无速度传感器控制与智能控制
机器人的智能控制方式总结
机器人的智能控制方式总结随着科技的飞速发展，机器人已经渗透到我们生活的各个领域，从工业生产到家庭服务，从医疗手术到探索未知，它们在改变我们的生活方式，也推动着社会的发展。
这些机器人的行为和表现，在很大程度上取决于其背后的智能控制方式。
本文将总结一些主流的机器人智能控制方式。
1、预设程序控制预设程序控制是最常见的机器人控制方式之一。
这种方式下，程序员通过编写特定的程序来定义机器人的行为。
机器人接收到特定的输入后，会按照预设的程序做出相应的反应。
这种方式的优点是简单、易操作，适合于对机器人行为需求明确，环境变化不大的情况。
2、传感器控制传感器控制是一种依赖于传感器数据的控制方式。
机器人通过传感器接收外界环境的信息，并据此调整自身的行为。
这种方式下，机器人的行为可以根据环境的变化而变化，具有更高的灵活性和适应性。
广泛应用于环境复杂或动态变化的场合。
3、深度学习控制深度学习控制是一种新兴的机器人控制方式。
它通过让机器人学习大量的数据和案例，使其具备自我学习和自我优化的能力。
这种方式下，机器人可以通过自我学习来适应新的环境，解决复杂的问题，具有极高的智能性和自主性。
4、混合控制混合控制是一种结合了以上几种控制方式的综合控制方式。
它通过结合多种控制方式，发挥各自的优势，使机器人能够在复杂和动态的环境中表现出更好的性能。
混合控制方式是未来机器人控制的一个重要发展方向。
总结来说，机器人的智能控制方式多种多样，每一种都有其独特的优势和适用场景。
随着科技的进步，我们期待看到更多的创新和控制方式的出现，推动机器人技术的不断进步。
随着科技的不断发展，机器人技术已经深入到各个领域，为我们的生活和工作带来了巨大的便利。
安川机器人（Yaskawa）作为世界知名的机器人制造商，其产品广泛应用于自动化生产线、装配、焊接、搬运等领域。
其中，远程控制功能在许多应用场景中发挥了重要的作用。
本文将着重对安川机器人远程控制功能在机器人端的应用进行总结。
第九章 智能控制的应用实例
20
9.1智能控制在电气传应模糊控制
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
21
9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.4基于递归模糊神经网络的感应电机无速度传感器矢量控制
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
19
9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.3无速度传感器感应电机矢量控制系统的自适应模糊控制
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ. 23
9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.4基于递归模糊神经网络的感应电机无速度传感器矢量控制
图9.35 简化的基于RFNN的异步电机矢量控制系统结构
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ. 24
9.1.2基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制
控制系统 总体结构
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
10
9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.2基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制
图9.21 小波神经网络定子电 阻估计器的MSE曲线
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ. 29
《异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现》
《异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现》一、引言随着现代工业技术的飞速发展，对于电机控制系统的性能和可靠性要求也越来越高。
其中，异步电机无速度传感器矢量控制系统是一种能够满足高性能需求的技术手段。
这种系统不需要机械式速度传感器，就能够精确控制电机的转矩和速度，具有较高的动态响应和稳定性。
本文将详细介绍异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现过程。
二、系统设计1. 总体设计异步电机无速度传感器矢量控制系统主要由电机本体、逆变器、控制器等部分组成。
其中，控制器是整个系统的核心部分，负责实现电机的矢量控制。
2. 矢量控制算法设计本系统采用无速度传感器矢量控制算法，主要包括磁链观测、转子时间常数辨识、电流控制等部分。
其中，磁链观测是实现无速度传感器控制的关键技术之一，能够根据电机定子电压和电流信息估计出转子磁链的位置和大小。
转子时间常数的辨识则是为了提高系统的动态性能和鲁棒性。
电流控制则是根据电机转矩需求和观测到的转子磁链信息，控制逆变器输出电压，实现电机的精确控制。
3. 控制器硬件设计控制器硬件主要包括微处理器、功率驱动电路、采样电路等部分。
微处理器是控制器的核心部件，负责运行矢量控制算法和实现各种保护功能。
功率驱动电路将微处理器的控制信号转换为逆变器所需的驱动信号。
采样电路则负责实时采集电机的电压、电流等信号，为矢量控制算法提供必要的输入信息。
三、系统实现1. 软件设计软件设计主要包括操作系统、控制算法程序等部分。
操作系统负责管理控制器的硬件资源，为控制算法程序提供运行环境。
控制算法程序则是实现无速度传感器矢量控制的核心程序，包括磁链观测、转子时间常数辨识、电流控制等部分的实现。
2. 实验验证为了验证本系统的性能和可靠性，我们进行了大量的实验验证。
实验结果表明，本系统具有较高的动态响应和稳定性，能够精确控制电机的转矩和速度，且无需机械式速度传感器，具有较高的实用价值。
四、结论本文介绍了一种异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现过程。
基于智能算法的无速度传感器直接转矩控制系统的设计
下面采用完全递归神经网络来构造转速辨识器
假设 ０为 电机 转 子 磁链 矢 量 与 ａ轴之 间 的
２２ 递 归神经 网络速 度辨识器 的设计 ．
０ ａｔ￣％１ ＝ｒ ｎｇ ｃ ａ
非 线性 映射关 系
６（ ） （ ０ 足 ＝ｆ ， ， Ｊ 。６ （ ， 壶一１ ） ０ ）
（ １ １）
霞
式 中 Ｔ ＝Ｌ ／ 为转子 时间常 数 ． Ｒ
瞬 时 电角 度 ， 则
Ｌ１ ｍ … Ｉ
这种非线性映射关系可以用递归神经网络实现 ． 递归神经网络具有较强的表达和处理瞬态信息 的能力 ， 适于解决非线性动态辨识与控制问题。
维普资讯
第２ １卷
第 ４期
沈
阳
化
工
学
院
学
报
Ｖ １２ Ｎ ｏ． １ ｏ４ Ｄｃ２０ ｅ ０ ７
２０ ．２ ０ ７ １
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ ＯＦ Ｓ ＥＮ ＮＧ ＴＩ ＵＴ ＥＭＩ ＡＬ Ｔ ＣＨ Ｈ ＹＡ Ｉ ＮＳ Ｔ Ｅ ＯＦＣＨ Ｃ Ｅ ＮＯＬ Ｘ Ｙ （３
文 章 编 号 ： １０ —４ ３ （０ ７０ —０ ０ —０ ０ ４ ６ ９２ ０ ）４ ３ ３ ７
基 于 智能算 法 的 无速 度传 感器 直 接转 矩控 制 系统 的设 计
李 彬 ， 樊立萍
（ 沈阳化工学 院 信息工程学 院，辽宁 沈阳 １０ ４ ） １ １２
摘 要 ： 为 了 改善 定 子 电 阻对 定 子 磁 链 的 影 响 以 及 电机 的 低 速 性 能 ， 出一 种 利 用 模 糊 神 经 网 提
Ｌ
０
０
Ｌ
式 中 ： … ｉ 分别 为定 子 ａ轴 的电压 和电流 ； “ ａ ｓ “ 口 ｓ 为定子 卢轴 的 电压 和 电流 ； 分别
现代电机控制技术
2
现代电机控制技术
第1章 基础知识 第2章 三相感应电动机矢量控制 第3章 三相永磁同步电动机矢量控制 第4章 三相感应电动机直接转矩控制 第5章 三相永磁同步电动机直接转矩控制 第6章 无速度传感器控制与智能控制
3
第1章 基础知识
1.1 电磁转矩 1.2 直、交流电机电磁转矩 1.3 空间矢量 1.4 矢量控制
9
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
a) 三相绕组由逆变器供电
b) 电子开关VT1、VT2、VT6闭合时的电路
图1-29 定子电压矢量 c) 电压矢量us1的构成
0
1
2
a) 正弦分布磁动势波
b) 正弦分布磁场
图1-30 A相绕组产生的正弦分布磁场
3
4
5
6
7
8
9
0
1
2
4
1.1 电磁转矩
1.1.1 磁场与磁能 1.1.2 机电能量转换 1.1.3 电磁转矩生成 1.1.4 电磁转矩控制
5
图1-1 双线圈励磁的铁心
6
7
磁压降
磁压降
磁路的 磁动势
8
9
铁心磁路 主磁通
铁心磁 路磁阻
气隙 磁通
气隙磁 路磁阻
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
1
2
3
7
8
9
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
1
2
3
4
5
异步电机无速度传感器矢量控制策略综述
基于滑模控制的自适应控制策略
总结词
滑模控制是一种非线性控制策略，其核心思 想是在控制过程中使系统的状态轨迹在预设 的滑模面上滑动，以达到预设的目标。
详细描述
在无速度传感器矢量控制中，滑模控制通常 用于估计转速和转子位置。通过设计适当的 滑模面和控制律，可以使系统的状态轨迹在 滑模面上滑动，并根据滑模面的输出估计转 速和转子位置。
基于人工智能的无速度传感器控制技术
1 2
神经网络（NN）
利用多层神经网络对电机转速进行估计，具有 较好的自适应性和鲁棒性。
支持向量机（SVM）
通过构建支持向量机分类器或回归器，实现对 电机转速的估计和控制。
3
强化学习（RL）
通过设计合适的奖励函数和策略，实现对电机 转速的优化控制。
基于信号处理的无速度传感器控制技术
无速度传感器技术的优势
无速度传感器技术能够简化系统结构，降低成本，提高可靠性，因此研究无速 度传感器矢量控制策略具有重要的实际意义。
研究现状与发展
研究现状
目前，异步电机无速度传感器矢量控制策略的研究已经取得了一定的成果，各种 控制方法不断涌现，如基于模型的控制、滑模控制、神经网络控制等。
发展方向
未来的研究将更加注重控制算法的优化和实际应用效果的验证，同时结合现代信 号处理技术和人工智能技术，进一步发展新型的无速度传感器矢量控制策略。
CHAPTER 03
无速度传感器矢量控制技术
基于模型的无速度传感器控制技术
模型预测控制（MPC）
利用电机动态模型进行预测和反馈控制，以达到良好的动态性能 。
滑模观测器（SMO）
通过设计滑模面和滑模控制器，实现对电机转速的精确估计。
扩展卡尔曼滤波（EKF）
新型永磁同步电动机无传感器智能控制系统
Ｎ ｏ ｅ ｎｔ ｌ ｇ ｎｔＳｅ ｏ ｌ ｓ ｎｔ ｏ ｏ ｒ ａ ｎｔＭ ａ ｎｅ ｙｎ ｈｒ ｎｏ ｏｔ ｒ Ｄｒ ｖ ｓ ｖ ｌＩ ｅ ｌ ｅ ｎｓ ｒｅ ｓ Ｃｏ ｒ ｌｆ ｒ Ｐｅ ｍ ｎｅ ｉ ｇ ｔ Ｓ ｃ ｏ ｕｓ Ｍ ｏ ｉｅ
Ｗ ＮＧ Ｊａ ｇ ｔｏ Ａ ｉｎ — ａ ．Ｌ Ｕ Ｈａ — ｉＬ ＷＡ ｉｎ Ｉ ｉ ｑｎ ． ＮＧ Ｊａ
Ａ ｓ ａｔ Ａ ｅ ｎｌ ｉ ｅｂ ｓ ｒ ｃ ｌ ｏ ｎｏｌ ｓ ｏｔ ｌ ｓ ｇｅｔ ｄｄＫ ｌ ａ ｌｒ（ Ｋ ）ｉ ｐｒ ａ ｅｔ ｂ ｔ ｃ ： ｆ ｒ ａ ｚ ｇｔ ａｉ ｐｉ ｉ ｅ ｆ ｅ ｓｒ ｓ ｃｎｒ ｉ ｘ ｎ ｅ ａ ｎｆｔ Ｅ Ｆ ｎ ｅｍ ｎ ｎ ｒ ｔ ａ ｙｎ ｈ ｃ ｎｐ ｓ ｅ ｏｕ ｎ ｅ ｍ ｉｅ
微持 棚 ０年 ８ 电 ２ 第 期 １ ０
… … … 一 ．
＿ Ｔ ＿…
一
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
……ຫໍສະໝຸດ ………－ ＿… －
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
一 一 芒 ｒ ／ 一 ／
驱笋 动
新 型 永 磁 同步 电动 机 无 传 感 器 智 能控 制 系统
王江涛 刘海琴 王 ， ， 剑
（ ． 京 化 工 职 业 技 术 学 院 ， 苏 南 京 ２ ０ ４ ； ． 海 大 学 ， 苏 南 京 ２０ ９ ） １南 江 １０ ８２ 河 江 １０ ８
永磁同步电机无传感器全速域控制
• 188•默认不焊接，用户可以根据自己的需要选择焊接方向。
5.2 语音采集模板LD3320支持SPI 接口和并行接口的非特定语音识别模块，板载咪头和有源晶振，方便在电子产品中实现语音识别、声控和人机对话功能。
高准确度和实用的语音识别效果。
非特定人语音识别技术：不需要用户进行录音训练。
可动态编辑的识别关键词列表：只需要把识别的关键词以字符串的形式传送进芯片，即可以在下次识别中立即生效。
比如，用户在51等MCU 的编程中，简单地通过设置芯片的寄存器，把诸如“你好”这样的识别关键词的内容动态地传入芯片中，芯片就可以识别这样设定的关键词语了。
支持用户自由编辑50条关键词：在同一时刻，可在50条关键词语中进行识别，终端用户可以根据场景需要，随时编辑和更新这50条关键词语的内容。
参数：工作电压：3.3V （务必采用3.3V 电平的单片机进行驱动）省电模式电流：1uA 5.3 人脸识别模块KS2A242人脸识别，取代原有学生卡刷卡预约式认证方式，专用红外摄像机模组（人脸识别模组位于LCD 正下方，尽可能靠近LCD ），红外灯板（红外灯板应围绕摄像机模组和LCD 的四周）专用红外透光面板采取独特的FaceImage+V4.0最新人脸识别算法，结合高性能DSP 处理器，识别精度更高，识别速度更快，工作更稳定。
该系统具有以下特点：（1）因种族肤色、性别、面部表情、胡须和发型等变化的影响识别效果具备模板自学习功能，能随着发型、肤色、年龄等变化动态更新人脸数据库，保证数据库的模板始终为用户最近信息资料，从而始终正确识别人脸可以通过外围设备对模块进行操作，如：添加、编辑、删除用户信息等操作。
支持上传彩色照片，所有数据存储于模块内。
（2）外接红外模块控制，可以实现识别智能控制，兼容性强。
支持多种协议类型的数据接口，能适应不同的外围设备环境需求。
（3）人脸识别模块体积小、接口丰富，与外围设备对接时灵活、简单。
（4）产品性能。
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图 6-1 为估计 ωr 的框图。
(6-20)
(6-21) (6-22)
8
现代电机控制技术 第6章 无速度传感器控制与智能控制
编辑ppt 9
图6-1 由定子磁场定向轴系估计ωr
现代电机控制技术 第6章 无速度传感器控制与智能控制
可由式(6-21)或式(6-22)求得转子速度 ωr 。现用式(6-22)来估计 ωr ，即
6.1 基于数学模型的开环估计
6.1.1 三相感应电动机转速估计 6.1.2 三相永磁同步电动机转子位置估计
6.1.1 三相感应电动机转速估计
1. 利用 ABC 轴系定、转子电压矢量方程估计转速
已知在静止 ABC 轴系中，定、转子磁链和电压矢量方程为
ψs Lsis Lmir
(6-1)
ψr Lmis Lr ir
现代电机控制技术
第6章 无速度传感器 控制与智能控制
编辑ppt
现代电机控制技术 第6章 无速度传感器控制与智能控制
第 6 章 无速度传感器控制与智能控制
6.1 基于数学模型的开环估计 6.2 模型参考自适应系统 6.3 自适应观测器 6.4 扩展卡尔曼滤波 6.5 智能控制应用举例
高精度、高分辨率的速度和（或）位置传感器（例如光电编码器等），价格 昂贵，不仅提高了伺服系统的成本，还限制了伺服驱动装置在恶劣环境下的应用。
ψs
LsisM
(6-19)
式中，isM 是以定子磁场定向 MT 轴系表示的定子电流矢量。式(6-19)左端表 示为
uM
juT
us
Rs
Ls Tr
is
Ls
dis dt
e
js
在已知定子电压和电流以及相位 s 后，由式(6-19)可求取 uM 和 uT
uM
ψs Tr
ωr LsiT
uT ωr ψs L编siM辑ppt
ψs Tr
jωr (ψs
Lsis )
(6-16)
方程(6-16)是以静止 DQ 轴系表示的，现将其变换到沿定子磁场定向的
MT 轴系中，则有
us
Rs
Ls Tr
is
Ls
dis dt
e
j s
1 Tr
ψs e js
jωr (ψse js
Lsise js )
(6-17)
式中， s 是 ψs 在静止 DQ 轴系中的空间相位。
diQ dt
dt
(6-9)
(6-10) (6-11) (6-12) (6-13) (6-14)
5
现代电机控制技术 第6章 无速度传感器控制与智能控制
此方法很适合基于转子磁场定向的矢量控制，因为若采用 直接磁场定向的控制方式，必须先要估计转子磁链矢量 ψ r 。
实际上，由式(2-146)和式(2-147)可得到式(6-13)和式(6-14)， 因此在采用电压-电流模型估计 ψ r 时，可直接利用其运算结果 ψd 和 ψq 来同时求取 ωr 。
由式(6-2)，可得
将式(6-5)代入式(6-4)，则有
ir
1 Lr
(ψr
Lmis )
(6-5)
ωr
dψ r dt
1 Tr
ψr
jψ r
Lm Tr
is
(6-6)
式中，定子电流 is 可取实测值，除此之外，还需要知道转子磁链矢量 ψ r 及其
微分 dψr dt 。
由式(6-1)和式(6-2)，可求得
由式(6-3)，可得
编辑ppt 6
现代电机控制技术 第6章 无速度传感器控制与智能控制
2. 利用定子磁场定向轴系估计转速
将转子电压矢量方程(6-6)改写成
dψr dt
Lm Tr
is
ψr Tr
jωr ψ r
将式(6-7)和式(6-9)代入式(6-15)，可得
(6-15)
us
Rs
Ls Tr
is
Ls
dis dt
编辑ppt 7
现代电机控制技术 第6章 无速度传感器控制与智能控制
由于 MT 轴系沿定子磁场定向， ψs 在 T 轴方向上的分量 ψT 0 ，则有
ψse js ψM jψT ψs
(6-18)
于是，式(6-17)可变为
us
Rs
Ls Tr
is
Ls
dis dt
e
j
s
ψs Tr
jωr
(6-2)
us
Rs is
dψs dt
(6-3)
0
Rr ir
dψ r dt
jωrψr
(6-4)
转子电压矢量方程中含有转子速度 ωr ，因此可用来获取转子速度信息，但是
编辑ppt
方程中有转子电流矢量 ir ，它是不可测量的，为此要将 ir 从方程中消去。
3
现代电机控制技术 第6章 无速度传感器控制与智能控制
ωˆ r
ψs
uT LsiM
(6-23)
此方法很适合基于定子磁场定向的矢量控制。定子磁场矢量控制本身就
需要利用“定子磁链模型”来估计定子磁链矢量的幅值 ψs 和空间相位 s ，为
估计 ψs 和 s ，同时要检测定子电压和电流。这样，在估计定子磁链矢量 ψs
的同时，可以方便地由式(6-20)和式(6-22)或者式(6-20)和式(6-21)求得 ωr 。 此方法也适合于直接转矩控制，因为在直接转矩控制中，原本就需要估
ψr
Lr Lm
(ψs
Lsis )
(6-7)
ψs (us R编s辑isp)dptt
(6-8)
4
现代电机控制技术 第6章 无速度传感器控制与智能控制
由式(6-7)和式(6-8)，可得
dψ r dt
Lr Lm
dψs dt
Ls
dis dt
Lr Lm
us
Rsis
Ls
dis dt
根据 us 和 is 的测量值，由式(6-7)～式(6-9)可计算出 ψ r 和 dψr dt 。
在实际估计中，常用式(6-6)在静止 DQ 轴系中的分量形式，即
式中
ωr
dψd dt
ψd Tr ψq
Lm Tr
iD
ψd
Lr Lm
(ψD
LsiD )
ψD (uD RsiD )dt
dψ d dt
Lr Lm
u D
RsiD
Ls
diD dt
ψq
Lr Lm
u Q
编Rs辑iQppt Ls
运用无速度传感器控制技术，可以在线估计电动机的速度和位置，从而省去 了传感器。运用本章提到的估计方法，还可在线观测磁链等物理量和辨识电阻、 电感等参数，由前分析可知，这也是矢量控制和直接转矩控制不可或缺的。
电机现代控制技术一个重要内容是智能编控辑p制pt，本章最后对此做了简要介绍。
2
现代电机控制技术 第6章 无速度传感器控制与智能控制
计 ψs 和 s速度传感器控制与智能控制
6.1.2 三相永磁同步电动机转子位置估计