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。     

基于自适应滑模观测器无位置传感器PMSM控制方法研究

针对无位置传感器永磁同步电机控制存在的转子位置与转速估计精度不高的问题,结合自适应算法设计了一种新型的自适应滑模观测器。滑模自身机制引起的系统抖振问题是影响电机转子位置与转速估计的最大因素。为了降抖减振,采用连续的sigmoid阈值函数代替sign符号函数;提出一个反电动势自适应估计环节代替传统的低通滤波器,提高反电动势估计精度;此外为了降低转子位置及其转速的估计误差,采用锁相环对其进行估计。最后,基于200W的PMSM搭建实验平台对上述改进算法进行验证。结果表明:电机转子位置与转速估计稳态误差分别为0.129 rad、79 r/min,能够实现无位置传感器PMSM高精度控制。     

PMSM扩展状态滑模观测器及转子位置和速度估算

针对永磁同步电机(PMSM)反电势滑模观测器抖振问题,提出一种基于电流和磁链为变量的 PMSM扩展状态方程的自适应滑模观测器.以实际电流与观测电流之差构成滑模面,当滑模运动发生时,电流观测误差为零,等效控制信号包含磁链误差相关信息.通过反馈矩阵将等效信号输入到磁链观测方程中,磁链观测误差渐进收敛到零.在磁链观测结果中,抖振现象被很好的抑制,转子角度可以由磁链直接计算.分析了速度估计误差对磁链观测影响,并以此为基础进行反馈矩阵的计算.建立了速度自适应率,并采用Lyapunov方法证明了算法的收敛性.仿真和实验结果表明,通过该观测器和速度辨识方法能够准确计算出电机角度和速度,具有良好的稳态精确度和动态性能.     

基于滑模观测器的PMSM无传感器控制

针对永磁同步电机(PMSM)的无速度传感器控制,提出了一种改进的滑模位置观测器.使用饱和函数减小抖振,并利用自适应低通滤波器简化估计角度的补偿.基于TMS320F2812 DSP和PS21564 IPM搭建了整个控制系统,经过调试证明系统具有较好的稳定性和工程实用价值.     

基于滑模观测器的PMSM无速度传感器研究

为解决传统机械传感器应用存在的诸多缺陷,针对永磁同步电机矢量控制系统,采用一种滑模观测器的无速度控制方法.该方法是通过测量永磁同步电机定子侧电流和端电压来计算出转子的实际位置,系统成本低、可靠性较高.根据滑模观测器原理,建立了基于滑模观测器的PMSM无速度传感器控制的系统模型.同时利用Matlab仿真工具建立无位置传感器的永磁同步电机仿真平台,仿真结果验证了滑模观测器法的有效性.     

基于自适应观测器的IPMSM无位置传感器控制

在内置式永磁同步电机(IPMSM)的无位置传感器控制系统中,状态观测器的收敛性能与转子位置信息提取环节对驱动系统性能起了决定性的作用。为了提升电机在不同转速运行时估算转子位置信息的精度,提出了一种静止坐标系下的自适应全阶Luenberger观测器用于电机扩展反电动势估算与转速信息提取。通过对全阶Luenberger观测器与自适应转速估算环节的控制参数分级式设计,确保了电机运行于不同转速时估算转子速度的准确性并且抑制了噪声信号对估算转子转速信息的干扰。实验结果验证了所提方法的有效性。     

基于并联滑模观测器的PMSM无位置传感器控制

针对永磁同步电机(PMSM)驱动系统,提出了一种新的基于并联滑模观测器(SMO)的无位置传感器有限集模型预测控制(FCS-MPC)策略。相比于传统单一SMO架构,新的并联SMO通过构建多个参数定向优化的子观测器,以实现反电动势、转子角度和转子速度的变量分离与独立观测,解决了稳态观测误差与时间延迟之间的矛盾,避免了多变量观测的相互制约问题。所提算法能够有效降低FCS-MPC对电机参数的依赖性,优化无位置控制算法切入过程中的PMSM暂态性能。实验结果验证了所提算法的有效性与可行性。     

改进型滑模观测器的PMSM无位置传感器控制

基于滑模观测器的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制中,由于电压谐波与电流误差的存在,使得估算得到的位置中含有大量脉动分量。研究了一种采用准谐振趋近律来代替饱和函数的改进型滑模观测器,进一步设计了谐振频率与增益随电机频率的自适应调节来扩宽运行范围,该方法不需要低通滤波器。在不同工况下的仿真和实验结果验证了改进型方法的有效性。     

基于SMO的PMSM无位置传感器算法研究

基于滑模变结构观测器(SMO)的基本理论,构造了永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统的仿真模型,并对永磁同步电机无位置传感器的转子位置和速度估计算法进行改进,用一个饱和函数代替sign函数,用变截止频率低通滤波器代替固定截止频率低通滤波器,用自适应算法速度观测器代替传统基于电机模型的无位置传感器,实现了无位置传感器对电机转速的准确估算.仿真和实验结果验证了该技术的有效性和合理性.     

PMSM自适应观测器算法低速稳定性研究

针对基于自适应观测器的永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统,根据观测器线性化模型,分析了系统在低速电动状态下由于电机参数变化引起的不稳定问题。据此研究了一种自适应观测器与高频信号注入法相结合的转速估算方法。仿真实验结果表明该方法有效地提高了系统在低速时的参数鲁棒性和速度观测精度,改善了无速度传感器调速系统的低速性能。     

一种新型无位置传感器PMSM调速系统研究

为了提高无传感器永磁同步电机调速系统的性能,提出了一种基于反电动势观测器法的新型控制策略.利用反电动势观测器和锁相器实现了对永磁同步电机调速系统转子位置角度和角速度的准确估计,利用估计得到的电机转子位置角度和角速度,构成了闭环系统.该系统具有结构简单,估计准确,对电机参数敏感度较小,成本低等优点.通过仿真和物理实验,验证了该方法的有效性,实验结果表明,利用该方法实现的永磁同步电机无编码器矢量控制调速系统,具有良好的动静态性能.     

一种改进的永磁同步电机无传感器滑模控制

基于滑模控制理论,提出了一种改进的滑模观测器算法,根据李亚普诺夫稳定性理论来判定观测器的收敛性条件,通过收敛条件来确定滑模观测器增益,从而实现了永磁同步电机无位置传感器矢量控制.在理论分析基础上,搭建了基于TMS320F28035的永磁同步电机实验平台,验证了该改进滑模观测器无传感器磁场定向控制算法的有效性,具有很好的抗负载扰动能力.     

基于逆变器死区特性的永磁同步电动机系统的自适应变结构控制

永磁同步电动机调速系统由PWM逆变器、永磁同步电动机和机械负载三部分组成，每个部分都具有非线性特性和参数的不确定性；同时PWM逆变器因死区的存在，在低速以及调制频率很高时，死区特性将会导致逆变器输出电压含有很大的谐波分量，使转矩发生很大的脉动，甚至可能导致系统不确定。采用自适应变结构控制策略消除逆变死区的影响。首先详细分析逆变器死区的特性，建立死区的数学模型和整个系统的非线性模型，在死区模型中，给出变化和影响系统性能的参数；根据模型的特点，采用自适应滑模变结构控制算法，实现死区补偿和非线性控制，这种方法不需要测量死区的参数，具有死区补偿和非线性控制，这种方法不需要测量死区的参数，具有较强的鲁棒性，可使系统全局稳定并且达到准确的位置跟踪。对所提出自适应律和滑模控制方法，利用Lyapunov稳定性理论，证明了系统的稳定性和收敛性。利用MATLAB进行了系统仿真，仿真结果证明了方法的有效性和可行性。     

基于改进UKF滤波的永磁同步电动机矢量控制

针对普通UKF在永磁同步电动机速度估计中存在对模型不确定性的鲁棒性差、对突变状态的跟踪能力低和收敛速度慢等问题,结合强跟踪滤波器对UKF滤波进行改进,引入时变渐消因子在线自适应调整增益矩阵和状态预测误差协方差矩阵,实现残差序列正交或近似正交,强迫UKF滤波保持对实际状态的快速跟踪.将该算法在永磁同步电动机无速度传感器矢量控制系统中进行仿真研究.试验结果与统计分析表明,相对与普通UKF,基于改进UKF滤波的永磁同步电动机转子速度及角度估计更准确,误差更小,跟踪速度更快,鲁棒性更好.     

基于RBF神经网络的永磁同步电机无位置传感器控制

本文通过分析永磁同步电机Id=0控制策略及其间接位置检测原理,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的无位置传感器控制方法.该方法首先构建一个隐层节点数为零的四输入两输出RBF网络,网络的输入为电机α-β轴上电压和电流,输出为转子转角和转速,然后在离线训练过程中按照自适应算法不断添加和删除隐层节点,形成一个结构简单、紧凑的RBF网络,最后采用梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数.该方法通过对电机α-β轴上电压和电流的映射,得到了电机转子的转角和转速,取代了传统的位置传感器.实验结果表明了该控制方法的有效性.     

Luenberger观测器在永磁同步电机无传感器控制中的应用研究

在永磁同步电机(PMSM)矢量控制中,根据Luenberger观测器原理,提出了一种基于Luenberger观测器的PMSM转子速度和位置的估算方法,有效解决了PMSM由于机械传感器安装带来的一些弊端。利用MATLAB/Simulink工具搭建控制系统仿真模型并进行仿真验证,仿真结果表明控制系统具有良好的控制性能。最后,在以STM32F103ZET6为控制核心的硬件系统上进行算法的实现,试验结果表明基于Luenberger观测器的PMSM控制系统具有较高的控制精度且稳定性较好。     

基于高频方波信号注入的PMSM无传感器低速运行研究

目前,永磁同步电机(PMSM)无位置传感器运行研究受到广泛关注。采用一种基于高频方波信号注入的方法实现PMSM无位置传感器启动以及低速运行。首先详细分析了高频方波信号注入检测原理,然后对注入的高频方波信号以及电流采样模式进行了改进。向估计的两相旋转坐标系注入高频方波电压信号,根据检测到的定子电流并结合注入的电压信号即可获得转子位置,并且利用电机的磁路饱和特性,实现转子初始位置检测。所提出的改进方法不依赖于准确的电机参数,信号处理过程简单易实现。仿真结果验证了该方法的正确性。     

PMSM位置伺服系统的鲁棒复合非线性控制

为实现永磁同步电机伺服系统的快速与准确位置控制,提出一种鲁棒复合非线性控制方案。控制方案中包含线性反馈、非线性反馈和扰动补偿3部分,其中线性反馈可实现快速响应,非线性反馈用于抑制超调,而扰动补偿机制则采用线性扩展状态观测器对系统不确定性和未知扰动加以估计和补偿,以消除系统稳态误差。针对PMSM位置伺服系统模型,设计了一个参数化控制器,并从理论上分析了闭环稳定性。基于TMS320F2812进行了实验测试,结果表明控制系统可以实现快速、平稳和准确的定点位置控制。这种控制方案可方便地应用于相关的伺服系统。     

基于改进型SMO的PMSM无位置传感器控制策略

建立了基于永磁同步电动机(PMSM)的传统滑模观测器(SMO)的数学模型,分析了其优缺点,并对传统SMO进行了改进。改进型SMO可有效抑制传统SMO中的抖动问题,降低系统干扰对转速和转子位置角估计值的影响,增强系统的鲁棒性,提高系统的控制性能。仿真和实验结果验证了基于改进型SMO的PMSM无位置传感器控制方法的可行性和有效性。     

基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机无电流传感器预测控制

针对永磁同步电机(PMSM)因过电压、过电流及误操作等容易造成电流传感器故障,影响PMSM的控制精度的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的PMSM无电流传感器预测控制算法。对于PMSM,通常需要两个电流传感器来采集定子电流信息,所提方法通过扩展卡尔曼滤波估计定子电流代替电流传感器。通过基于扩展卡尔曼滤波的PMSM无电流传感器预测控制算法与常规有电流传感器在线变速和变载仿真对比得到,所提方法具有和有电流传感器相同的控制性能。参数鲁棒性仿真表明,所提方法具有较强的参数鲁棒性,能够满足实际控制需要。