矢量控制系统的速度控制及速度辨识新方法研究

介绍了异步电动机矢量控制系统神经网络速度控制器的设计方法;同时提出了将开环直接计算与模型参考自适应方法相结合的神经网络混合转速辨识模型。仿真结果表明,基于该速度控制器和速度估计器的矢量控制系统动静态性能好,解决了瞬时无功模型参考自适应方法的转速不稳定问题,转速估计精度高。     

异步电动机转差型无速度传感器矢量控制系统

主要研究的是异步电动机无速度传感器矢量控制系统，用矢量控制理论和电压解耦的方法建立了转差型电压矢量解耦控制系统。利用模型参考自适应（MRAS）的方法实现转速辨识，仿真结果验证了辨识方法是可行的。     

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

提出了一种新颖的变结构模型参考自适应观测器,用于永磁电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识。该方法将变结构控制与模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS)进行有机的整合,选取永磁电机本身作为参考模型,而选取永磁电机电流模型作为可调模型,利用两模型输出的误差构造了一个滑模面。理论分析和仿真结果表明,所提出的永磁电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识方法具有较强的鲁棒性和令人满意的动静态性能。     

交互式模型参考自适应PMSM速度辨识

提出了一种基于矢量控制的交互式模型参考自适应永磁同步电机无速度传感器控制方案.该方案利用静止α-β坐标系下的基于电压模型的反电动势估计值和基于磁链模型的反电动势估计值之差作为误差信号,交互式的构成对定子电阻辨识和转子转速辨识的自适应律,实现定子电阻和转速的估计,解决了因电机参数变化所影响速度辨识精度的问题.仿真和实验研...     

异步电机无速度传感器矢量控制系统的研究

为了实时辨识电动机的转子转速,提出利用在异步电机端测量得到的电压和电流来估算电机转速,以实现无速度传感器矢量控制的模型参考自适应方法.在MATLAB/Simulink中,建立了一个基于该方法的无速度传感器矢量控制系统,并进行了仿真实验,仿真结果表明该系统具有良好的动静态特性和稳定性.     

基于神经网络的混合速度辨识方法研究

提出了将开环直接计算与模型参考自适应方法相结合的神经网络混合转速辨识模型。仿真结果表明，基于该速度估计器的矢量控制系统动、静态性能好，解决了瞬时无功模型参考自适应方法在转速给定为负阶跃时的转速不稳定问题，转速估计精度高。     

交流电机无速度传感器矢量控制系统变结构MRAS转速辨识

针对变结构控制在参数变化等不确定因素满足"匹配条件"即变化有界时,具有抗外部干扰和内部参数摄动的鲁棒性,但实际中要确定不确定性参数变化的上下界有一定难度的特点。文中基于变结构控制和自适应控制理论,提出一种新颖的变结构模型参考自适应(VS-MRAS)观测器,用于交流电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识。该法将变结构和MRAS进行有机的整合,利用MRAS对系统参数变化的适应能力实时估算不确定因素变化的边界,以改善磁链观测的准确性,进而提高转速辨识的精度。利用仿真方法,对比分析了带速度检测装置的矢量控制系统、基于MRAS转速辨识的无速度传感器矢量控制系统和基于VS-MRAS转速辨识的无速度传感器矢量控制系统的3种情况下转速和磁链响应的动静态性能。证实该方法提高了转子磁链观测的准确度,改善了转速估计的动静态性能。     

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。     

高压变频器无速度传感器矢量控制转速辨识

针对级联高压变频器异步电机无速度传感器矢量控制,研究了一种基于两相旋转坐标系下模型参考自适应系统(MRAS)来辨识异步电机转速的方案。仿真和实验结果表明,该转速辨识方案结构简单,易于实现,能准确地估计电机的磁链和转速。     

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。     

基于级联型逆变器的感应电机无速度传感器矢量控制

针对采用级联型逆变器的感应电机矢量控制系统,提出了基于反电动势的转速辨识方法。该方法以反电动势作为系统模型输出来构造模型参考自适应系统(MRAS)。MRAS采用参考模型和可调模型并联型结构实现转速辨识,消除了纯积分环节带来的问题。将所提方法应用于感应电机矢量控制系统并通过仿真和试验得以实现。仿真和试验结果表明,该方法易于实现,能够准确估计电机的转速。     

基于MRAS速度辨识矢量控制系统的仿真研究

利用易于检测的电动机定子电压和电流得到电动机转速的模型参考自适应(MRAS)辨识算法,以MATLAB内含的电气系统模块库为基础,建立了MRAS速度辨识仿真模型,应用到无速度传感器异步电动机矢量控制系统中,研究结果证明该MRAS速度辨识模型具有满意的辨识精度和动态性能.     

异步电动机无速度传感器矢量控制系统设计

文章提出一种基于模糊神经网络的模型参考自适应电机转速辨识方法,将其与SVPWM调制技术控制的变频器系统结合起来,组成了一种基于DSP的异步电机无速度传感器矢量控制系统.具体介绍了其结构及软硬件的设计.仿真结果表明此系统动态性能好,能准确跟踪电机转速的变化.     

MRAS异步电机无速度传感器矢量控制低速性能的改善

异步电机驱动系统中,模型参考自适应(MRAS)无速度传感器矢量控制方法的应用,在低速范围受到定子电压误差的影响.尤其在电压型逆变器供电的情况下,定子电压给定值代替实际值,一定会产生幅值误差和直流偏置,直接影响低速运行的稳定性.为了提高异步电机无速度传感器矢量控制的低速性能,提出了一种定子电压幅值和直流偏置补偿办法.并且通过仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

基于模型参考自适应律的无速度传感器交流异步电动机矢量控制仿真

针对异步电动机矢量控制中对定子电阻和转子时间常数等参数的依赖性,设计了一种基于模型参考自适应律(MRAS)的参数辨识器。该辨识器同时还可以观测定子磁链及转子速度,并以此为基础,利用MATLAB/Simulink构建了以定子磁场定向的无速度传感器矢量控制系统。仿真结果表明:该方法实时辨识电机参数的变化,提高了控制系统的准确性和鲁棒性。     

基于模型参考自适应律的无速度传感器交流异步电动机矢量控制仿真

针对异步电动机矢量控制中对定子电阻和转子时问常数等参数的依赖性，设计了一种基于模型参考自适应律（MRAS）的参数辨识器。该辨识器同时还可以观测定子磁链及转子速度，并以此为基础，利用MATLAB／Simulink构建了以定子磁场定向的无速度传感器矢量控制系统。仿真结果表明：该方法实时辨识电机参数的变化，提高了控制系统的准确性和鲁棒性。     

一种改进的模型参考自适应多相感应电机转速估计方法

转速估计是无速度传感器矢量控制系统的关键,其精度将直接影响矢量控制系统的控制性能。将基于电机反电动势的模型参考自适应系统MRAS（model reference adaptive system）方法用于多相感应电机转速估计,对该方法进行了理论推导和稳定性分析。针对输入信号的噪声导致的估算精度降低问题,引入低通滤波器滤除噪声信号,并从理论上分析了其对稳定性的影响。在此基础上设计了变PI参数、变滤波截止频率的MRAS转速估计方法,仿真和实验结果表明优化的转速估计方法具有较好的估计精度和静、动态性能。     

基于滑模MRAS速度估计的感应电机无传感器控制

滑模模型参考自适应控制系统是基于传统的模型参考自适应控制思想，利用滑模控制器的良好特性而形成的一种新的控制方法。在矢量控制算法的基础上，结合感应电机这一非线性控制对象，设计了滑模MRAS速度观测器。该观测器具有传统的MRAS构架，将反馈机制采用滑模控制器代替，针对MRAS速度估计精度受定子阻抗影响的不足，设计了定子阻抗自整定算法，以达到快速响应对象参数和状态变化的目的，仿真结果表明：该控制系统运行平稳，具有良好的动、静态性能。