基于UDUTUKF的无传感器PMSM直接转矩控制

针对永磁同步电机(PMSM)直接转矩控制系统(DTC),提出一种不需要计算平方根的Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,即UDUTUKF滤波算法,对定子磁链、转子速度和转子位置进行精确估计并得到电磁转矩估计值,建立了基于UDUTUKF的无传感器PMSM直接转矩闭环控制系统.对比了UDUTUKF和EKF的估计误差,仿真结果表明基于UDUTUKF的无传感器PMSM直接转矩闭环系统具有快速的转速和转矩响应特性.UDUTUKF的估计误差低于EKF的估计误差,且误差收敛速度比较快.     

基于滑模速度控制器的PMSM无速度传感器控制研究

针对传统永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统中易受机械式传感器影响的问题,设计了一套基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的PMSM无传感器控制系统;同时由于负载突变和系统参数变化会影响整个控制系统的稳定性,提出一种滑模控制器(SMC)来取代传统PI速度控制器。首先对PMSM数学模型进行线性化处理,在此基础上引入EKF算法实现转速、位置的在线估计,并且设计以转速误差作为状态变量的滑模速度控制器,实现速度环的闭环调节。仿真结果表明,EKF可以有效地对转子速度、位置进行估算,且在滑模速度控制器的作用下系统响应更快、抗干扰性能更好、鲁棒性更强。     

基于扩展卡尔曼滤波的PMSM无位置传感器控制

在永磁同步电机无位置传感器控制系统中,设计了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的永磁同步电机(PMSM)转子位置估算算法,代替机械式的位置传感器对电机转子位置及转速进行实时检测,实现无位置传感器控制,给出了算法的递推过程和永磁同步电机模型,并对该算法进行了简化分析。经仿真与实验表明基于扩展卡尔曼滤波的PMSM无位置传感器控制算法具有良好的动静态性能、转速辨识能力,且具有良好的鲁棒性,能够在各种运行情况下正确估算转子位置以及电机转速,控制性能优越。     

基于EKF的车用永磁同步电机无电流传感器鲁棒控制

介绍了一种面向永磁同步电机(PMSM)的无传感器控制方法.基于矢量控制,建立了永磁同步电机控制模型,引入基于扩展卡尔曼滤波(EKF)原理的算法设计,应用于永磁同步电机无电流传感器控制.该算法不仅考虑了常规隐极式PMSM,也考虑凸极式PMSM.相对于常规的基于EKF算法的无电流传感器控制策略,引入额外的观测变量进行优化....     

永磁同步电机全速度段无位置传感器控制策略研究

针对基于标准扩展卡尔曼滤波器(EKF)的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器矢量控制技术只适用于中高速阶段而在低速阶段转子位置和转速估计困难,以及标准EKF算法在较强非线性系统中估计精度较低的缺陷,提出了一种复合式的PMSM无位置控制系统。低速段采用流频比(I/f)起动的方法,该方法不需要转子初始位置估计和电机参数估计,起动电流可控,适用于PMSM无位置传感器控制的起动。对电机中高速状态采用结合多新息法改进的EKF无位置估测控制,扩展利用之前两个时刻新息,增强非线性系统中的估计精度。最后通过仿真对该控制方案进行验证,验证结果证明了该方案使得系统抗干扰性更强,控制精度更高,更适用于PMSM全速范围控制的应用。     

基于EKF的PMSM无传感器控制及滤波参数选取

目前实现永磁同步电动机(PMSM)无速度传感器的方法有多种,卡尔曼滤波法因其具有自适应能力、抗干扰性强,易于软件实现等优点而广泛应用,针对 PMSM 数学模型,详细分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)原理,并针对EKF 初始滤波参数如何选取这一问题,进行了研究,给出此参数的选取思路,为 EKF 参数选取工作提供了方便.仿真结果表明,基于 EKF 的 PMSM 无传感器控制系统运行稳定,动、静态性能良好,且验证了所采用的 EKF 参数选取方法的合理性.     

基于EKF的永磁同步电动机无位置传感器控制研究

提出了一种基于扩展Kalman滤波器(EKF)的永磁同步电机无位置传感器控制系统.利用易于检测的电机端电压和端电流,采用EKF算法实时估计电机的转速和磁极位置,得到矢量控制系统反馈信号和矢量变换角度.转速和电流控制器均采用PI控制,转速控制器输出作为电流控制器的参考信号,电流控制器产生SPWM逆变器的控制信号.仿真和实验结果表明EKF能在宽的转速范围内对系统的状态做出精确稳定的估计,基于EKF的永磁直线电机无位置传感器驱动系统具有良好的动态响应特性.     

基于扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机转速估计方法研究

研究了利用扩展卡尔曼滤波器(extended kalman filter, EKF)对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)矢量控制系统进行参数精确估计的方法。通过引入定子电流和电压,在线估计电机的定子磁链、电机转速和转子位置,进而实现永磁同步电机的无传感器控制。仿真结果表明EKF准确地观测了电机转速和磁链,所构建的无速度传感器矢量控制系统具有良好的控制性能。     

基于高速永磁同步电动机的REKF建模

为实现高速永磁同步电动机(PMSM)的高精度控制,解决高速PMSM及其控制系统环境存在大量的非线性与不确定性的问题,提出一种抗差扩展卡尔曼滤波方法(REKF)。在传统的扩展卡尔曼滤波算法(EKF)基础上加入抗粗差处理,抑制了环境外界粗差干扰对算法估计性能的影响,并有效减小了模型线性化误差对算法的估计准确性影响,防止滤波发散。以高速PMSM模型为基础,对REKF算法进行推导计算,建立了基于REKF算法的电机转子速度、位置估计模型,为实现基于REKF算法的PMSM无传感器控制建立理论基础。     

采用扩展卡尔曼滤波磁链观测器的永磁同步电机直接转矩控制

提出利用卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)观测器对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)直接转矩控制(direct torque control,DTC)系统进行精确参数估计的方法。通过检测定子电压和电流,应用EKF观测器精确估计电机的定子磁链、电机转速和转子位置,间接估计转矩,近而实现PMSM的无速度传感器控制;同时改进常规的EKF估计状态方程,提高速度估计的精确性,并证明了基于EKF的控制系统的稳定性定理。仿真结果表明该方法减小了系统的非线性、参数变化以及干扰带来的影响,EKF能够准确估计状态变量,提高了直接转矩控制的性能。