基于UKF的永磁直线电机进给系统位置与速度估计

Unscented卡尔曼滤波器(UKF)在许多非线性估计及控制问题中取得了成功的应用.针对永磁直线同步电机(PMLSM)进给系统的特点,将UKF引入PMLSM的位置与速度估计中,建立了基于UKF的无位置传感器PMLSM进给系统.通过迭代搜索分析滤波器参数对UKF估计性能的影响,并对噪声方差阵参数进行了优化.分别对PMLSM有位置传感器进给系统和无位置传感器进给系统进行了仿真研究.仿真结果表明,UKF具有较高的估计性能,基于UKF的的无位置传感器PMLSM闭环控制系统在宽的速度范围内具有较好的速度响应特性,对初始位置误差具有较快的收敛特性.最后通过实验验证了UKF算法在PMLSM的状态估计中的有效性.     

基于UKF的永磁同步电机无位置传感器控制研究

提出了一种基于Unscented Kalman非线性滤波（UKF）的永磁同步电机无位置传感器控制方法。利用易于检测的电机端电压和端电流,采用UKF算法实时地估计电机的转速和磁极位置,得到矢量控制系统转速反馈信号和矢量变换角度。永磁同步电机无位置传感器转速控制仿真结果表明．本文提出的估计算法既具有较高的估计精度又具有相对少的计算量,可以满足永磁同步电机伺服系统无位置传感器控制需要。     

永磁直线同步电机驱动系统速度和位置无传感器检测新方法

为了实现永磁直线同步电机(PMLSM)无传感器伺服控制,必须估计出电机的速度和磁极位置.本文提出了一种通过电机电流和电压信号估计PMLSM速度和位置的简单方法.在建立PMLSM三相电压模型的基础上,通过park变换,得到基于估计位置的dq轴模型,从而求出由轴电流微分.另外通过实际电流信号计算出电流微分.通过两个电流微分...     

PMLSM无位置传感器检测技术的研究

详细讨论了永磁直线同步电机(PMLSM)基于模型参考自适应理论(MARS)无位置传感器的检测技术,在没有位置传感器的情况下检测PMLSM的位置、速度,消除了由位置传感器带来的误差,应用Popov超稳定性理论证明了该检测系统的稳定性.并用Matlab/Simulink软件对PMLSM的无位置矢量控制系统进行了仿真研究,仿真结果表明该检测系统具有令人满意的估计精度和动态性能.     

粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器电机转速估计

转速估计的精度直接影响无速度传感器矢量控制的效果,针对感应电机扩展卡尔曼滤波器(EKF)转速估计中难以取得系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的EKF转速估计方法.该方法利用改进的粒子群算法对EKF中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理,将优化后的EKF应用于感应电机转速估计.仿真试验表明,与试探法、标准粒子群算法及遗传算法比较,该方法能有效提高转速估计的精度,从而提高无速度传感器矢量控制系统的性能.     

基于DSP2812的PMLSM无传感器伺服控制系统设计

在建立永磁同步直线电机(PMLSM)数学模型的基础上,采用基于磁场定向的矢量控制,并结合模型参考自适应控制完成对PMLSM无传感器伺服控制系统的设计,在速度和位置估计的基础上设计了电流和速度双闭环控制器,利用Madab/Simulink搭建了整个控制系统的数学模型,并进行了仿真分析.同时,基于DSP2812处理器设计并...     

基于脉振高频注入法的零低速永磁直线同步电机无位置传感器控制

针对零低速下永磁直线同步电机（PMLSM）的无位置传感器控制方法存在精度低、稳定性差、算法复杂等问题,提出了一种改进的脉振高频注入法的无位置传感器控制方法。在利用PMLSM饱和凸极性进行初步位置估计的基础上,提出了特殊位置校正和磁极判断的方法,从而简便地获得较为准确的动子位置,实现PMLSM零低速下的无位置传感器运行。在此基础上,利用Simulink对PMLSM无位置传感器控制进行仿真建模,并搭建样机试验平台进行试验验证。通过仿真和试验结果表明,所提方法可以准确、快速地检测出PMLSM动子初始位置和低速运行时的动子位置,保证电机平稳起动运行,且具有良好的位置估计精度和动态性能。     

一种新型极低速异步电机无速度传感器控制方法

提出了一种基于信号注入的新型极低速异步电机无速度传感器矢量控制方法.该方法通过注入低频定子电流信号得到转子位置角度误差,并进而估计电机转速.该方法不依赖于异步电机的非理想特性,仅由基波模型就可实现极低速段的转速估计.此外,该方法还具有较强的电机参数鲁棒性.仿真及实验结果证明,基于低频信号注入的方法可以很好地实现异步电机在极低速段的无速度传感器矢量控制.     

新型无位置传感器永磁同步电动机状态估计及其误差补偿方法研究

在推导基于估计坐标系的永磁同步电动机(PMSM)模型基础上,提出了PMSM无位置传感器矢量控制的一种新的状态估计方法.该方法将电气稳态操作概念引入电机的状态估计中,有效解决了暂态过程中转子速度、位置估计不精确的问题.在讨论状态估计算法对电机参数依赖性的基础上,给出了估计误差补偿算法.该状态估计算法简单、计算量小、易于数字化实现.理论分析和仿真实验结果表明,PMSM无传感器控制方法具有较强的鲁棒性和令人满意的性能.     

基于EKF的永磁同步电动机无位置传感器控制研究

提出了一种基于扩展Kalman滤波器(EKF)的永磁同步电机无位置传感器控制系统.利用易于检测的电机端电压和端电流,采用EKF算法实时估计电机的转速和磁极位置,得到矢量控制系统反馈信号和矢量变换角度.转速和电流控制器均采用PI控制,转速控制器输出作为电流控制器的参考信号,电流控制器产生SPWM逆变器的控制信号.仿真和实验结果表明EKF能在宽的转速范围内对系统的状态做出精确稳定的估计,基于EKF的永磁直线电机无位置传感器驱动系统具有良好的动态响应特性.