requir the model must be accurate, so that the grey uncertainty predictor is bringed forward. It can adjust the lumped uncertainty existed in PMSM into a feedback linearization control law on line and improve the system’s dynamic performance. The simulated result indicates the control scheme has the advantage of good tracking performance and robustness to words: Grey Theroy， Prediction，Feedback Linearization，PMSM永磁同步电动机（PMSM）以其优良的性能在伺服控制系统获得了广泛的应用。在永磁同步电动机的控制中，由于转子转速和定子电流的非线性耦合使得系统具有很强的非线性，特别在系统存在不确定性时，这种非线性使得系统难于达到高精度伺服。在永磁同步电动机运行过程中，电机的定子电阻、粘滞摩擦系数和负载转矩都可能发生很大的变化，这些参数的变化必然影响到系统的伺服精度。为了解决永磁同步电动机精确伺服控制问题，当前采用的非线性控制方法主要有变结构控制、微分几何和无源性理论等。近十几年来，基于反馈线性化思想的非线性控制理论获得很大进展，通过坐标变换与状态反馈，可以把非线性系统化为线性系统。直接反馈线性化（DFL）是基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法，已成功解决了多种非线性控制问题。直接反馈线性化的优点是所用数学工具简单，物理概念清晰，便于掌握。但它存在着一个明显的不足，当系统参数发生变化时，系统的非线性不能完全转换为线性，从而引起误差。1982年，邓聚龙教授提出了灰色理论[1]，它成功的应用在许多生产过程中。随着灰色理论的不断完善、微处理器的不断发展，灰色理论在控制领域的应用也越来越广泛。文中提出灰色不确定预测器来在线预测永磁同步电动机不确定因素，并相应调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的性能。该方法克服了反馈线性化对模型精确化要求的不足及抑制不确定因素对系统的干扰，达到了预期的控制效果。1、永磁同步电动机反馈线性化控制 永磁同步电机数学模型采用表面式的永磁同步电动机，其基于同步旋转转子坐标的模型[2]如下：其中：其中，是轴定子电压； 是轴定子电流；R是定子电阻；L是定子电感；TL是负载转矩；J是转动惯量；B是粘滞磨擦系数；P是极对数；ω是转子机械角速度；Φf是永磁磁通。 反馈线性化控制为了实现系统的解耦，避免出现零动态系统问题[3]，选择ω,id为系统的输出，定义新的系统输出变量为：对式（2）进行求导,得：当时，线性控制法则为:其中,是新的线性系统的输入矢量，它可以按照线性系统极点配置理论来设计状态反馈控制为：反馈线性化控制通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机非线性系统的解耦，通过线性理论来设计控制器，设计参数简单，具有一定的速度跟踪性能。同时，从上面推导看出，反馈线性化是一种基于精确数学模型的反馈线性化，当系统参数发生变化或负载不确定时，系统的非线性因素不能完全取消，可能会因此引起误差。文献[8]针对负载的不确定性，提出负载观测器来结合反馈线性化控制来补偿负载变化对系统的影响。下一节结合灰色预测来在线预测永磁同步电机的定子电阻、粘滞磨擦系数、负载变化等不确定因素，调整反馈线性化控制法则，提高系统控制的精度。2、灰色预测模型 GM建模方法灰色模型建模理论，它不同于常规的建模方法，它不是通过随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区变化的灰色量。通过对原始数据的整理（又称数的生成）来寻找数的规律。因此灰色模型（GM）实际上是针对生成数列的建模。GM建模的步骤[4]，采用一阶、单变量的GM（1，1）模型作为预测模型，其白化方程为： 其中a为模型的发展系数，u为灰色输入，为辩识参数。其基本思路：首先对采集的原始数列进行累加（AGO），得到一有规律存指数递增的生成数列，利用生成的数列，使用最小二乘法来辩识参数a,u，并可以得到生成数列的预测值，这样，就可以进行逆累加（IAGO），得到原始数列的预测值。其预测算法为：GM（1,1）模型的精度与用来建模的原始数列的取舍有关。为了不断把相继进入系统的扰动考虑进去，GM（1,1）要将每一个新得到的数据送入X（0）中，重建GM（1，1），重新预测，这便是新息模型，但这种新息模型随着时间的推移，信息越来越多，存贮量不断增大，运算量也不断增加，这既不适合工业过程控制对实时性，快速性的要求，而且老数据的信息会随时间推移而降低，甚至淹没新的有效信息。因此，在每补充一个新信息的同时去掉一个老信息，以便在滚动建模时维持数据个数不变，这就是等维新息滚动模型。 等维新息滚动模型设系统h时刻的采样值为，并与此前的m-1个采样数据形成序列,由此m个数据经由灰色预测模型得到超前一步预测式：k1步预测为：则:上式即为等维新息滚动预测算法，式中h为采样时刻，m为建模维数，a,u为h时刻辨识所得的参数，k1为预测步数。一般来说，建模维数选取m=5。3、灰色预测反馈线性化控制 PMSM灰色预测反馈线性化算法考虑系统的不确定因素，重写方程（1）其中：式中是正常条件时的参数，定义不确定因素：同样，选择ω，id为系统的输出，则由直接反馈线性化控制法则得实际控制量：式中,它是不确定因素块，由式（12）、（13）可以看出如果能预测不确定因素块的值，实时调整反馈线性化控制法则，就能使非线性系统完全转换为线性系统，实现系统的解耦。由式（10）、（11）进行离散化，得：式（14、15）中预测序列可由灰色等维新息滚动模型（9）得到：其中：a,u为k时刻转速辨识所得的参数；aa,uu为k时刻电流辨识所得的参数； 系统仿真结果永磁同步电动机灰色预测反馈线性化控制框图，如图1所示。通过调整参数k1,k2,k3使系统达到满意的配置点。永磁同步电机参数为定子电阻R=Ω，定子电感L=，永磁磁通Φf=，极对数P=3。图1 系统控制框图在仿真时用直接反馈线性化（即W=0）来作为对比。（1）在t=5s时，负载干扰：；如图2所示，图的上方表示速度跟踪给定方波转速n，图的下方表示速度跟踪误差E。图2 负载变化的反馈线性化跟踪响应及误差曲线（2）在t=5s时，参数变化：；如图3所示。图3 电机参数变化的反馈线性化跟踪响应及误差曲线从图2，图3可以看出，当系统存在负载变化或电机参数变化等不确定因素影响时，系统的跟踪性能变差。现在，在以上相同条件下用灰色反馈线性化控制方法来控制转速。仿真结果如图4，5所示。其中图4为负载变化时利用灰色反馈线性化控制方法实现的速度响应和跟踪误差曲线，从图中，可以看出在t=5s，电机速度有轻微的波动，但很快电机又能跟踪速度给定。图（5）为电机参数变化时利用灰色反馈线性化控制方法实现的速度响应和跟踪误差曲线，从图中同样可以看出在使用灰色反馈线性化方法减小了跟踪误差。因此灰色反馈线性化控制方法具有对系统参数，负载等不确定因素的鲁棒性能。图4 负载变化的灰色反馈线性化跟踪响应及误差曲线图5 电机参数变化的灰色反馈线性化跟踪响应及误差曲线4、结论本文提出的灰色预测反馈线性化控制算法，它具有一定的鲁棒性及快速的跟踪能力，并减少了算法的复杂性。另外，灰色理论还能与模糊控制、神经网络控制等算法相结合，改善系统性能，提高控制精度。
永磁同步电机的混动运动机理研究的当然非常的难了，这样的话需要一些相关的一些物理知识和一些其他的综合来。
关于永磁同步电动机混合运动原理的研究论文的话，他这个应该是算是比较深入的。
永磁同步电机的混动运动机理研究的当然非常的难了，这样的话需要一些相关的一些物理知识和一些其他的综合来。
给你一点参考吧针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，文中提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。 关键词：灰色理论预测反馈线性化永磁同步电动机永磁同步电动机（PMSM）以其优良的性能在伺服控制系统获得了广泛的应用。在永磁同步电动机的控制中，由于转子转速和定子电流的非线性耦合使得系统具有很强的非线性，特别在系统存在不确定性时，这种非线性使得系统难于达到高精度伺服。在永磁同步电动机运行过程中，电机的定子电阻、粘滞摩擦系数和负载转矩都可能发生很大的变化，这些参数的变化必然影响到系统的伺服精度。为了解决永磁同步电动机精确伺服控制问题，当前采用的非线性控制方法主要有变结构控制、微分几何和无源性理论等。 近十几年来，基于反馈线性化思想的非线性控制理论获得很大进展，通过坐标变换与状态反馈，可以把非线性系统化为线性系统。直接反馈线性化（DFL）是基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法，已成功解决了多种非线性控制问题。直接反馈线性化的优点是所用数学工具简单，物理概念清晰，便于掌握。但它存在着一个明显的不足，当系统参数发生变化时，系统的非线性不能完全转换为线性，从而引起误差。1982年，邓聚龙教授提出了灰色理论[1]，它成功的应用在许多生产过程中。随着灰色理论的不断完善、微处理器的不断发展，灰色理论在控制领域的应用也越来越广泛。文中提出灰色不确定预测器来在线预测永磁同步电动机不确定因素，并相应调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的性能。该方法克服了反馈线性化对模型精确化要求的不足及抑制不确定因素对系统的干扰，达到了预期的控制效果。1、永磁同步电动机反馈线性化控制永磁同步电机数学模型采用表面式的永磁同步电动机，其基于同步旋转转子坐标的模型[2]如下：其中：其中，是轴定子电压；是轴定子电流；R是定子电阻；L是定子电感；TL是负载转矩；J是转动惯量；B是粘滞磨擦系数；P是极对数；ω是转子机械角速度；Φf是永磁磁通。反馈线性化控制为了实现系统的解耦，避免出现零动态系统问题[3]，选择ω,id为系统的输出，定义新的系统输出变量为：对式（2）进行求导,得：当时，线性控制法则为:其中,是新的线性系统的输入矢量，它可以按照线性系统极点配置理论来设计状态反馈控制为：反馈线性化控制通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机非线性系统的解耦，通过线性理论来设计控制器，设计参数简单，具有一定的速度跟踪性能。同时，从上面推导看出，反馈线性化是一种基于精确数学模型的反馈线性化，当系统参数发生变化或负载不确定时，系统的非线性因素不能完全取消，可能会因此引起误差。文献[8]针对负载的不确定性，提出负载观测器来结合反馈线性化控制来补偿负载变化对系统的影响。下一节结合灰色预测来在线预测永磁同步电机的定子电阻、粘滞磨擦系数、负载变化等不确定因素，调整反馈线性化控制法则，提高系统控制的精度。2、灰色预测模型建模方法灰色模型建模理论，它不同于常规的建模方法，它不是通过随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区变化的灰色量。通过对原始数据的整理（又称数的生成）来寻找数的规律。因此灰色模型（GM）实际上是针对生成数列的建模。GM建模的步骤 ，采用一阶、单变量的GM（1，1）模型作为预测模型，其白化方程为：其中a为模型的发展系数，为灰色输入，为辩识参数。其基本思路：首先对采集的原始数列进行累加（AGO），得到一有规律存指数递增的生成数列，利用生成的数列，使用最小二乘法来辩识参数a,u，并可以得到生成数列的预测值，这样，就可以进行逆累加（IAGO），得到原始数列的预测值。其预测算法为：GM（1,1）模型的精度与用来建模的原始数列的取舍有关。为了不断把相继进入系统的扰动考虑进去，GM（1,1）要将每一个新得到的数据送入X（0）中，重建GM（1，1），重新预测，这便是新息模型，但这种新息模型随着时间的推移，信息越来越多，存贮量不断增大，运算量也不断增加，这既不适合工业过程控制对实时性，快速性的要求，而且老数据的信息会随时间推移而降低，甚至淹没新的有效信息。因此，在每补充一个新信息的同时去掉一个老信息，以便在滚动建模时维持数据个数不变，这就是等维新息滚动模型。等维新息滚动模型设系统h时刻的采样值为，并与此前的m-1个采样数据形成序列,由此m个数据经由灰色预测模型得到超前一步预测式：k1步预测为：则:上式即为等维新息滚动预测算法，式中h为采样时刻，m为建模维数，a,u为时刻辨识所得的参数，k1为预测步数。一般来说，建模维数选取m=5。3、灰色预测反馈线性化控制灰色预测反馈线性化算法考虑系统的不确定因素，重写方程（1）这是另一篇摘 要：针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，文中提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。关键词：灰色理论 预测 反馈线性化 永磁同步电动机 Nonlinear Speed Control of PMSM based on Grey PredictionLIU Dong-liang1,2，Zhao Guang-zhou1，Yan Wei-can2（ of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China2 .Wolong holding group co.,LTD,Shangyu 312300,China）Abstract: A direct feedback linearization control with regard to PMSM nonlinear dynamic mathematical model is introduced in the paper. And a closed loop input-output system is builted. A controller is designed according to linearization model. The design methods mentioned above are simple and applicable. But they requir the model must be accurate, so that the grey uncertainty predictor is bringed forward. It can adjust the lumped uncertainty existed in PMSM into a feedback linearization control law on line and improve the system’s dynamic performance. The simulated result indicates the control scheme has the advantage of good tracking performance and robustness to words: Grey Theroy， Prediction，Feedback Linearization，PMSM永磁同步电动机（PMSM）以其优良的性能在伺服控制系统获得了广泛的应用。在永磁同步电动机的控制中，由于转子转速和定子电流的非线性耦合使得系统具有很强的非线性，特别在系统存在不确定性时，这种非线性使得系统难于达到高精度伺服。在永磁同步电动机运行过程中，电机的定子电阻、粘滞摩擦系数和负载转矩都可能发生很大的变化，这些参数的变化必然影响到系统的伺服精度。为了解决永磁同步电动机精确伺服控制问题，当前采用的非线性控制方法主要有变结构控制、微分几何和无源性理论等。近十几年来，基于反馈线性化思想的非线性控制理论获得很大进展，通过坐标变换与状态反馈，可以把非线性系统化为线性系统。直接反馈线性化（DFL）是基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法，已成功解决了多种非线性控制问题。直接反馈线性化的优点是所用数学工具简单，物理概念清晰，便于掌握。但它存在着一个明显的不足，当系统参数发生变化时，系统的非线性不能完全转换为线性，从而引起误差。1982年，邓聚龙教授提出了灰色理论[1]，它成功的应用在许多生产过程中。随着灰色理论的不断完善、微处理器的不断发展，灰色理论在控制领域的应用也越来越广泛。文中提出灰色不确定预测器来在线预测永磁同步电动机不确定因素，并相应调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的性能。该方法克服了反馈线性化对模型精确化要求的不足及抑制不确定因素对系统的干扰，达到了预期的控制效果。1、永磁同步电动机反馈线性化控制 永磁同步电机数学模型采用表面式的永磁同步电动机，其基于同步旋转转子坐标的模型[2]如下：其中：其中，是轴定子电压； 是轴定子电流；R是定子电阻；L是定子电感；TL是负载转矩；J是转动惯量；B是粘滞磨擦系数；P是极对数；ω是转子机械角速度；Φf是永磁磁通。 反馈线性化控制为了实现系统的解耦，避免出现零动态系统问题[3]，选择ω,id为系统的输出，定义新的系统输出变量为：对式（2）进行求导,得：当时，线性控制法则为:其中,是新的线性系统的输入矢量，它可以按照线性系统极点配置理论来设计状态反馈控制为：反馈线性化控制通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机非线性系统的解耦，通过线性理论来设计控制器，设计参数简单，具有一定的速度跟踪性能。同时，从上面推导看出，反馈线性化是一种基于精确数学模型的反馈线性化，当系统参数发生变化或负载不确定时，系统的非线性因素不能完全取消，可能会因此引起误差。文献[8]针对负载的不确定性，提出负载观测器来结合反馈线性化控制来补偿负载变化对系统的影响。下一节结合灰色预测来在线预测永磁同步电机的定子电阻、粘滞磨擦系数、负载变化等不确定因素，调整反馈线性化控制法则，提高系统控制的精度。2、灰色预测模型 GM建模方法灰色模型建模理论，它不同于常规的建模方法，它不是通过随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区变化的灰色量。通过对原始数据的整理（又称数的生成）来寻找数的规律。因此灰色模型（GM）实际上是针对生成数列的建模。GM建模的步骤[4]，采用一阶、单变量的GM（1，1）模型作为预测模型，其白化方程为： 其中a为模型的发展系数，u为灰色输入，为辩识参数。其基本思路：首先对采集的原始数列进行累加（AGO），得到一有规律存指数递增的生成数列，利用生成的数列，使用最小二乘法来辩识参数a,u，并可以得到生成数列的预测值，这样，就可以进行逆累加（IAGO），得到原始数列的预测值。其预测算法为：GM（1,1）模型的精度与用来建模的原始数列的取舍有关。为了不断把相继进入系统的扰动考虑进去，GM（1,1）要将每一个新得到的数据送入X（0）中，重建GM（1，1），重新预测，这便是新息模型，但这种新息模型随着时间的推移，信息越来越多，存贮量不断增大，运算量也不断增加，这既不适合工业过程控制对实时性，快速性的要求，而且老数据的信息会随时间推移而降低，甚至淹没新的有效信息。因此，在每补充一个新信息的同时去掉一个老信息，以便在滚动建模时维持数据个数不变，这就是等维新息滚动模型。 等维新息滚动模型设系统h时刻的采样值为，并与此前的m-1个采样数据形成序列,由此m个数据经由灰色预测模型得到超前一步预测式：k1步预测为：则:上式即为等维新息滚动预测算法，式中h为采样时刻，m为建模维数，a,u为h时刻辨识所得的参数，k1为预测步数。一般来说，建模维数选取m=5。3、灰色预测反馈线性化控制 PMSM灰色预测反馈线性化算法考虑系统的不确定因素，重写方程（1）其中：式中是正常条件时的参数，定义不确定因素：同样，选择ω，id为系统的输出，则由直接反馈线性化控制法则得实际控制量：式中,它是不确定因素块，由式（12）、（13）可以看出如果能预测不确定因素块的值，实时调整反馈线性化控制法则，就能使非线性系统完全转换为线性系统，实现系统的解耦。由式（10）、（11）进行离散化，得：式（14、15）中预测序列可由灰色等维新息滚动模型（9）得到：其中：a,u为k时刻转速辨识所得的参数；aa,uu为k时刻电流辨识所得的参数； 系统仿真结果永磁同步电动机灰色预测反馈线性化控制框图，如图1所示。通过调整参数k1,k2,k3使系统达到满意的配置点。永磁同步电机参数为定子电阻R=Ω，定子电感L=，永磁磁通Φf=，极对数P=3。图1 系统控制框图在仿真时用直接反馈线性化（即W=0）来作为对比。（1）在t=5s时，负载干扰：；如图2所示，图的上方表示速度跟踪给定方波转速n，图的下方表示速度跟踪误差E。图2 负载变化的反馈线性化跟踪响应及误差曲线（2）在t=5s时，参数变化：；如图3所示。图3 电机参数变化的反馈线性化跟踪响应及误差曲线从图2，图3可以看出，当系统存在负载变化或电机参数变化等不确定因素影响时，系统的跟踪性能变差。现在，在以上相同条件下用灰色反馈线性化控制方法来控制转速。仿真结果如图4，5所示。其中图4为负载变化时利用灰色反馈线性化控制方法实现的速度响应和跟踪误差曲线，从图中，可以看出在t=5s，电机速度有轻微的波动，但很快电机又能跟踪速度给定。图（5）为电机参数变化时利用灰色反馈线性化控制方法实现的速度响应和跟踪误差曲线，从图中同样可以看出在使用灰色反馈线性化方法减小了跟踪误差。因此灰色反馈线性化控制方法具有对系统参数，负载等不确定因素的鲁棒性能。图4 负载变化的灰色反馈线性化跟踪响应及误差曲线图5 电机参数变化的灰色反馈线性化跟踪响应及误差曲线4、结论本文提出的灰色预测反馈线性化控制算法，它具有一定的鲁棒性及快速的跟踪能力，并减少了算法的复杂性。另外，灰色理论还能与模糊控制、神经网络控制等算法相结合，改善系统性能，提高控制精度。
word版本的基本上不可能有，除非是作者本人或者是老师才会有，有的话他们也不会给你的，这个一般是禁止外传的。要看的话我有pdf的
在矢量控制的永磁同步电机控制系统中,d轴和q轴电流的控制一般是根据电机数学模型推导的最佳性能轨迹,如恒力矩区的每安培电流最大力矩控制和弱磁区的最大功率控制。文中通过大量的实验,研究了当电机模型使用了不精确的各种电机参数后,对永磁同步电机的性能产生的不同影响。In vector-controlled PM brushless ac drives, the d-axis and q-axis currents are controlled according to optimal current profiles derived from a mathematical model, usually for maximum torque per ampere in the constant torque operating range and maximum power in the field-weakening range. In this paper, the effect of inaccuracies in the motor parameters which are used to derive the optimal current profiles is investigated experimentally, with particular reference to the field-weakening performance.
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工程机械论文题目
机械工程是一门涉及利用物理定律为机械系统作分析、设计、制造及维修的工程学科。机械工程是以有关的自然科学和技术科学为理论基础，结合生产实践中的技术经验，研究和解决在开发、设计、制造、安装、运用和维修各种机械中的全部理论和实际问题的应用学科。以下是机械工程硕士论文题目供大家参考。
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177、流体动压型机械密封开启过程的声发射特征监测研究
178、桥门式起重机蒙皮式主梁结构性能分析
179、螺纹插装比例流量控制阀的振动特性研究
180、农耕文化符号的转换和再利用
181、石墨烯作为润滑油添加剂在青铜织构表面的摩擦学行为研究
182、微粒子喷丸对螺纹紧固件抗松动性能影响研究
183、螺纹插装平衡阀结构和特性研究
184、机械密封端面接触状态监测技术研究
【拓展阅读】
工程机械基本介绍
工程机械是中国装备工业的重要组成部分。概括地说，凡土石方施工工程、路面建设与养护、流动式起重装卸作业和各种建筑工程所需的综合性机械化施工工程所必需的机械装备，称为工程机械。它主要用于交通运输建设，能源工业建设和生产、矿山等原材料工业建设和生产、农林水利建设、工业与民用建筑、城市建设、环境保护等领域。
在世界各国，对这个行业的称谓基本雷同，其中美国和英国称为建筑机械与设备，德国称为建筑机械与装置，俄罗斯称为建筑与筑路机械，日本称为建设机械。在中国部分产品也称为建设机械，而在机械系统根据国务院组建该行业批文时统称为工程机械，一直延续到现在。各国对该行业划定产品范围大致相同，中国工程机械与其他各国比较还增加了铁路线路工程机械、叉车与工业搬运车辆、装修机械、电梯、风动工具等行业。
工程机械论文框架
1 绪论
1-1 全球工程机械市场概况
1-2 中国工程机械市场概况
2 中国工程机械的格局
2-1 中国工程机械的发展历程
2-2 国内外并购整合概况
2-3 中国工程机械的发展成就
3 中国工程机械现状分析
3-1 中国工程机械的发展优势
3-2 中国工程机械发展的劣势
3-3 中国工程机械发展的机遇
3-4 中国工程机械发展面临的问题
4 中国工程机械未来发展的思考
4-1 发展思路
4-2 对策措施
4-3 发展预测
结束语
致谢
参考文献
基于STM32的MP3播放器设计与实现本文将介绍一个利用STM32处理器实现简易MP3 Player的设计实例，这个综合应用实例有助于读者了解STM32、SPI接口、SD卡、TIMER、中断、FAT文件系统、USB等的应用。 基于FPGA的信道均衡器的设计与实现在无线通信系统中，信号在传输过程中由于多径效应和信道带宽的有限性以及信道特性的不完善性导致不可避免地产生码间干扰（Intersymbol Interference）。为了克服码间干扰所带来的信号畸变，则必须在接收端增加均衡器，以补偿信道特性，正确恢复发送序列。 更多毕业设计，可以去看看