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。     

EKF在无速度传感器感应电机中的应用

在交流感应电机的状态方程的基础上,将交流感应电机的转速看成状态变量,利用较容易检测到的定子电流及定子电压信号,运用扩展卡尔曼滤波器估计出感应电机的速度.     

基于自抗扰技术的感应电机无传感器控制

针对感应电机无传感器矢量控制系统速度估计超调量大,鲁棒性低的问题,基于自抗扰控制理论,设计了速度控制器,有效解决上述问题.所设计的自抗扰速度控制器包括扩张状态观测器和非线性状态反馈控制律,前者将扰动作为扩展状态,后者将估计转速与给定转速之差通过非线性函数变换推导出控制律.该自抗扰控制器不需要直接测量外扰,也不需要知道扰动作用规律,凡是能够应用常规PID的场合,只要能数字化,都可采用.用Matlab搭建系统仿真模型,在dSPACE平台上进行在线实验.实验结果表明该自扰控制器不依赖于外扰数学模型,具有较好的抗扰性,有效降低了速度佑计的超调量.感应电机常用于伺服系统中,系统要求可靠性高,高精度控制,因而此方法的应用前景十分广阔.     

基于无源性的永磁电机无速度传感器控制

针对永磁电机(PMSM)提出了一种无速度传感器的非线性控制策略. 该策略能在已知负载的基础上实现给定转矩的精确跟踪. 电机的速度通过一非线性降阶观测器来实现估计. 在此基础上, 利用电机的无源特性来设计电机的控制策略. 最后通过仿真验证了所提出策略的有效性.     

感应电机无速度传感器直接转矩控制系统研究

直接转矩控制技术以容差形式的Bang-Bang控制模式给系统的稳态运行带来了转矩脉动大、电流谐波成分重、定子磁链轨迹畸变等严重问题,大大限制了其应用领域,这一点已经成为传统直接转矩控制技术不可逾越的缺陷。本文基于模型参考自适应系统（MRAS）原理设计了一种自适应速度磁链观测器,把磁链观测和速度辨识结合在一起,将定子磁链观测值直接应用于直接转矩控制算法。运用SIMULINK中的库元件和S-function构建了感应电机无速度传感器直接转矩控制系统仿真模型,仿真波形验证了上述控制模型可行性。     

一种新型的感应电机速度辨识策略

介绍了一种基于神经网络的感应电机速度估计策略。应用反向传播算法的神经网络实时辨识电机速度 ,其目标函数是目标模型和神经网络模型输出之间差的平方和。速度作为神经网络的一个权值 ,通过反向传播算法来调节使之精确地跟踪实际的电机速度。实验结果表明此方案是可行和有效的     

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.     

改进强跟踪滤波算法及其在汽车状态估计中的应用

准确实时地获取汽车行驶过程中的状态变量,对汽车底盘控制有着重要的意义,而这些关键状态往往难以直接测量或 者成本较高.结合纵向、侧向和横摆三自由度非线性汽车模型,将改进强跟踪滤波(Improved strong track filter, ISTF)算法应用到汽车的状态估计中,并改进了算 法的稳定性.与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法进行比较分析.通过Carsim和Matlab/Simulink联合仿真和实车双移线实验验证算法,结果 表明,该算法在估计精度、跟踪速度、抑制噪声等方面均优于扩展卡尔曼滤波算法,满足汽车状态估计器的软件性能要求.     

双馈感应电机无速度传感器直接转矩控制方法

风电机组双馈感应发电机运行中,由于参数变化的不确定性导致其无速度传感器直接转矩控制输出值出现异常波动,为保证双馈感应电机的频率稳定性,提出一种双馈感应电机无速度传感器直接转矩控制方法。计算转子磁链同步转速和转差速度,得到发电机的转速观测值;分析转子绕组电压空间矢量,建立磁链模型并构建电磁矩阵,在矩阵中计算定子绕组和转子绕组的磁势矢量,通过二者的矢量积得到电机的电磁转矩;转速和转矩共同组成直接转矩控制系统,实现对电机的速度调节和控制。仿真分析结果表明：采用所提方法时,在双馈感应电机启动后转速迅速增加,且在1.2 s后转速始终保持为1 400 r/min,可保证转子磁链的运行轨迹接近于圆形,直接转矩控制效果平稳。     

一种新型的感应电机速度辨识策略

介绍了一种基于神经网络的感应电机速度估计策略。应用反向传播算法的神经网络实时辨识电机速度,其目标函数是目标模型和神经网络模型输出之间差的平方和。速度作为神经网络的一个权值,通过反向传播算法来调节使之精确地跟踪实际的电机速度,实验结果表明此方案是可行和有效的。     

复数型扩展卡尔曼滤波算法在感应电机 直接转矩控制系统中的应用

针对传统算法中存在的数字信号处理器(DSP)运算速度要求高因而容易产生较大的延迟的问题.提出一种复数型扩展卡尔曼滤波观测器(ECKF)对感应电机进行状态估计,将得到的定子磁链和电机转速应用于直接转矩控制系统中,实现感应电机的无速度传感器控制.采用感应电机复数模型进行滤波器设计可以简化感应电机状态方程的维数并有效减少滤波算法计算量.由于复数型扩展卡尔曼滤波器在实现过程中没有矩阵求逆的运算,并且与常规扩展卡尔曼滤波器相比具有更低的维数,因此DSP的运算时间得到了有效的降低,提高了滤波器状态估计的快速性.仿真和实验结果验证了所提出的复数型扩展卡尔曼滤波器有效性和可行性.     

基于降阶EKF的永磁同步电机转速和磁链观测器

在永磁同步电机(PMSM)无速度传感器直接转矩控制中,针对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法复杂、实时性较差等问题,提出了一种基于降阶扩展卡尔曼滤波器(REKF)的预估永磁同步电机磁链和转速的新算法。仿真结果证明该算法不仅延续了传统扩展卡尔曼滤波算法的优势,且算法更加简单,更易于数字化实现,鲁棒性好。     

基于抗差扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机转速估计策略

通过分析粗差对扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filte,EKF)状态估计的影响,对无速度传感器矢量控制的永磁同步电机的转速,提出了一种基于抗差扩展卡尔曼滤波器(robust extended Kalman filter,REKF)的估计方法.建立了永磁同步电机的REKF模型,探讨了永磁同步电机在粗差干扰下引入REKF能否获得优于EKF的估计性能这一问题,比较了REKF与EKF在遇到外部粗差干扰或内部估算粗差干扰时转速和磁链的变化.仿真和实验结果表明REKF较EKF而言具有更好的抗粗差性能,使系统遇到干扰时能更快收敛.     

全速范围内基于模型的速度辨识在矢量控制中的应用

在分析感应电机异步电机无速度传感器控制方法的基础上,讨论了基于模型的速度辨识方法。该速度辨识方案使用常规电流误差和新的伸缩算子来避免已知的不稳定区域,并且获得常数增益。此外还通过寄生直流成分的削除方案,以保证极低定子频率的运行,并在Matlab\Simulink环境下搭建了无速度传感器矢量控制系统的仿真模型,仿真结果证实了该方法的有效性。     

基于改进容积卡尔曼的PMLSM无传感控制研究

在永磁直线同步电机(PMLSM)的无传感器控制系统中,需要对动子的位置和速度进行实时状态估计.针对标准的容积卡尔曼滤波算法在PMLSM无传感控制中存在状态协方差矩阵易失去非负定性,以及噪声统计特性未知时变导致的滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种容积卡尔曼滤波的改进算法.该算法结合平方根滤波和改进的渐消型记忆时变噪声估...     

无速度传感器电励磁同步电机模型预测电流控制

为了提高电励磁同步电机控制系统的可靠性,优化电励磁同步电机的调速性能,提出了一种带无速度传感器的电励磁同步电机模型预测电流控制策略.以模型预测电流控制作为电流环,取代传统的PI调节器,有效抑制电流纹波,提高了电流的跟踪性能.基于模型参考自适应理论,设计电励磁同步电机无速度传感器,对电机运行转速进行在线辨识,实现对转速准确估计.仿真结果表明:控制系统具有较好的快速性和可靠性.     

采用新型控制方案的异步电动机变频调速微机仿人控制系统

本文主要研讨了交一直一交电流型逆变器异步电动机变频调速的微机控制系统。由于采用了原理简单的新型控制方案，且ＰＩ调节器引入仿人控制要求，使系统性能大大提高。作者在分析与计算的基础上，用ＣＭＣ－８０微机实现了对系统的控制，文中给出了软件设计中关键部分的程序框图，并附有实验波形。．     

基于EKF的PMSM无传感器控制系统研究

文章分析了永磁同步电动机(PMSM)在d-q坐标系下的数学模型及其矢量控制原理,提出了一种将扩展卡尔曼滤波(EKF)原理应用于PMSM无传感器控制系统的方法,即在α-β和d-q坐标系下对PMSM的非线性方程进行线性化处理,利用EKF算法对PMSM的转子位置和转速进行实时在线估计,以满足实时控制要求。Matlab/Simulink仿真及dSPACE硬件平台实验结果表明,基于EKF的PMSM无传感器控制系统运行稳定,超调小,动、静态性能良好。     

基于DSP的自适应速度辨识直接转矩控制系统研究

异步电机直接转矩控制能产生快速且良好的鲁棒性响应,采用自适应磁链观测器,取代传统的积分器,构造了新型的速度估计器,并结合模糊控制器,实现对定子磁链准确观测和系统无速度传感器运行状态。基于DSP(TMS320LF2407A)核心芯片建立数字化控制系统。仿真与实验表明,该系统对电机定子磁链的观测精度高,转速估算准确,尤其在低速下能保持很高的性能。     

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。