基于优化滑模观测器的无刷直流电机变结构直接转矩控制

本文提出一种由一个优化滑模观测器及一个变结构控制器组成的直接转矩控制系统,应用于永磁无刷直流电机。滑模观测器用来获取绕组反电动势,为减小系统抖振,引入连续光滑的反正切函数,并且证明了观测器的收敛条件及稳定性。然后以转速误差为基准建立滑模切换面,构造出变结构控制器,得到转矩控制的参考值。最终通过转矩误差并参考霍尔位置信号选择合适的空间电压矢量,完成直接转矩控制。该方案的控制效果能够不受制于电机参数变化及干扰影响,具有很强的鲁棒性。实验结果证明了该方案的正确性及有效性。     

An adaptive sliding-mode observer with a tangent function-based PLL structure for position sensorless PMSM drives

This paper proposes a position estimation strategy for the sensorless control of permanent-magnet synchronous motors (PMSMs) based on an improved sliding-mode observer (SMO) and a tangent function-based phase-locked loop (PLL) structure. The improved SMO adopts a rotor speed-related adaptive feedback gain, and is able to derive a flux model-based estimator that contains rotor position and speed direction information. To extract accurate rotor position from the proposed SMO and reduce position estimation errors in both forward and reverse rotation of the PMSM, a tangent function-based PLL structure is established. The proposed SMO together with the PLL structure realises a solution to position and speed estimation for sensorless PMSM drives. Compared with the conventional back electromotive force (EMF)-based position estimator, the proposed position estimation strategy has advantages of simple design and robust estimation performance at a wider speed range. Effectiveness of the proposed method has been validated with simulations on virtual platform.     

基于负载转矩观测的风力机动静态特性模拟

为提高风力机模拟系统的模拟准确性,在分析模拟系统与实际风机系统运动方程的基础上,根据2系统速度相等的原则,提出基于负载转矩反馈实现风力机动静态特性模拟的控制策略。控制策略中所需的负载转矩值由滑模观测器(sliding-mode observer,SMO)实时观测得到。同时,分析了滑模观测器的等效滤波效果,分析表明,滑模观测结果等效于对实际负载转矩进行1阶滤波处理。最后利用RT-L AB实时控制器进行实验,结果表明,所提方法能正确观测出负载转矩,以此为基础构建的风力机模拟系统可灵活模拟不同机械参数下风力机的运行特性。     

PMLSM动子位置估算与校正策略研究

由于无传感器技术无法直接得到永磁直线同步电机（PMLSM）动子绝对位置,目前的研究中主要是通过速度积分估算动子位置。但是速度是由无传感器技术估算的,与实际速度之间仍存在微小误差,随着电机连续运动,误差量不断积累,最终可能会导致估算位置与实际位置之间的误差发散,甚至可能会使得基于无传感器控制的位置伺服系统崩溃。因此,提出一种全新的低成本、高精度位置校正策略,并进行了仿真验证,仿真结果表明该策略提高了位置估算结果的精度,并且消除了由偏差累积而导致无传感器位置伺服系统崩溃的风险。     

基于滑模观测器的直驱PMSG机侧控制算法研究与应用

为适应平流水发电水流变化、转速不稳定等外部环境的变化,提高发电站的发电效率,在直驱式永磁同步发电机（PMSG）机侧控制算法的基础上,设计一种带反馈增益自调整算法的滑模观测器（SMO）,对PMSG的转子位置进行估算,从而改善低速的估计误差。通过设计一套37 kW的PMSG发电机组,并在现场进行了试验测试,验证了算法可以有效控制直驱PMSG在低速运行时的转子位置估算误差,在高速运行时算法能够快速收敛,满足PMSG控制要求。     

基于PSO优化的SMO算法研究及应用

顺序优化(SMO)是支持向量机(SVM)的一种有效训练算法,但SMO的参数选择问题是算法性能优劣的关键所在,只有选择了合适的参数才能使算法性能达到最优。因此,在详细介绍了SMO算法的基础上,着重研究了基于微粒群优化(PSO)的SMO算法的双层优化原理,并通过仿真进行了应用研究,将该方法的有效性进行了验证。实验结果表明,经过PSO优化的SMO算法与其他算法相比具有更高的准确性。     

改进的支持向量机SMO算法说话人识别系统研究

支持向量机是统计学习理论的一个重要的学习方法,也是解决模式识别问题的有效工具.本文把支持向量机应用在说话人识别系统中,对支持向量机的SMO算法进行了论述,并对SMO中有关两个待优化拉格朗日乘子的选取做了改进,用简单的排列算法取代函数集中的遍历操作来使目标函数值下降,实验证明SMO算法具有占用内存少,运算速度快等优点,本文中的SMO改进算法可以节省50%时间.     

基于边界矩和支持向量机的火焰识别算法*

根据火焰的燃烧特性,结合火焰的空间形状特征和动态变化特征,设计了一种基于动态边界矩和支持向量机的火焰识别算法。利用相邻帧边界矩不变量的差值来描述火焰的动态特征,基于支持向量机对火焰和疑似火焰目标样本进行分类检测。实验表明,该算法具有较好的火焰目标识别性能、较低的虚警率和较强的抗干扰性能。     

改进的车载空调压缩机无位置传感器控制起动方法

无位置传感器控制是空调压缩机控制系统的较优选择。针对基于滑模观测器(SMO)的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制系统零速观测精度低、起动难度大等问题,提出了一种改进PMSM无位置传感器的零速低速起动及中高速域使用的SMO控制的切换方法。在电机低速和零速时,I/F控制使其工作在角度开环电流闭环的工况下,该算法的给定相位与观测相位误差达不到系统切换要求,需利用降低开环电路的方式来降低误差;在电机转速提高的同时补偿SMO的角度,使观测角度接近真实角度,2种算法切换时稳定性更高,抗干扰能力更强。根据MATLAB/Simulink仿真结果和实际3.5 kW车载空调PMSM调试,验证了该方法的可行性和改进算法的有效性。     

超球体单类支持向量机的SMO训练算法

由于One-class支持向量机能用于无监督学习,被广泛用于信息安全、图像识别等领域中.而超球体One class支持向量机能生成一个合适的球体,将训练样本包含其中,故更适合于呈球形分布的样本学习.但由于超球体One-class支持向量机没有一种快速训练算法,使其在应用中受到限制.SMO算法成功地训练了标准SVM,其训练思想也可用于超球体One-class支持向量机的训练.本文提出了超球体One-class支持向量机的SMO训练算法,并对其空间和时间复杂度进行了分析.实验表明,这种算法能迅速、有效地训练超球体One-class支持向量机.