共查询到19条相似文献,搜索用时 218 毫秒
1.
针对无速度传感器下传统模型参考自适应(MRAS)方法在低速区转速负载发生突变后速度估计准确度下降的问题,利用双层神经网络超强的在线估计以及自适应能力,提出一种基于误差反向传播(BP)双层人工神经网络(ANN)与MRAS相结合的转速辨识方法,实现了对低速范围下转速响应动态性能的改善。通过Matlab仿真以及PMSM驱动控制实物平台,对ANN-MRAS观测器与传统MRAS观测器进行对比分析,结果表明:在转速及负载转矩发生突变后,该方法仍能保持较好动态性能,具有较强的鲁棒性。 相似文献
2.
针对永磁同步电机无位置传感器控制系统,设计了一种带自抗扰功能的基于扩展状态观测器(Extended State Observer,ESO)的转子位置与转速观测器。利用自抗扰技术中ESO能精确估计扰动的能力,将包含转子位置和转速的反电动势项视为扰动,将电压电流信号分别作为ESO的状态和输入,从而估计出反电动势,并在传统PI-QPLL的基础上设计了ESO-QPLL,将负载转矩变化和其他未建模动态视作扰动,提高了PLL的抗负载扰动性能。 相似文献
3.
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。 相似文献
4.
5.
永磁同步发动机的模型参考自适应速度控制 总被引:2,自引:0,他引:2
本文介绍了一个基于DPS的PMSM自适应速度控制器,其使用了模型参考自适应方法,具有计算量小的特点,能实时辨识系统参数,采用自适应负载转矩观测器补偿负载转矩扰动。仿真和实验表明本控制器在系统参数变化和负载转矩扰动的情况下具有良好的自适应能力。 相似文献
6.
7.
《电工技术学报》2020,(Z1)
针对永磁同步电机全速范围无位置传感器高性能控制问题,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)负载转矩补偿的混合位置估计策略。低速阶段采用改进估计直轴对称电压脉冲注入法;中高速阶段提出积分滑模面的滑模状态观测器,并设计滞环平滑切换策略,保证在任何稳态转速下仅有一种方法提供估计位置、估计转速用于闭环控制。同时,为了提高系统抗扰动能力,设计ESO用于负载转矩估计及补偿。实验结果表明,所提控制策略在不同负载和转速工况下可稳定运行,两种方法之间切换平滑。并且在全速范围内突加、突减额定负载,ESO都能够实现快速负载转矩估计及补偿,减小转速波动,增强系统抗扰动能力。 相似文献
8.
针对伺服电机驱动中转速控制器性能因伺服系统参数变化而下降的问题,提出一种基于参数辨识的转速自适应控制方法。对于转动惯量的变化,在连续域建立模型参考自适应系统(MRAS),通过Popov超稳定性理论设计一种比例+积分(PI)型自适应律,提高了惯量辨识的收敛速度和稳态精度。对于负载转矩,提出一种基于中间变量设计的扰动观测器。将辨识值反馈至速度控制器中,实现控制器参数在线自整定。试验结果表明,所提转速自适应控制方法能准确辨识出转动惯量和负载转矩从而进行控制器参数调整,该方法对参数变化具有良好的鲁棒性。 相似文献
9.
10.
11.
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。 相似文献
12.
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。 相似文献
13.
一种减小变频空调压缩机低速范围内转速脉动的方法 总被引:10,自引:2,他引:10
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。 相似文献
14.
15.
16.
为了提高传统直接转矩控制系统的性能,分析了模糊控制和交互式模型参考自适应辨识器的基本工作原理。采用模糊控制器取代原来的磁链、转矩控制器,对不同的磁链误差、转矩误差选择不同的电压矢量,可以减小转矩误差;同时采用了一种基于交互式模型参考自适应理论的无速度传感器,可以通过变换参考模型和可调模型来辨识速度和定子电阻。结果表明,基于交互式模型参考自适应的模糊直接转矩控制系统的磁链和转矩的脉动小,提高了低速时的性能,同时可以实现对转速和电阻的辨识。因此,基于交互式模型参考自适应的模糊直接转矩控制与传统的直接转矩控制相比具有很大的优越性。 相似文献
17.
《Electric Power Systems Research》2007,77(5-6):619-629
Sensorless control is considered to be a lower cost alternative than the position or speed encoder-based control of induction motors. Two popular sensorless control methods, namely, the model reference adaptive system (MRAS) and the Luenberger observer (LO) methods are compared for speed and torque control characteristics. They are also compared against the well-known vector control principle. For the drive system simulated, the torque and speed obtained from sensorless control are almost identical to those obtained from the vector control method. However, the torque ripple for the sensorless methods is observed to be higher than vector control-based method. The MRAS method introduces higher torque ripple when compared to the Luenberger observer. In addition, speed estimation methods employed in sensorless control are more sensitive to motor parameter variations. 相似文献
18.
Nonlinear adaptive state-feedback speed control of a voltage-fed induction motor with varying parameters 总被引:1,自引:0,他引:1
Rashed M. MacConnell P.F.A. Stronach A.F. 《Industry Applications, IEEE Transactions on》2006,42(3):723-732
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. 相似文献