交流电机转速和转子磁链自适应辨识的一种新方法

仅在定子电流检测的条件下,通过引入辅助状态矢量的方法建立稳定的模型参考自适应观测器,以定子电流作为比较信号,辨识出转子电阻的同时,辨识出磁链和速率。文中分析了稳定的激励条件。仿真结果证明该方法的有效性。     

基于MRAS的永磁同步电机改进滑模速度控制设计

针对传统机械式传感器对永磁同步电机控制系统带来的成本高、可靠性较低、性能不稳定以及在复杂工况不易维修等问题,提出了一种基于模型参考自适应（MRAS）来估算电机速度和转子位置的方法,针对传统指数趋近律存在的趋近速度较慢、系统抖振较大等不足,引入了系统状态变量的幂次项,设计了一种改进的指数趋近律,并对传统符号函数进行了平滑处理,基于此设计了改进的滑模速度控制器,该设计方法能够根据系统状态与平衡点之间的距离进行自适应调整趋近律速度,有效的削弱了传统滑模速度控制器存在的抖振,最后在PSIM软件中搭建了整体仿真模型进行验证,仿真结果表明,MRAS无位置控制能够准确估算转子速度和位置,改进滑模速度控制具有更好的动态特性。     

基于MRAS的异步电机无速度传感器应用研究

针对异步电机基于转子磁链模型参考自适应(MRAS)速度观测器中的积分直流偏置和PI自适应率参数不能在线修正的问题,将转子磁链的电压模型进行改进,并提出一种自适应线性神经元(ADALINE)速度观测器。通过一阶惯性环节代替了电压模型中的纯积分环节,消除了积分直流偏置和误差积累,利用ADALINE算法对MRAS观测器中的自适应率进行改进,实现了在中高速情况下对电机转速的准确观测。仿真结果表明,改进后的MRAS速度观测器对速度的辨识度较高,动态性能良好,验证了该控制策略的正确性与可行性。     

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。     

一种永磁同步电机新型高阶滑模观测器设计

为了提高无位置传感器控制的精度,增强控制系统的鲁棒性,减小不确定扰动的影响,提出了一种新型高阶滑模观测器。该设计使用改进的积分滑模定子电流观测器估算永磁同步电机的反电动势,从而分析得出转子位置和转速估算值。在指数趋近律的设计上,等速项用连续光滑的开关函数代替不连续的符号函数,指数项引入随系统的变化而调整的增益项。通过仿真实验,验证了该滑模观测器对改善转子位置和速度估算精度有明显的提升效果,增强了系统的鲁棒性,抑制了抖振现象。     

滑模控制PMSM无速度传感器矢量控制系统

为了实现永磁同步电机(PMSM)无速度传感器控制,提出了一种基于MARS的速度辨识方案.将PMSM的电流模型作为参考模型,估算的定子磁链模型作为可调模型,设计了自适应律来对转速进行辨识.同时,提出一种在同步旋转坐标系下的滑模变结构速度调节策略,以取代传统的PI调节器,因此对参数摄动和不确定因素有很强的鲁棒性.仿真和实验结果表明,所提出的速度调节策略和辨识方案使矢量控制系统具有较强的鲁棒性和较好的动、静态性能.     

Nonlinear adaptive state-feedback speed control of a voltage-fed induction motor with varying parameters

An adaptive nonlinear-state-feedback speed control scheme of a voltage-fed induction motor has been developed in which the control of torque and flux is decoupled. The inputs to the control algorithm are the reference speed, the reference flux, the measured stator currents, the measured rotor speed, the estimated rotor flux, and estimates of the rotor resistance, stator resistance, and load torque, which may vary during operation. The controller outputs are the reference stator voltages in rotor-flux rotating reference frame. An accurate knowledge of the rotor flux and machine parameters is the key factor in obtaining a high-performance and high-efficiency induction-motor drive. The rotor flux is estimated using the induction-motor rotor-circuit model. Although the estimated rotor flux is insensitive to the stator-resistance variation, it does depend on the rotor resistance. A stable model reference adaptive system (MRAS) rotor-resistance estimator insensitive to stator-resistance variation has been designed. Stable stator-resistance and load-torque MRAS estimators have also been developed. These estimators have been developed to constitute a multi-input-multi-output (MIMO) decoupled-cascade structure control system. This simplifies the design problem of the estimators for a stable operation from a MIMO design problem to a single-input-single-output (SISO) design problem. The continuous adaptive update of the machine parameters and load torque ensures accurate flux estimation and high-performance operation. Simulation and experimental results are presented to verify the stability of the induction-motor drive in various operating modes.     

Hyperstability of the full-order observer for vector-controlled induction motor drive without speed sensor

Vector-controlled induction motor drive systems without speed sensors have been widely studied. Speed estimation can be treated as a problem of parameter estimation under the theory of MRAS (model reference adaptive systems). In such cases, the convergence and robustness of the system are major issues. In this paper, we discuss the stability of an MRAS, that includes a full-order adaptive observer of the induction motor and is used for estimating the rotor speed and identifying the stator resistance. It is verified that, under some conditions, the transfer matrix in the forward path of the MRAS is strictly positive-real and that the non-linear block in the feedback path satisfies Popov's criterion. As a result, the system is hyperstable. The influence of the set error of the rotor resistance is discussed and the design criterion for the feedback gain of the observer is presented. Finally, the system is linearized for the parameter design of the speed estimator.     

MRAS-based speed sensorless control scheme with stator resistance identification function for vector-controlled induction motor drives

This paper describes a new scheme for the speed sensorless control of the vector-controlled induction motor drive. Based on the model reference adaptive system (MRAS) theory, the rotor speed of the induction machine is estimated with a full-order adaptive observer. The estimated speed then is used as the signal for the vector control and the speed control. To accurately estimate the speed at the lower speed range, the value of the stator resistance also is identified at the same time and then is used to modify the resistance value set in the observer. The resulting system is verified to be hyperstable with Popov's criterion. As a result, this drive can operate stably in a wide range of speed even at zero speed. Also, it is shown theoretically that neither speed nor resistance of the rotor can be identified at the same time because these two parameters are dependent on each other. Simulation results and experiments also show that the scheme is effective.     

一种新型模型参考自适应滑模速度辨识方法

提出了一种新型的模型参考自适应滑模速度辨识方法,用于异步电动机转速的精确辨识.该方法的结构主要包括参考模型、可调模型和滑模控制器3部分,首先利用参考模型和可调模型分别计算电机的转子磁链,然后将两者误差送入滑模控制器中计算电动机的转速.其中,参考模型采用了一种结构简单的改进电压磁链模型,有效解决了传统电压模型固有的直流偏...     

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。     

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.     

感应电机无速度传感器矢量控制中转子电阻辨识研究

介绍了一种基于降价扩展卡尔曼滤波（EKF）的转子电阻在线辨识算法，并将其应用于基于模型参考自适应（MRAS）的无速度传感器直接磁场定向矢量控制系统。通过在MAT-LAB中建立模型进行仿真，分析了转子电阻变化对转速估算的影响，验证了算法的有效性。仿真结果表明，经过对电机转子电阻的辨识和补偿，转速估算的精度和稳定性都有较大改善。     

低速PMSM无速度传感器调速系统积分滑模控制

针对低速条件下定子电阻的变化会影响永磁同步电动机矢量控制系统的实际速度辨识问题,基于模型参考自适应控制策略(MRAS)设计速度和定子电阻同时辨识的自适应观测器.以测量的定子电压为输入变量,电机的定子电流为状态变量,基于波波夫超稳定性理论确定速度和定子电阻自适应律,采用带有积分滑模面的滑模变结构速度控制器,实现给定速度以指数趋近率无静差跟踪,通过Lyapunov定理证明所设计的速度控制器在电机参数变化和外部负载扰动情况下都具有稳定性.理论分析和仿真结果验证了所设计的无速度传感器矢量调速系统具有良好的低速性能.     

基于MRAS的永磁同步电机无速度传感器

研究了一种基于矢量控制的模型参考自适应永磁同步电机无速度传感器方案.该方案仅利用q轴的估算电流与实际电流之差作为误差信号,将误差信号送入PI调节器进行调节后得到估计转速.本文对该方案进行了仿真和实验比较,结果表明本文提出的方案在高低速均能准确检测到转子的位置和速度,具有良好的动静态运行性能.     

基于MRAS和SMO相结合的PMSM矢量控制

通过对MRAS和SMO进行分析,提出了一种基于MRAS和SMO相结合的永磁同步电机无速度传感器的控制方法。由SMO算法实现永磁同步电机定子电流的估计,构成MRAS算法的可调模型部分,实现了永磁同步电机转子转速的估计和整个系统的三闭环控制,详细介绍了基于MRAS和SMO相结合的永磁同步电机无速度传感器控制系统的建立并进行了测试。测试结果表明,该控制系统具有良好的低速调速功能、动静态性能和鲁棒性。     

基于改进电压模型的感应电机无速度传感器矢量控制

磁链和转速信息直接影响矢量控制的动态特性。基于传统电压模型,设计了一种改进的磁链观测器和转速估算方案。利用低通滤波器替代积分器,消除了积分环节对磁链观测的不利影响;利用磁链参考值补偿观测误差,保证磁链观测的准确性。为消除测量噪声和随机扰动的影响,引入同步角频率的误差校正项和滤波环节,通过滑差迭代更新的方式保证参数估算的准确性。仿真和DSP电机对拖试验平台验证了改进方案的有效性。     

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Popov超稳定理论的PMSM转速辨识

针对永磁同步电动机参数变化导致转速不准的问题,提出一种基于观测q轴电流的模型参考自适应(MRAS)转速估计策略。该方法在基于i_q=0转子定向控制永磁同步电机的基础上,将实际电流和估算电流的偏差作为自适应PI调节器输入,借助Popov超稳定性理论设计了一种简化的MRAS估算模型,从而得到估计转速,同时辨识定子电阻。通过Matlab软件对算法进行仿真,并根据仿真模型设计了基于STM32的永磁同步控制系统,结果表明采用自适应模型进行转速估计同传统的PID控制方法相比,具有较高的转速估计精度,鲁棒性强。     

基于MRAS理论的无速度传感器直接转矩控制调速系统

在MRAS理论基础上讨论了三种转速观测法,并将其中既能实现电机转速辨识又能实现定子电阻辨识的交互式模型参考自适应方法应用于异步电机无速度传感器直接转矩控制中.该方法能较好地解决电机参数变化对调速精度和系统稳定性影响的问题,仿真结果证明了该方案的有效性.