基于MRAS的永磁同步电机无速度传感器控制研究

研究了一种模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS)方案,用于永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)无速度传感器矢量控制系统的转速辨识。以PMSM为参考模型,电机的电流模型为可调模型。设计了自适应律PI调节器参数,达到了可调模型能稳定跟踪参考模型的目的,实现了PMSM无速度传感器矢量控制系统的转速和位置估算。仿真结果表明,所提出的转速辨识方法在高低速均能准确检测到转子的速度和位置,系统具有较好的鲁棒性和良好的动静态运行性能。     

基于简化MRAS的永磁同步电机无传感器矢量控制

推导了采用id=0的矢量控制策略下,永磁同步电机采用简化的模型参考自适应系统（MRAS）对转子速度估计的算法,并对该算法进行了仿真,仿真结果表明此方法可以精确地估计转速和转子位置。     

基于简化MRAS的永磁同步电机无传感器矢量控制

推导了采用id=0的矢量控制策略下,永磁同步电机采用简化的模型参考自适应系统(MRAS)对转子速度估计的算法,并对该算法进行了仿真,仿真结果表明此方法可以精确地估计转速和转子位置。     

电梯用永磁同步电机无速度传感器矢量控制研究

研究了一种基于模糊观测器的PMSM无速度传感器矢量控制系统,阐述了其控制原理,介绍了模型观测器设计。数字仿真试验验证了其控制系统性能良好,在0～4 000 r/min转速范围内能够得到较高的转子位置和速度估算精度。     

基于模糊微分积分滑模的无速度传感器永磁同步电机运行研究

为研究永磁同步电机（PMSM）在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,利用自适应模糊微分积分滑模鲁棒性强的优点,提出了在自适应模糊微分积分滑模条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速估计的无速度传感器控制方案。仿真结果表明,采用高频注入法的自适应模糊微分积分滑模控制系统在高、低速工况下动态响应快速,并具有较好的鲁棒性,能够实现速度跟踪估计。     

电动汽车永磁同步电机无位置传感器控制的研究

针对电动汽车永磁同步电机无位置传感器控制系统,在两相静止坐标系（d—B）内将滑模观测器法与MRAS结合,提出了基于模型参考自适应的滑模观测器,并利用自适应律估计永磁同步电机的转子速度。仿真和试验表明无位置传感器控制方法是切实可行的。     

基于高频信号注入法的永磁同步电机无传感器运行研究

通过注入特定的高频电压信号，利用电机的各向异性以确定转子的凸极位置，在同步电机无传感器矢量控制中，对包括零速度在内的所有速度下都能获得精确的转子位置信息。详细讨论了同步电机的转子位置估算方法，并给出了实验结果。     

无传感器永磁同步电机控制策略研究

永磁同步电机由于其结构简单、功率密度高等特点广泛应用于航空航天和新能源等新兴领域,其控制系统的开发也具有重要的意义。根据永磁同步电机的数学模型,设计出控制策略为矢量控制,SVPWM为调制方式,无位置控制方法(采用滑模观测器)的双闭环控制系统。通过Simulink仿真,比较了五段式和七段式SVPWM在控制效果上的区别,并为得到准确的转子位置估计值提供了参数选取方法。采取了提高系统精度和程序运算速度的措施,对滑模观测器相关参数进行了选择,并完成整体实验。实验结果表明,该系统能够实现基于SVPWM的永磁同步电机的无传感器控制。     

内插式永磁同步电机无速度传感器控制

为实现内插式永磁同步电机包含零速在内的全速度范围内无转子位置/速度准确检测,提出了一种无传感器复合方法。在高速范围,通过对扩展反电势的估算以得到转子位置和速度,低速时采用高频信号注入法进行转子位置检测。仿真研究结果表明,两种方法的结合既能在低速时准确地观测出转子的空间位置和速度,也能保证高速运行时较快的动态响应,适合于全速范围内电机的无传感器运行。     

永磁同步电机无电流传感器控制系统运行性能分析

针对传统的表面式永磁同步电机伺服系统为了获得较高性能,一般采用一个物理的电流传感器和相应的调理电路来采集并反馈电机的相并电流形成一个闭环控制系统,而存在"成本较高、不适合价格敏感性行业应用"的特点,提出了一种基于算法重构的相电流估算方法,并给出了估算方法的原理;引入了空间矢量调制算法,并在此基础上建立了无电流传感器的永磁同步电机速度伺服系统方案;建立了系统各组成部分的仿真模型,并进行了不同运行情况下系统稳态性能和动态性能的分析。研究结果表明,基于相电流重构的无电流传感器控制系统的调速性能总体较为出色,相电流重构算法的电流估算精度较高,高速过程的估算性能会比低速过程好很多,该调速系统较适合应用于中高速运行场合。     

基于电压矢量注入法的PMSM无传感器控制

针对贴面式永磁同步电机的无传感器控制在低速和静止时一直存在着转子位置难以检测和估算的问题,提出了一种新的无传感器控制策略,即根据定子铁芯的非线性磁化特性,采用电压矢量注入法(Voltage Vector Pulse Method),在电机开始运行时,由闭环自适应磁通观测器估算转子位置、速度,实现转子初始位置检测。最终,通过Matlab仿真和实验,验证了该方法的有效性。     

基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制

为解决永磁同步电机（PMSM）控制中机械式位置传感器带来的成本及可靠性等问题,将滑模观测器技术应用到PMSM矢量控制系统中。该系统采用滑模面及滑模等效控制方法,通过选择足够大的滑模增益,在观测电流和实测电流之间的误差上构建滑模面,对电机反电势进行观测以得到转子位置角,并基于Lyapunov稳定性判据对滑模观测器的收敛性进行了分析;建立了应用滑模观测器的PMSM无传感器矢量控制实验系统,设计了位置及速度滑模控制器。进行了1500r／min稳态及正负转速切换的角度估算实验,实验结果验证了该方法的有效性。研究结果表明,基于滑模观测器的无传感器控制策略能准确估计出PMSM的转子位置角,从而得到转子速度,且系统具有较好的动、静态特性。     

增量型模型算法控制在PMSM速度控制中的应用

针对普通PID控制系统性能受参数变化及各种不确定性影响严重等缺点,在基本模型算法控制（MAC）基础上,综合了MAC在线实时预测、优化、反馈校正的优点,在控制器中引入了积分因子组成增量型模型算法控制（IMAC）,并将该算法应用于永磁同步电机（PMSM）速度控制中。仿真结果表明,由该算法构成的控制器较普通的PID控制,在系统模型参数与实际参数严重失配的情况下,能够有效抑制各种不确定性的不良影响,且系统鲁棒性强,又可获得令人满意的动态性能。     

基于降阶负载扰动观测器的永磁同步电机控制

针对永磁同步电动机(PMSM)的负载扰动问题,提出了一种基于降阶负载扰动观测器的永磁同步电机前馈控制方法。通过设计降阶负载观测器来实时观测电机负载转矩变化,并将观测值作为电流前馈补偿来增加系统鲁棒性;考虑到转动惯量对观测器的影响,引入了梯度校正参数估计法,对电机的转动惯量进行了实时辨识;最后,将负载转矩观测与永磁同步电机的矢量控制相结合,对永磁同步电机的q轴分量进行了转矩前馈补偿以提升系统的动态性能。仿真结果表明,采用梯度校正参数估算法能快速准确地迭代计算永磁同步电机的转动惯量,所设计的降阶负载扰动观测器能有效地估计转矩变化。研究结果表明,基于降阶负载转矩观测器的前馈补偿与永磁同步电机矢量控制相结合,能有效地提升永磁同步电动机转速控制的鲁棒性。     

基于Matlab仿真的永磁同步电动机的直接转矩控制研究

针对永磁同步电动机的特点,结合直接转矩控制方案,对永磁同步电动机直接转矩控制方法和调速控制问题进行了深入的研究。介绍了三相永磁同步电动机在转子坐标系下的数学模型,再以三相永磁同步电动机为基础,分析了永磁同步电动机直接转矩控制系统的原理。仿真结果表明,不同参考转速给定下的系统具有更好的适应性。     

基于MRAS的低速永磁电机的无位置传感器控制

为解决低速复式永磁同步电机(PMSM)在工作环境下的稳定运行等问题,将基于模型参考自适应法(MRAS)的无位置传感器控制方法应用到电机的控制策略中.在控制系统中,根据电机的参考模型,建立了可调模型,基于合适的自适应规律进行调节,估算出了电机的转速和转子位置角;在Simulink环境下建立了基于模型参考自适应的无位置传感器控制仿真模型,并进行了仿真与分析.研究结果表明,该模型参考自适应法估算精度较高,稳态转速平稳且跟踪性能好,动静态性能较好,对电机给定转速和负载扰动的鲁棒性强,适应性好;但同时该方法对电机的参数很敏感.     

基于无位置传感器的永磁同步电机硬件在环仿真研究

针对DSP控制器对未安装位置传感器的永磁同步电机的控制效果问题、三相逆变器的功率管发生故障时电机的运行状况变化问题,对永磁同步电机的数学模型、电机的速度和位置估算方法(即模型参考自适应方法 MRAS)进行研究。在没有实体永磁同步电机和逆变器的情况下,提出搭建硬件在环半实物仿真平台的方法。借助MATLAB/Simulink以及实时仿真软件RT-LAB搭建永磁同步电机数学模型、逆变器模型和硬件接口模型,此模型作为硬件在环系统的被控对象;电机控制器是TMS320F28027系列DSP,在控制器上运行MRAS速度位置估算算法和FOC磁场定向控制算法;在硬件在环仿真平台上完成无传感器控制算法验证、模拟逆变器发生不同类型故障时电机的工作状况。研究结果表明:硬件在环半实物仿真平台能够用于无位置传感器控制技术的控制功能验证、模拟逆变器故障状态,为优化控制器算法奠定基础。     

基于CKF的永磁同步电机无传感器控制

永磁同步电机（PMSM）是典型的非线性系统。为提高转速估计精度,提出了将cubatureKalmanfilter（CKF）方法应用在PMSM无速度传感器控制中。和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法相比,CKF无需对系统非线性模型进行线性化处理。其根据spherical—radialcubature准则,通过一些相等权值的cubature点经非线性系统方程转换后产生新的点来给出下一时刻系统状态的预测,不需要对系统模型进行线性化处理。文中在对CKF算法分析的基础上,建立了基于CKF的PMSM无速度传感器控制仿真模型,通过和传统的EKF算法的仿真对比实验,验证了CKF算法的有效性和优越性。