基于MRAS的永磁同步电机无传感器矢量控制

对于机械传感器的使用增加了系统的成本、故障率等问题,本文是基于模型参考自适应系统(MRAS)设计了永磁同步电机(PMSM)无传感器矢量控制系统。介绍了MRAS算法,推导出在该算法中PMSM转速与转角的计算公式,给出了矢量控制系统的自适应律选择,并验证了其满足Popov超稳定性条件。最后通过MATLAB/Simulink仿真软件搭建了仿真模型,仿真结果表明所设计的基于MRAS无传感器调速系统在负载突变以及转速动态变化等工况下,动态性能良好,具用较强的鲁棒性。     

高速永磁同步电机无速度传感器矢量控制研究

针对普通无速度传感器矢量控制算法无法满足永磁同步电机(PMSM)高速运行问题,设计了一种基于模型参考自适应系统(MRAS)的矢量控制方案。该方案由I/F控制器和MRAS控制器组成。低转速采用I/F控制器控制电机转速,高转速采用MRAS控制电机转速,特殊处理后使切换过程中电流平滑过渡,以达到高低转速均可正常运行的目的。以磁悬浮PMSM作为驱动对象,电机转子联接风机实现带载。试验结果表明,与传统的无传感器矢量控制相比,所提出的控制方案更有效地驱动PMSM,满足高速运行工况。     

基于MRAS和模糊算法的PMSM无传感器控制

基于对模型参考自适应(MRAS)算法估计永磁同步电机(PMSM)转速和位置原理的分析,针对传统的pi自适应律,提出了一种基于模糊自适应律的模型参考自适应复合控制算法.建立了永磁同步电机无速度传感器和带速度传感器的矢量控制仿真模型并进行分析,仿真结果表明与传统的模型参考自适应无速度传感器方法相比,改进算法后的系统具有更好的带负载能力,与带速度传感器控制系统相比也具有较好的控制性能.     

基于MRAS的永磁同步电机无传感器矢量控制研究

提出了一种基于模型参考自适应理论(MRAS)的速度与位置估算方法。以PMSM本身作为参考模型,以含有转速变量的定子电流方程作为可调模型,以Popov超稳定性理论为基础设计自适应律,当可调模型等效于参考模型时,输出的估计转速收敛于真实值,实现了无速度传感器的电机控制。利用MATLAB/Simulink搭建了仿真模型,仿真结果表明基于MRAS的无传感器控制对转速和转子位置角有很好的辨识效果。     

基于MRAS的永磁同步电机无传感器控制研究

针对在永磁同步电机(PMSM)中安装传感器带的高成本、体积增大、可靠性降低、易受环境干扰等缺陷,提出了一种基于模型参考自适应理论(MRAS)的转速和转子位置的估算方法.以PMSM本体作为参考模型,电机的定子电流作为可调模型,以超稳定性与正性动态系统理论(Popov)为基础,设计了自适应律PI调节器参数,达到了可调模型稳定追踪参考模型的目的,实现了无速度传感器的转速和转子位置的准确估计.仿真结果表明,所提出的电机无位置传感器的控制方法能在转速突变、负载转矩扰动的情况下,快速、准确估算转速和转子位置,具有较强的动静态性能和鲁棒性.     

模糊MRAS方法在永磁同步电机无速度传感器控制系统中的应用

模型参考自适应系统(MRAS)由于结构简单,因而在无速度传感器永磁同步电机控制中被广泛采用,用来估算转子位置和转速,但是在周期性脉动负载工况时,MRAS中恒定单一的比例积分(PI)控制器不能很好地满足控制性能的要求。为了避免在不同转速和负载条件下复杂的PI参数调整,研究了基于模糊控制技术的永磁同步电机无速度传感器系统。该调速系统采用转子磁链定向的矢量控制作为其基本的控制策略,利用MRAS对转子位置和转速进行估算,提出了一种基于模糊控制的MRAS。该系统中应用模糊控制器替代PI控制器,省去了需要调整PI参数的麻烦。通过仿真证明了该方法的有效性和可行性,仿真结果表明,基于模糊控制的MRAS能够很好地实现周期性脉动负载工况下电机转子位置和转速的估算,具有较好的鲁棒性。     

基于无速度传感器永磁同步电动机PCH速度控制

基于模型参考自适应(MRAS)的转速估计原理,提出了一种永磁同步电动机(PMSM)的无速度传感器控制方法,该方法以PMSM本身作为参考模型,将含有待估计参数的模型作为可调模型。根据两个模型状态变量的不同,通过一定的自适应调节机构,得到转子速度的估计值。然后利用端口受控哈密顿(PCH)系统方法,建立PMSM的PCH模型,根据最大转矩/电流(MTPA)控制原理,设计了隐极式PMSM的无传感器速度控制器。最后通过Matlab/Simulink建立仿真模型,仿真结果表明,该控制系统具有很好的转速跟踪和速度估计的性能。     

电动汽车用永磁同步电机模型预测MRAS无速度传感器控制

针对电动汽车机械式传感器在复杂工作环境下易失效的问题,将基于模型参考自适应(MRAS)的无速度传感器技术应用于电动汽车中。针对传统MRAS无速度传感器控制存在的转子位置估计相位延迟较大、转速估计误差较大等问题,将模型预测控制算法应用到MRAS中。参考模型选用永磁同步电机(PMSM)电流磁链方程,可调模型选取电压磁链方程,代价函数是磁链的差值,待估计参数选择转子位置。与传统MRAS无速度传感器控制算法相比,转速、转子位置估计结果更加精确,估计误差较小,动态性能和稳态性能优良。通过仿真和试验验证了算法的可行性和有效性。     

无速度传感器的永磁同步电机滑模控制

基于模型参考自适应系统(MRAS)方法,完成了永磁同步电机(PMSM)无传感器控制中的速度估计,节约了成本,并提高了驱动系统的可靠性。在此基础上应用滑模控制理论,采用积分滑模面及滑模等效控制,对PMSM驱动系统速度跟踪控制进行了研究,提高了系统的鲁棒性和快速性。建立了PMSM驱动无传感器矢量控制系统的仿真模型,设计了速度滑模控制器。仿真结果验证了该方法的有效性,系统具有较好的动、静态特性。     

永磁同步电机新型滑模观测器无传感器矢量控制调速系统

设计并实现了一种将反电势估算值反馈引入到定子电流观测计算中的新型滑模观测器转子位置估算方法。为了简化调速系统硬件结构,设计了一个截止频率可随转子转速变化的低通滤波器。基于对新型滑模观测器算法稳定性的分析,提出了反电势反馈增益系数的自适应算法,通过该系数的自适应调节可以实现不同速度运行时转子角度估算误差的补偿。引入锁相环控制对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)的转速进行估算。建立基于新型滑模观测器算法的无传感器PMSM矢量控制调速系统并进行实验测试,试验验证了该新型滑模观测器估算方法能够在PMSM较低速运行时准确的估算出转子位置和速度,无传感器矢量控制调速系统具有调速范围宽、鲁棒性强的特点,且该无传感矢量控制算法简单、易于实现。     

基于MRAS和SVPWM的无速度传感器永磁同步电动机控制研究

将模型参考自适应状态观测器和空间矢量脉宽凋制技术应用于永磁同步电机无速度传感器矢量控制中。根据永磁同步电机的数学模型,设计了一个模型参考自适应状态观测器用于估算电机转子速度,建立其自适应规律,并采用Popov理论对其稳定性进行了分析。系统采用空间矢量脉宽调制技术以减小转矩脉动,仿真结果表明,模型参考自适应状态观测器能够在较广速度范围内追踪转子实际位置,实现对转子转速的观测,从而实现了永磁同步电机的无速度传感器磁场定向控制。     

基于MRAS和磁链补偿的无速度传感器永磁直线同步电机直接推力控制

永磁直线同步电机(PMLSM)直接推力控制系统中的传统机械传感器在恶劣工况下难以准确获取控制系统反馈信息。将模型参考自适应算法应用到PMLSM,设计了基于模型参考自适应系统(MRAS)的无速度传感器直接推力控制系统,依据辨识得到的磁链位置重新构建了一种磁链观测器,对磁链进行补偿,减小了直接推力控制推力响应的波动。通过仿真,证明了基于MRAS和磁链补偿的无速度传感器PMLSM直接推力控制系统能够准确地辨识初级的速度和位置信息,得到了较好的动静态性能。     

永磁同步电机的变结构MRAS转速辨识

为改善永磁同步电机无速度传感器控制系统对参数变化和负载扰动的鲁棒性,将滑模变结构控制引入到模型参考自适应系统中,提出一种基于变结构模型参考自适应系统的永磁同步电机转速辨识方法。理论分析和仿真结果表明,该方法具有良好的动静态性能,比传统模型参考自适应系统具有更高的估计精度,对参数变化和负载扰动有更强的鲁棒性,且算法简单,易于实现。     

内埋式永磁同步电机永磁磁链的在线辨识

在无速度传感器工作条件下,为了实现永磁同步电机转子位置和转速的精确控制,需要对电机参数进行在线辨识。本文研究了无速度传感器控制条件下,内埋式永磁同步电机永磁磁链的辨识。该调速系统采用转子磁链定向的矢量控制作为基本的控制策略,利用模型参考自适应系统对转子位置和转速进行估算,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机永磁磁链辨识方法。本文基于上述研究,实现了无速度传感器控制条件下,内埋式永磁同步电机永磁磁链的在线辨识,采用上述方法能够很好地避免由于电机的低阶状态方程而引起的辨识问题。仿真和实验结果证明了该辨识方法的可行性与有效性,而且在模型参考自适应中采用辨识得到的磁链参数,能够大幅度降低转子位置的估算误差。     

无传感器永磁同步电机调速系统高速运行性能研究

在永磁同步电机—压缩机系统高速运行时,传统的SVPWM控制无法使电机获得最大的输出转矩。同时,由于工作环境的限制,系统无法安装位置传感器。针对以上特点,本文采用模型参考自适应方法辨识电机转子位置,并采用单模式过调制算法控制逆变器,实现了无传感器过调制永磁同步电机矢量控制系统。仿真和实验结果表明,本文所采用的控制方法不仅可以实现永磁同步电机-压缩机系统的高速稳定运行,而且有效地提高了系统的带负载能力。     

基于参数辨识的永磁同步电机无位置传感器控制

针对电机运行过程中参数变化会影响永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制性能的问题,将递推的最小二乘法(RLS)用于PMSM参数的在线辨识,在最大转矩电流比控制策略下,使用基于BP神经网络改进的模型参考自适应系统构建无位置传感器控制方案,提出了基于在线参数辨识的PMSM无位置传感器控制方案。运用递推的RLS对PMSM的交轴电感和转子磁链进行在线辨识,并将参数辨识结果应用于电机无位置传感器算法中。仿真和试验证明了基于递推的RLS参数辨识算法可以对PMSM的转子磁链和交轴电感值进行准确辨识,基于参数辨识的PMSM无位置传感器控制方案性能更好。