异步电机调速系统转速辨识的研究

针对异步电机转速辨识过程存在积分初始值误差和直流偏置问题,为提高无速度传感器异步电机调速系统中转速观测值的准确性,采用一种以反电动势为电机输出量的模型参考自适应系统(MRAS)法.基于MATLAB/SIMULINK平台,对以转子磁链和反电动势作为电机输出量的MRAS法进行建模与仿真研究.仿真结果表明,基于反电动势的MRAS法比基于转子磁链的MBAS法能准确有效地辨识电机的实际速度,更能满足现代电机调速系统的性能要求.     

基于无功功率的感应电机转速自适应辨识

在感应电机直接转矩控制的基础上,提出了基于无功功率的转速自适应辨识模型,并运用MATLAB/SIMULINK工具进行仿真,仿真结果证明,该速度辨识器具有较好的辨识效果。     

无速度传感器矢量控制系统的一种转速辨识新方法

在无速度传感器交流调速系统中,根据异步电动机的数学模型,利用易于检测的定子电压和电流,可对异步电动机的转速进行辨识。文章基于模型参考自适应系统(MRAS)分析了几种转速辨识的方法,针对这几种方法在参考模型中包含了一个积分环节、并受到定子电阻热敏变化和定子瞬态电感影响的缺点,提出了一种新型的转速辨识方法。该方法采用的参考模型避免了纯积分运算,并且不含定子电阻和定子瞬态电感,因而在宽速度范围内具有较好的鲁棒性。计算机仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种基于改进反电动势的模型参考自适应转速辨识方法

构建了感应电动机的数学模型;在分析基于无功功率的模型参考自适应的稳定性的基础上,提出一种基于改进反电动势的模型参考自适应转速辨识的新方法,即重新构造模型参考自适应转速辨识的误差信号,该信号包括反电动势的误差矢量与转子磁链矢量的叉乘和点乘,通过误差信号辨识出电动机的转子转速。试验结果表明,该方法克服了基于反电动势的模型参考自适应在停车制动及发电状态下的不稳定性问题。     

基于MRAS无速度传感器的DTC系统Simulink仿真研究

异步电机的精确控制和速度辨识是交流传动系统中重要问题;文中在Simulink软件环境中构建了基于MRAS无速度传感器的异步电机DTC系统;该系统中采用DTC对异步电机进行控制,定子磁链采用在全速范围内有效的u-n模型观测器来估计,电机转速采用MRAS辨识算法来估算;由于速度辨识算法中电压模型的纯积分环节会引起的误差积累和漂移问题,采用改进积分型转子磁链估算模型来解决;仿真结果表明了文中转速辨识方法能准确推算出电机转速,所设计的控制系统动态响应快、稳态静差小、抗负载扰动能力强,具有良好的静、动态控制性能.     

改进的MRAS无速度传感器VC控制系统仿真研究

针对交流传动系统中异步电机的精确控制和速度辨识等问题,在Simulink软件环境中,对基于模型参考自适应系统(MRAS)无速度传感器的异步电机的矢量控制(VC)系统进行了研究。系统采用按转子磁场定向的VC对异步电机进行控制,通过MRAS辨识算法估算电机转速,由Popov超稳定定理对磁链偏差进行收敛。由于速度辨识算法中电压模型的纯积分环节会引起误差积累和漂移问题,故采用改进积分型转子磁链估算模型来解决这一问题。仿真结果表明,速度辨识方法能够准确推算出电机转速,控制系统动态响应快、稳态静差小、抗负载扰动能力强,具有良好的动静态控制性能。     

无轴承异步电机转子磁场定向MRAS转速辨识

为了准确辨识无轴承异步电机的转速,提出一种改进转子磁链估算电压模型。以改进转子磁链估计模型为基础,构建了无轴承异步电机的转子磁场定向模型参考自适应(MRAS)无速度传感器矢量控制系统,并通过Matlab/Simulink进行了系统仿真分析。仿真结果表明:基于所提出的转子磁链改进模型,可有效避免纯积分环节初值和累计误差等影响,获得较高的转速辨识精度。所提出的转子磁链辨识模型和MRAS无速度传感器矢量控制系统是有效和可行的。     

基于DSP的无速度传感器控制系统研究

为了实现快速准确地观测电机转速,在直接转矩控制系统的基础上,采用了基于电机转子磁链的MRAS速度辨识方法对系统进行速度估计,并通过DSP实现无速度传感器的直接转矩控制.利用Matlab对系统进行仿真分析,仿真结果表明,该方案的设计方法正确可行.     

一种基于BP神经网络的异步电动机转子速度辨识

针对异步电动机直接转矩控制系统,基于三相异步电机方程提出一种新型的采用人工神经网络辨识电机转速的方法.利用BP神经网络强大的函数逼近能力,对电机转速进行在线辨识.理论推导证明了其可行性,仿真和试验结果表明了该方法具有较好的静动态性能.     

感应电动机直接转矩控制系统的模型参考自适应辨识

首先提出一种基于感应电动机直接转矩控制系统的定子磁通自适应辨识方案,在此基础上,提出电磁转矩的计算方法,最后给出一种转速实时自适应辨识方案,并分别讨论了感应电动机参数不变物部分参数变化时转子转速的动态辨识,仿真试验证明所提出方案是比较先进的。     

基于N80C196KC20的电机旋转状态监测系统设计

针对火力发电厂大功率水泵电动机正反转状态监测和转速测量,根据磁感应传感器工作原理,研究了转速信号测量、电机旋转状态监测方案,设计了基于N80C196KC20单片机的电机正反转状态监测及测速系统的硬件、软件和测量信号输入输出接口及状态、数据显示。研制的系统在热电厂大功率水泵电机运转状态监测和转速测量中得到了成功应用。     

旋翼转速调节放大器自动测试仪的设计

针对旋翼转速调节放大器测试技术落后的情况,提出了采用计算机检测技术实现旋翼转速调节放大器自动测试的方法;根据旋翼转速调节放大器信号的主要特点,研究了信号源设计、数据采集和软件可靠性等关键技术,在此基础之上,设计出结构简单、性能可靠的测试仪,并给出了测试仪硬件设计和软件设计思路;经过使用证明,测试仪具有易于操作、测试灵活、检测效率高等优点,有很高的经济效益和推广价值.     

机械动力参数微机测量系统的研制

本介绍了一种机械动力参数测量系统,该系统使用微机,传感器和简单的信息处理电路实现转速,扭矩,功率,效率等参数和外特 性曲线的测量,系统以Windows为操作平台,具有实时监测,数据保存与打印,曲线绘制等功能。     

基于模型参考自适应的速度估计方法

为解决无速度传感器感应电动机矢量控制系统的速度估计问题,以模型参考自适应的理论为基础,利用感应电压矢量进行转速估计并进行仿真,转速估计结果理想,仿真实验所得到的波形与理论分析结果是一致的。并且使相应的无速度传感器矢量控制系统具有良好的静、动态性能。证明了采用模型参考自适应系统,利用感应电压矢量进行转速估计方法的正确性和可行性。     

汽轮机调速系统的一种改进动态矩阵控制及仿真研究

汽轮机数字电液(Digital Electro—Hydraulic：DEH)控制系统在本质上是一个带不确定参数，有时延和干扰的复杂非线性系统，很难建立精确的数学模型，因此，古典控制方法难以保证在启机阶段汽轮机转速精确地跟踪指令变化。利用系统阶跃响应序列建立一种非参数模型，并提出了带误差变化率反馈校正的动态矩阵控制改进算法。该方法跟踪调节性能好、鲁棒性强、能消除不可测干扰。实际调试结果证明了该设计方法的正确性和有效性。     

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.     

变速水泵节能机理研究及错误纠编

从确定供水系统工作点着手，提出用工作轨迹线来描述供水系统工作过程的概念，指出恒速泵有塔供水仍是目前耗能最少、性能最优的供水方式，同时纠正了现阶段引起人们混淆的几个理论误区。     

直流力矩电机控制死区的在线检测与补偿

针对直流力矩电机控制系统存在控制信号死区的问题,提出了一种基于软件方式实现该信号死区在线检测和补偿的方法。该方法以增量式光电编码器作为电机转速检测传感器,采用软件手段设计出与硬件一样可靠的编码器旋转速度和方向判读功能,使其能够完成在0值附近对电机低转速的准确检测,再通过逐次增大控制信号的方法试探,检测出直流力矩电机在正、反两个转速方向开始转动时的最小控制信号。这两个阈值之间的控制信号范围就是系统的控制死区。确定性的控制死区可以被数字控制系统有效补偿,并给出了详细的补偿方法。     

A new instantaneous reactive power based MRAS for sensorless induction motor drive

A model reference adaptive system (MRAS) based speed estimator for sensorless induction motor (IM) drive is proposed in this paper. The MRAS is formed with instantaneous reactive power and the estimated stator current vector. Current, being a vector quantity, is configured in terms of reactive power, which is a scalar quantity. The advantage is that we need not equate either or both the in-phase and quadrature components of the current vector. The performance of the estimator under regeneration is an important aspect, which is studied in this paper through the small signal analysis. Graphical representation in the speed–torque domain gives a clear idea about the stable and unstable zones of operation in the regenerating mode. Sensorless IM drive along with the proposed MRAS is verified through computer simulation.