一种异步电机转动惯量辨识方法

介绍了一种辨识异步电机转子转动惯量的方法.该方法分为两个步骤,即:恒转矩起动和自由停机.通过记录两种状态下的时间、转速、电流等参数即可辨识出电机转子的转动惯量.以XC164CS为控制核心构建试验系统,对该方法进行验证.试验结果证明了该方法的可行性.     

自适应神经网络辨识异步电机转速的研究

根据异步电机的数学模型，经过一定的变换，利用电机易于检测到的定子电压和电流，通过Simulink模块和S函数建立了自适应神经网络辨识模型，该方法简单，直观，仿真结果表明，系统具有良好的性能。     

自适应神经网络辨识异步电机转速的研究

根据异步电机的数学模型 ,经过一定的变换 ,利用电机易于检测到的定子电压和电流 ,通过Simulink模块和S函数建立了自适应神经网络辨识模型。该方法简单、直观 ,仿真结果表明 ,系统具有良好的性能     

基于在线辨识的可控串补自适应控制

以三峡-万县500kV线路可控串补(TCSC)工程为背景，以抑制互联系统低频振荡为目的，提出了基于在线辨识的自适应移相式控制器。该控制器采用Prony方法在线辨识主振荡频率，并据此修改相位补偿环节参数，以消除频率变化对控制策略的不利影响，保证输出有适当的相位；在控制器中采用自动增益调节器，可在电力系统大振荡时用大增益控制，以充分发挥TCSC抑制振荡的能力，在振荡减小后则根据在线信息自动降低增益系数。文中对该控制器与固定串补(FSC)进行了比较，比较结果证明其性能优于后者。这表明该控制器对大电网互联系统低频振荡有良好的抑制作用，对运行条件和故障形式有很好的适应性及鲁棒性。控制器达到了系统对稳定性的要求，三一万线系统的仿真研究也验证了这一点。     

基于神经网络辨识器的矢量控制异步电机的速度控制系统

构造了一个两层的神经网络系统辨识器（NNPI），自适应地在线辨识出系统的集中不确定量，并应用辨识出来的集中不确定量在线调整速度控制器的输出量。仿真实验表明，与常规的控制器相比，本文设计的速度控制方案能取得优良的控制性能，且在负载转矩和电机内部参数变化的情况下有很强的鲁棒性。     

基于绝对稳定性的异步电机转速自适应辨识方法

基于非线性控制系统的绝对稳定性定理，提出了一种新的通用异步电机转速自适应辨识方法。通过理论分析可以证明传统的MRAS（模型参考自适应方法）转速辨识算法就是该理论的一种较优实现形式，从而从另一方面证明了MRAS转速辨识方法的稳定性，并且解决了传统MRAS算法中武断的忽略磁链观测误差的问题。在MATLAB／Simulink环境下对该理论进行了仿真验证。     

基于神经网络辨识器的矢量控制异步电机的速度控制系统

构造了一个两层的神经网络系统辨识器(NNPI),自适应地在线辨识出系统的集中不确定量,并应用辨识出来的集中不确定量在线调整速度控制器的输出量.仿真实验表明,与常规的控制器相比,本文设计的速度控制方案能取得优良的控制性能,且在负载转矩和电机内部参数变化的情况下有很强的鲁棒性.     

基于绝对稳定性的异步电机转速自适应辨识方法

基于非线性控制系统的绝对稳定性定理,提出了一种新的通用异步电机转速自适应辨识方法。通过理论分析可以证明传统的MRAS(模型参考自适应方法)转速辨识算法就是该理论的一种较优实现形式,从而从另一方面证明了MRAS转速辨识方法的稳定性,并且解决了传统MRAS算法中武断的忽略磁链观测误差的问题。在MATLAB/Simulink环境下对该理论进行了仿真验证。     

基于RBF神经网络的永磁同步电机在线辨识与模型参考自适应控制

永磁同步电机控制系统是多变量和非线性的。针对传统PI控制方法的不足,提出了一种基于RBF神经网络的永磁同步电机在线辨识与模型参考自适应控制方法。该方法利用RBF神经网络极强的非线性映射能力,通过对神经网络的离线和在线训练,实现了电机速度的自适应控制。仿真结果表明该方法控制精度高,动、静态特性好。     

基于递推最小二乘法与模型参考自适应法的鼠笼式异步电机转子电阻在线辨识方法

为了能够实时准确地获取鼠笼式异步电机转子电阻,提出一种将递推最小二乘法(recursive least square method,RLS)与模型参考自适应法(model reference adaptive system,MRAS)相结合的转子电阻在线辨识方法。该方法首先推导基于dq0坐标系下标准最小二乘法形式的电机参数辨识模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘算法辨识得出电机电感参数;然后将上述辨识得到的电感值作为基于瞬时无功功率的模型参考自适应系统中的电机常数,并采用基于波波夫超稳定性理论设计的PI自适应律,实现不同运行状态下的转子电阻在线辨识。以一台5.5 kW异步电机为例进行了仿真与实验研究,仿真结果表明,文中方法适用于转速波动明显且转子电阻变化较大的复杂运行工况,且具有计算量少、准确度高以及较好的动态跟踪辨识性能;进行不考虑温升与考虑温升的转子电阻在线辨识实验对比,验证了文中方法的正确性与有效性。     

无轴承异步电机气隙磁场辨识方法与应用

针对无轴承异步电机电磁转矩与径向悬浮力这一强耦合的非线性复杂系统,依据转子磁场定向控制的特点,研制了转矩绕组采用转子磁场定向控制,径向悬浮控制所需的气隙磁场通过I-ω法适时辨识的控制系统.应用Matlab/Simulink建立了系统仿真模型.计算机仿真结果表明,实现了电磁转矩与径向悬浮力之间的完全解耦,具有良好的动、静态性能,验证了本文所提方案的有效性.     

异步电动机矢量控制中的转速辨识

介绍了异步电动机无速度传感器矢量控制中的转速辨识方法。基于电机的理想模型和瞬时无功功率理论,采用合适的控制方法,从定子电压电流中提取转子转速信息。给出了控制系统框图,并说明了理论和实际应用中需要解决的问题。     

基于HHT方法的异步电动机运行模式识别

针对变频调速异步电动机运行模式的多样性导致在检测和故障诊断前需要进行运行模式识别的问题,在Hilbert-Huang变换的基础上提出了一种异步电动机运行模式识别的方法.该方法通过经验模式分解自适应得到本征模函数分量,结合Hilbert谱分析提取信号的瞬时频率,获取频率随时间的变化规律,确定运行模式,为变频调速异步电动机的故障诊断提供了基础.在Matlab环境下,对变频调速异步电动机的定子电压信号进行仿真,仿真结果表明了该方法的有效性和快速性.     

基于系统辨识的电力系统惯量在线评估改进方法

虽然基于系统辨识的惯量在线评估方法可以在线评估电力系统惯量,但是目前无法确定最佳的模型阶次,导致误差较大.为提升惯量在线评估的准确性,首先对电力系统正常运行条件下的实测数据进行信号预处理,防止噪声信息造成的过拟合现象,以提高抗噪声扰动能力.其次将发电机的有功功率变化量作为输入,频率波动作为输出,利用AIC准则确定系统辨...     

矢量控制异步电动机的自适应控制和参数辨识

在矢量控制异步电动机数学模型的基础上，针对电机转子电阻和负载转矩变化的不确定性，应用非线性控制的理论，设计了一个渐近跟踪负载转矩和转子电阻实际值的非线性辨识算法，实现了参数的自动跟踪，并建立了非线性自适应控制的方案。仿真结果表明，辨识算法具有快捷准确的优点，使系统具有一定的鲁棒性和较好的稳、动态性能。     

基于感应电动机复数简化模型的参数辨识研究

感应电动机数学模型的非线性、强耦合和模型中不可观测量的存在,使得在辨识电机参数时需要求解复杂的非线性微分方程组而导致辨识困难。提出一种由定子电压和电流交直轴分量表示的感应电动机复数简化模型;利用端口电流电压暂态量,采用步长加速法进行模型参数辨识。该模型考虑了电动机的非线性,避免了求解复杂的非线性微分方程组,减化了参数辨识过程,保证了算法的收敛性和结果的准确性,提高了辨识的稳定性和效率。在两种电机控制方式下进行算例仿真及参数辨识,验证表明该模型正确有效,参数可辨识且精度高,易于工程实现。     

一种基于MRAS的异步电机速度辨识方法

本文提出了一种在静止坐标系下实现的模型参考自适应系统,以辨识异步电机的转速.该方法的参考模型和可调模型分别由电机定子侧和转子侧的方程构成.参考模型中不含定子电阻,并且避免了纯积分运算,因而在宽速度范围内具有较好的鲁棒性.可调模型包含电机转速的信息和一个电流模型转子磁链观测器.当电机转速的估计值收敛于转速的真实值时,观测的转子磁链也收敛于其真实值,可将其用于直接磁场定向控制中.另外,为避免对定子电流的纯微分,本文应用微分跟踪器以提取高质量的微分信号.数值仿真和实验结果验证了该方法的有效性.     

交流异步电机软起动及优化节能控制技术研究

对交流异步电动机的软起动和优化节能控制技术做了全面的分析和研究 ,提出了有关异步电动机起动和运行的综合控制方案 ,并讨论研究了智能马达优化控制器 (IMOC)。     

基于SIMULINK的感应电机建模及仿真研究

以感应电机双轴数学型为基础 ,完全用SIMNLINK内建模块建立了电机双轴仿真模型。加上三相/二相转换环节得到一个完整的可用于SIMULNK环境的感应电机模型。仿真示例验证了该模型的有效性 ,及工程实用价值。