开关磁阻电机转子位置软测量建模与仿真

位置检测是开关磁阻电机调速系统中的重要环节。实时、准确的位置信息是开关磁阻电机正确运行的关键。由于其转子位置角是各相磁链与电流的高度非线性函数,传统线性及解析的方法难以精确求得。提出了基于BP神经网络的位置检测方法,采用BP神经网络建立软测量模型,通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练,建立开关磁阻电机的电流、磁链与转子位置之间的非线性映射,从而实现SRM转子无位置传感器的检测。仿真及实验结果表明,方法能够实现电机转子位置的准确估计,进而实现开关磁阻电机的无位置传感器控制。     

IPMSM有效磁链二阶滑模自适应估计控制

针对传统滑模观测器的动态品质差、抖动大的问题,提出一种基于无位置传感器内置式永磁同步电机控制系统的定子有效磁链二阶滑模自适应磁链观测器。该观测器利用超螺旋算法理论,以静止坐标系下电流误差及电流误差的估计值为状态变量,构造出定子电流误差估计值的二阶滑模自适应观测器,得到准确的有效磁链估计,使得该估计值可在有限时间内快速收敛且具有强鲁棒性;同时利用定子磁链估计值获取电机转子位置信息,实现电机稳态运行。仿真和实验结果表明,在不同负载条件下该观测器具有很强的适应性,且磁链估计值抖动小、精度高,因此所提控制方案可行有效。     

一种基于锁相环原理的参考模型自适应感应电机转速估计方法

针对超低速及零定子频率运行条件下感应电动机转速的不可观测性导致基于电机模型的传统速度估计方案无法实现速度估计,引入了高频信号注入法来获得转子磁链矢量位置角并得到转子磁链的参考模型,并以转子磁链的电流模型作为调节模型,在此基础上,提出了基于锁相环原理的参考模型自适应速度估计方案．仿真结果进一步验证了该方案的有效性．     

表贴式永磁同步电机无位置传感器控制

位置传感器会增加系统成本和测量噪声,且无法应用在一些恶劣环境.论文在研究表贴式采磁同步电机无位置传感器的控制策略的基础上,提出一种基于反电动势的位置估计方法.利用两相旋转坐标系下电机方程的反电势形式,结合前馈控制,计算出转子位置的偏差角度,再采用锁相环结构对电机的相位和速度进行估计.在电机的低速运行阶段改进锁相环结构,保证速度估计精度,并进一步改善系统动态性能.建立了永磁同步电机的仿真模型,验证了该控制方法的可行性.在STM32F103X(ARM)为主控制器的实验平台上实现了所提出的表贴式永磁同步电机无位置传感器控制方法,实验结果表明该控制方法能够准确估计出电机的转速和转子位置,估计算法简单,系统稳态精度高、响应速度快.     

基于模糊逻辑的定子电阻辨识及仿真分析

针对感应电机定子电阻在电机运转过程中会发生非线性动态变化,进而影响矢量控制系统的动态性能和稳定性问题,为改善无速度传感器控制系统的调速性能,分析了基于MRAS的转子磁链和速度估算原理,提出了一种以转子磁链和定子电流矢量作为输入,以定子电阻的变化量作为输出,基于模糊逻辑的感应电机定子电阻在线辨识的方法;在仿真环境下对增加定子电阻辨识后的转速波形进行了对比,对定子电阻突变到原来值两倍时的辨识效果进行了仿真,实验结果表明这种方案结构简单,可靠性高,计算复杂度低,对定子电阻的变化具有明显的辨识能力,能显著改善控制系统的调速性能.     

基于RBF终端滑模观测器的电机转子位置估计

无刷直流电机常采用位置传感器来检测转子位置,这会影响系统的可靠性,增加电机体积和成本。采用无位置传感器控制技术:引入终端滑模面,其具有快速收敛性和良好观测精度,可减少相位滞后问题;采用RBF神经网络来设计观测器的控制策略,将滑模变量作为神经网络输入,输出即为控制策略,简化控制结构。RBF终端滑模观测器将RBF控制与终端滑模控制的优点紧密结合,优化了控制信号,削弱了抖振现象。仿真结果表明,该观测器能快速准确地估计电机的线反电势及电机转速,系统具有良好性能,满足无刷直流电机的工作要求。     

基于磁编码器无刷直流电机转速及位置的检测*

论文采用了磁编码器作为无刷直流电机位置传感器,介绍了其工作原理和输出模式,以及相应的电机转子位置和转子速度测量的几种方法。最后给出了基于STM32F407ZG的无刷直流电机转子位置和转速测量单元的实现,实验表明,该方案具有良好的精确度及可靠性。     

神经网络磁链估计的感应电机反步法研究

为实现感应电机的位置渐近跟踪，基于反步法并取转矩和磁链控制信号作为虚拟控制，设计了感应电机位置控制系统．采用多层前馈神经网络估计转子磁链，以Levenberg-Marquardt算法训练网络并调整权值．最后基于Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性．仿真结果表明，所设计的神经网络磁链观测器具有良好的估计效果，位置跟踪误差迅速收敛，具有较优的伺服跟踪特性．     

自抗扰控制和高频信号注入的内嵌式永磁同步电机无位置传感器控制

针对内嵌式永磁同步电机无位置传感器控制系统,基于自抗扰控制技术和高频信号注入技术,提出了以转子位置角为扩张状态观测器(extended state observer,ESO)主体变量的自抗扰控制系统.该方法避免了传统算法中以电流为ESO主体变量时依靠角速度估计值积分来获得转子位置角估计值所带来的误差积累问题.该方法在电机起动、负载突变等电流波形正弦度较差的情况下,仍能保证转子位置角的估计值具有较高的精度.仿真结果验证了所提出方法的正确性和优越性.     

刮板输送机永磁同步电动机无位置传感器控制

传统转子磁链观测器受直流扰动和谐波扰动的影响无法准确估计转子磁链,进而基于转子磁链的永磁同步电动机无位置传感器控制方法无法准确估计转子位置。针对该问题,提出了一种基于三阶广义积分磁链观测器的刮板输送机永磁同步电动机无位置传感器控制策略。通过引入三阶广义积分磁链观测器,能有效抑制高次谐波分量,稳态时可完全消除转子磁链中的直流分量,且对基波的幅值和相位没有任何影响,从而准确估计转子磁链,提高转子位置估计精度。仿真结果验证了该控制策略的正确性和有效性。     

考虑谐波影响的开关磁阻电机无位置技术研究

针对用传统傅里叶级数相电感模型估计开关磁阻电机转子位置时直接忽略高次谐波,仅考虑到基波或者二次谐波,导致位置估计精度不高的问题,提出了一种考虑谐波影响的开关磁阻电机无位置控制方法.该方法通过对电感进行坐标变换以及差值电感辨识,消除了傅里叶级数电感的直流分量、偶次谐波分量以及三的倍数次谐波分量.选取谐波含量最少的差值电感构建角度--差值电感关系数学模型,利用其特征点估算转子位置.为了验证所提算法的有效性以及正确性,以一台12/8极开关磁阻电机为控制对象,进行了仿真以及实验.实验结果表明,减少电感谐波后估计转子位置精度提高,且在较大电流条件下用差值电感估计转子位置角度时,位置估计精度几乎不受电机磁饱和因素的影响.     

一种开关磁阻电机无位置传感器控制方法的实现

开关磁阻电机位置传感器的使用,增加了结构的复杂性,降低了控制的可靠性,因此脱离传感器的无位置控制技术成为了国内外专家学者研究的热点之一。分析开关磁阻电机的工作原理,并结合国内外有关开关磁阻电机无位置传感器转子位置检测和调速控制的相关文献,总结得到一种简单的开关磁阻电机无位置传感器控制方法。仿真和实验结果表明,该方法能够实现对无位置传感器开关磁阻电机的有效控制。     

一种开关磁阻电机建模方法的研究与实现

由于开关磁阻电机的非线性特点,难以建立一个精确的开关磁电机的模型,为了精准建立开关磁阻电机模型,利用径向基函数神经网络良好的非线性映射能力在获取准确磁链样本数据基础上训练神经网络,利用训练的径向基神经网络构建开关磁阻电机非线性模型.在此基础上,采用角度位置控制和电压脉宽调制控制相结合的方法搭建开关磁阻电机驱动控制系统的仿真框架.仿真结果表明:利用径向基函数神经网络的方法可以克服开关磁阻电机的非线性问题,所建立的开关磁阻电机模型可以正常稳定运行.从而证明上述方法的合理有效性.     

SRD用光电位置传感器的几个问题的探讨

在开关磁阻电机驱动系统SRD系统中,实时提供定、转子相对位置信号,是控制开关磁阻电机SRM运行的基础。本文就相邻光电开关之间的夹角、转子和遮光盘相对位置及其对位置信号的使用进行探讨,旨希望能找到一种既便于实际安装、又便于在控制中使用的光电位置传感器。     

基于DSP的全速度范围开关磁阻电动机无位置传感器控制

传统的开关磁阻电动机(SRM)调速系统中的位置传感器导致系统结构复杂度加大、成本提高、可靠性降低等。针对该问题,文章提出了激励脉冲法和改进的简化磁链法相结合的新型无位置传感器控制方案,即静止与接近零速度时采用激励脉冲法,中高速时采用改进的简化磁链法。采用TMS320F2812 DSP对12/8极SRM的实验结果证实了该方案的有效性和可行性,SRM转矩脉动小,启动转矩大,动态特性好,适用于工业现场全速度范围。     

线电感特征点定位的开关磁阻电机无位置传感器控制方法

针对目前开关磁阻电机(SRM)在无位置传感控制方面受磁路饱和影响而导致转子位置估算精度不高的问题,提出一种线电感特征点定位的开关磁阻电机无位置传感器控制方法.首先提出了线电感及其特征点的基本概念,分析了线电感与转子位置角度间的函数关系,研究了根据两相邻线电感特征点对应区间的位置角度及时间来确定电机转子在该区间的平均转速及下一对应区间位置估算的具体实现方法.最后通过仿真与实验验证了上述方法的可行性.     

一种无刷直流电机转子位置检测方法的研究

位置检测和换相准确与否,对无刷直流电机的运行有非常关键的影响。通过分析无刷直流电机间接位置检测原理,本文提出了一种新的方法来实现转子位置的检测。该方法构建一个以相磁通和相电流为输入,转子位置为输出的小波神经网络模型,并采用遗传算法来训练网络参数。经仿真验证该模型能有效地控制电机换相。     

Speed-assigned Position Tracking Control of SRM With Adaptive Backstepping Control

A novel speed-assigned method is applied to the position tracking control of switched reluctance motor (SRM). A speed control freedom can be drawn into the position control through speed assignment. Adaptive backstepping control is used to design the position controller for the SRM. The accuracy of position tracking of the SRM can be enhanced with speed assignment. A disturbance observer is further designed to enhance the estimation accuracy of the unknown load torque. Simulation results certify that the design scheme is right and effective.      

A sliding-mode observer for high-performance sensorless control of PMSM with initial rotor position detection

This paper proposes a new method to detect the initial rotor position at standstill of permanent magnet synchronous motor (PMSM). To estimate rotor position and rotor speed from the back electromotive force (EMF) voltage, we apply sensorless speed control based on sliding-mode observer (SMO). The initial rotor position is detected by using a suitable high-frequency sequence of voltage pulses intermittently applied to the stator windings at standstill. With this approach, we managed to minimise the error on the estimated position to 3.75° electrical degrees without additional materials and uncomplicated calculations. The stability of the proposed SMO was verified using the Lyapunov method. Numerical simulations and experiments demonstrate that the novel SMO method can effectively estimate rotor position and speed with achievement of good static and dynamic performance. The experimental implementation is carried out on powerful dSpace DS1103 controller board based on the digital signal processor (DSP) TMS320F240.     

永磁同步电机系统的无速度传感器研究

为了提高永磁同步电机系统的抗干扰能力,提出一种无速度传感器方法,用于速度辨识.将滑模(SM)变结构控制与模型参考自适应系统(MRAS)方法相结合,选取电机本体作为参考模型,利用逆变器输出的电压和电流,构建基于磁链方程的可调模型,利用两模型误差运用SM变结构方法辨识速度.在Matlab仿真平台对无速度传感器方法进行了分析,研究结果表明:所提出的无速度传感器方法具有较好的动静态性能,可以实现对速度的准确辨识.