Antirollback Control for Gearless Elevator Traction Machines Adopting Offset-Free Model Predictive Control Strategy

电梯 控制理论(社会学) 模型预测控制 偏移量(计算机科学) 扭矩 牵引(地质) 制动器 计算机科学 工程类 控制工程 汽车工程 控制(管理) 人工智能 机械工程 结构工程 程序设计语言 物理 热力学
作者
Gaolin Wang,Jiangbo Qi,Jin Xu,Xueguang Zhang,Dianguo Xu
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Electronics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:62 (10): 6194-6203 被引量:28
标识
DOI:10.1109/tie.2015.2431635
摘要

Direct-drive permanent magnet traction systems have become the trend of modern elevators. Elevator traction machines tend to use low-resolution incremental encoders as position and speed feedback devices because of their low cost. To prevent the occurrence of elevator car rollback for the gearless elevator installed with an incremental encoder with general resolution, a weight-transducerless starting torque strategy based on offset-free model predictive control is proposed. Under the condition of low-resolution incremental encoders, this control strategy can achieve a fast dynamic response and no mechanical vibration during the mechanical brake releasing. The electromagnetic torque generated by the machine can quickly balance the uncertain load torque to minimize the sliding distance of the elevator car, which contributes in achieving superior riding comfort. In order to overcome the mismatch of the predictive model caused by the uncertainty and nonlinearity of the mechanical model of the traction system, as well as intense disturbance, a model corrector is added to adjust the mismatched predictive model. The steady-state speed error can be eliminated by adding the equivalent disturbance estimator to the predictive model during the zero-servo operation at elevator startup. Finally, both simulation and experimental results are provided to verify that the proposed control strategy can achieve shorter sliding distance, smaller sliding speed, and faster dynamic response.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
花花发布了新的文献求助10
刚刚
SciGPT应助shmily采纳,获得10
2秒前
汉堡包应助LWJ采纳,获得10
2秒前
竹筏过海完成签到,获得积分0
2秒前
XS_QI发布了新的文献求助10
2秒前
英姑应助wyd采纳,获得10
3秒前
不想当打工人完成签到,获得积分10
3秒前
caihong1发布了新的文献求助10
3秒前
大自然的搬运工完成签到,获得积分10
4秒前
meinvaikeyan完成签到,获得积分10
4秒前
okk完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
秦文完成签到 ,获得积分10
4秒前
大蒜味酸奶钊完成签到 ,获得积分10
4秒前
香蕉秋寒发布了新的文献求助10
5秒前
希望天下0贩的0应助coini采纳,获得10
5秒前
称心的新之完成签到,获得积分10
6秒前
斯文败类应助罗先斗采纳,获得10
6秒前
7秒前
zzyl完成签到,获得积分10
8秒前
小欧文完成签到,获得积分10
8秒前
wdy111应助11采纳,获得20
8秒前
8秒前
白白完成签到,获得积分20
8秒前
runtang完成签到,获得积分10
9秒前
peaceone完成签到,获得积分10
9秒前
wanci应助淡定的安白采纳,获得10
9秒前
DoLaso完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
11秒前
13秒前
wdy111举报忐忑的行天求助涉嫌违规
14秒前
共享精神应助落落小兔采纳,获得10
14秒前
15秒前
哈哈哈完成签到 ,获得积分10
15秒前
李健应助sean采纳,获得10
16秒前
悄悄完成签到,获得积分10
17秒前
芭娜55完成签到 ,获得积分10
18秒前
wali完成签到 ,获得积分0
18秒前
孙哈哈完成签到 ,获得积分10
18秒前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 370
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3991393
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532689
关于积分的说明 11258442
捐赠科研通 3271694
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805512
邀请新用户注册赠送积分活动 882515
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809325