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.     

基于MRAS的直驱型永磁风力发电机控制

在直驱式永磁风电系统中速度传感器安装困难,无速度传感器控制是必要选择.将用于永磁电动机速度观测的模型参考自适应方法移植到发电系统,为了克服直流偏置和积分初值累积以及定子电阻变化导致磁链观测误差较大的问题,提出一种参考模型电压的修正方法,利用理想的电流模型修正电压模型的磁通观察器.并利用小信号模型分析系统的动态性能、算法精度和参数变化的影响.该系统能够适应风速变化和间歇性等特点,准确地估测转子位置,具有实现简单、系统鲁棒性强,动态响应快的优点.仿真和实验结果验证了该方案的正确性和有效性.     

基于改进粒子群算法的永磁同步电机PID控制器

为提高永磁同步电机系统的控制精度,提出一种使用改进粒子群算法优化的永磁同步电机PID控制器。首先建立永磁同步电机数学模型,然后采用改进粒子群算法对PID控制器参数进行优化,实现永磁同步电机参数在线辨识,最后采用仿真实验对其性能进行测试。仿真结果表明,相对于传统的永磁同步电机PID控制器,本文方法优化的永磁同步电机PID控制器改善了系统响应性能,能够使永磁同步电机获得良好的稳定性、鲁棒性和动态性能。     

高性能矢量控制中电机参数辨识及速度控制策略研究

电机参数的在线辨识补偿与控制器的设计是提高矢量控制系统性能的关键.基于多新息最小二乘法设计了感应电机参数辨识器,利用定子电压、定子电流和转速,估算出感应电机的转子时间常数和定子电阻;针对传统PI调节器的饱和现象,利用Anti-Wndup技术设计了速度控制器,通过引入反计算系数减小积分饱和对系统的影响,从而改善系统的动、...     

永磁同步电动机高动态响应电流控制

永磁同步电动机系统广泛采用矢量控制策略实现转矩控制,电流控制环是其核心部分.电流环一般采用PI型控制,但PI型电流控制动态响应动态特性受到制约,参数整定必须在超调量及响应时间等指标之间折衷选择.为了改进PI型电流控制的动态响应性能,在输入误差较大时,采用滑模变结构控制,输入误差较小时,切换到PI型电流控制.结合滑模变结构和PI型电流控制,可以充分利用滑模变结构控制动态响应快,以及PI型电流控制无稳态误差的特点,并能解决滑模变结构控制的抖颤问题.实验结果表明该电流控制方法响应时间短而且超调量小,同时获得良好的动态响应和控制精度.     

机器人永磁同步电机控制器的控制策略设计

研究具有自主知识产权的高性能交流伺服控制技术,尤其是针对具有广阔应用前景的永磁同步电动机的伺服控制技术,具有重大的理论意义和经济利益。在分析永磁同步电机的近似动态结构的基础上,分别对电流环控制器、速度环控制器、位置控制器进行设计。电流环采用常规的PI控制器,速度环采用基于遗传算法的参数自整定PI控制器,位置环采用简单的P控制器。针对选用的三相Y型连接永磁同步电机求得控制参数。应用该设计策略进行永磁同步电机数学模型的设计,可以实现对同步电机的稳定控制。     

改进的粒子群算法在电力系统AGC中的应用

针对自动发电控制(AGC)中的负荷频率控制(LFC),对粒子群算法的计算过程进行了改进,提出了一种能有效的协调粒子群算法的优化精度和优化速度的方法,即动态改变粒子数目。该方法基于粒子群算法对于粒子数目的相对不敏感,可以在不影响精度的前提下大幅度提高优化速度,节约计算时间,适应予优化对象较复杂的情况。并针对单区域和两区域互联电力系统的不同指标要求,给出了用改进的粒子群优化算法优化PI控制器参数的方法,分别进行优化设计。仿真结果显示,其性能明显优于遗传算法优化的PI控制器。     

基于自适应粒子群优化算法的永磁同步电机参数辨识

永磁同步电机广泛应用于工业驱动系统中,开展永磁同步电机参数在线辨识对实现电机高性能控制和可靠状态监测具有重要意义.针对永磁同步电机动态数学模型具有非线性、多参数、强耦合等特点,从电气系统和机械系统两方面建立了永磁同步电机数学模型,针对参数辨识问题的特点,提出了一个惯性因子的自适应公式,在此基础上,建立了以粒子群算法为框架的自适应粒子群优化算法,对永磁同步电机定子电阻Rs和负载转矩TLd进行了在线辨识,并基于实验平台验证了辨识结果.研究结果表明:自适应粒子群优化算法通过不超过20次迭代就可以发现最优参数,模型参数的估计值和测量值匹配良好,该算法可在其他类型电机的参数辨识中推广应用.     

永磁直线电机基于ESO的速度辨识与控制

运用自抗扰控制技术,分别对永磁同步直线电机的直轴电流id和动子速度口设计了控制器．直轴电流的白抗扰控制器除完成对id控制外,还要借助于控制器中的扩张状态观测器(ESO),完成对动子速度的辨识．速度的辨识信号作为速度环自抗扰控制器的反馈信号,从而可设计出一种新型的无速度传感器永磁直线电机的控制系统．由于采用基于过程误差的非线性控制律,观测器受电机参数的影响极小,具有算法简单、辨识精度高等优点。     

一种无速度传感器矢量控制系统的研究

本文基于同步轴系下的感应电动机电压磁链方程式,提出了一种感应电动机转子磁场定向的矢量控制方法,利用在同步轴系中q轴电流的误差信号实现对电机速度的估算。在该无传感器矢量控制系统中,由于采用了经典的PI调节器,使得控制系统更为简单。最后利用MATLAB建立的该无传感器矢量控制系统的仿真模型,通过仿真验证了本文所提出的无传感器矢量控制系统具有良好的动态和静态性能。     

感应电机转子电阻辨识及速度控制策略

感应电机转子电阻的在线辨识和补偿是提高矢量控制系统性能的重要手段。针对感应电机模型的不确定性和非线性,基于扩展卡尔曼滤波(EKF)技术,设计感应电机转子电阻在线估计器,采用模糊控制理论,设计模糊PI速度控制器,根据系统状态的变化,以模糊控制器的输出对PI控制器参数进行修正,从而改善系统的静、动态性能。Matlab仿真结果证明了所设计的EKF转子电阻辨识器和模糊PI控制器的有效性。     

双馈感应风力发电机组的非线性变结构空载并网控制策略

采用矢量控制结合PI控制来实现双馈感应发电机并网时,电机的各种磁链以及电压电流交叉耦合补偿部分都会降低电网电压跟踪的速度,使动态响应性能不够理想,令超调量增大.本文采用变结构控制与全状态反馈线性化解耦相结合的控制策略,来控制双馈感应发电机组的空载并网过程.在MATLAB仿真模型基础上,从空载并网时发电机定子电压对电网电压的跟踪、并网过渡过程中定转子电流变化情况,和并网后功率调节和最大风能捕获这3个阶段进行了仿真分析.最后将非线性变结构控制器与传统矢量控制外加PI调节控制的仿真结果进行了对比分析.结果表明,采用全状态反馈线性化变结构控制的双馈感应风力发电机组,可以实现发电机的平滑并网,并网效果较好,定子电流对电网冲击小,转子电流实现比较平稳的过渡.并网后,发电机能够有效地进行最大风能捕获,实现变速恒频发电和有功、无功功率的独立调节控制.通过与传统矢量控制的比较分析,可以看出,双馈感应风力发电机组采用状态反馈精确线性化变结构控制器比传统矢量PI控制器对电网电压跟踪速度更快,动态响应更快速、调节时间和超调量更小.     

永磁同步电动机无传感器二阶滑模观测器仿真研究

针对永磁同步电动机无传感器控制采用传统滑模观测器引起的"抖振"现象,提出了一种基于二阶滑模控制方法的滑模观测器,并将其用于估算永磁同步电动机的转子位置和速度;采用Matlab/Simulink软件,分别在理想情况及存在参数摄动情况下,对永磁同步电动机采用传统滑模观测器和二阶滑模观测器控制时的转子位置和速度进行估算,结果表明该二阶滑模观测器在没有低通滤波器的情况下即可得到平滑的电动机速度和位置估算曲线,估算误差较传统滑模观测器小,且具有更高的观测精度和更好的鲁棒性。     

永磁同步电机无传感器控制系统的仿真研究

研究无传感器永磁电机性能优化问题。无传感器永磁同步电机控制技术具有成本低、体积小,可靠性高等优点。针对传统的传感器为机械式系统成本高、可靠性低的缺点,采用永磁同步电机控制技术领域的一种新的永磁同步电机转子位置、速度估算方法即高频电压信号注入法。文中对高频信号注入法的永磁同步电机无传感器控制技术的基本原理进行了论述,并采用外差方法得到转子位置和速度估计信息,建立了永磁同步电机无传感器矢量控制系统的仿真模型,给出了仿真试验结果。仿真结果表明,改进的控制系统响应快,启动过程中转矩脉动小,转速上升平稳,抗扰动性能好,有良好的静、动态性能。     

基于迭代学习控制的PMSM周期性转矩脉动抑制

由于受逆变器固有非线性特性和气隙磁通谐波等因素影响,永磁同步电机定子电流中含有5、7次等高次谐波分量,与转子永磁体磁场作用下,使得电机产生6、12次周期性转矩脉动.针对这一问题,提出一种基于迭代学习控制的转矩脉动抑制方法,通过在线迭代学习补偿电机的控制电流来抑制周期性转矩脉动,同时采用改进的粒子群算法对迭代学习控制器中的关键参数进行寻优整定.仿真实验结果表明:系统转矩脉动系数由0.1240减小为0.0636.在实验平台上进一步验证了该方法可有效抑制转矩脉动.     

伺服控制系统电流及速度环自动参数辨识分析

比例积分(PI)控制器通过误差信号控制被控量,控制器本身就是比例、积分两个环节的和,其结构和算法都相对简单,因此在工程实际中得到广泛应用。然而,传统PI控制器参数基本上都是手动调节,针对不同控制对象不能有效快速识别,从而导致参数难以调节、效率低下等问题。传统PI控制使系统的动态性能降低,在高精度的伺服控制中不能满足系统性能要求。因此,在伺服控制领域需要寻求一种新的控制策略,以改善系统动态性能,满足外部环境的变化,提高系统动态性能。提出了一种基于扫频的电流及速度环自动参数辨识策略。采用自适应控制策略建立电机控制参数。通过这种方式,可以方便调试任何电机,使系统具有很好的动态性能。仿真和试验结果表明,提出的电流及速度环自动参数辨识方法能达到很好的位置伺服效果,自动辨识的参数使得整个系统具有更好的动态稳定性。     

基于滑模观测器的永磁同步电机无位置传感器控制

本文提出了一种基于滑模变结构控制原理的无位置传感器控制方法。通过分析永磁同步电机的模型,应用滑模变结构控制原理,提出了一种针对永磁同步电机的无位置传感器控制策略。它利用电机中容易测得的定子电流、直流母线电压,通过滑模变结构控制原理来估算转子位置。利用Matlab／Simulink对系统进行了仿真,仿真结果表明,转子位置估算结果基本与实际位置一致。     

基于高阶滑模和加速度反馈的机械谐振抑制方法

提出一种基于高阶滑模和加速度反馈的机械谐振抑制方法.针对永磁同步电机定子电流和电机转速分别设计了高阶滑模控制器.采用非奇异终端滑模面,使得定子电流在有限时间收敛.速度环引入加速度反馈,降低机械谐振的影响.仿真结果表明,与PI控制器分别结合陷波器以及加速度反馈的方法相比,所提方法可以有效抑制机械谐振,在保证动态响应性能的同时,增强了系统对于负载扰动的鲁棒性.     

基于模糊神经网络的变换器自适应控制方法

提出了一种新型的基于模糊神经网络自适应PI调节电流控制电压型PWM变换器方法.结合了模糊神经网络控制与PI控制器,根据三相电流比较产生的三相电流误差和电流误差变化率,自动调整P、I参数,提高了电流的控制精度和变换器的动态性能.采用MATLAB/Simulink对常规PI控制器和模糊神经网络自适应PI控制器进行了仿真对比.仿真结果表明了采用模糊神经网络自适应PI控制器,其系统输出的误差及误差变化要小,系统的跟踪精度得以提高,动态性能得到改善.     

基于NDOB的滑模速度调节PMSM的NLSEF电流控制

为了解决永磁同步电机调速系统PI控制器鲁棒性差、动态响应慢的问题,在矢量控制基础上,提出了基于干扰观测器的滑模速度控制和非线性状态误差反馈电流控制的级联式永磁同步电机双环调速系统.首先,设计了基于干扰观测器的滑模速度控制器,得到期望电流iq,提高了速度的鲁棒性和响应速度;然后,将滑模速度控制器输出的i*q与iq的差值作...