基于Petri模糊神经网络磁通观测器的感应电动机无速度传感器控制

利用Petri模糊神经网络构造电流观测器,基于电流观测值构造感应电动机的转子磁通观测器,根据磁通观测值进行电动机转子速度的计算.基于一种新颖的感应电动机解耦模型,设计了感应电动机的滑模反推控制器,并给出了Petri模糊神经网络的收敛性证明.通过MATLAB仿真验证了系统设计的有效性.     

无速度传感器永磁同步电动机反推控制

利用永磁同步电动机定子交轴电流和转速方程构造降维线性Luenberger观测器来获得电动机的转速,观测器简单易行,通过特征值的配置可以获得快速的收敛速度.采用新颖的非线性控制策略———Backstepping———来设计速度跟踪和电流控制器,系统具有快速的速度跟踪和转矩响应.给出了系统的稳定性证明,并通过Matlab仿真,验证了系统设计的有效性和可行性.     

基于MRAS的感应电动机无速度传感器控制方法

针对传统的感应电动机转速辨识算法只对电动机转速进行辨识,而没有考虑定子电阻的变化对电动机转速辨识所带来影响的问题,提出了一种改进的基于MARS的感应电动机无速度传感器控制方法。该方法采用电压模型的输出作为转子磁链、定子电阻的期望值,电流模型的输出作为转子磁链、定子电阻的推算值,根据MARS理论,以电压模型作为参考模型、电流模型作为自适应可调模型,进行电动机转速、定子电阻的辨识。仿真结果表明,该方法能够同时辨识电动机转速和定子电阻,有效消除了定子电阻发生变化对电动机转速辨识带来的影响,提高了感应电动机控制系统的低速辨识性能。     

一种改进的无速度传感器感应电机直接转矩控制

直接转矩控制(DTC)对于异步电机而言,它能产生快速及好的鲁棒性响应。介绍了一种新的对于无速度感应电动机基于空间矢量(SVM)模型的直接力矩和磁链控制,它能降低稳态时力矩、磁链和速度的波动。在全速度范围无速度传感应用中将产生更好的稳态性能的同时保留DTC的暂态优点。仿真结果显示该方法有着比传统的DTC更好的性能。     

基于自适应观测器的无速度传感器感应电机控制

针对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,建立了全阶自适应状态观测器并给出了观测器的速度辨识律.应用Lyapunov稳定性理论,观测器的增益借助于MATLAB LMI工具箱求解两个双线性矩阵不等式得到.在MATLAB 6.5/SIMULINK环境下,建立了无速度传感器感应电机直接转矩控制的仿真实验平台,给出了无速度传感器直接转矩控制的仿真结果.仿真结果表明本文给出的自适应观测器在全速范围内具有很好的稳态性能,并具有很好的鲁棒性.同时,在以TMS320F240为核心的感应电机直接转矩控制系统上进行了速度辨识实验,实验结果验证了方案的有效性.     

感应电动机调速系统的自适应逆控制

针对电压源型逆变器供电的感应电动机调速系统,提出了一种自适应逆控制方法,实现了电磁转矩和定子磁链的解耦控制．应用得到的逆系统将多变量、非线性、强耦合的感应电动机调速系统解耦为电磁转矩和定子磁链两个一阶线性子系统,从而简化了各个闭环线性调节器的设计难度．为了提高系统的鲁棒性,利用递推最小二乘算法实时辨识电动机参数,降低了参数变化对系统性能的影响．使用MATLAB软件进行了仿真实验,实验结果验证了理论分析的正确性和控制方案的可行性．     

一种无速度传感器矢量控制系统的研究

本文基于同步轴系下的感应电动机电压磁链方程式,提出了一种感应电动机转子磁场定向的矢量控制方法,利用在同步轴系中q轴电流的误差信号实现对电机速度的估算。在该无传感器矢量控制系统中,由于采用了经典的PI调节器,使得控制系统更为简单。最后利用MATLAB建立的该无传感器矢量控制系统的仿真模型,通过仿真验证了本文所提出的无传感器矢量控制系统具有良好的动态和静态性能。     

永磁同步电机无速度传感器控制

随着电控技术的不断进步,永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM）在工业各领域应用广泛,尤其是在新能源领域。在PMSM的传动系统中,通常要在PMSM运行的情况下精确测得电机转子电角度,用于电流从静止坐标系与旋转坐标系之间的转换。大多数传动控制装置采用速度传感器或位置传感器来检测转子速度或位置信息。由于大部分传感器均会受到温度等外界环境的影响,使电机控制系统的稳定性出现波动。文章针对永磁同步电机的工作原理,运用空间矢量控制策略搭建双闭环永磁同步电机控制系统,其中,在反馈检测部分设计一种滑模观测器来实现对永磁同步电机的无速度传感器控制。通过仿真验证了该无速度传感器控制法是可行的。     

异步电动机的非线性自适应控制

本文针对对磁场定向的ｄ－ｑ坐标系下的４阶包含机、电动力学的异步电动机的模型，运用非线性自适应的反馈线性化的控制方法，设计一个新近跟踪负载和转子电阻实际值的非线性辩识算法，一旦这两个未知常数被辩识，则可实现速度和磁链调节的解耦控制，仿真结果证明系统具有良好的稳、动态性能。     

基于DSP的无速度传感器交流异步电机矢量控制系统设计

为提高交流异步电机控制系统的可靠性和适应性,本文设计了基于DSP的无速度传感器异步电机矢量控制系统。根据异步电机转子磁场定向控制的基本方程式建立了改进电压型转子磁链估算模型,并且采用PI自适应速度估算法来估计转速,同时采用电压空间矢量法实现对异步电机的控制。     

一种基于锁相环原理的参考模型自适应感应电机转速估计方法

针对超低速及零定子频率运行条件下感应电动机转速的不可观测性导致基于电机模型的传统速度估计方案无法实现速度估计,引入了高频信号注入法来获得转子磁链矢量位置角并得到转子磁链的参考模型,并以转子磁链的电流模型作为调节模型,在此基础上,提出了基于锁相环原理的参考模型自适应速度估计方案．仿真结果进一步验证了该方案的有效性．     

改进的MRAS无速度传感器VC控制系统仿真研究

针对交流传动系统中异步电机的精确控制和速度辨识等问题,在Simulink软件环境中,对基于模型参考自适应系统(MRAS)无速度传感器的异步电机的矢量控制(VC)系统进行了研究。系统采用按转子磁场定向的VC对异步电机进行控制,通过MRAS辨识算法估算电机转速,由Popov超稳定定理对磁链偏差进行收敛。由于速度辨识算法中电压模型的纯积分环节会引起误差积累和漂移问题,故采用改进积分型转子磁链估算模型来解决这一问题。仿真结果表明,速度辨识方法能够准确推算出电机转速,控制系统动态响应快、稳态静差小、抗负载扰动能力强,具有良好的动静态控制性能。     

感应电机矢量控制系统的神经网络转速辨识

为解决感应电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识问题,在给定的无速度传感器感应电机间接矢量控制系统中,根据感应电机的数学模型,经过一定的变换,利用电机易于检测到的定子电压和电流,以及基于BP算法的两层神经网络,用期望状态与实际状态之间的偏差来调整神经网络模型的权值,达到实时辨识电机转速的目的。该方法简单、直观,不仅利用了神经网络的优点,又能适应感应电机调速系统实时控制的要求。仿真结果验证了该方法的有效性。     

电压控制性异步电动机无速度传感器的矢量控制方法

本文以转子磁链ｑ轴分量控制器的输出作为电机转速估计值,实现了一种无速度传感器的矢量该控制方式具有解耦条件对转子电阻的变化保持不变的特点,计算机仿真与系统实验结果验证了所述方法的可行性。     

强跟踪延迟滤波算法及其在感应电机无速度传感器控制中的应用

在强跟踪滤波(Strong track filter, STF)算法和延迟扩展Kalman滤波(Schmidt extended Kalman filter, SEKF)算法的基础上, 提出了强跟踪延迟滤波(Strong track Schmidt filter, STSF)算法, 结合感应电机降阶模型建立了电机状态估计算法, 将其应用于感应电机无速度传感器控制系统中, 并与扩展Kalman滤波(Extended Kalman filter, EKF)、SEKF和STF三种算法的状态估计性能作比较. 仿真和实验结果表明, STSF算法在估计精度、跟踪速度、抑止噪声等方面均优于EKF算法, 并且计算复杂度显著降低, 能有效在线估计电机转速和磁链.     

基于无速度的无轴承异步电机SVM-DTC系统

针对无轴承异步电机无速度传感器运行的需要,在SVM-DTC系统的基础上,采用以无功率作为参考量的模型参考自适应对速度进行辨识,消除以往的纯积分和定子电阻的影响,使整个系统不受定子电阻的影响。仿真实验表明,以无功率为参考量的模型参考自适应系统,能在大负载扰动下实现无轴承异步电机无速度传感技术的稳定悬浮运行,且辨识速度的精度较高,系统动静态性能好。     

An Adaptive and Optimized Switching Observer for Sensorless Control of an Electromagnetic Valve Actuator in Camless Internal Combustion Engines

In this paper, the design and operation of a special electromagnetic actuator as a variable engine valve actuator are presented. Further, this paper describes a feasible approximated velocity switching estimator based on measurements of current and input voltage to achieve sensorless control. The proposed concept allows a reduced‐order observer to be conceived and yields a specific control strategy with an acceptable performance. In general, this approach represents a viable strategy to build reduced‐order observers for estimating the velocity of systems through the measurement of input current and voltage. The robustness of the velocity tracking is explored using a minimum variance approach. The effect of the noise is minimized, and the position can be achieved through an adaptive and optimized structure by combining this particular velocity estimator and an observer based on the electromechanical system. Position control is achieved through an inversion of the model. This approach avoids a more complex structure for the observer and yields an acceptable performance as well as eliminating bulky position‐sensor systems. In addition, a control strategy is presented and discussed. Computer simulations of the sensorless control structure are presented in which the positive effects of the observer with optimized parameter setting are visible in the closed‐loop control.