无速度传感器永磁同步电机的SVM-DTC控制

为改善常规基于常值切换的滑模转速观测器的低速性能，提出采用修正的指数趋近滑模和扩展卡尔曼滤波结合的方式进行速度估计。针对直接转矩控制低速时转矩脉动大的问题，采用基于模糊网络与PI控制结合的转矩角调节器来改进控制效果。仿真结果表明提出的速度估计器较常规滑模观测器的动态响应快，速度估计更为准确。改进的SVM-DTC方案的转矩角计算合理，转矩响应脉动减少，性能优于常规恒定PI系数的SVM-DTC。     

三电平供电的永磁同步电机多模糊直接转矩控制

针对传统直接转矩控制系统存在滞环宽度受限、低速运行时转矩脉动大、逆变器开关频率不恒定和转速调节器参数固定等缺点,在分析和建立永磁同步电机模型的基础上,设计了模糊直接转矩控制器和模糊PI速度调节器,建立了基于多模糊控制器和三电平供电的永磁同步电机直接转矩控制系统。通过磁链扇区映射,减少模糊控制规则,系统结构简单,适用于高压大容量场合。仿真结果表明该系统具有良好的动态和稳态性能。     

异步电动机直接转矩控制系统性能优化的研究

本文对传统直接转矩控制系统中的定子磁链模型切换以及磁链调节器、转矩调节器进行了优化设计，分别引入了积分滞环切换模型和多点滞环调节器，实现定子磁链模型的平滑切换，使系统能够快速准确的跟踪转速指令的变化，特别是大大减小了低速时转矩的脉动。仿真结果表明，改进后的直接转矩控制系统具有优良的动静态性能。     

基于全阶状态观测器的无速度传感器DTC系统

提出一种新型的自适应速度磁链观测器,它利用Matlab进行磁链观测器极点配置及增益矩阵选取.基于全阶观测器,采用李亚普诺夫稳定性理论对电机转速进行在线辨识,实现了异步电机无速度传感器直接转矩控制系统.由于电机定子电阻压降显著增加低速时转速观测误差,为提高低速运行时转速辨识精度,观测器同时辨识电机定子电阻,确保系统在低速时仍有良好的特性.仿真实验结果验证了此方案在低速时具有良好的静、动态性能和转速辨识精度.     

改进自抗扰的永磁同步电机直接转矩控制无传感系统研究

针对永磁同步电机直接转矩控制系统低速时传统电压模型对定子磁链估计不准确的问题,采用自抗扰控制技术中的扩张状态观测器对定子磁链和转速进行估计,提高观测精度并实现直接转矩控制系统的无传感器运行;对自抗扰调节器进行改进,简化调节器的结构并引入模糊控制对调节器参数进行优化,减少待整定参数并实现参数的自动调节。将改进的自抗扰调节器替代PI调节器用于速度调节,以提高系统的抗扰性;采用空间电压矢量调制替代传统的开关表和滞环比较器,使功率器件开关频率恒定,减小系统的磁链和转矩的脉动。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于模糊PI调节器的无刷双馈电机直接转矩控制

传统的无刷双馈电机直接转矩控制系统采用滞环控制器,依据转矩误差、定子磁链幅值误差来选择逆变器的开关状态,过扇区时电流与磁链畸变,导致低速时转矩脉动大,影响了系统的控制效果。针对这一问题,提出了一种基于模糊PI调节器的无刷双馈电机直接转矩控制方案,应用模糊理论设计了控制器的参数。仿真结果表明该方法有效改善了电机的动态特性,减少了转矩脉动,提高了转速、转矩控制精度,扩大了直接转矩控制系统的调速范围。     

异步电动机直拉转矩控制系统 性能优化的研究

本文对传统直接转矩控制系统中的定子磁链模型切换以及磁链调节器、转矩调节器进行了优化设计,分别引入了积分滞环切换模型和多点滞环调节器,实现定子磁链模型的平滑切换,使系统能够快速准确的跟踪转速指令的变化,特别是大大减小了低速时转矩的脉动。仿真结果表明,改进后的直接转矩控制系统具有优良的动静态性能。     

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。     

永磁同步电动机双模糊直接转矩控制的研究

针对传统的直接转矩控制使用滞环比较器来控制定子磁链和转矩,存在滞环宽度调节有限、低速时转矩脉动大和逆变器开关频率不固定,速度PI调节器的比例积分参数恒定,其速度控制精度不高等缺点,设计了基于模糊直接转矩控制器和模糊速度PI控制器的双模糊直接转矩控制系统.利用模糊控制器分别来代替磁链、转矩滞环比较器和速度PI调节器,有效地减小了磁链和转矩控制容差,并利用磁链角对称特性进行映射,减少了模糊控制规则数,提高了实时性和速度控制精度.仿真结果表明:该方法明显优于常规的直接转矩控制,减少了转矩脉动,提高了系统的控制性能.     

基于滑模变结构的异步电机转速控制系统

在无速度传感器转速估算系统中,针对传统滑模变结构不连续开关特性引起的估算转速抖振现象,利用具有光滑连续特性的sigmoid()函数对传统变结构模型算法进行改进,设计了一种变结构模型参考自适应(VS-MRAS)的速度观测器,提高了估算的准确性;在此基础上,以趋近律算法作为优化手段,通过对传统等速趋近律算法公式的改进,设计了一种新型滑模转速调节器。通过仿真试验,改进后的变结构MRAS转速观测器跟随性良好,消除了抖振现象。将新型滑模转速调节器代替常规的PI转速调节器在VS-MRAS速度观测器的矢量控制系统中进行验证,结果表明所设计的转速调节器解决了转速超调量大的问题,从而使得估算误差减小。     

基于神经网络推力观测器的永磁直线电机滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统易受到负载扰动、参数变化和推力波动的问题,为确保在较宽的速度范围内实现更为精确的速度控制,采用基于神经网络推力观测器的滑模控制取代常规的PI控制,滑模变结构控制律采用等效控制法,加上负载扰动前馈补偿项,而扰动补偿则是通过线性推力观测器并联一个神经网络观测器相加而得.实验和仿真结果表明,此方法较常规PI控制提高了跟踪性能,增强了伺服系统对参数摄动和外在扰动的稳健性.     

基于自适应神经网络观测的无电压传感器PWM整流器功率预测控制

模型预测控制在脉宽调制(pulse width modulation,PWM)整流器上的应用既降低了直接功率控制中的脉振又提高了动态响应速度,但是传统的模型预测功率控制(model predictive power control,MPDPC)中对未来时刻状态量的预测仅依靠模型,对模型参数变化较为敏感,功率预测精度受电压传感器的测量精度和网侧谐波变化的影响明显。为实现整流侧参数的实时辨识和提高整体的预测精度,以实现对功率的精准控制,文中在模型预测功率控制(model predictive power control,MPDPC)的基础上引入自适应神经网络电压观测器,提出基于自适应神经网络观测的无电压传感器PWM整流器功率预测控制(adaptive neural model predictive power control,ANMPDPC)策略。通过构建包含自适应神经网络辨识器和自适应神经网络滤波器的自适应电压观测器,实现网侧电压估计的同时滤除电压高次谐波对其的影响,并将电压观测器与功率二步预测相结合,进一步降低功率脉振,提高系统的响应速度和控制精度。仿真和实验结果表明,所提出的改进策略既实现了无电压传感器下的模型预测控制,又有效抑制了网侧谐波的高频干扰及参数变化对预测精度的影响。     

基于神经网络的直接转矩无传感器控制

在直接转矩控制和神经网络理论基础上,讨论了电机速度与各电气参数之间的关系,提出了一种适合永磁同步电动机速度观测的方案,该方案采用并联神经网络的方法构造速度观测器。经计算仿真和实验,该观测器可以实现无速度闭环控制的稳定运行,并且有较高的观测精度。     

基于模糊径向基函数神经网络的永磁同步电机滑模观测器设计

针对传统滑模控制易导致系统出现抖振的问题,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制。为了减小观测器系统抖振,利用模糊RBF神经网络算法动态调整滑模增益,并采用李雅普诺夫稳定性定理证明了该模糊神经网络观测器的稳定性;利用锁相环(PLL)技术提高估算精度,并削弱计算噪声。基于MATLAB/Simulink软件平台搭建了仿真模型,将模糊RBF神经网络滑模观测器系统与传统滑模观测系统进行对比。结果表明,与传统的滑模观测器相比,新型滑模观测器能够快速、有效地跟踪转子位置,精确估算出转子速度,同时具有较好的动态特性。     

Robust speed estimation and control of an induction motor drive based on artificial neural networks

In this paper, a speed estimation and control scheme of an induction motor drive based on an indirect field‐oriented control is presented. On one hand, a rotor speed estimator based on an artificial neural network is proposed, and on the other hand, a control strategy based on the sliding‐mode controller type is proposed. The stability analysis of the presented control scheme under parameter uncertainties and load disturbances is provided using the Lyapunov stability theory. Finally, simulated results show that the presented controller with the proposed observer provides high‐performance dynamic characteristics and that this scheme is robust with respect to plant parameter variations and external load disturbances. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于BP网络的感应电机定子电阻观测器

在直接转矩控制系统中,感应电机定子电阻在低速时受温度影响而变化,影响控制系统的低速性能.为此,设计了基于反向传播(BP)神经网络的定子观测器,采用有导师学习(或称监督学习)的神经网络学习方法,通过试验,采集到定子电阻随其电压频率及定子绕组温度变化规律,利用MATLAB人工神经元网络工具箱就能快速实现BP计算,将其结果输入定子电阻观测器中,进行实时检测,计算出准确的定子磁链幅值,达到减小系统低速运行时转矩的脉动,提高了控制性能.     

基于模糊神经网络的纯电动车永磁同步电机矢量控制

纯电动车控制系统对电机控制性能要求较高。提供了一种基于模糊神经网络的永磁同步电机矢量控制方案。以模糊神经网络控制器作为电流调节器,并在速度环引入模糊控制器,将其输出作为电流环的限幅,达到限速的目的。仿真和试验结果表明:对于电动车运行的复杂情况,该方法具有良好的转矩跟踪和电机限速性能。     

基于滑模观测器估计误差反馈的永磁同步电机转速控制策略

针对高精度伺服调速系统的永磁同步电机(PMSM)响应速度慢、转速跟踪性能差和转矩脉动大等问题,提出一种基于滑模观测器(SMO)估计误差反馈的永磁同步电机转速控制策略。首先,在永磁同步电机矢量控制基础上设计以滑模观测器转速估计误差实时分配转速PI控制和滑模控制(SMC)的复合控制策略; 其次,利用滑模观测器转速、转角估计误差设计转角速度补偿调节器对转速实时补偿,由此进行误差的转速补偿控制。最后,结果表明基于滑模观测器估计误差反馈的永磁同步电机转速控制策略相较于PI控制和滑模控制具有较小的超调量、良好的平稳性和较强的抗扰能力等优点     

无刷直流电动机控制系统故障观测器的设计

建立了无刷直流电动机双闭环控制系统的数学模型。利用控制系统的数学模型和神经网络的非线性学习能力,设计了一种无刷直流电动机控制系统的故障观测器。仿真结果表明:该神经网络故障观测器输出曲线平滑,无噪声干扰,观测器与控制系统输出的误差小,神经网络故障观测器能非常迅速、准确地估计系统的实际输出。