无刷直流电机无位置传感器位置检测技术研究

无刷直流电机的机体结构上没有电刷,因而需根据转子位置来决定定子绕组的换相时刻。转子位置可用位置传感器来检测,也可去掉位置传感器而通过其他方法计算得到。无位置传感器位置检测技术能够解决因霍尔位置传感器带来的外部扰动等问题,是无刷直流电机进一步扩展使用范围的关键部分。归纳和总结了无刷直流电机在无位置传感器时转子位置的检测技术,将无位置检测方法分为基于电机反电动势的检测法和信号注入法两大类。分析了各种方法的原理与优缺点,指出了无刷直流电机无位置传感器位置检测技术的发展趋势。该研究为无刷直流电机的发展和应用提供技术支撑。     

基于MC56F8013的冰箱压缩机控制系统

根据无刷直流电机在动力驱动应用中的优势,提出了一种基于MC56F8013的冰箱压缩机控制系统.以某公司的MC56F8013 DSP为运动控制芯片,结合已有的PS21265-P/PA功率模块,借助电机转子反电势过零检测的方法来检测无位置传感器无刷直流电机的转子位置,通过软件换相修正、转速差分PID闭环控制和过流保护信号的...     

无位置传感器的无刷直流电机控制方法及控制系统

本发明涉及一种无位置传感器的无刷直流电机控制方法及控制系统,涉及无刷直流电机控制领域,本发明的方法是一种端电压大小逻辑换相法,该方法根据三相绕组端电压的大小得出三相绕组进行换相的逻辑规则,通过采集转子三相绕组端电压信号,输送到DSP控制器,由DSP控制器分析三相绕组端电压之间的大小关系,根据得出三相绕组换相的逻辑规则,控制电机绕组自动换相,实现电机的起动,使电机在各种速度下均能稳定运行。解决了现有无位置传感器的无刷直流电机控制方法对系统精确度要求较高,控制过程复杂,而且在低速时控制效果差、无法实现电机启动的问题。     

基于MATLAB无刷直流电机伺服系统的仿真

该文对无刷直流电机的伺服控制系统进行了计算机仿真研究。在分析无刷直流电（BLDCM）数学模型的基础上．运用MATIAB软件建立了伺服系统的仿真模型。由于系统复杂，首先在Matlab/Simulink中，建立独立的功能模块．如BLDCM本体模块、转子位置计算模块、换相逻辑模块等，再进行功能模块的有机整合，搭建无刷直流电机系统的仿真模型。仿真结果证明了该方法的有效性，为实际电机控制系统的设计和调试提供了新的思路。     

基于DSP_F2812的BLDCM无传感器控制研究

分析了无刷直流电机数学模型,对无刷直流电机无传感器控制的三段式起动与反电动势过零点换相技术做出研究。利用电机三相端电压与反电动势间关系来确定电机反电动势过零点与换相点,提出了基于三相反电动势的改进型反电动势过零点换相方法。设计了基于DSP_F2812的无刷直流电机控制平台。通过实验验证表明,基于三段式起动与改进型反电动势过零点换相方法的BLDCM无位置传感器控制达到了带霍尔传感器换相控制的精度与效果。     

一种BLDCM反电动势过零检测方法

针对传统直流无刷电动机控制系统电动机转子位置检测准确度不高的状况,介绍了一种基于DSP的无位置传感器直流无刷电动机控制系统的硬件电路组成和软件结构.通过对无刷直流电机转子位置检测研究,提出了以TMS320F2812芯片为内核的综合转子位置检测方法,通过软件算法来得到电机转子位置信息,从而在改善系统调速性能的情况下降低系统成本.     

基于硬件滤波电路的无刷直流电机转子位置辨识

反电动势过零检测是无刷直流电机无位置传感器控制中转子位置检测的主要方法之一,为消除PWM因素的影响,需要对转子位置检测电路进行滤波处理。本文采用硬件滤波器对反电动势过零检测电路进行滤波,既要考虑深度滤波带来的相移问题又要兼顾消除噪声的影响,分析滤波器的幅频特性和相频特性,根据反电动势过零检测指标要求设计滤波器参数,并用于无刷直流电机转子位置辨识和无位置传感器控制中。仿真结果和实验结果表明,所采用的滤波器及其参数能较好地检测出转子位置,可以明显提高无位置传感器无刷直流电机驱动系统的控制性能。     

基于STM8S903K3的纯电动车实用控制器设计

影响电动车成本和性能最重要的因素有:控制器、电机、蓄电池。以STM8S903K3为主控芯片,设计出一款用于控制无位置传感器无刷直流电机的纯电动车控制器来降低电机成本、提高控制器稳定性。首先给出电动车控制系统总体结构框图,然后详细讲解了系统主要模块的电路原理图和软件流程图。通过软硬件结合法来确定无位置传感器无刷直流电机换相时刻。在雅迪电动车上的测试结果证明该控制器能很好的控制无位置传感器无刷直流电机的运转。     

基于STM32的无感无刷直流电机控制系统设计

提出一种基于STM32F407主控芯片的无位置传感器无刷直流电机控制系统设计方案,使用单片机系统对端电压进行采样,并在主控芯片中处理过零信号代替硬件过零点检测电路,分析AD采样误差导致过零点检测错误原因并给出修正方法。考虑电感续流对换相点相位影响,提出换相点校正方法并对系统加以补偿。实验表明,该系统控制电机时启动平稳、转矩输出平稳,可为无刷直流电机控制提供一定参考。     

基于STM32的有感直流无刷电机控制器

设计了基于STM32处理器的有位置传感器的直流无刷电机控制器,采用电子换相取代传统有刷电机的电刷换相,弥补了传统有刷电机寿命短、发热严重问题。直流电机转子位置信息通过霍尔传感器检测,根据电机换相原理,控制器输出PWM波到智能逆变器IPM驱动电机运行。移植网络协议LWIP对工业现场电机进行统一管理。     

航模直流无刷无感电机调速控制系统设计

针对航模用无传感器无刷直流电机的特点,设计开发了其专用调速控制系统.首先分析了无传感器无刷直流电机的位置检测方法、PWM调制方式和启动策略等控制原理.接着以MEGA8单片机为核心设计了硬件系统,对几个关键控制电路给出了原理图并进行了详细阐述.最后还给出了系统控制多种航模用电机的测试结果.     

基于S-函数的无刷直流电机系统建模研究

本文在分析无刷直流电机系统数学模型的基础上,提出了无刷直流电机控制系统仿真建模的新方法。在Matlab/Simulink中,通过S-函数独特的结构,建立独立的功能模块,如电动机本体模块、反电动势产生模块、速度PI控制模块、电流PI控制模块等,再进行功能模块的有机整合,搭建无刷直流电机控制系统快速高效的仿真模型。该方法成功地应用于电动车驱动系统的设计仿真。     

基于 MEKF 的直流无刷电机磁极位置与转速检测技术

传统的扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)用于无刷直流电机状态辨识时,观测数据容易出现残差,辨识结果偏差大,位置及转速存在耦合,导致辨识系统鲁棒性弱。文章基于离散的直流无刷电机(Brushless DC Moter,BLDCM)数学模型和M-估计方法,构建了改进的扩展卡尔曼滤波算法(MEKF)。首先,基于BLDCM的工作原理,建立了独立于EKF的BLDCM换相离散模型;其次,通过修正系统观测矩阵,对转速与位置的强耦合关系进行解耦,实现了EKF分离变量辨识;最后,基于去耦合后的时序模型设计出独立于EKF的转子位置检测模块,无需深度滤波就可实现转子的精确定位。实验仿真结果表明,文章方法能够有效抑制卡尔曼滤波器的粗差扰动,提高了系统抵抗初始值不确定性的干扰和系统鲁棒性。     

直流无刷电机系统的建模与仿真

传统的直流无刷电机数学模型建立在电动机两两导通的基础上,而实际上由于电动机中性点悬空,不可避免存在三相同时导通的情况。介绍直流无刷电机的工作原理,在分析无刷直流电机数学模型的基础上,用Matlab建立无刷直流电机控制系统的仿真模型,并详细论述控制系统的各个子模块。通过对实例电机的仿真,给出仿真结果,验证提出的控制方法有合理性和可行性。     

基于广义预测PI的无刷直流电机速度控制研究

无刷直流电机(BLDCM,brushless DC motor)转速控制是电机控制中的重要问题之一.分析了无刷直流电机的工作原理,提出了广义预测优化PI的控制算法,采用数学模型对控制器的设计进行了理论推导.通过基于DSP的无刷直流电机实验平台进行广义预测PI控制算法实验验证,结果表明此控制算法能显著提高系统的性能,是有效可行的.     

无刷直流电机的自适应模糊滑模控制策略研究

为了提高无刷直流电机（BLDCM,brushless dC motor）控制系统的动态响应速度和干扰抑制能力,提出了一种新的自适应模糊滑模控制（AFSMC,adaptive fuzzy sliding mode control）策略。控制系统根据滑模开关函数的取值范围,可以切换滑模控制器的输出,能够改进滑模观测器的抖振现象和系统稳定性。控制器的控制律由自适应模糊控制算法调节,滑模控制器的输出减少了系统不确定时延的影响。根据所提出控制策略建立了仿真模型,并进行了仿真。仿真结果表明,所提出的控制策略能提高系统的动态性能和鲁棒性。该方法用于无刷直流电机的控制是可行的、有效的。     

BLDCM新型滑模观测器的无位置传感器控制

针对传统滑模观测器(SMO)抖振和相位延迟问题,提出了一种新型滑模观测器来获取无刷直流电机(BLDCM)反电动势(back-EMF),无需额外增加低通滤波器即能得到光滑的反电动势估计值.由反电动势估计值能够直接计算出转子位置角和转速.根据转子位置角和滞环控制器的输出来选择适当的电压空间矢量,实现无位置传感器控制,并根据转速和反电动势估计值计算转矩.最后,将该滑模观测器用于无磁链环直接转矩控制(DTC)中.实验结果验证了方案的可行性.     

基于ISSA-Fuzzy-PID算法的无刷直流电机调速控制系统

为了使无刷直流电机(BLDCM)从复杂多变的非线性关系中找出最佳PID参数,提出了一种基于改进麻雀算法(ISSA)优化模糊(fuzzy)控制的调速系统。根据BLDCM工作原理及控制方法在MATLAB平台上搭建仿真模型并加入反向学习策略初始化麻雀种群,形成非线性时变控制系统,并将该优化系统与传统PID以及模糊PID(fuzzy-PID)控制系统进行对比分析。仿真结果表明,基于ISSA-Fuzzy-PID的调速控制系统有较快的动态响应,有效增强了BLDCM转速控制的精度和鲁棒性。     

无刷直流电机的模糊神经网络控制设计

在无刷直流电机(BLDCM)的控制上,传统PID等控制方法存在或多或少的不足.在模糊PID控制的基础上提出了一种模糊神经网络PI控制器的设计方法.该方法结合了模糊逻辑与神经网络,使得模糊控制器模拟了人的控制功能,不仅对环境变化有较强的适应能力,还拥有自学习能力.相比模糊PID控制,其具有计算量小、稳定性强等特点.对BLDCM进行建模与分析;在BLDCM数学模型的基础上,分别设计模糊PID控制器和模糊神经网络PI控制器;对设计的控制器进行仿真验证并分析.实验结果表明,模糊神经网络PI控制具有跟踪性能好、超调小、响应快、脉动小等优点,其动静态特性均优于模糊PID控制.     

红外光幕在地铁屏蔽门障碍物探测中的研究

针对现有地铁屏蔽门通过门速曲线的改变来探测障碍物的方法在检测最小尺寸为4 mm×40 mm的障碍物中所存在的不足,提出一种利用红外光幕的障碍物探测方法,并结合数字信号处理器(DSP)的无刷直流电动机控制技术和模糊PID控制算法来实现地铁屏蔽门障碍物的探测,最后在Matlab/Simulink环境中构建了整个系统的数学模型,并对系统在正常情况和遇到障碍物时的关门过程进行仿真分析。仿真结果表明:基于该方法设计的地铁屏蔽门障碍物探测系统可以解决现有地铁屏蔽门在障碍物探测方面的不足。