[01485108]网络环境下基于高速数字信号处理器的电动机智能控制系统研究

该项目来源于广西自然科学基金（编号：桂科自0640033）。　　其技术原理是：设计一种以高速DSP芯片为控制器的、通过快速和高效的实时智能控制算法对控制系统的PID参数进行自适应调整的电动机智能控制系统。同时，利用一种时变采样调度算法和反馈控制相结合的实时协同策略，把控制信号通过网络传输时所产生的时延控制在合适范围内，使之符合网络环境下实时控制的需要。　　主要性能指标：实时智能控制算法在电动机启动时所需过渡过程时间从84.5ms减少到63.3ms，调节速度加快25%，超调量从22.3%减为0。在CAN网络环境下运行时，原先优先级最低的电动机方波响应的过渡过程时间从239ms减少到81ms，调节速度加快66%；超调量从11.6%减少到4.9%，降低了58%。　　项目设计的电动机智能控制系统是一种融RBF神经网络、蚁群算法、混沌控制、聚类算法等多种智能算法、并进行两次优化的电动机实时智能控制方案，同时有时变采样的网络空闲时间反馈调度模型，这些研究成果未见国内外文献有过介绍。　　本项目能在一定程度上推动智能控制算法在实时控制中的应用，并有利于电动机控制系统向数字化、智能化、网络化方向发展。研究成果可在各种以电动机为动力的自动流水线、轧钢、机械加工、机器人等领域推广应用，也可适用于各类工业过程控制，如化工、生物、制药、制糖等对控制对象有时间要求的行业，有较好的实用价值和应用前景。　　目前存在的问题是：①需构建大功率电动机的、在网络环境下运行的实时电动机智能控制系统并完成实验室试验；②进一步改进实时智能控制算法的快速性能，设计更有效的减小网络时延对控制性能影响的控制方案；③开发好新型DSP控制器芯片的多项控制功能，简化控制系统硬件结构。