基于参数跟踪的感应电机转速与磁链强跟踪滤波估计方法

针对感应电机高性能矢量控制中的转速与磁链估计问题,提出了一种包含参数跟踪的转速与磁链联合估计强跟踪滤波(STF)方法.考虑电机参数变化及模型不确定性,采用粒子群迭代学习动态优化算法实现对感应电机参数的在线跟踪,修正的STF算法用于实现对感应电机转速与转子磁链的联合估计.仿真结果表明,包含参数跟踪的STF算法能够有效实现对感应电机转速与转子磁链的高性能估计;与扩展卡尔曼滤波算法相比,包含参数跟踪的STF算法在估计精度、跟踪速度和稳定性方面得到大幅度提高,并且能够快速跟踪突变状态,尤其在低速段仍能保持较好的估计性能,有效提高了状态估计精度和模型鲁棒性.     

感应电机系统的非线性反推自适应控制

针对感应电机的动态特性,在电机参数未知的前提下,研究了磁链与转速的渐近跟踪特性和整个系统的全局稳定性问题.应用反推技术设计了自适应控制器,对所有参数进行估计,实现了电机对给定信号的输出跟踪控制,保证了整个系统的全局稳定性.系统的转子磁链与转速能渐近跟踪给定的参考信号,仿真结果验证了该控制策略的有效性.     

基于自适应转子电阻估计器的感应电机逆解耦控制

提出了一种具有自适应转子电阻估计器的感应电机的逆解耦控制方法.首先通过非线性状态反馈获得感应电机的逆系统,将感应电机这个多变量、非线性、强耦合的对象动态解耦成转速与转子磁链两个二阶子系统;然后,采用模型参考自适应系统（MRAS）理论来设计转子电阻估计器,在线估计时变的转子电阻,从而保证在整个电机运行区域内,转速与磁链之间的输入输出解耦关系不变;最后,分别设计线性控制器对转速与磁链子系统进行闭环控制.仿真结果表明,提出的控制方案具有优良的动态和静态性能,且对电机参数变化具有强鲁棒性.     

感应电机模型参考模糊自适应矢量控制系统研究

针对基于转子磁链模型参考自适应法的感应电机矢量控制系统性能受转子参数影响较大的问题,分析磁链观测器对转子参数的敏感性,提出了一种基于转子参数辨识和模糊控制的感应电机无速度传感器控制方法。该方法通过基于定子电流模型的模型参考模糊自适应系统来估计电机转速和转子参数,其中转速自适应率采用参数自调整模糊控制方法进行设计,并在线辨识转子参数,以提高转速和磁链的观测精度、减小参数摄动影响。仿真结果表明该系统具有较强的鲁棒性和自适应性。     

基于滑模观测器的交流异步电机预设性能位置跟踪控制

针对存在匹配/非匹配扰动的交流异步电机位置跟踪控制问题,提出一种基于滑模观测器(sliding mode observer,SMO)的预设性能控制方法。首先,设计一种基于改进指数趋近律的SMO,削弱了常规滑模观测器存在的抖振现象,实现了对电机转子磁链准确的观测估计;其次,将模糊自适应方法与约束处理策略相结合,分别完成交流异步电机位置和磁链预设性能控制器的设计,保证了系统预先设定的瞬态和稳态性能,实现了对系统给定值有效的跟踪控制;再次,采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)算法对控制器参数进行优化设计,有效地提高了系统的收敛速度和稳态精度。理论分析表明,系统的位置跟踪误差和磁链跟踪误差不会超过预定的边界,且闭环系统的所有状态都是有界的。最后,通过仿真和模拟实验对比研究,验证了该文所提方法的有效性和可行性。     

基于变增益控制理论的感应电机转子磁链观测

针对交流感应电动机转子磁链观测问题,提出一种新的方法,基于变增益控制理论设计感应电机转子磁链观测器。首先把感应电动机模型作为LPV线性变参数系统,将感应电动机的磁通观测器看作线性变参数系统的一个控制器,而把转速与转子电阻作为系统的变参数,然后利用变增益控制理论,通过解一组线性矩阵不等式,设计满足H∞鲁棒稳定性能和动态特性磁链观测器,跟踪实际的磁链。仿真验证了此观测器的有效性和先进性。     

感应电机的无速度传感器逆解耦控制

提出了一种基于扩展的Kalman滤波器的感应电机无速度传感器逆解耦控制方法.首先采用逆系统方法将感应电机的转速与转子磁链进行动态解耦,其次由扩展的Kalman滤波器(EKF)对转速及转子磁链进行实时估计,最后由线性综合方法设计转速和转子磁链闭环调节器,从而实现感应电机的无速度传感器逆解耦控制.仿真结果表明EKF可在整个调速范围内进行高精度的转速和磁链估计,系统具有优良的动态和稳态控制性能     

感应电动机的自适应控制建模与仿真

本文介绍一种感应电动机的自适应控制仿真.在转子电阻和负载未知的前提下,控制器首先采用二阶滤波环节平滑参考转速指令,然后将系统中某一信号作为虚拟控制信号,进而使系统简化,再应用李亚普诺夫稳定性理论实现该虚拟控制信号,同时对未知参数进行估计.该设计方法对于电机参数的变化具有鲁棒性.在Matlab/Simulink中搭建了感应电动机自适应控制系统的仿真模型,仿真结果表明,用该方法设计的感应电动机控制系统能够获得很好的转速跟踪和磁链跟踪性能.     

基于磁链与负载观测器的异步电机反步滑模控制

针对参数摄动及负载转矩未知且变化会影响异步电机速度控制的问题,设计了一种改进型指数趋近律的滑模转子磁链观测器,用于估算电机转子磁通值,同时将磁通观测值用于负载转矩的估计。引入磁链误差、转速误差,通过反步滑模控制算法,将转子磁通与负载转矩的观测值用于异步电机控制。在转子电阻摄动与负载转矩未知且变化的情况下,将该控制策略与自适应反步控制方法进行实验结果对比。实验结果表明,该控制策略的响应速度快且跟踪精度高,提高了异步电机速度控制系统的抗干扰性能。最后,提出一种转速软给定方法,实验表明该方法能有效抑制转速变化时刻定子电流与电磁转矩的急剧增加,进一步改善了电机系统的性能。     

一种新的异步电机非线性控制策略

提出了一种新的异步电机非线性控制策略。首先根据给定的速度和磁链幅值,应用系统无源化控制(PBC)方法获得电流的参考值,以达到跟踪转速和磁链的目的;然后应用自抗扰控制器(ADRC)设计电流控制器得到最终所需的输入电压,使电机的电流收敛于参考值。仿真试验验证了该控制策略优良的调速性能,对电阻的变化具有较强的鲁棒性。     

自适应FC的无速度传感器感应电机矢量控制系统

设计了一种二维自适应模糊控制器(FC)作为无速度传感器感应电机矢量控制系统的速度调节器.这种自适应模糊控制器可以根据速度给定和负载转矩的变化实时调节解模糊的比例因子.系统使用定转子自适应磁通观测器和转速动态估计器来估算转子磁通和转速,有两个PID控制器分别控制转矩和磁通的电流分量,输出电压空间矢量控制电机.仿真结果表明,与PID控制器比较,FC具有更好的动态性能和稳态性能,鲁棒性得到很大提高.     

基于自抗扰控制器的矢量控制系统的研究

异步电动机矢量控制系统的转子磁链观测精度会因电机运行过程中的参数变化而降低,这是限制矢量控制系统性能的一个主要问题。使用一种不依赖对象数学模型的强鲁棒性控制器——自抗扰控制器(ADRC)来解决以上问题,给出了双闭环系统ADRC转速及磁链控制器的设计方法,揭示了基于ADRC的系统的抗扰性能和鲁棒性优于PI控制系统的本质原因。     

感应电机的L2增益鲁棒控制

电机电阻在运行过程中会发生较大范围的未知变化，对感应电机的控制性能造成不利影响。该文针对工程中常用的三阶感应电机模型，根据L2增益干扰抑制理论设计了鲁棒控制器。在误差动态方程中，将由未知电阻引起的不确定项看作系统的干扰，设计控制器使得干扰信号对评价信号的L2增益小于给定的性能指标。仿真结果表明，即使转子电阻偏离其标称值很多，控制器仍然能够保持优良的转速与磁链跟踪性能。     

Robust direct torque and flux control of adjustable speed sensorless induction machine drive based on space vector modulation using a PI predictive controller

A Direct torque and flux control design for a sensorless induction motor, following a Lyapunov-based stator flux observer is presented. In this control scheme, the torque error signal and the amplitude of the stator flux reference vector are delivered to a PI predictive controller. The predictive controller also uses information on the amplitude and position of the actual stator flux vector and measured stator currents to determine the voltage command vector for space vector modulation inverter. In addition, a conventional PI speed controller is used to generate the torque reference signal. Using the fifth order model of the three-phase induction machines in a stationary two axes reference frame, a nonlinear stator flux observer is developed in order to estimate the rotor speed, rotor and stator resistances simultaneously. The stability of this observer is proved by Lyapunov theory. It is shown that if the persistancy of excitation condition is satisfied, the estimated quantities converge to their real values. The effectiveness of the proposed control scheme is verified by computer simulation and experimental results.     

感应电动机交-交变频调速系统的双内模控制研究

基于先进的内模控制理论,提出了一种双内模控制结构,将内模控制拓展应用到多环控制的感应电动机交-交变频调速系统的外环;仿照调速系统调节器的工程设计方法,提出了基于内模控制原理的调速系统调节器设计原则,并进行了调节器设计.所设计的电流调节器为PI结构、磁链和转速调节器为PI或PID结构,但都只有一个可调参数,结构简单,参数调整方便.仿真实验表明,采用内模控制后,系统的输出动态性能优于工程设计方法设计的动态性能.     

一种非线性控制的感应电机转子磁通闭环观测及应用

在分析感应电机转子磁通开环观测器的频率响应的基础上 ,提出了一种非线性控制的感应电机转子磁通的闭环观测方法。设计了一种从电压模型到电流模型的磁通观测具有指数过渡过程的非线性控制器 ,改善了感应电机转子磁通观测的过渡特性 ,并将其应用到了模型参考自适应的感应电机闭环磁通观测与转速估计系统中 ,通过仿真与实验 ,验证了该转子磁通观测器的良好性能     

直接转矩控制系统参数在线辨识的研究

本文提出了一种应用于无速度传感器直接转矩控制系统的电动机参数在线辨识方案。采用模型参考自适应系统,注入磁链扰动,实现了同时对感应电机定、转子电阻参数的在线辨识和对磁链、转速及转矩的状态观测,使系统在电机参数发生显著变化时仍然保持良好的控制特性。与全阶状态观测器相比,本文采用交互式观测器,大大简化了算法,并通过在变频器样机中的应用,验证了其可行性和效果。     

基于DSP的感应电机无速度传感器矢量控制

讨论了一种感应电机(IM)的新型无速度传感器矢量控制系统,重点阐述了基于PI自适应法的模型参考自适应转子磁通和速度观测器。其中,磁场估算器是一个由电机的开环电流模型和电压模型组成的全阶转子自适应磁场观测器,速度观测器的稳定性由Popov原理提供保证。在实际应用中,构造了一个直接转子磁场定向无速度传感器IM矢量控制系统,给出了基于TMS320F240型DSP芯片实现的数字化系统。实验结果表明,该系统具有良好的转矩转速特性,也验证了所提出的磁场和速度估计算法的正确性。     

Modelling and simulation of a double‐star induction machine vector control using copper‐losses minimization and parameters estimation

This paper shows that it is possible to extend the principle of field‐oriented control (FOC) approach to a double‐star induction motor (DSIM). In the first stage, a robust variable structure current controller based on space phasor voltages PWM scheme is established. In this current controller design, only the stator currents and rotor speed sensors are used. In the second stage, the FOC method developed for DSIM is motivated by the minimization of the copper losses. The developed approach uses a loss model controller (LMC) and an adaptive rotor flux observer to compute the adequate rotor flux value minimizing the copper losses. The control variables are the stator currents or the machine input power. Compared to the constant rotor flux approach, it is proved that higher performances are achieved. However, the sensitivity of the FOC to parameter error of the machine still remains a problem. To guarantee the performance of the vector control, the stator and rotor resistances are adapted on‐line, based on the Lyapunov theory. An appropriate choice of the reference model allows building a Lyapunov function by means of which the updating law can be found. The simulation results show the satisfactory behaviour of the proposed identification algorithm. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.