导读:本文包含了悬浮控制器论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:控制器,电磁铁,神经网络,变换器,电流,列车,负反馈。
悬浮控制器论文文献综述
周晔锡[1]（2019）在《基于SOM-BP串联神经网络的中速磁浮列车悬浮控制器故障诊断方法研究》一文中研究指出电磁型(EMS,Electro Magnetic Suspension)中速磁浮列车作为一种采用先进技术的新型磁浮列车,兼具中低速磁浮列车与高速磁浮列车的优势,不仅牵引效率高,而且导向结构简单。悬浮控制器作为中速磁浮列车悬浮控制系统中枢,组成设备众多、结构复杂、功能强大,但由于其长时间与列车同步工作,内部设备及元件较易损坏。在磁浮列车运行过程中,悬浮控制器突发故障会直接降低悬浮控制系统的稳定性,严重的情况下可能直接导致列车丧失悬浮能力,并且很难在短时间内锁定故障源并高效开展维修工作。因此,对中速磁浮列车悬浮控制器故障诊断方法的研究具有重要意义。近年来,人工神经网络理论与应用研究已发展为国际前沿研究领域,为故障诊断提供了一个全新的研究方法。本文结合工程实际的考虑与故障样本的数据特性,在分析了中速磁浮列车悬浮控制器工作原理与常见故障特征的基础上,提出使用基于神经网络模型的故障诊断方法为中速磁浮列车悬浮控制器进行故障诊断。具体研究内容与成果如下:(1)建立了基于BP神经网络和SOM神经网络的悬浮控制器故障诊断模型并借助仿真实验分析了两个模型的故障诊断性能。实验结果表明两种神经网络模型的训练效率与诊断准确率均不理想,需要做进一步改进。(2)针对BP神经网络和SOM神经网络的自身局限性,提出将SOM神经网络的竞争层结果用作BP神经网络的输入数据,构建了 SOM-BP串联神经网络故障诊断模型并借助仿真实验分析其故障诊断性能。实验结果表明,SOM-BP串联神经网络故障诊断模型的训练效率与诊断准确率明显高于单独的神经网络模型。(3)考虑到SOM-BP串联神经网络的性能容易受到网络连接权值和节点阈值的影响,提出应用粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法为其分配网络连接权值和节点阈值,构建了基于粒子群优化的SOM-BP串联神经网络故障诊断模型并借助仿真实验分析其故障诊断性能,实验结果表明基于粒子群优化的SOM-BP串联神经网络故障诊断方法对于解决实际问题更加有效。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-05）
曾颖丰[2]（2018）在《基于控制器局域网的悬浮控制器调试监测系统》一文中研究指出为了实时监测磁浮列车的悬浮节点及实时追踪和调整悬浮系统中的悬浮电流、电压、垂直方向加速度等各项数据,设计了一个基于CAN(控制器局域网)总线的悬浮控制器调试监测系统。该系统的上位机软件在Microsoft Visual Studio编程环境下,采用模块化的设计思想,运用C#语言编译实现,上、下位机之间则采用CAN总线作为传输枢纽实现通信。经过半年的车辆运行测试,该调试监测系统通信正常、工作稳定,达到了预期功能设计要求。(本文来源于《湖南工业大学学报》期刊2018年04期）
戴玉[3]（2018）在《无气隙传感器悬浮控制器研究》一文中研究指出中低速磁浮列车具有爬坡能力强、转弯半径小、噪音小、安全舒适、建造维修成本低等优势,我国城市轨道交通建设正在兴起一股磁浮热潮。悬浮控制器是磁浮列车的核心技术之一,悬浮系统的可靠稳定依赖于气隙传感器的可靠性。目前普遍采用叁个气隙传感器冗余设计以提高悬浮的可靠性和解决过轨道接缝的问题,因此也带来成本高的问题。本文研究无气隙传感器的悬浮控制器,探索采用电磁铁电感量检测来间接辨识悬浮气隙的技术,实现低成本和高可靠性。论文主要开展如下研究:单电磁铁的控制研究。建立了单电磁铁悬浮系统动态数学模型;采用气隙外环电流内环的控制方案设计悬浮控制器,分析悬浮斩波器工作原理,设计了电流环补偿网络,能实现对电流指令的快速跟随;分别基于平衡点线性化和精确线性化方法设计气隙环,仿真证明精确线性化方法具有对外界扰动力不敏感的优点。气隙辨识方案研究。提出了通过检测电感电流变化率估算电磁铁电感量,从而间接得到气隙的研究思路。利用有限元分析了电感量和气隙关系曲线;基于Simulink仿真,分析了气隙辨识和横向偏移工况时的系统响应,证明了气隙辨识方案的可行性;结合中低速磁浮列车电磁铁的实际参数,讨论电感辨识的具体实现,设计减法去基值和高倍数放大电路提取电流脉动以估算电感量,解决了电流微小脉动的提取难题。悬浮控制器的设计与实验。设计了以ARM+FPGA为核心的悬浮控制器,包括信号调理、数字滤波、悬浮控制、气隙辨识等模块;在同济大学中低速磁浮基地悬浮转向架上,开展单电磁铁悬浮测试,进行了悬浮控制和气隙辨识实验,实现了单电磁铁悬浮系统的稳定悬浮及电感量和气隙辨识,辨识精度在±5%以内,测得了气隙和电感量关系曲线。通过本论文的研究,无气隙传感器的悬浮控制器能够较精确辨识出悬浮气隙,用于悬浮控制,有望实现工程化。(本文来源于《西南交通大学》期刊2018-05-01）
卢国涛,马红波,刘文军,王建飞,郭育华[4]（2015）在《高效率软开关磁悬浮控制器电源研究》一文中研究指出针对传统的磁悬浮控制器电源采用硬开关拓扑实现,转换效率不高,发热严重,可靠性低,无法适用于磁悬浮系统的高温环境的特点,研究和提出一种基于LLC谐振变换器拓扑的磁悬浮控制电源。该拓扑不但能实现主次侧开关管的ZVS,而且能实现二次侧二极管的ZCS,可以大大提高磁悬浮电源的转换效率和可靠性。试验测试结果表明:330 V额定输入电压下,磁悬浮控制器电源满载效率高达92%。(本文来源于《机车电传动》期刊2015年04期）
颜辰凡[5]（2015）在《基于电磁力反馈控制策略的悬浮控制器研究》一文中研究指出建立精确的单电磁铁悬浮系统数学模型并设计合理的控制策略是实现磁浮列车稳定控制的基础。单电磁铁悬浮系统传统电压、电流控制模型采用工作点邻域内线性化的方法进行建模,控制模型精度受限,影响控制效果。针对传统控制模型的不足,本文主要从单电磁铁悬浮系统的控制模型方面着手进行改进。论文建立了单电磁铁悬浮系统的动态方程,介绍了传统电压、电流控制模型的建模过程,讨论了传统线性化模型的局限性。针对线性化模型的不足,以电磁悬浮力为控制对象,建立了单电磁铁悬浮系统的电磁力控制模型。该模型未使用线性化方法,保留了悬浮系统的非线性特性。在电磁力控制模型的基础上,依据电磁力解析计算公式,运用状态反馈控制方法建立了电磁力反馈控制策略,并与传统控制策略进行了对比仿真。为了进一步验证电磁力反馈控制策略的有效性,以TMS320F28335数字信号处理器为载体实现了基于电磁力反馈控制策略的悬浮控制器。针对起浮降落、载荷变化、外力扰动、施加间隙干扰等磁浮列车的典型工况,在磁浮小车模型实验平台上进行了电磁力反馈控制策略与传统控制策略的对比实验。实验表明,电磁力反馈控制策略相比传统控制策略具有更好的悬浮稳定性、加载适应能力以及抗间隙干扰能力。由于利用电磁力反馈控制策略实现了悬浮载荷的起浮前测量,电磁力反馈控制策略在加载适应能力方面表现出了明显的优势,有效地提升了悬浮控制器在载荷增加状态下的控制特性,拓展了控制器的稳定范围。在实验平台加载165%的情形下,电磁力反馈控制策略仍能使系统保持稳定,相比传统电压、电流控制策略分别在加载90%.和125%的情形下系统失稳,电磁力反馈控制策略的稳定范围提升了近30%。(本文来源于《西南交通大学》期刊2015-06-01）
郭昭宇[6]（2014）在《悬浮控制器故障诊断技术研究及检测维护平台研发》一文中研究指出悬浮控制器作为磁浮列车悬浮控制系统的核心设备,它的故障检测和维修技术一般只有专业技术人员掌握。而在工程应用中由专业技术人员承担维修工作代价是高昂的。本文以北京中低速磁浮交通运营示范线(S1线)的工程需求为背景,以实现悬浮控制器故障诊断和检测的自动化为目标,在分析悬浮控制器软硬件结构和负载特性的基础上,归纳了控制器可能出现的故障形式,提出了对典型故障形式的自动检测和诊断方法,设计了悬浮控制器故障检测维护平台的软硬件结构,并研制了实际系统。本文首先建立了模块悬浮系统的数学模型,以此为根据对悬浮控制器的输入输出负载特性进行了计算;结合悬浮控制器的硬件结构和功能,归纳了控制器可能出现的故障形式和主要检测项目,故障类型可以分为弱电控制部分故障、强电部分故障和控制程序故障等。针对各种故障形式和特征,设计了针对性的故障检测和定位方法,提出了检测维护平台的功能要求,并对平台进行了设计。检测维护平台由检测机柜(内含测试计算机)、模拟负载、电源系统和被测控制器四部分组成,软件采用Labview编写。然后针对控制器中典型故障形式,提出了基于神经网络的故障诊断技术。研究了故障特征的提取、神经网络样本集的确定以及神经网络的结构设计。通过Matlab编程实现了神经网络对控制器的传感器信号采集通路故障和充电回路故障的诊断,并分析了采用神经网络进行控制器故障诊断的效果。最后介绍悬浮控制器检测维护平台的核心部分—检测机柜的硬件搭建及平台软件编写的部分工作。运用Labview语言进行了用户管理模块的编写,并在实现UDP通讯的基础上编写了检测控制程序。在单转向架试验平台上进行初步实验,证明检测控制程序能够实现对控制器的信号输入部分及控制输出部分的故障检测。本论文理论结合实际,设计的平台能够快速、准确地实现悬浮控制器的故障诊断和定位,对于提高控制器故障诊断的自动化程度和维修效率、保障磁浮列车的可靠运营具有一定的工程应用价值。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2014-12-01）
潘林[7]（2014）在《磁悬浮控制器模型的建立》一文中研究指出先假设在非常理想的情况下,不考虑耦合、弯道、坡度和载荷分布不均匀等因素,在此基础上,为单个电磁铁设计磁悬浮列车的悬浮数学模型,从而为列车控制器建立理论基础,并设计了实现电流环节负反馈的硬件电路.(本文来源于《辽宁师专学报(自然科学版)》期刊2014年03期）
叶晟季[8]（2014）在《磁悬浮列车悬浮控制器设计》一文中研究指出本文旨在实现磁悬浮列车的悬浮控制。首先,根据单电磁铁模型、反馈控制算法等理论研究,对悬浮控制进行了可行性分析。通过建立单电磁铁悬浮模型,分析得出了磁悬浮系统的传递函数,并选取PID算法作为核心的反馈控制算法。其次,围绕数字化悬浮控制的工程实现展开探讨。提出了数字悬浮控制器的软硬件设计方案。该数字悬浮控制器采用两片DSP处理芯片,并整合了若干外围模块,可完成信号的采集、控制算法的执行和控制信号的发生,具备较强的控制性能。(本文来源于《科技资讯》期刊2014年25期）
董金文,张昆仑,刘放[9]（2014）在《XFK型中低速磁浮列车悬浮控制器研制》一文中研究指出介绍了XFK型中低速磁浮列车悬浮控制器的结构、原理和关键技术。重点分析了悬浮控制器中间电路电容和电感的参数设计方法,指出了中间电路参数设计的依据和方法。试验表明:该型悬浮控制器设计合理,性能良好,完全满足中低速磁浮列车运行要求。(本文来源于《城市轨道交通研究》期刊2014年05期）
陈勇[10]（2014）在《双反馈数字化磁悬浮控制器的研究与实现》一文中研究指出摘要：磁悬浮技术作为一种有着广阔发展前景的应用技术,它具有无接触、无摩擦、低噪声、少污染、易维护等优点,一经问世,迅速被各行各业广泛关注。不少专家和学者进行了这方面的研究,大量的技术应用试验正在紧锣密鼓地展开。就目前而言,磁悬浮技术已应用于航空风洞实验、地面磁悬浮交通运输、磁悬浮轴承等高新技术领域。本文主要研究了单模块静态磁悬浮的悬浮控制策略。在对单模块静态磁悬浮系统进行模型分析后,采用了反馈控制算法、传统PID控制算法以及增加电流内环的双反馈PID控制算法对单模块静态磁悬浮模型进行了仿真,然后对仿真结果进行了分析比较得出双反馈PID控制算法有响应速度快,控制精度高,比较容易实现等优点。所以,本文在对双反馈PID控制算法进行了可行性分析后,借助某磁悬浮研究所的实验平台,设计了基于TMS320F2812的DSP数字控制器。针对磁悬浮控制信息量大,数据采集与处理速度要求高等特点,该控制器采用双DSP结构,一片负责数据采集,预处理以及稳定控制；另一片负责监控通讯,通过CAN总线实时向主控台反馈悬浮系统的各种状态数据。两块芯片通过双口RAM进行连接,实现了监控信息与控制信息的高速交换与处理。然后借助CCS3.3编程平台将控制算法进行软件实现。在单电磁铁的悬浮控制试验中,成功实现了单电磁铁的稳定悬浮,并具备了一定的抗干扰能力。在对单电磁铁进行稳定控制后,通过对单模块内两个电磁铁之间的解耦,将两个控制器通过CAN总线连接起来,使其协同作用,共同保证了单模块悬浮系统的稳定悬浮。然后对悬浮试验架两个主梁上的相同悬浮模块采用同样的控制方法,彼此控制器之间通过CAN总线联结起来,进行多次参数修改和联动调试后,最终实现了悬浮试验架的起降控制与稳定悬浮。(本文来源于《中南大学》期刊2014-04-01）
悬浮控制器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了实时监测磁浮列车的悬浮节点及实时追踪和调整悬浮系统中的悬浮电流、电压、垂直方向加速度等各项数据,设计了一个基于CAN(控制器局域网)总线的悬浮控制器调试监测系统。该系统的上位机软件在Microsoft Visual Studio编程环境下,采用模块化的设计思想,运用C#语言编译实现,上、下位机之间则采用CAN总线作为传输枢纽实现通信。经过半年的车辆运行测试,该调试监测系统通信正常、工作稳定,达到了预期功能设计要求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
悬浮控制器论文参考文献
[1].周晔锡.基于SOM-BP串联神经网络的中速磁浮列车悬浮控制器故障诊断方法研究[D].北京交通大学.2019
[2].曾颖丰.基于控制器局域网的悬浮控制器调试监测系统[J].湖南工业大学学报.2018
[3].戴玉.无气隙传感器悬浮控制器研究[D].西南交通大学.2018
[4].卢国涛,马红波,刘文军,王建飞,郭育华.高效率软开关磁悬浮控制器电源研究[J].机车电传动.2015
[5].颜辰凡.基于电磁力反馈控制策略的悬浮控制器研究[D].西南交通大学.2015
[6].郭昭宇.悬浮控制器故障诊断技术研究及检测维护平台研发[D].国防科学技术大学.2014
[7].潘林.磁悬浮控制器模型的建立[J].辽宁师专学报(自然科学版).2014
[8].叶晟季.磁悬浮列车悬浮控制器设计[J].科技资讯.2014
[9].董金文,张昆仑,刘放.XFK型中低速磁浮列车悬浮控制器研制[J].城市轨道交通研究.2014
[10].陈勇.双反馈数字化磁悬浮控制器的研究与实现[D].中南大学.2014
论文知识图
