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.     

一种减小变频空调压缩机低速范围内转速脉动的方法

近年来,永磁同步电机因其固有优点在空调压缩机中得到了广泛的应用。但常用的永磁同步电机?单转子式压缩机系统,由于工作条件的限制,无法安装位置编码器,受位置估算精度的制约,一般采用方波驱动,必然导致电机本身输出转矩脉动偏大。同时,在每个机械周期内,压缩机负载脉动非常剧烈,也造成整个系统低速运行时转速脉动大,噪声高,效率降低。本文将模型参考自适应方法推广到凸极永磁同步电机中,对电机转速和转子位置进行准确估算,实现了正弦波矢量控制。针对空调压缩机脉动负载,定义了机械周期内电磁转矩对位置积分的能量函数,有效地估算出当前负载状况,并通过查表法获得估算的负载转矩。然后根据估算的转子位置对负载脉动转矩进行转矩电流前馈补偿,显著降低了压缩机低频噪声和振动。仿真和实验结果验证了本文所提方法的有效性和实用性。     

基于改进MRAS观测器的感应电动机转速估算方法

由于传统模型参考自适应(MRAS)系统在低速时转速估算不准,以及对电机参数变化敏感,提出一种改进转子磁链的估算方法。通过仿真实验表明,该方法对于电机运行过程中参数的变化有较好的鲁棒性,低速时也能准确地估算磁链及转速,使系统稳定运行。     

基于转子电流的双馈感应电机无速度传感器控制

提出一种基于转子电流的模型参考自适应系统(MRAS)的双馈感应电机(DFIM)无速度传感器控制方法.首先建立了基于定子磁链定向的DFIM矢量控制模型,实现了电机转速/转矩控制和有功/无功功率解耦控制,然后采用基于MRAS的转速辨识方法,将测量得到的转子电流作为参考模型,通过定子电压和电流估测得到的转子电流作为自适应模型,用PI闭环控制构造转子位置和转速信息.为验证理论分析的正确性,以50 kW的DFIM为例设计了一套控制系统.通过电动机运行工况下的空载变速实验和发电机运行工况下的功率控制实验,估测转子位置和转速在不同转速和功率工况下都能准确跟踪实际值.仿真和实验结果表明系统能实现对DFIM无速度传感器控制,证明了所提出的方案的可行性.     

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。     

采用ESO的自适应算法在PMSM无位置传感器控制中的应用

分析了模型参考自适应 (Model reference adaptive system,MRAS)实现永磁同步电机无位置传感器控制的原理,针对传统的MRAS抗扰动性差,位置估计误差大的问题,提出采用扩张状态观测器（Extended State Observer,ESO）代替传统PI观测器。ESO不仅能提高转子位置的估计精度,其观测的负载转矩还能用作前馈补偿,以减小负载转矩扰动对系统的影响。试验结果表明,在负载和速度突变情况下,使用新型变结构模型参考自适应（MRAS_ESO）估算的转速较传统MRAS的抗干扰性能力更好,系统的鲁棒性更强。     

基于改进型MRAS的永磁同步电机无位置传感器控制方法研究

为提高电传动装甲车辆的运行稳定性,提出将模型参考自适应（MRAS）用于永磁同步轮毂电机无位置传感器控制,同时考虑到传统MRAS法的辨识精度易受电机参数变化的影响,提出一种能够对定子电阻进行实时辨识的改进方法。基于改进型MRAS法,构建了轮毂电机无位置传感器控制系统,基于Matlab/Simulink仿真对比了加入电阻辨识环节前后转速及转子位置的辨识效果,仿真结果验证了改进设计的优越性能,有效提高了电阻动态变化过程中转速及转子位置的辨识精度,避免了因参数变化引起的误差过大问题。     

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q轴电流的模糊MRAS观测器PMSM无速度传感器控制

针对永磁同步电机的模型参考自适应系统（MRAS）无速度传感器技术对电机参数变化敏感、转速及负载突变后转速及位置估计值不精确等缺点,提出一种基于q轴电流分量的模糊PI模型参考自适应观测方法。在传统的MRAS观测器方法基础上,通过实时检测q轴电流分量,结合模糊算法实时调整MRAS中的PI参数,形成模糊MRAS观测器,以修正由转速、负载及电机参数发生改变带来的速度及位置检测误差。同时,针对观测器内部电机参数敏感的特点,通过对电机d轴注入阶梯电压信号,从而得到稳态d轴电流,并利用欧姆定律对电机定子电阻进行预辨识,使模糊MRAS观测器得到的转速及位置估计值更准确。最后,以400W表贴式永磁同步电机为实验研究对象进行了仿真以及实验分析,验证了该方法的有效性。     

引入比例谐振调节器的双馈电机转子电流无速度传感器控制

双馈风力发电机转子电流模型参考自适应系统(MRAS)的转速估算方法中,由于定、转子电压、电流采样信号的漂移及AD转换的偏差,致使所估计的双馈电机转速幅值中呈现不同程度的交流脉动。针对此问题,提出了在自适应实时调节机构中,采用PI并联比例谐振(PR)控制器共同作用的控制策略。该方法可消除转速估计中角频率和转差频率的交流脉动,实现转速精确估计,提高双馈电机发电质量。基于10 k W的双馈风力发电模拟平台进行了实验研究,通过与PI控制对比验证了PI并联比例谐振控制的优越性。     

基于模型预测MRAS的PMSM转子位置检测

提出了一种基于模型预测模型参考自适应(MRAS)的永磁同步电机转子位置观测器,它将电流法估算的定子磁链作为参考模型,电压法估算的定子磁链作为可调模型,磁链误差作为代价函数,通过预测控制搜索寻优的算法寻找最优转子位置,取代了传统MRAS中采用PI控制器作为自适应率的做法。该方案不仅省去了MRAS中PI参数调整的麻烦,而且提高了检测出的转子位置的精确性。在Matlab/Simulink环境下搭建仿真模型,仿真结果表明:该方法能提高模型参考自适应观测器对具有宽广调速范围的永磁同步电机转子位置检测的精度,转速更平滑,具有优越性和较高的可行性。     

基于ILC算法的PMSM模型参考自适应矢量控制

永磁同步电机(PMSM)在工业控制领域应用广泛,但由于PMSM转速转矩脉动大的缘故,仍很难应用于高精度运动控制领域。考虑到机械速度传感器的稳定性及系统成本问题,采用模型参考自适应系统(MRAS)控制估计电机转速,在PMSM矢量控制MRAS基础上,结合传统比例积分(PI)控制,在速度调节环上引入一种新颖的闭环PI型迭代学习控制(ILC)算法。通过ILC算法不断学习调节电机实际转速与给定转速的差值,达到对电机q轴给定电流的在线补偿,从而抑制电机运行时的周期性转速脉动,同时可提高转速跟踪精度。结果表明,引入ILC算法后,电机转速转矩脉动均得到了有效削弱,转速跟踪精度也得到了大大的提高。     

双三相永磁同步电机多参数辨识无传感器控制

双三相永磁同步电机(DTP-PMSM)参数受到负载量、温度等因素的影响而发生变化,降低了传统模型参考自适应系统(MRAS)无传感器控制方法的精度和稳定性.针对这个问题,提出一种基于电阻和磁链辨识分段处理的无传感器控制方法,电机低速运行时加入电阻辨识,高速运行时加入磁链辨识.为此,结合电机数学模型,研究了全速MRAS无传感器控制参数辨识系统,推导多参数辨识的自适应律,并验证参数估计唯一性和收敛性.仿真和实验结果表明,改进后的无传感器控制方法能够准确跟踪转子的速度和位置,具有良好的鲁棒性,降低了对参数的敏感性.     

基于负载转矩观测的永磁同步电机抑制转速脉动控制方法

在电机调速系统中,需要抑制由负载转矩的周期性波动引起的转速脉动,单纯依靠转速调节器难以获得理想的转速脉动抑制效果。对于无法安装位置传感器的永磁同步电动机,只能通过软件观测转子的转速和位置,更加大了抑制转速脉动的控制难度。本文采用一种基于假设旋转坐标系的无位置传感器观测方法,对转子位置和转速进行观测,并通过转速信息进一步观测负载转矩中的周期性脉动分量。在此基础上,提出一种负载转矩电流前馈补偿方法,依据观测得到的负载转矩波动幅值对电动机转矩电流的给定值进行相应的前馈补偿,从而抑制转速脉动,明显提高了转速调节器的控制性能。通过带模拟空调压缩机负载实验,验证了所提方法的有效性。     

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。     

感应电机带定子电阻自校正的MRAS转速估算研究

感应电机无速度传感器控制系统的关键是对电机转速准确的估算,分析了经典的基于模型参考自适应系统(MRAS)估算电机转速的原理和缺陷,并分析了定子电阻的变化对转速估算的影响。在此基础上,设计了一种性能更优的带定子电阻自校正的MRAS转速估算方法,避免了经典方法中纯积分和定子电阻变化的影响。通过仿真和试验对此转速估算方法进行了验证,实验结果表明了该方法的合理性和有效性。     

基于MRAS的感应电机无速度传感器矢量控制

在两相静止坐标系下的模型参考自适应系统(MRAS)中,由于转子磁链在α与β轴的两个分量之间存在交叉反馈关系,离散计算时收敛性能较差.采用了一种在两相旋转坐标系下实现的模型参考自适应系统,来辨识感应电机的转速.该方法的参考模型和可调模型分别由改进的电压模型和两相旋转坐标系下转子磁链的电流模型构成.在以TMS320C32为核心的实验平台上进行了实验研究.实验结果表明,该系统能较好地估计电机的磁链及转速,具有良好的稳态辨识特性.     

矿山机车无速度传感器矢量控制系统

针对矿山机车的工作特点,设计了相应的矿山机车矢量控制系统,并对系统中的基于模型参考自适应(MRAS)方法的转速估算环节和弱磁环节进行了分析研究,比较分析了传统恒功率弱磁控制策略和考虑电机电压电流约束的优化弱磁控制策略.设计并制作了一套基于TMS320F2812控制器的电机控制系统,在此系统上对基于MRAS方法的转速估算环节和弱磁环节进行了实验验证.