带神经网络观测器的永磁同步电机极点配置自校正前馈控制

由递归神经网络构成综合负载转矩观测器,从而把综合负载转矩视为可测干扰,并利用极点配置自校正前馈控制策略实现了永磁同步电机的速度控制,解决了永磁同步电机系统中参数变化和负载扰动等不确定性问题.仿真结果表明该方法具有较强的鲁棒性.     

基于负载转矩反馈的永磁同步电机动态面控制

针对永磁同步电机在运行过程中因负载变化,使控制系统性能下降的的问题,提出一种负载转矩反馈的永磁同步电机动态面控制策略.建立了永磁同步电机的数学模型,定义一种新型的状态变量方程,并设计了一种新型动态面滑模控制器,使用一种指数收敛的干扰观测器得到负载转矩反馈量,实现了永磁同步电机的高精度控制.仿真结果表明,新型控制策略可以有效地提高控制系统的控制性能,与线性自抗扰控制策略相比,负载变化时转速波动更小,恢复时间更短.     

基于负载角限制的永磁同步电机模型预测控制

针对永磁同步电机电磁转矩与负载角之间强耦合及非线性的关系,并就传统直接转矩控制容易失步的问题,该文提出了一种负载角限制的策略。基于直接转矩控制基本原理对电机失步原因进行研究,重点分析负载角与转矩之间的关系,提出了对负载角限制避免电机失步的控制思想。详细介绍了基于永磁同步电机的模型预测数学模型,考虑到消除系统预测误差加入了控制延时补偿。最后通过评价函数有效地限制了电机转矩和磁链脉动,直接限制负载角确保了电机的稳态运行。通过仿真分析可看出该文提出的方案有效可行,在保持快速响应的情况下,降低了转矩和电流脉动,避免了电机失步的风险。     

低速直驱永磁同步电机的电磁场有限元分析

多极永磁同步电机在产生低速机械运动的同时提高转矩密度,并且具有较大的负载范围,从而可以直接驱动机械负载,以替代传统电机配合减速器和液力耦合器的驱动方式,摒弃了复杂冗重的减速机构.利用Ansoft/Maxwell 2D建立永磁同步电动机的有限元模型,通过拓扑形式的Modular定子结构绕线方式,对电机进行有限元分析,探究不同气隙长度对低速永磁同步电机磁通密度分布与动态转矩等其他性能的影响.     

基于滑模变结构的PMSM控制系统的研究

针对永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统中易受机械式传感器影响的问题,设计了一套基于滑模变结构控制(SMC)的永磁同步电机控制系统.由于永磁同步电机在运动时受到负载突变和系统参数变化会影响整个控制系统的稳定性,提出了具有开关结构的非线性滑模变结构控制的系统.首先分析了永磁同步电机在旋转坐标系下的数学模型,在此基础引入双闭环一阶滑模变结构控制系统,实现对PMSM的转速和转矩控制.仿真实验表明,滑模变结构控制系统不会受到外界变化的影响,永磁同步电机的转速和转矩都能稳定运行.滑模变结构控制系统响应更快,抗干扰能力大大提高,鲁棒性更强.     

PMSM有效磁链滑模观测器及转矩精确控制

为了改善轨道交通永磁同步电动机转矩控制的性能,提出了一种改进的有效磁链滑模观测器,实现了永磁同步电动机的精确转矩闭环控制。采用有效磁链的概念,建立了基于有效磁链的内置式永磁同步电机数学模型;在α-β静止坐标系建立了有效磁链的滑模观测器,并基于滑模等值控制方法实现了有效磁链的观测,进而进行转矩的实时估算,以此和转矩给定值形成精确转矩闭环控制。通过仿真验证该方法的可行性和有效性。结果表明提高永磁同步电动机的转矩控制精度,改善了轨道永磁同步电动机控制系统的性能。该方法不仅适用于内置式永磁同步电机,而且适用于表贴式永磁同步电机。     

内置式V型永磁同步电机齿槽转矩优化

为削弱永磁同步电机的齿槽转矩,通过基于能量法的齿槽转矩解析表达式量化极弧系数对齿槽转矩的影响,将V型永磁同步电机转子结构的复杂几何关系归纳为4个设计变量,使用4个变量的正交表对齿槽转矩进行优化设计,并通过有限元仿真得到使齿槽转矩取最小值的最优设计变量组合。对比优化前、后齿槽转矩峰值可知,所提出的基于田口法的优化设计方案能有效削弱永磁同步电机的齿槽转矩。     

水下推进永磁同步电机自抗扰减振控制

受海浪干扰因素影响,螺旋桨负载扰动造成的转矩波动直接影响水下推进电机的振动,进而影响水下噪声。为了降低水下推进永磁同步电机的振动和噪声,在分析螺旋桨负载扰动特性基础上,提出了自抗扰减振控制方法。该方法以自抗扰控制器替代电流环的传统PI调节器,对螺旋桨负载扰动进行观测并对转矩电流进行补偿,可有效抑制相电流谐波进而降低电磁转矩波动。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于直接转矩控制的风轮模拟仿真研究

基于直接转矩控制理论分析和永磁同步电机直接转矩控制结构原理,借助MatLab/SimuLink工具,对永磁同步电机直接转矩控制系统各环节进行了仿真建模;基于直接转矩控制快速动态响应的特点,成功应用该控制系统进行风轮模拟仿真实验,获得了理想的风力特性输出曲线,验证了理论的正确性。     

基于自适应粒子群优化算法的永磁同步电机参数辨识

永磁同步电机广泛应用于工业驱动系统中,开展永磁同步电机参数在线辨识对实现电机高性能控制和可靠状态监测具有重要意义.针对永磁同步电机动态数学模型具有非线性、多参数、强耦合等特点,从电气系统和机械系统两方面建立了永磁同步电机数学模型,针对参数辨识问题的特点,提出了一个惯性因子的自适应公式,在此基础上,建立了以粒子群算法为框架的自适应粒子群优化算法,对永磁同步电机定子电阻Rs和负载转矩TLd进行了在线辨识,并基于实验平台验证了辨识结果.研究结果表明:自适应粒子群优化算法通过不超过20次迭代就可以发现最优参数,模型参数的估计值和测量值匹配良好,该算法可在其他类型电机的参数辨识中推广应用.