无轴承异步电机径向位置的动态解耦控制

针对无轴承异步电机转子径向两自由度悬浮系统的相互耦合情况,采用神经网络逆系统方法进行了动态解耦控制研究。在介绍无轴承异步电机工作原理的基础上,建立了无轴承异步电机径向悬浮力的数学模型,对该模型进行可逆性分析,证明该系统可逆,应用神经网络逆系统方法将原来多变量、强耦合的非线性系统,动态解耦成2个位置彼此无耦合的线性子系统,并对解耦后的线性子系统进行了闭环设计。最后利用Matlab/Simulink工具箱对该控制系统作了仿真研究。仿真试验结果显示,神经网络逆系统方法可保证无轴承异步电机在径向两自由度上实现独立控制,且闭环系统具有良好的动、静态性能。     

改进型MRAS无速度传感器的无轴承异步电机矢量控制

无轴承异步电机(BIM)的转子磁链电压模型中含有纯积分环节,其积分初值和累计误差会影响磁链观测精度,进而使转速估计产生严重失真.为了实现BIM无速度传感器运行,本文借鉴模型参考自适应法(MRAS)基本结构,将改进二阶广义积分器与锁频环结合以代替原有纯积分器,提出了一种新的基于MRAS的BIM无速度传感器控制方法,构建了BIM转子磁链定向无速度传感器矢量控制系统.并且,基于MATLAB/Simulink的仿真验证和基于dSPACE的实验结果表明:与传统电压模型观测方法相比,所提出的转子磁链电压模型有效避免了纯积分环节带来的直流偏移和积分初值影响,有着更好的观测效果.同时,基于无轴承异步电机转子磁链定向无速度传感器矢量控制系统,电机能稳定悬浮运行,估算转速和实测转速具有很好的一致性.     

基于LS-SVM逆系统的无轴承异步电机解耦控制

无轴承异步电机具有非线性、多变量和强耦合的特点,要实现电机稳定悬浮和旋转运行,必须对其进行非线性动态解耦控制。为了克服逆系统方法精确建模难的局限性,采用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)α阶逆系统方法对无轴承异步电机进行动态解耦控制的研究。首先利用最小二乘支持向量机辨识出无轴承异步电机的逆模型,然后将它串联在原系统前,将无轴承异步电机解耦成四个独立的伪线性子系统-2个径向位移子系统、一个速度子系统和一个磁链子系统。为保证鲁棒性能,最后对解耦后的系统采用非线性内模控制策略。研究表明,LS-SVMα阶逆系统方法能够实现无轴承异步电机径向悬浮力和旋转力之间的动态解耦控制,控制系统具有良好的静态和动态性能。     

基于速度信息观测的无轴承永磁同步电机悬浮解耦控制

无轴承永磁同步电机以转子位置信息为媒介实现解耦控制,整个算法复杂且依赖速度传感器.本文研究电机无传感器运行及解耦算法简化的方法.首先将传统扩张状态观测算法简化为线性形式.然后将二、三阶线性扩张状态观测器分别加入转矩和悬浮系统电流环和位移环,并定义电角速度与转矩d-q轴电流乘积以及转矩系统q轴磁链与悬浮d-q轴电流乘积为扰动项,利用观测器辨识转速信息及悬浮扰动力.接着对转速信息进行处理、对悬浮扰动力进行补偿从而实现无速度传感器运行并简化悬浮解耦算法.最后通过仿真验证所提控制策略能够实现电机无速度传感器运行,保证额定转速下稳定悬浮.     

基于神经网络逆系统的无轴承异步电机非线性内模控制

针对无轴承异步电机非线性、多变量、强耦合的特点,提出一种基于神经网络 α阶逆系统方法的非线性内模控制策略.将用动态神经网络逼近的无轴承异步电机 α阶逆模型与原系统复合,将非线性的无轴承异步电机原系统解耦成转子径向位移、转 速和转子磁链四个独立的伪线性子系统.为了保证 系统的鲁棒性,对伪线性系统引入内模控制,仿真和实验研究验证了所提控制方法的有效性.     

五自由度无轴承异步电机[[alpha]]阶逆系统解耦控制

五自由度无轴承异步电机是一个多变量、非线性、强耦合的复杂控制对象，要实现电机转子稳定悬浮和运行，必须对电机转矩力和悬浮力进行动态解耦控制.本文应用多变量非线性[[alpha]]阶逆系统方法，对这个复杂控制系统进行动态解耦控制研究.首先介绍了三自由度磁轴承的工作原理和二自由度无轴承异步电机径向力产生机理，并给出三自由度磁轴承轴向力、径向悬浮力方程和二自由度无轴承异步电机转矩力和径向悬浮力方程，建立了电机的状态方程，然后分析了基于阶逆系统理论解耦控制的可行性，应用状态反馈线性化方法，将原复杂系统解耦并线性化，最后采用线性系统理论进行了综合和仿真.仿真结果表明这种控制策略能够实现五自由度无轴承异步电机转矩力与悬浮力之间的动态解耦，系统具有良好的动、静态性能.     

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。     

无轴承同步磁阻电机逆系统解耦控制仿真研究

研究无轴承同步磁阻电机稳定性控制问题,由于无轴承同步磁阻电机是一个强耦合的非线性系统,为实现负载条件下的稳定悬浮运行,需解除电机转矩和径向悬浮力等多变量之间的耦合关系。针对前馈补偿解耦的缺陷,给出了无轴承同步磁阻电机包含转矩控制和悬浮力控制的统一数学模型,证明电机逆系统存在,设计了一种通过非线性状态反馈的逆系统解耦控制方案,将复杂的无轴承同步磁阻电机系统解耦成两个转子径向位置二阶积分子系统和一个转速一阶积分子系统,并用PI和PID调节器分别对转子位置与转速进行综合设计。运用MATLAB软件对电机控制系统进行仿真。仿真结果证明,解耦控制方案的有效性,为电机系统优化设计提供了保证。     

考虑电流动态的无轴承异步电机解耦控制策略

目前的无轴承异步电机解耦控制策略没有考虑定子电流动态影响,限制了其控制性能的提高.为此,本文首先分析了电机的数学模型,在考虑转矩系统定子电流动态的前提下,建立了无轴承异步电机的状态方程;在系统可逆性分析的基础上,解析推导出了无轴承异步电机的逆系统动态数学模型;基于逆系统方法,研究了转速、转子磁链和两个径向位移分量之间的动态解耦控制策略.仿真研究结果表明:控制系统具有优良的动态解耦性能和较强的抗负载挠动能力.所提出的解耦控制策略是有效的、可行的,并可在一定程度上简化控制系统结构.     

无轴承异步电机的非线性逆解耦控制

针对无轴承异步电机多变量、非线性和强耦合的特点,采用基于逆系统理论的控制方法对其进行解耦控制.首先简要介绍了无轴承异步电机的基本原理,推导出电机旋转部分和径向悬浮力的数学性型.然后对转矩绕组采用非线性逆解耦控制.而径向悬浮控制所需的转矩绕组气隙磁链值可以在逆解耦控制的基础上通过系统辨识获取,从而实现转子的稳定悬浮.最后...     

无轴承异步电机的有限元分析及控制

无轴承异步电机是将旋转的转子悬浮于空间,使转子和定子之间没有接触的一种新型高性能电机。本课题在无轴承异步电机数学模型的基础上,通过Ansoft/Maxwell有限元分析软件对电机进行仿真分析,验证了新型无轴承异步电机的可行性。利用MATLAB/SIMULINK建立了基于自抗扰控制器的无轴承异步电机SVM-DTC控制系统,仿真结果表明该控制方法能抑制转速超调,对外部扰动有很强的抗干扰能力。     

五自由度无轴承异步电机α-阶逆系统解耦控制

A 5-degrees-of-freedom bearingless induction motor is a multi-variable, nonlinear and strong-coupled system. In order to achieve rotor suspension and operation steadily, it is necessary to realize dynamic decoupling control among torque and suspension forces. In the paper, a method based on α-th order inverse system theory is used to study dynamic decoupling control. Firstly, the working principles of a 3-degrses-of-frsedom magnetic bearing and a 2-degrees-of-freedom bearingiess induction motor are analyzed,the radial-axial force equations of 3-degrees-of-freedom magnetic bearing, the electromagnetic torque equation and radial force equations of the 2-degrees-of-freedom bearingless induction motor are given, and then the state equatious of the 5-degrees-of-freedom bearingless induction motor are set up. Secondly, the feasibility of decoupling control based on dynamic inverse theory is discussed in detail, and the state feedback linearization method is used to decouple and linearize the system. Finally, linear control system techniques are applied to these linearization subsystems to synthesize and simulate. The simulation results have shown that this kind of control strategy can realize dynamic decoupling control among torque and suspeusion forces of the 5-degrees-of-freedom bearingless induction motor, and that the control system has good dynamic and static performance.     

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。     

Application of CMAC neural network to the control of induction motor drives

In this paper, a cerebellar-model-articulation-controller (CMAC) neural network (NN) based control system is developed for a speed-sensorless induction motor that is driven by a space-vector pulse-width modulation (SVPWM) inverter. By analyzing the CMAC NN structure and motor model in the stationary reference frame, the motor speed can be estimated through CMAC NN. The gradient-type learning algorithm is used to train the CMAC NN online in order to provide a real-time adaptive identification of the motor speed. The CMAC NN can be viewed as a speed estimator that produces the estimated speed to the speed control loop to accomplish the speed-sensorless vector control drive. The effectiveness of the proposed CMAC speed estimator is verified by experimental results in various conditions, and the performance of the proposed control system is compared with a new neural algorithm. Accurate tracking response and superior dynamic performance can be obtained due to the powerful online learning capability of the CMAC NN.     

基于MPC的无传感器永磁同步电机NFTSMC仿真研究

为了提高注塑机中永磁同步电机控制系统的运行可靠性,优化永磁同步电机的调速系统动态性能,提出了一种基于模型预测电流控制的无速度传感器永磁同步电机非奇异快速终端滑模控制策略.以模型预测电流控制作为电流控制内环,取代传统的PI调节器,能够有效地抑制电流纹波,提高电流的动态跟踪性能.根据非奇异终端滑模的设计原理,构造外环速度控制器,从而生成期望的q轴电流,提高了系统的稳定性.设计无速度传感器对电机运行转速进行在线辨识,实现对转速和转子位置准确地估计.并与传统的PI调节器进行对比,仿真与实验结果表明该控制策略具有较高的可靠性和快速性.     

Sensorless induction motor drive: An innovative component for advanced motion control

This paper reports the basic concept and recent industrial applications of a sensorless vector-controlled speed-control system for an inverter-fed induction motor in Japan. The vector control artificially gives the linear torque controllability, which is inherent for a separately excited DC motor, to the induction motor drive. First, in this paper, the fundamental concept of vector control is introduced. Next, representative speed-sensorless vector-control systems will be related. Also, a method for the automatic measurement of the electrical parameters of the induction motor is introduced. To know the motor parameters precisely is especially important for a speed-sensorless vector-control system. Finally, several examples of industrial applications of the sensorless speed control are described.