无速度传感器的永磁同步电机滑模控制

基于模型参考自适应系统(MRAS)方法,完成了永磁同步电机(PMSM)无传感器控制中的速度估计,节约了成本,并提高了驱动系统的可靠性。在此基础上应用滑模控制理论,采用积分滑模面及滑模等效控制,对PMSM驱动系统速度跟踪控制进行了研究,提高了系统的鲁棒性和快速性。建立了PMSM驱动无传感器矢量控制系统的仿真模型,设计了速度滑模控制器。仿真结果验证了该方法的有效性,系统具有较好的动、静态特性。     

电动汽车空调驱动系统的仿真研究

基于电动汽车续航能力较弱的特点,对其空调驱动系统提出了体积小、重量轻及效率高的特殊要求,而永磁同步电机(PMSM)结合模型参考自适应系统(MRAS)可满足这一要求.在理论层面上推导了基于模型参考自适应算法的永磁同步电机的转速辨识后,在MATLAB/Simulink环境下进行系统搭建并仿真运行.仿真试验中,在转速输入分别为1000 r/min与3500 r/min情况下,系统均具有良好的动态性能与静态性能,符合电动汽车空调驱动系统的要求,验证了基于MRAS的永磁同步电机作为电动汽车空调驱动系统的可行性.     

基于AEKF的永磁同步电机容错控制研究

永磁同步电机(PMSM)驱动系统需要具备故障容错运行的能力,因此提出一种基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)的电动汽车(EV)用PMSM驱动系统故障容错控制策略。由于AEKF能连续估计系统状态并获取系统统计特性,故新控制方案基于AEKF设计了观测器。控制器检测到传感器故障发生后,立即进行重构以保证系统连续运行。不同于传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)方案,后者使用了固定的协方差矩阵,新的AEKF方案能自适应地调整协方差矩阵,大大提高了控制器精度和鲁棒性。最后,基于PMSM驱动试验平台,进行了新方案和传统EKF方案的对比试验,试验结果验证了新方法的转速估计更精确,鲁棒性更好。     

解耦自适应反步法永磁直线同步电机混沌控制

针对永磁直线同步电机运行过程中存在的混沌动态行为,构建电机混沌模型,编写程序,计算其任意参数下的最大Lyapunov指数.通过分析电机的混沌动态特性,构造状态反馈解耦,降低混沌系统阶数.基于永磁同步电机的状态反馈解耦模型设计反步法混沌控制器.针对系统中可能含有的不确定性参数,提出解耦模型下的自适应反步法混沌控制,构造虚拟控制量,设计控制律,实时跟踪预测系统参数.为使系统状态快速稳定收敛至零点,构造Lyapunov方程进行稳定性分析.仿真结果表明,所提解耦自适应反步法能使永磁同步电机混沌系统快速恢复到稳定运行状态,鲁棒性强,响应速度快、控制精度高.     

自适应模糊滑模控制在PMSM中的应用

针对永磁同步电动机(PMSM)伺服系统的非线性,提出了一种基于自适应模糊算法的滑模控制器.控制器利用模糊控制克服模型不精确的影响,利用自适应控制产生滑动模态并削弱滑模控制带来的抖振.将此控制器用于永磁同步电机伺服系统的位置控制,仿真对比研究和电机实际运行结果表明,此控制策略可行,且对负载扰动等不确定性具有很好的鲁棒性.     

基于模糊自适应反步法的永磁同步电动机控制器设计

针对永磁同步电动机在运行阶段存在的外部扰动和不确定性等问题,提出了一种基于自适应反步控制方法。在分析永磁同步电动机数学模型的基础上,基于自适应反步控制方法设计了一种带微分的自适应反步控制策略,并利用李雅普诺夫函数证明了系统的收敛性。为了进一步提高自适应反步控制的动态性能,结合模糊控制理论设计了模糊自适应反步相结合的控制器。仿真实验结果表明,模糊自适应反步控制方法能够有效提高永磁同步电动机的速度响应和鲁棒性,证明了该算法的有效性。     

永磁同步电机积分反步自适应控制

针对外界干扰导致永磁同步电机(PMSM)固有参数发生变化的问题,将新型的智能控制理论引入到PMSM控制系统中,提出了一种新颖的带有积分环节的反步自适应法的控制方法。该控制器能够利用交轴电流动态抑制或消除参数的变化对系统的影响,基于Lyapunov稳定性原理设计被控系统的控制律和自适应律,并引入积分环节,增强被控系统的稳定性,缩短速度响应的时间。仿真试验证明,该控制器能够有效地抑制电机固有参数的变化对被控系统的影响,保证了系统的强鲁棒性和动静态性能。     

带神经网络转矩观测器的PMSM自适应前馈 PID控制器设计

推导了永磁同步电机(PMSM)的ARMA模型，由递归神经网络构成综合转矩观测器，从而把综合负载转矩视为可测干扰；结合极点配置自校正控制、PID控制和前馈控制思想，设计了PMSM的自适应前馈PID控制器。有效地解决了PMSM系统中参数变化和负载扰动等不确定性问题。仿真实验结果表明，该方法具有较强的鲁棒性。     

一种永磁同步电机的有限集无模型容错预测控制算法

针对传统有限集模型预测控制在电机发生参数摄动和永磁体失磁故障时模型失配导致系统性能下降的问题,提出一种用于永磁同步电机(PMSM)电流控制的有限集无模型容错预测控制方法.首先,考虑电机参数不确定性,依据永磁同步电机在参数摄动下的dq轴数学模型,建立基于系统输入和输出的永磁同步电机新型超局部模型.其次,基于新型超局部模型设计PMSM电流环的有限集无模型容错预测控制器,利用滑模观测器估计PMSM新型超局部模型中未知部分h.最后,与传统有限集模型预测控制方法进行实验结果对比,证明了所提方法对电机参数摄动和永磁体失磁故障具有容错性和鲁棒性.     

基于无电流传感器的永磁同步电机系统模型预测控制

针对无任何相电流传感器的三相永磁同步电机(PMSM)驱动系统,提出基于扩张状态观测器(ESO)的无电流传感器模型预测转矩控制(MPTC)策略。为了进行电流反馈以实现高精度控制,两个相电流传感器是必不可少的,为此采用ESO技术构造无电流传感器,以实现对PMSM驱动系统相电流和时变定子电阻的快速准确估计;为了减小转矩和磁链脉动、提高控制性能,给出PMSM驱动系统的MPTC设计方法。所设计基于ESO无电流传感器的MPTC策略能够使PMSM驱动系统不仅可靠稳定运行,而且具有满意的动态性能和较强的鲁棒性。仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于灰狼优化的永磁同步电机自适应反推鲁棒控制策略

针对永磁同步电机存在非线性项的不确定性,以及在运行过程中参数摄动与负载扰动对机械角频率、转速以及系统控制产生的影响,为适应高精度、高稳定的调速应用要求,提出一种基于灰狼优化的永磁同步电机自适应反推鲁棒控制策略。应用非线性反推控制解决电机的非线性问题,并将灰狼优化应用于自适应反推算法中,实现电机转速对期望值的自适应调节跟踪,从而获得较好的动态响应及鲁棒性。首先,建立包含参数摄动以及输出侧负荷扰动的永磁同步电机数学模型,设计出满足李雅普诺夫稳定的反推控制器。其次,用灰狼算法对反推控制器参数进行优化,进一步提高系统的稳定性和鲁棒性。仿真结果验证了该控制器具有良好的速度跟踪与抗干扰调节效果,表明了该方法的有效性。     

SCRIM drive system using adaptive backstepping control and mended recurrent Romanovski polynomials neural network with reformed particle swarm optimization

Due to air‐gap field harmonic, cogging torque, stator's current time harmonic, and the influence of flux saturation, a six‐phase copper rotor induction motor (SCRIM) drive system has highly nonlinear uncertainties. Thus, the linear control method for the SCRIM drive system is difficult to achieved good performance under the nonlinear uncertainty action. To obtain better control performance, the adaptive backstepping control system using switching function is firstly proposed for controlling the SCRIM drive system to overcome the uncertainty influence. With the proposed control system, the SCRIM drive system holds in robustness to these uncertainties for the tracking of periodic reference trajectories. To enhance the robustness of the SCRIM drive system, the adaptive backstepping control system using adaptive law is proposed for estimating the required lumped uncertainty to reduce chattering phenomenon. When the inertia of the counterweight is varying, this proposed method can perform well in general situations but cannot get a satisfactory performance. The adaptive backstepping control system using mended recurrent Romanovski polynomials neural network with reformed particle swarm optimization (PSO) is thus proposed to estimate the lumped uncertainty and to compensate estimated error for obtaining better control performance. Furthermore, two variable learning rates of the weights in the mended recurrent Romanovski polynomials neural network are adopted by using reformed PSO to speed up parameter's convergence. Finally, some experimental results with comparative control performances are demonstrated, and then, the effectiveness of proposed control system with better control performance is verified for the position tracking of periodic reference inputs.     

基于转矩补偿的永磁同步电机自抗扰控制研究

电动汽车永磁同步电动机( PMSM) 驱动系统运行在复杂多变的工况下,存在负载转矩扰动的问题。为减小负载转矩扰动引起的转速脉动,提高电动汽车抗干扰能力,提出了基于转矩前馈补偿的自抗扰控制(ADRC)策略。该控制方法使用自抗扰控制技术设计了速度控制器能实时补偿系统的扰动;并通过设计降维负载观测器来实时观测电机负载转矩变化,并将观测值反馈到电流环中,对负载扰动进行前馈补偿,增加了系统的抗干扰能力,提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明,该方法可以增强系统的鲁棒性,提高系统的抗扰动能力。     

基于干扰观测器的永磁同步电机反推控制

为了改善具有外源干扰的永磁同步电机(PMSM)调速控制系统的控制性能,提出一种基于干扰观测器(DOB)的反推控制调速策略。首先,针对来源于PMSM外部系统的动态干扰,利用系统状态变量构造干扰观测器,并将DOB的设计问题转化为系统误差的稳定性问题。进一步,利用Lyapunov稳定性理论,获得基于线性矩阵不等式的DOB的存在条件和设计方法。然后,在实时重构干扰的基础上,采用反推控制策略来设计系统控制器,使系统具有良好的速度跟踪、转矩响应及干扰抑制性能。最后,通过MATLAB仿真和实验验证系统设计的有效性和可行性。仿真表明,与传统的PID控制相比,当设定速度为500 r/min,电机起动直至达到稳定状态所需时间从0.025缩短为0.008 s,转速峰值从680降至520 r/min。通过基于DSP的实验测试表明,所提出的控制策略响应速度快、超调量小、稳态精度高,能够有效抑制负载干扰。     

永磁同步电动机调速系统的模糊PI智能控制新方法

在分析永磁同步电动机 (PMSM )数学模型的基础上 ,利用Matlab软件建立了控制系统的仿真模型 ,提出了一种新型的模糊PI控制方法。在PMSM双闭环调速系统中 ,电流控制采用滞环电流调节器 ,而转速控制通过采用常规PI控制和模糊控制相结合的方法来实现。仿真结果表明 ,这种新型的模糊PI智能控制方法响应快、无超调、鲁棒性强、抗干扰能力好 ,较传统PI控制具有更好的动、静态特性     

一种载人电动飞机永磁同步电机的在线辨识滑模控制方法

为了降低载人电动飞机在巡航过程中永磁同步电机（PMSM）转速响应系统易受参数摄动和外界扰流影响,提出了一种电动飞机PMSM的转动惯量在线辨识与转矩扰动补偿滑模控制（SMC）方法。通过一种自适应遗忘因子最小二乘算法对转动惯量进行在线辨识,对控制器的参数进行实时匹配,并将辨识后的转动惯量引入龙贝格扰动观测器对负载转矩变化进行观测,同时针对扰动进行估算与补偿。以一种新型趋近率的滑模转速控制策略代替PI转速控制策略,该方法在保留SMC鲁棒性强的优点削减了滑模变结构带来的抖振干扰,提升了系统的响应速度,最终通过仿真及半实物试验方式验证了该方法的有效性。     

基于鲁棒反演滑模控制的PMSM伺服系统控制研究

为了解决永磁同步电机伺服系统PI控制对转矩干扰、参数扰动和大幅位置波动鲁棒性差等问题,将反演控制和滑模控制相结合设计了鲁棒反演滑模位置伺服控制器,通过构建虚拟控制项,利用李雅普诺夫稳定性原理推导了控制律,并进行了稳定性分析。为避免抖动现象造成高精度伺服系统无法运行,采用连续饱和函数取代继电特性的符号函数。通过与PI控制器的伺服系统仿真对比,鲁棒反演滑模控制器对不确定性、转矩干扰和自身运行导致参数摄动具有较强的鲁棒性,且响应速度快,大大削弱了抖动现象。     

永磁同步电机参数自适应调速控制

电机参数的变化及负载扰动的存在,使系统的速度存在一定的波动,尤其是在低速运行时,可能会导致系统的性能下降。针对此问题,提出了自适应反推控制应用于具有不确定参数的永磁同步电机速度跟踪控制中,该方法实现了定子电阻和负载的实时估计,能够在系统参数发生变化时保证控制系统的快速跟踪性。仿真与实验结果表明,此控制可以明显提高永磁同步电机系统的静态和动态性能,保证系统的全局渐近稳定,速度跟踪具有良好的效果,整个系统具有很强的抗干扰能力和良好的伺服性能。     

The Sliding-Mode Control Based on a Novel Reaching Technique for Permanent Magnet Synchronous Motors

Abstract

In order to improve the robustness, disturbance rejection and dynamic response performance of permanent magnet synchronous motor (PMSM) speed servo system, a novel sliding mode control (NSMC) strategy is adopted to replace the traditional proportion integral (PI) regulator in the design of speed controller. The mathematical model of PMSM is analyzed and a sliding mode controller based on a novel reaching technique is proposed. The integral of speed error is introduced into sliding mode surface to avoid the requirements of acceleration signal and reduced the steady-state error of the system. Meanwhile, a variable speed reaching method is imported to make the approaching speed correlate with the change of system state |s|, so as to improve the dynamic quality. In addition, the sigmoid function is used to replace the sign function in the conventional SMC, which further reduces chattering phenomena. Simulation and experimental results show that the proposed NSMC method based on the new reaching technique can realize precise speed control. Compared with the conventional PI and SMC control, this method not only achieves a fastest and best response speed, but also has a strongest robustness of resisting the external disturbance.     

基于扰动观测器的PMSM无速度传感器控制

针对负载扰动对电机驱动的影响,提出一种基于扰动观测器的PMSM无速度传感器控制方法。该方法使用自适应扩展状态观测器(AESO)观测电机转速,并设计了电机定子电阻自适应律,实时更新定子电阻值。同时设计了一种自适应积分状态反馈控制器(AISFC),将定子电阻估计值作为控制器输入,实时更新控制器中的电阻值,消除了定子电阻变化对控制器控制精度的影响。仿真结果表明,该控制方法具有良好的控制性能和鲁棒性。