针对使用传统滑模观测器的永磁同步电机的无传感器控制中存在的系统抖振问题,提出了一种基于指数趋近律与变速趋近律的组合趋近律算法,用于替代传统观测器,并使用连续的饱和函数取代了开关符号函数,该算法减小了传统的基于指数趋近律控制算法在稳态时抖振过大以及稳定时间过长的问题,并运用Lyapunov稳定性理论验证了该控制系统的稳定性;在MATLAB/Simulink中搭建了基于改进滑模观测器的PMSM无传感器控制的仿真模型,对系统进行了分析,验证了所提方法的可行性。

由于气动系统具有迟滞、强非线性特性,难以直接依据气压信号实现气动夹持力的有效控制,因此采用建模估计夹持力是实现无力传感器低成本控制的有效途径。为此,提出一种基于卷积神经网络(CNN)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)低成本气动夹持力估计方法。根据工业机器人末端气爪夹持力与气路历史输入/输出有关的特点,采用了具有记忆特性的LSTM网络建立无传感器气压/压力估计模型;针对直接采用LSTM网络进行建模存在误差大的问题,利用CNN提取输入信息中气压和夹持力的非线性关系,进一步对LSTM网络结构进行优化,提高模型描述气压和夹持力之间多值对应特性与非线性迟滞特性的能力,实现气爪的夹持力有效估计。实验结果表明:相比LSTM预测模型,所提模型的建模估计与验证估计均方根误差分别减少77.14%和70.83%,最大误差分别减少79.80%和78.84%,证明了所提建...

介绍了电动摩托车用无传感器无刷直流电机的优越性和以ST7FMC1K2芯片为核心的一套控制系统的设计。首先对主芯片ST7FMC1K2进行介绍,然后介绍了系统硬件设计和软件设计,重点对关键的几个电路和程序进行了详细的阐述。最后给出了实验的调试结果。