基于FMRAS的感应电动机转子电阻辨识研究

感应电动机矢量控制系统中,转子电阻的变化严重影响着系统的运行性能.对转子电阻的变化进行实时检测和辨识是提高系统性能的重要保证.针对感应电动机的矢量控制系统,基于无功功率模型,采用模糊控制以及模型参考自适应理论,提出了一种电机转子电阻的模糊自适应辨识新方法.该方法采用模糊控制技术对自适应机构的参数进行调整,设计了自适应律.系统仿真结果证明了该方法在转子电阻辨识中的有效性.     

矢量控制异步电动机的自适应控制和参数辨识

在矢量控制异步电动机数学模型的基础上，针对电机转子电阻和负载转矩变化的不确定性，应用非线性控制的理论，设计了一个渐近跟踪负载转矩和转子电阻实际值的非线性辨识算法，实现了参数的自动跟踪，并建立了非线性自适应控制的方案。仿真结果表明，辨识算法具有快捷准确的优点，使系统具有一定的鲁棒性和较好的稳、动态性能。     

基于模型参考自适应的异步电动机转动惯量的辨识

概述了基于模型参考自适应理论的异步电动机模型辨识及参数自测定方法,介绍基于该理论的异步电动机转速和转动惯量的辨识算法,给出仿真结果及有关结论。     

矢量控制中感应电动机转子电阻的自适应辨识

异步电动机的转子电阻在电机运行中由于温升、集肤效应等原因 ,往往是电机控制系统中变化最为明显的参数之一。如何准确、快速的辨识异步电动机转子电阻 ,以提高整个矢量控制系统的鲁棒性 ,一直以来是国内外研究的重点。转子电阻对异步电动机调速系统的影响由于控制策略和控制结构的不同而有所差别。本文在异步电动机矢量控制系统中提出了一种基于转子磁场定向的转子电阻自适应辨识方法。这种方法结构简单 ,计算量少 ,而且仿真和实验结果证明这种方法可以准确、快速的辨识转子电阻。     

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。     

异步电动机转子参数的在线辨识方法

异步电动机转子电阻的实时变化影响着矢量控制算法的精度。为了解决这一问题，参数离线测定已被应用于异步电动机控制装置中。文章研究了一种利用扩展卡尔曼滤波的算法，仅需定子电压、电流α、β轴分量和转速即可实现对异步电动机转子电阻的在线辨识。     

异步电动机无速度传感器矢量控制研究

为了实现异步电动机矢量系统的无速度传感器控制,本文给出了自适应全阶磁链观测器的无速度传感器控制策略,利用李雅普诺夫稳定性定理证明了观测器的稳定性,并推导出了转速自适应率。搭建了基于自适应全阶磁链观测器的异步电动机矢量控制系统的仿真模型和实验平台,实现了异步电动机的控制。实验结果表明该控制系统在较宽的范围内具有良好的动、静态性能。     

论异步电动机转子分级起动电阻的计算

异步电动机转子分级起动电阻是一递减等比数组。机械特性的非线性导致电阻公比、起动级数与起动转矩之间的关系较为复杂。遵循一定的方法和步骤,无需反复试探、校核,即可一次正确可靠地算出各级起动电阻。     

一种基于模型参数自适应理论的异步电动机转子电阻辨识实验研究

矢量控制系统的性能很大程度上依赖于电动机参数的准确测量,而异步电动机的转子电阻在运行中由于温升、集肤效应等原因,往往是电机控制系统中变化最为明显的参数之一.怎样快速、准确地辨识异步电动机的转子电阻,以提高整个控制系统的鲁棒性一直是国内外研究的重点.提出了一种基于模型参考自适应的转子电阻辨识方法.以瞬时无功功率作为模型,通过自适应调节得到所需的转子电阻参数.仿真和实验结果表明,这种方法可以准确、快速辨识转子电阻,并且提高了系统的鲁棒性.     

一种新型的基于观测器的无速度传感器感应电动机定子电阻辨识方案

建立了一种新型的全阶自适应状态观测器,提出了基于观测器的速度和定子电阻辨识方案.应用Lyapunov稳定性理论,经过严格推导得出了速度辨识自适应律;通过对两个双线性矩阵不等式的求解得到状态观测器的增益矩阵,从而克服了现有采用极点配置的自适应速度观测器存在不稳定区域的问题.在此基础上,由Lyapunov稳定性条件,在保持观测器增益不变的情况下,得到观测器的定子电阻辨识算法;通过将定子电阻的辨识值反馈,减小了定子电阻变化对系统性能的影响.在Matlab/Simulink环境下,对基于自适应观测器的无速度传感器感应电机直接转矩控制进行了仿真,并以TMS320F240为控制核心构建了感应电动机直接转矩控制系统,完成了速度辨识和定子电阻辨识实验.仿真和实验结果表明本文给出的自适应观测器在全速范围内具有良好的稳态和动态性能.     

基于观测器的异步电机随机系统模糊反步位置跟踪控制

提出了一种基于观测器的异步电机随机系统模糊反步位置跟踪控制方法:通过构造降维观测器估计转子角速度;采用模糊逻辑系统逼近系统模型中的未知随机非线性函数。利用动态面控制技术解决传统反步设计中存在的"计算爆炸"问题。仿真结果表明:所提出的控制方法可以克服随机扰动的影响,并且确保跟踪误差收敛到足够小的原点邻域内。     

基于递推最小二乘法与模型参考自适应法的鼠笼式异步电机转子电阻在线辨识方法

为了能够实时准确地获取鼠笼式异步电机转子电阻,提出一种将递推最小二乘法(recursive least square method,RLS)与模型参考自适应法(model reference adaptive system,MRAS)相结合的转子电阻在线辨识方法。该方法首先推导基于dq0坐标系下标准最小二乘法形式的电机参数辨识模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘算法辨识得出电机电感参数;然后将上述辨识得到的电感值作为基于瞬时无功功率的模型参考自适应系统中的电机常数,并采用基于波波夫超稳定性理论设计的PI自适应律,实现不同运行状态下的转子电阻在线辨识。以一台5.5 kW异步电机为例进行了仿真与实验研究,仿真结果表明,文中方法适用于转速波动明显且转子电阻变化较大的复杂运行工况,且具有计算量少、准确度高以及较好的动态跟踪辨识性能;进行不考虑温升与考虑温升的转子电阻在线辨识实验对比,验证了文中方法的正确性与有效性。     

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。     

基于MRAS的异步电机转子电阻的辨识方法

矢量控制系统的性能很大程度上依赖于电机参数的准确测量,而异步电机的转子电阻在电动机运行中由于温升、集肤效应等原因,往往是电机控制系统中变化最为明显的参数之一。文中提出了一种基于模型参考自适应的转子电阻辨识的方法,以瞬时无功功率作为模型.通过自适应调节得到所需的转子电阻参数。仿真结果表明。该方法可以准确、快速的辨识转子电阻,并且提高了系统的鲁棒性。     

基于模型参考自适应的感应电机励磁互感在线辨识新方法

针对矢量控制下感应电机最大效率控制系统中由于调整磁链而引起的励磁互感变化问题,基于模型参考自适应(model reference adaptive system,MRAS)提出一种励磁互感在线辨识新方法。该方法采用一种特殊形式函数,将该函数同时建立在2种不同的参考坐标系下,分别作为MRAS的参考模型和可调模型,同时利用稳态电磁转矩并将其作为已知量,实现了对感应电机励磁互感的在线辨识。所建立的MRAS模型与矢量控制中的转子磁链定向角无关,对电机参数有着很强的鲁棒性。系统易于实现,仅需检测定子电流,无需增加硬件设备。实验结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于模型参考自适应的无传感器直接转矩控制

提出了一种基于模型参考自适应系统的异步电机无传感器直接转矩控制策略。首先构建全阶自适应观察器,并根据李亚普诺夫理论推导出转速的自适应收敛率,实现转子速度估计。通过MATLAB/Simulink仿真研究表明,该方案具有良好的稳态和动态性能。     

异步电动机无速度传感器的矢量控制

介绍一种采用了模型参考自适应系统的速度估计方法的异步电动机无速度传感器矢量控制系统。利用MATLAB/simulink对该系统进行仿真,仿真结果表明该系统具有较好的动静态性能和较强的鲁棒性,同时能够获得与有速度传感器矢量控制相近似的控制效果。