冰箱压缩机用永磁同步电机全速范围无传感器控制研究

针对冰箱压缩机用永磁同步电机由于其固有的恶劣工况环境而无法安装机械类传感器问题,采用基于滑模观测器方案与基于高频信号注入法相结合的复合控制方案对其进行全速范围无传感器控制。在中高速区,采用基于滑模观测器的方案对冰箱压缩机用永磁同步电机进行无传感器控制,利用自适应法对传统滑模观测器进行改进提高了系统性能。在零低速区,采用基于高频信号注入方案对冰箱压缩机用永磁同步电机进行无传感器控制。在无传感器控制算法过渡过程,采用加权算法实现了算法平稳且可靠的过渡。通过仿真实验验证了方案可行性及有效性。     

采用ESO的自适应算法在PMSM无位置传感器控制中的应用

分析了模型参考自适应 (Model reference adaptive system,MRAS)实现永磁同步电机无位置传感器控制的原理,针对传统的MRAS抗扰动性差,位置估计误差大的问题,提出采用扩张状态观测器（Extended State Observer,ESO）代替传统PI观测器。ESO不仅能提高转子位置的估计精度,其观测的负载转矩还能用作前馈补偿,以减小负载转矩扰动对系统的影响。试验结果表明,在负载和速度突变情况下,使用新型变结构模型参考自适应（MRAS_ESO）估算的转速较传统MRAS的抗干扰性能力更好,系统的鲁棒性更强。     

无位置传感器无刷直流电机控制方法综述

无刷直流电机（Brushless DC Motor,BLDCM）因具有寿命长、体积小、输出转矩大和功率密度高等优点,广泛应用于航空航天等领域。但使用传感器获取转子位置信号,存在着制造难度大、易受干扰、难以在高低温环境下工作和增加重量等缺点,极大地限制了其更加广泛应用。为很好解决此问题,本文介绍了无位置传感器BLDCM控制的反电动势法、状态观测器法和人工智能法,并针对反电动势法存在的零速或低速时无法自启动的问题,介绍了在低速时转子位置检测和如何加速到闭环控制状态等方法。     

基于DSP的全数字进给驱动系统研究

介绍了一种基于DSP的无位置传感器无刷直流电动机全数字数控系统。该系统充分利用了DSP端口资源丰富，运算速度快的特点，使系统结构简单、有效。实验表明系统获得了良好的控制性能。     

无传感器同步电机长线驱动性能的仿真和评估

鉴于优良的环境适应性和高效能等原因,基于无传感器控制的同步电机应用日益广泛;众所周知,传输线路过长会带来阻抗不匹配、损耗以及串扰等诸多不利影响,会直接制约无传感器同步电机的远控应用;针对上述问题,以液氮环境下的实际电机长线驱动系统为例,利用Portunus仿真平台对系统及其核心部件(同步电机、三相传输线以及变频器)进行了建模、仿真和评估;结合真实液氮负载环境下的试验数据,比对验证了上述仿真与评估结果的准确性,展现了流体负载的周期性脉动特性引发系统电机异常抖振的作用机理.     

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。     

感应电动机的无速度传感控制

提出了一种简洁快速的感应电动机的无速度传感控制方法. 该方法利用一种新型的观测器获得精确的速度与磁通的模的估计, 然后设计了二阶控制器. 在不考虑同步转速为零且负载转矩不可测的个别工程条件下, 证明了该方法能够全局稳定的跟踪转子的给定参考速度和参考磁通. 数值仿真进一步验证了所提出控制方法的有效性.     

基于复系数滤波反电势观测器的永磁同步电机无位置传感器控制

在众多无位置传感器控制方法中,低通滤波反电势观测器结构简单,参数整定容易,易于编程实现。但是该方法估计出的反电势会产生相位滞后,在估计永磁同步电机转子位置时即使进行了相位补偿,依然会存在较大的位置估计误差。针对这一问题,提出一种复系数滤波反电势观测器。该观测器只有一个参数需要调节,对于内置式和表贴式永磁同步电机具有统一的表达形式。此外该反电势观测器具有复系数滤波器的特点,在中心频率处无幅值衰减和相位滞后,可以不失真地提取出反电势信息。接着使用正交锁相环来处理获得的反电势信息,估算出电机的转子位置和速度。实验结果验证了该算法的有效性和可行性。     

基于自适应增益的PMSM龙伯格-滑模无位置控制

针对传统龙伯格观测器采用的定常增益矩阵在系统工况发生变化时无法达到最优控制,以及未考虑到系统的内部扰动和外部摄动等问题,提出了四阶自适应增益龙伯格-滑模无位置观测器。该方法利用Hurwitz判据制定自适应变增益矩阵,可根据转速变化在线修改增益,并且对系统的扰动进行前馈补偿,在抗扰动方面有进一步的提高,结合滑模控制的方法使系统具有更强的鲁棒性,通过 Lyapunov 证明该方法的稳定性。最后,通过PSIM仿真以及实验验证,证明了新型龙伯格观测器的有效性。     

基于PMSM五阶CKF无传感器控制的EPS仿真研究

针对PMSM转子位置和转速估计精度不足的问题,提出了一种基于五阶CKF算法的PMSM无传感器控制方法,并将其应用于EPS系统的助力控制中。首先,建立了基于PMSM的EPS系统离散数学模型;其次,介绍了基于五阶球面-容积方法,推导了五阶CKF算法,并基于五阶CKF算法实现了对PMSM转子位置和转速的精确估计;最后,将基于五阶CKF算法的PMSM无传感器控制应用于EPS系统之中,构建了基于五阶CKF算法的PMSM无传感器控制的EPS助力控制系统。通过Carsim/Simulink联合仿真,对提出的控制算法进行了验证,结果表明该算法能够改善EPS系统的助力控制效果。