感应电机无速度传感器矢量控制系统的定子电阻在线辨识

该文针对利用磁通观测器推算转子磁通的感应电机无速度传感器矢量控制系统，提出了定子电阻在线辨识法。在利用q轴磁通推算转速的基础上，该系统利用d轴磁通误差实现定子电阻在线辨识，该方案的优点是系统简单，解决了低速运行时电压模型的定子电阻变化对系统稳定性和速度控制精度的影响问题。数字仿真和实验结果验证了定子电阻在线辨识的必要性和该方案的有效性。     

感应电机无传感器矢量控制系统中的参数静止辨识

根据静止状态下感应电机的等效数学模型,利用通用变频器硬件平台实现了感应电机静止状态下的参数辨识。考虑到电机参数对无速度传感器矢量控制系统低速带载能力、转速精度影响较大,因此通过观测无传感器矢量控制系统低速性能来验证参数辨识的准确程度。实验表明,利用辨识参数的无传感器矢量控制系统具有优越的低速性能,特别地,实现了0.5 Hz,150%额定负载下的稳定运行且电流正弦度好。实验结果说明参数静态辨识方法是有效的。     

无速度传感器感应电动机矢量控制系统速度辨识方法

分类介绍了当前研究的几种具有代表性的无速度传感器感应电动机矢量控制系统速度辨识方法,分析了各种方法的优缺点,并针对当前研究热点为今后的发展方向提出了一些设想。     

基于转速动态估计器的无速传感器感应电机矢量控制系统

介绍了一种直接转子磁场定向无速度传感器的感应电机矢量控制系统.该系统使用定转子自适应磁通观测器和转速动态估计器来估算转子磁通和转速,有三个PI控制器分别控制转速、转矩和磁通的电流分量,输出电压空间矢量控制电机.仿真结果表明,该系统具有较好观测精度和鲁棒性,动态和稳态性能也较好.     

基于转速动态估计器的无速度传感器感应电机矢量控制系统

本文介绍了一种直接转子磁场定向无速度传感器的感应电机矢量控制系统.该系统使用定、转子自适应磁通观测器和转速动态估计器来估算转子磁通和转速,有三个PI控制器分别控制转速、转矩和磁通的电流分量,输出电压空间矢量控制电机.仿真结果表明,该系统具有较好观测精度和鲁棒性,动态和稳态性能也较好.     

自适应FC的无速度传感器感应电机矢量控制系统

设计了一种二维自适应模糊控制器(FC)作为无速度传感器感应电机矢量控制系统的速度调节器.这种自适应模糊控制器可以根据速度给定和负载转矩的变化实时调节解模糊的比例因子.系统使用定转子自适应磁通观测器和转速动态估计器来估算转子磁通和转速,有两个PID控制器分别控制转矩和磁通的电流分量,输出电压空间矢量控制电机.仿真结果表明,与PID控制器比较,FC具有更好的动态性能和稳态性能,鲁棒性得到很大提高.     

基于转速动态估计器的无速度传感器感应电机矢量控制系统研究

介绍了一种直接转子磁场定向无速度传感器的感应电机矢量控制系统。该系统使用定转子自适应磁通观测器和转速动态估计器来估算转子磁通和转速 ,有三个PI控制器分别控制转速、转矩和磁通的电流分量 ,输出电压空间矢量控制电机。仿真结果表明 ,该系统具有较好观测精度和鲁棒性 ,动态和稳态性能也较好     

无速度传感器矢量控制系统中的电机参数辨识

根据交流感应电动机在两相静止坐标系上的数学模型,采用脉冲电流法、脉冲电压法实现了对交流电动机电气参数的静态测试。该方法不需要速度检测元件,从而为无速度传感器矢量控制系统的电气参数测试提供了一种有效、可行的方案。文章最后给出了该方案的实验结果。     

感应电机矢量控制系统无速度传感器控制方案研究

对感应电机矢量控制系统无速度传感器控制方案的研究进行了分类.在对当前研究中的几种有代表性的控制策略进行介绍的同时,分析了各方案的优缺点,并简单讨论了电机参数变化对速度算法和控制系统性能的影响及改进措施.最后,就当前的研究热点问题和发展方向提出了一点设想.     

基于递归模糊神经网络的感应电机无速度传感器矢量控制

该文提出了一种控制性能较好的递归模糊神经网络(RFNN)无速度传感器感应电机矢量控制方法，该方法使用模型参考自适应方法辨识转子磁场位置和转速，采用递归模糊神经网络控制器作为转矩控制器来近似系统最优控制器输出。仿真实验表明，当系统参数动态变化或受到外部不确定性因素的影响时，利用神经网络来在线动态的调整网络的隶属函数参数以及神经网络递归权值，使系统仍将具有很好的动静态性能。     

一种异步电动机矢量控制的转速辨识方法

提出了异步电动机无速度传感器矢量控制的一种新的转速辨识方法。将模型参考自适应方法和直接计算的方法相结合 ,具有一定的辨识速度和精度 ,解决了反电动势模型参考自适应方法在速度过零点辨识误差大以及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。通过用多电平变频器对 2 2kW电动机进行转子磁场定向矢量控制实验 ,验证了该方法的正确性。     

异步电机无速度传感器矢量控制

对异步电机无速度传感器矢量控制进行了综述,介绍了开环速度估计、模型参考自适应系统、观测器估计、人工智能方法估计、空间饱和定子三次谐波电压估计、电机凸极效应估计等常见的速度估计方法,指出了各自的优缺点和适用范围.今后这方面的研究应注重于提高速度估计的精度、改进低速区控制性能以及提高系统的抗干抗能力和参数的鲁棒性.     

用神经网络实现对感应电动机的转速估计

根据感应电动机数学模型,介绍了一种利用神经网络进行感应电动机转速估计的新方法,在该方法中采用一个三层神经网络作为速度估计器来估计转速。仿真结果表明这种基于人工神经网络的转速估计模型可以准确地跟踪感应电动机转速的变化,具有良好的动态跟随性能。     

异步电机无速度传感器矢量控制转速估算方案

提出了一种异步电机无速度传感器矢量控制转速估算方法,转速估算和磁链观测基于异步电机按转子磁场定向的动态数学模型。在MATLAB中建立异步电机无速度传感器矢量控制系统的仿真模型,仿真结果证明了此方法的可行性。     

异步电机无速度传感器矢量控制转速估算方案

提出了一种异步电机无速度传感器矢量控制转速估算方法，转速估算和磁链观测基于异步电机按转子磁场定向的动态数学模型。在MATLAB中建立异步电机无速度传感器矢量控制系统的仿真模型，仿真结果证明了此方法的可行性。     

基于软计算的感应电机无速度传感器控制

文章提出了一种基于软计算的感应电机无速度传感器控制方案，用以提高无速度传感器控制的低速性能，采用T－S模糊估计器，通过定子电流和定子频率估计定子电阻，以Elman网络为电流转速模型，采用模型参考自适应的方法估计转速和暂态时的转子电阻。令稳态运行的转子电阻以估计的定子电阻同比率变化。文末仿真了采用文章提出的控制方案竽转子磁场定向的无速度传感器控制的低速较长时间运行的情况。说明了这种控制方案可以在一定程度上提高系统的低速性能。     

一种异步电机无速度传感器矢量控制转速辨识方法

提出了一种交流异步电机无速度传感器矢量控制的转速辨识方法,转速估算和磁链观测基于异步电机按转子磁场定向的动态数学模型.以MATLAB/SIMULINK内含的电气系统模块为基础,建立异步电机无速度传感器矢量控制的仿真模型.最后给出了系统仿真结果,通过仿真实验波形说明了所建模型的正确性,控制系统具有满意的辨识精度、优良的动静态性能和较高的控制效果.     

用神经元网络进行异步电机转速的辨识和估计

根据异步电动机直接转矩控制原理、提出了采用人工神经元网络速度辨识方法去实现无速度传感器的交流调速控制系统。文介绍了异步电动机直接转矩控制的基本方程和神经网络速度辨识模型,仿真结果表明,系统具有良好的性能。