基于矢量控制的异步电机改进模型预测控制

针对异步电机矢量控制系统中模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)在线计算量大且复杂等问题,提出了一种改进型MPC方法,该方法首先以基础电压矢量为角平分线将矢量平面分成6个大区,再利用无差拍控制理论和引入纵向压缩变换概念得到参考电压预测值及所在大区,并通过旋转因子转换到横轴所在的大区,最后通过逻辑判断得到最优电压矢量。该方法不需要8次滚动预测,其价值函数最优控制由原来的8次计算和7次判断简化为1次计算和4次判断,从而减小了计算量。仿真结果表明:采用改进性MPC和传统MPC的电机虽然都具有一致的调速性能,但前者电磁转矩的波动比后者小12.5 N·m,同时前者的定子电流两相静止坐标绝对值比后者小10A,因此跟踪效果更好。     

改进的无功功率模型参考自适应异步电机转速辨识

针对传统无功功率模型参考自适应模型的输入信号中含有大量的高频信号和噪声,致使模型的自适应机构设计难度增加、速度预测精确度降低的问题,提出改进的基于无功功率的模型参考自适应系统。在传统的无功功率模型参考自适应模型的基础上,引入巴特沃思滤波器并运用改进的模糊PI控制器取代原有的控制器,滤除了输入信号的噪声,提高转速预测精确度。仿真结果表明,改进后的无功功率模型参考自适应系统,参考模型输出的无功功率信号较滤波前其振动的幅值和频率大幅度降低,将这种信号作为自适应模块的输入得到的预测转速,其预测精确度和预测系统动态性能得到提高显著。     

基于ILC算法的PMSM模型参考自适应矢量控制

永磁同步电机(PMSM)在工业控制领域应用广泛,但由于PMSM转速转矩脉动大的缘故,仍很难应用于高精度运动控制领域。考虑到机械速度传感器的稳定性及系统成本问题,采用模型参考自适应系统(MRAS)控制估计电机转速,在PMSM矢量控制MRAS基础上,结合传统比例积分(PI)控制,在速度调节环上引入一种新颖的闭环PI型迭代学习控制(ILC)算法。通过ILC算法不断学习调节电机实际转速与给定转速的差值,达到对电机q轴给定电流的在线补偿,从而抑制电机运行时的周期性转速脉动,同时可提高转速跟踪精度。结果表明,引入ILC算法后,电机转速转矩脉动均得到了有效削弱,转速跟踪精度也得到了大大的提高。     

基于改进的虚拟合成矢量法异步电机三电平矢量控制仿真研究

三电平逆变器中直流侧中点电容电压平衡和过高的电压跳变问题直接影响着逆变器及其电机调速系统的可靠性。在分析合成矢量法的基础上,提出了一种改进的虚拟合成矢量脉宽调制控制方法,不但能够有效抑制输出电压的跳变、减少转矩脉动,而且能有效地实时控制三电平逆变器的中点电压。该方法实现简单,经仿真验证能够较好地解决电压跳变以及转矩脉动问题,同时中点电压亦得到很好的实时控制。     

改进电压模型的异步电机无速度传感器矢量控制

无速度传感器矢量控制技术能够有效提高交流传动系统的可靠性,降低系统成本。该技术的核心问题是准确获取电机转子转速,并将其反馈到速度闭环控制环节。介绍一种采用改进模型参考自适应转速估计方法的异步电机矢量控制系统,克服了一般电压模型低速观测不准确的缺点。另外,为了消除外界干扰的影响,对模型做了抗噪声处理。利用PSCAD进行系统仿真,仿真结果表明该方法具有较好的低速控制效果和较强的鲁棒性。     

基于自适应观测器的异步电机无速度传感器模糊矢量控制

提出了一种新型的转速自适应磁链观测器,深入研究了观测器的增益矩阵选择,并提出了一种简化的增益矩阵选择方法,同时使观测器的稳定性得到改善。在观测器中进一步引入转矩观测器,提高了速度估计的动态性能。转速和磁链外环采用模糊控制,与传统PI控制器相比,系统的动静态性能得到提高。在实际三电平逆变器平台上的实验结果表明,采用模糊控制和自适应观测器的无速度传感器矢量控制系统在较宽的速度范围内具有良好的性能。     

基于DSP的异步电机矢量控制

基于矢量控制理论设计了一套全数字变频调速系统，介绍了系统结构及软硬件设计方案。实验结果表明，该系统精度高，实时性好，有较好的动态性能。     

基于DSP的异步电机矢量控制

基于矢量控制理论设计了一套全数字变频调速系统,介绍了系统结构及软硬件设计方案.实验结果表明,该系统精度高,实时性好,有较好的动态性能.     

异步电机的矢量控制

异步电机的矢量控制可以理论性的实现电机励磁电流分量与转矩电流分量的解耦控制,与直流电机控制效果相仿。矢量控制离不开数学模型,与电机的控制方法紧密相关。三相静止坐标系的异步电机的模型对于转矩生成的物理本质表述不明确,对于具体的控制不是很乐观,通过坐标变换旋转,同步旋转坐标系下对转子磁场进行定向的矢量控制,改善了转矩控制的非线性,使得异步电机的控制性能更加优良。     

一种改进的异步电机矢量控制方法

对异步电机矢量控制方法中的非完全解耦现象进行了定性定量的分析.在传统的转子磁场定向矢量控制的基础上进行改进,使系统不受参数变化影响,仍能保持完全解耦,从而改善了矢量控制方法的性能.MATLAB仿真结果显示,磁链的波动得到了明显改善.该方法适用于高性能的驱动控制场合.     

基于变参数MRAS法的异步电机矢量控制研究

提出一种变参数的MRAS法,该方法采用改进电压模型法磁链观测器作为参考模型,采用变参数PI调节器代替传统的PI调节器,即在电机控制低速段与高速段分别取不同的PI参数,其值随着转速变化而变化。通过对基于变参数MRAS法的异步电机无速度传感器矢量控制系统仿真与实验表明,改进电压模型法可以较好解决积分漂移问题,且控制系统响应速度得到较大提高,尤其是低速时的收敛速度与转速辨识误差得到有效改善。     

一种改进的异步电机矢量控制方法

对异步电机矢量控制方法中的非完全解耦现象进行了定性定量的分析。在传统的转子磁场定向矢量控制的基础上进行改进，使系统不受参数变化影响，仍能保持完全解耦，从而改善了矢量控制方法的性能。MATLAB仿真结果显示，磁链的波动得到了明显改善。该方法适用于高性能的驱动控制场合。     

PMSM带前馈控制的模型参考自适应矢量控制系统的研究

针对在传统矢量控制系统中,需要通过光电编码器才能检测转子的位置与速度,提出了一种带前馈模型的自适应矢量控制方法。该方法将模型参考自适应和前馈解耦控制相结合,设置自适应律,获得转子的位置和速度。由电压前馈解耦控制单元,实现d-q轴电流的解耦,以此改善控制系统的动静态特性。算法的仿真结果证实了转子位置计算精度高,系统稳定性好,响应快,能够满足实际电机控制的需求,可以替代光电编码器。     

基于模型参考自适应律的无速度传感器交流异步电动机矢量控制仿真

针对异步电动机矢量控制中对定子电阻和转子时间常数等参数的依赖性,设计了一种基于模型参考自适应律(MRAS)的参数辨识器。该辨识器同时还可以观测定子磁链及转子速度,并以此为基础,利用MATLAB/Simulink构建了以定子磁场定向的无速度传感器矢量控制系统。仿真结果表明:该方法实时辨识电机参数的变化,提高了控制系统的准确性和鲁棒性。     

改进模型参考自适应控制及其在解耦控制中的应用

提出了一种基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)的任意参考模型自适应控制方法,解决了被控对象状态信息不可测以及存在不确定因素导致模型参考自适应控制(model reference adaptive control,MRAC)效果变差甚至使系统不稳定的问题。在简述ESO教学模型的基础上提出了基于ESO的模型参考自适应控制方法并进行了严格的稳定性分析,仿真结果表明所设计方法具有跟踪速度快、稳态误差小、控制量小以及参考模型容易选择等特点。然后,提出基于改进MRAC的解耦控制方法并应用于三输入三输出的四旋翼飞行器姿态控制系统解耦控制,仿真结果表明该解耦控制方法具有鲁棒性好的特点。该方法无需按照通常的做法设计神经网络对不确定因素导致的误差进行补偿,大大简化了控制器设计过程。     

基于模型参考自适应律的无速度传感器交流异步电动机矢量控制仿真

针对异步电动机矢量控制中对定子电阻和转子时问常数等参数的依赖性，设计了一种基于模型参考自适应律（MRAS）的参数辨识器。该辨识器同时还可以观测定子磁链及转子速度，并以此为基础，利用MATLAB／Simulink构建了以定子磁场定向的无速度传感器矢量控制系统。仿真结果表明：该方法实时辨识电机参数的变化，提高了控制系统的准确性和鲁棒性。     

基于模型参考神经网络的异步电机鲁棒速度控制方法

提出一种新型的基于模型参考神经网络的异步电机驱动系统鲁棒速度控制方法。由带负载转矩观测器的两层神经网络对象辨识器(NNPI)对未知的电机动态参数进行实时的自适应辨识与估计。由双层神经网络PI控制器(NNC)对异步电机转子速度进行鲁棒控制。神经网络使用学习算法以自动调节NNPIC的参数并有效地降低系统对参数变化以及负载扰动的敏感度。仿真结果表明该方法对于参数变化和负载转矩扰动具有很强的自适应能力,能够提高异步电机的性能,并减小其对参数变化、非线性影响以及负载扰动的敏感度。     

改进EKF的异步电机无速度传感器矢量控制

针对传统扩展Kalman滤波器(EKF)迭代矩阵维数高和计算量大的问题,提出了一种新的基于扩展Kalman滤波器的观测器,用于异步电机的无速度传感器矢量控制。根据转子磁场定向的同步旋转坐标系下转子q轴磁链为0的特点,利用额定频率以下控制磁链幅值恒定简化异步电机数学模型,并借鉴间接矢量控制计算滑差角速度的方式,选取d、q轴定子电流分量和定子磁场角速度为状态变量,构建了基于扩展Kalman滤波器的3阶观测器,以同时估计电机的磁链和转速。与传统全阶观测器相比,改进观测器降低了系统阶次和复杂性,减少了运算负荷。仿真和实验结果表明,改进观测器准确观测了电机的磁链和转速,构建的异步电机无速度传感器矢量控制系统有效实用。     

基于矢量控制的异步电机自抗扰控制

针对异步电机矢量控制系统在负载变化和电机参数变化时转速易受较大影响的问题,研究了采用自抗扰控制器(ADRC)对负载扰动和电机参数变化进行估计和补偿的方法。根据自抗扰控制器的数学特征和异步电机的数学模型,采用扩张状态观测器(ESO)对电机模型的参数摄动和变量耦合项进行观测并补偿,确定了矢量控制系统中自抗扰转速环控制器、自抗扰磁链环控制器、自抗扰d轴电流环控制器和自抗扰q轴电流环控制器的形式。仿真和实验结果表明,与传统的比例积分控制器(PI)相比,ADRC控制器对系统负载扰动和电机参数变化具有较好的鲁棒性和动态性能。     

永磁同步电机矢量控制双滑模模型参考自适应系统转速辨识

编码器的使用降低了永磁同步电机矢量控制系统的可靠性和耐用性,且某些场合无法安装编码器。理论上可以通过永磁同步电机的电压和电流实时计算出电机的转速和转子位置角度。该文提出了一种基于双滑模模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS)的永磁同步电机无位置传感器控制策略。其中,参考模型为永磁电机本身,可调模型为永磁电机电流模型。利用两模型输出的偏差构造了2个滑模面,将通过滑模算法获得的等效控制进行运算即可获得电机的转速和转子位置角度,并分别用于矢量控制系统的速度调节和坐标变换。在理论分析的基础上进行了仿真研究,仿真结果表明所提出的观测方法是有效的。