一种行波型旋转超声电机定子振动模态观测方法

    公开(公告)号:CN111697873B

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202010589014.7

    申请日:2020-06-24

    摘要: 本发明公开一种行波型旋转超声电机定子振动模态观测方法,实现该方法所用到的设备包括FPGA、霍尔电流传感器、电压分压采样电阻、高速ADC、H桥驱动电路、行波型旋转超声电机,其步骤如下:第一步,利用FPGA控制霍尔电流传感器、电压分压采样电阻,以4MHz采样频率对行波型旋转超声电机运行时的输出电压、电流实现采样,通过高速ADC实现数模转换,并计算电机定子振动模态速度:第二步,将第一步中计算出的电机定子振动模态速度作为滑模观测器输出量的真实值,以构建振动模态滑模观测器。本发明方法能够实现定子振动模态准确观测,具有一定的参数鲁棒性,且能克服现有测量技术实施困难、测量精度低的问题。

    一种基于双目视觉的智能天车控制系统、方法、终端

    公开(公告)号:CN112884848B

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202110243051.7

    申请日:2021-03-05

    摘要: 本发明公开是关于一种基于双目视觉的智能天车控制系统、方法、终端,涉及智能天车控制技术领域。双目摄像机安装于天车结构的支架上,对目标入库区域持续拍摄,产生单位为两张照片的照片流,同时将照片流传输给计算机;图像处理模块,与所述双目摄像机双向通讯,通过计算机实时接收双目摄像机传输过来的照片流,并把照片流输入到图像处理算法程序中,计算机通过算法程序提取照片中的目标入库物体的三维信息,并将三维信息传输给天车动力驱动模块。与传统的利用肉眼观察和利用激光测距仪获取位置信息不同的是,本发明引入双目视觉摄像机和图像处理算法获取目标入库物体的位置信息,将位置信息传输给天车系统实现智能天车装卸目标入库物体。

    一种大脑情绪控制器控制参数整定方法

    公开(公告)号:CN110244852B

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN201910531921.3

    申请日:2019-06-19

    IPC分类号: G06F3/01 G06N3/00

    摘要: 本发明为一种大脑情绪控制器控制参数整定方法,结合大脑情绪控制器的控制机制与运行原理,提出了基于改进粒子群算法的大脑情绪控制器参数整定方法,根据被控制对象的不同,选取不同的d值,确定d值后依据相应公式进行参数寻优,根据d值的不同选择合适的速度公式,保证参数寻优精度及迅速性,并通过性能评价公式即适应度值计算式进行性能指标评价,完成自动调整参数的目的。该方法通过改进型粒子群算法对控制器参数高效、迅速的全局寻优能力,以提高大脑情绪控制器整定的效率,以达成省时省力的目的,从而实现大脑情绪控制器更广泛的应用。

    一种钢卷物料点云滤波方法及基于该方法的天车控制系统

    公开(公告)号:CN113781564A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202111079131.X

    申请日:2021-09-15

    摘要: 本发明为一种钢卷物料点云滤波方法及基于该方法的天车控制系统,方法包括第一步、通过三维激光扫描仪获取钢卷物料的点云数据,并利用直通滤波器分别对点云数据在三个维度上进行降噪处理,得到去除环境点云的点云数据;第二步、利用统计滤波和半径滤波对去除环境点云的点云数据进行滤波处理,得到去除稀疏点云的点云数据;基于麻雀搜索算法优化统计滤波和半径滤波的参数;第三步、计算钢卷物料中心点在三维激光扫描仪坐标系下的坐标,再将钢卷物料中心点在三维激光扫描仪坐标系下的坐标转换到全局坐标系下,得到钢卷物料中心点的位置信息,完成钢卷物料的点云滤波。该方法减少了人为误差,提高了钢卷物料位置信息的准确性。

    风机传感器数据重构方法、装置与计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN113157992A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110130797.7

    申请日:2021-01-29

    IPC分类号: G06F16/906 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本申请提供了一种风机传感器数据重构方法、装置与计算机可读存储介质。该方法包括:获取风机传感器的历史数据,历史故障数据包括第一类历史故障数据和第二类历史故障数据;对标准LSTM模型进行优化,得到优化LSTM模型;基于优化LSTM模型,构建数据预重构模型;采用第一类历史故障数据和第二类历史故障数据分别对数据预重构模型进行训练,得到第一类数据重构模型和第二类数据重构模型;采用第一类数据重构模型对第一类实时故障数据进行重构,得到重构后的第一类实时故障数据;采用第二类数据重构模型对第二类实时故障数据进行重构,得到重构后的第二类实时故障数据。实现了对风机传感器的不同种类的故障数据的精确重构。

    行波超声电机优化振动模态的协调控制方法

    公开(公告)号:CN112019086B

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN202010855623.2

    申请日:2020-08-21

    摘要: 本发明一种行波超声电机优化振动模态的协调控制方法,包括第一步,设置H桥驱动电路的初始驱动电压和初始相位;第二步,采集当前振动周期内的行波超声电机的输出电压和输出电流,获取行波超声电机的两相定子振动模态;第三步,计算当前振动周期的行波超声电机的两相定子振动模态的幅值差与相位差;第四步,计算下一个振动周期两个H桥驱动电路的驱动电压占空比;第五步,计算下一个振动周期B相H桥驱动电路的驱动电压相位;第六步,将下一个振动周期的两个H桥驱动电路的驱动电压占空比和控制行波超声电机B相的H桥驱动电路的驱动电压相位作为各自H桥驱动电路的输入。通过协同控制两个H桥驱动电路的驱动电压控制行波超声电机的两相电压。

    基于迭代-遗传算法的智能天车防摆控制系统

    公开(公告)号:CN111268564B

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202010084630.7

    申请日:2020-02-10

    IPC分类号: B66C13/06 G06N3/12

    摘要: 本发明为基于迭代‑遗传算法的智能天车防摆控制系统,该系统包括上位机、反馈模块、控制模块、驱动模块;上位机的模拟监测模块中加载遗传算法及天车数学模型,上位机将由遗传算法得出的迭代算法控制参数输入至控制模块;上述反馈模块连接控制模块,将其输出信号送入控制模块;控制模块与反馈模块的连接,控制模块内加载有电机PI控制算法及迭代算法,控制模块的输出端将利用迭代算法处理后的输出的PWM波送到伺服电机的输入端;驱动模块一方面连接控制模块的输出端,另一方面来控制天车的实时位置。该系统将迭代学习控制和遗传算法结合使用在天车控制中,能够使天车在有限时间内快速准确实现安全可靠运行。

    直流母线电压动态调节的SRM直接瞬时转矩控制方法

    公开(公告)号:CN111193458B

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN202010030395.5

    申请日:2020-01-13

    摘要: 本发明涉及直流母线电压动态调节的SRM直接瞬时转矩控制方法,该方法在传统非对称半桥型功率变换器的前端增加DC‑DC变换电路,并且解耦励磁通路与退磁通路,可以施加更高的退磁电压,使开关磁阻电机的绕组更快的退磁,根据开关磁阻电机运行速度的不同对功率变换器的直流母线电压进行相应的升降压调节,并且调节方式具有开通角优化的特点;改进了开关磁阻电机的换相规则,换相导通区在兼顾最优开通角特性的情况下通过更高的退磁电压执行直接瞬时转矩控制减小转矩脉动;开关磁阻电机全转速运行范围内,通过直接瞬时转矩控制一种控制策略来减小转矩脉动,不需要切换控制策略。

    非并网风电电解水制氢系统的协同控制方法

    公开(公告)号:CN110635510B

    公开(公告)日:2021-01-26

    申请号:CN201911009356.0

    申请日:2019-10-23

    IPC分类号: H02J3/38

    摘要: 本发明公开了一种非并网风电电解水制氢系统及其协同控制方法,所述系统包括:风力发电机组,准Z源变流装置、直流母线、制氢装置和控制单元;风力发电机组中每个风力发电机通过一个对应的准Z源变流装置与直流母线连接;制氢装置与直流母线连接,制氢装置包括n个并联支路,每个并联支路上有m个串联的制氢单元,每个制氢单元包括多个电解槽,每个并联支路上串联有一个支路开关,每个制氢单元并联有一个功率开关。控制单元用于监控风力发电机组的运行状态、调整直流母线的电压等级、控制支路开关和功率开关的启闭。本发明的非并网风电电解水制氢系统及其协同控制方法,可以保证制氢过程中源端和荷端的适配性,提高制氢效率,降低生产成本。

    一种内嵌式永磁同步电机模型预测控制方法

    公开(公告)号:CN110336501B

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN201910618753.1

    申请日:2019-07-10

    IPC分类号: H02P6/34 H02P21/22 H02P21/05

    摘要: 本发明为一种内嵌式永磁同步电机模型预测控制方法,该方法包括以下步骤:步骤1、建立内嵌式永磁同步电机离散数学模型;步骤2、优化模型预测控制价值函数,计算给定无差拍电压矢量dq轴分量将与7个基本电压矢量的d、q轴分量ud、uq带入价值函数中,从中选取使价值函数g最小的电压矢量作为第一个最优电压矢量输出Vopt1;步骤3、优化双矢量模型预测控制器设计,在选出Vopt1的基础上,再进行一次电压矢量选择来确定第2个最优电压矢量Vopt2,再通过价值函数,选择使价值函数g最小的电压矢量Vj作为第二个最优电压矢量Vopt2;步骤4、三相定子电流的产生以及采样。该方法能应用到内嵌式永磁同步电机上,达到抑制定子电流脉动的目的。