基于定子电流小波变换的感应电机速度估计算法的研究

提出一种基于齿槽谐波检测的转速估计算法。首先对感应电机定子电流进行小波变换,得到谱后再利用脊线检测算法提取瞬时频率,然后根据齿槽谐波频率估计转速。将该算法在感应电机无速度传感器直接转矩控制系统中进行了仿真,仿真结果表明,使用小波变换的估计算法不受电机参数的影响,明显提高了电机的转速估计精度,并且在整个转速范围内有效,从而也解决的了在低速范围内,转速估计精度低的问题。     

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Saber的异步电机无速度传感器调速系统研究

异步电机无速度传感器技术克服了安装速度传感器带来的诸多不便与缺点,降低了成本,具有广阔的应用前景.本文着重研究电机方程直接计算法,介绍利用电机方程推导转子速度的方法.并使用saber软件建立异步电机无速传感器调速系统仿真模型.以此为基础,对比估算值与实际值的差异,验证电机方程直接计算法的可行性.     

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。     

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。     

智能水泵感应电机一体化变频器研究

设计了应用于水泵行业的基于感应电机的一体化变频器,在经过详细测试验证过的硬件基础上,对无速度传感器矢量控制系统进行了大量深入的研究,设计出了适合硬件系统的软件系统。具体介绍了一体化变频器的结构、硬件系统以及无传感矢量控制中的磁链估算部分。软硬件连调的结果证明了设计的一体化变频器满足水泵行业的调速要求。     

一种改进BP神经网络在感应电机速度控制中的应用

该文针对传统BP神经网络的不足，提出了一种改进BP神经网络速度控制器，并且应用于感应电机矢量控制系统。为了提高系统的鲁棒性，采用了在线辨识技术，对参数的变化实时补偿。计算机仿真表明，这种基于改进BP神经网络组成的感应电机矢量控制系统具有良好的性能。     

基于滑模模型参考自适应观测器的无速度传感器三相永磁同步电机模型预测转矩控制

针对三相永磁同步电机(PMSM)驱动系统,基于滑模变结构模型参考自适应(MRAS)技术,提出了一种新颖的无速度传感器模型预测转矩控制(MPTC)策略.采用滑模变结构模型参考自适应方法构造电机转速观测器,以改善速度估计精度并提高系统鲁棒性;利用模型预测转矩控制策略,以达到减小转矩和磁链纹波并提高系统控制性能的目的.仿真结果表明:就滑模MRAS观测器与MRAS观测器比较而言,基于前者的PMSM无速度传感器MPTC系统比基于后者的PMSM无速度传感器MPTC系统具有较强的鲁棒性和更好的动态性能;就MPTC与直接转矩控制(DTC)和磁场定向控制(FOC)比较而言,采用前者策略的无速度传感器电机驱动系统能够降低逆变器开关频率、减少相电流总谐波失真(THD),从而提高系统可靠性.     

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。     

SPWM型逆变器驱动感应电机电压谐波分析和脉动转矩仿真

文章在SPWM型逆变器驱动感应电机仿真的基础上,分析了输出电压谐波分布的特点和幅值的变化规律。并对变频器供电下感应电机输出转矩进行了研究,得出了转矩脉动频率和谐波之间的关系。结果表明基于SPWM供电会产生较大的转矩脉动,影响电机运行性能。     

基于高频注入法的永磁同步电动机无传感器矢量控制

提出了一种在零速或是低速时无传感器的永磁同步电动机矢量控制方法。该方法基于永磁同步电动机的凸极效应原理,在两相旋转坐标系中注入高频信号来获取无传感器矢量控制时所需转子的精确位置和转速,并在此基础上给出了永磁同步电动机无传感器矢量控制系统。仿真结果表明,该方法能够准确估计转子位置和速度,满足矢量控制的需要。     

永磁同步电机系统的无速度传感器研究

为了提高永磁同步电机系统的抗干扰能力,提出一种无速度传感器方法,用于速度辨识.将滑模(SM)变结构控制与模型参考自适应系统(MRAS)方法相结合,选取电机本体作为参考模型,利用逆变器输出的电压和电流,构建基于磁链方程的可调模型,利用两模型误差运用SM变结构方法辨识速度.在Matlab仿真平台对无速度传感器方法进行了分析,研究结果表明:所提出的无速度传感器方法具有较好的动静态性能,可以实现对速度的准确辨识.     

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.     

A New Full‐Order Sliding Mode Observer Based Rotor Speed and Stator Resistance Estimation for Sensorless Vector Controlled Pmsm Drives

Sensorless control of a permanent magnetsynchronous motor (PMSM) at low speed remains a challenging task. In this paper, a sensorless vector control of PMSM using a new structure of a sliding mode observer (SMO) is proposed. To remove the mechanical sensors, a full‐order (FO‐SMO) is built to estimate the rotor position and speed of PMSM drives. The FO‐SMO, which replaces a sign function by a sigmoid function, can reduce the chattering phenomenon. In order to overcome time delay, we cancel the low pass filter. This sensorless speed control shows great sensitivity to stator resistance and system noise. To improve the robustness of sensorless vector control, a full‐order SMO technique has been used for stator resistance estimation. A novel stator resistance estimator is incorporated into the sensorless drive to compensate for the effects of stator resistance variation. The validity of the proposed FO‐SMO with a 1.1 kw low‐speed PMSM sensorless vector control is demonstrated by experiments. In this paper, experimental results for FO‐SMO, back‐EMF SMO and MRAS techniques were obtained with fixed point DSP‐based (TMS320F240).     

Sensorless Inverter‐Fed Compressor Drive System Using Back‐EMF Estimator with PIDNN Torque Observer

A saliency back‐EMF estimator with a proportional–integral–derivative neural network (PIDNN) torque observer is proposed in this study to improve the speed estimating performance of a sensorless interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) drive system for an inverter‐fed compressor. The PIDNN torque observer is proposed to replace the conventional proportional–integral–derivative (PID) torque observer in a saliency back‐EMF estimator to improve the estimating performance of the rotor flux angle and speed. The proposed sensorless control scheme use square‐wave type voltage injection method as the start‐up strategy to achieve sinusoidal starting. When the motor speed gradually increases to a preset speed, the sensorless drive will switch to the conventional saliency back‐EMF estimator using the PID observer or the proposed saliency back‐EMF estimator using the PIDNN observer for medium and high speed control. The theories of the proposed saliency back‐EMF rotor flux angle and speed estimation method are introduced in detail. Moreover, the network structure, the online learning algorithms and the convergence analyses of the PIDNN are discussed. Furthermore, a DSP‐based control system is developed to implement the sensorless inverter‐fed compressor drive system. Finally, some experimental results are given to verify the feasibility of the proposed estimator.     

无速度传感器PMSM混沌运动的非奇异快速终端滑模控制

针对永磁同步电机调速系统中速度传感器存在安装缺陷及在某些特定的参数下电机会呈现混沌特性,提出了无速度传感器永磁同步电机滑模控制混沌抑制方法．在无速度传感器运行的永磁同步电机矢量控制调速系统基本框架下,采用非奇异快速终端滑模控制方法来抑制电机的混沌运动．首先在永磁同步电机的混沌模型基础上通过仿真验证了混沌现象的存在;然后利用扩张状态观测器（ESO）估计转速,构成无速度传感器永磁同步电机矢量控制系统;在此基础上设计了非奇异快速终端滑模控制器,当电机在某些参数条件下呈现混沌现象,即刻通过控制器的切入来抑制永磁同步电机的混沌运动．最后通过仿真验证该方法的有效性,保证电机运行稳定和可靠.     

Extended Kalman filter based speeds estimation of series-connected five-phase two-motor drive system

The multi-phase machines enables independent control of a few number of machines that are connected in series in a particular manner, and the supply is fed from a single voltage source inverter (VSI). The idea was first implemented for a five-phase series-connected two-motor drive system, but is now applicable to any number of phases. The number of series-connected machines is a function of the phase number of VSI. Variable speed induction motor drives without mechanical speed sensors at the motor shaft have the attractions of low cost and high reliability. To replace the sensor, information of the rotor speed is extracted from measured stator currents and voltages at motor terminals. Open-loop estimators or closed-loop observers are used for this purpose. They differ with respect to accuracy, robustness, and sensitivity against model parameter variations. This paper analyses operation of an EKF-based sensorless control of vector controlled series-connected two-motor five-phase drive system with current control in the stationary reference frame. Results, obtained with fixed voltage and fixed frequency supply fed and hysteresis current control, is presented for various operating conditions on the basis of simulation. The purpose of this paper is to report first time, the simulation results on a sensorless control of a five-phase two-motor series-connected drive system using EKF estimator.     

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DSP的无速度传感器交流异步电机矢量控制系统设计

为提高交流异步电机控制系统的可靠性和适应性,本文设计了基于DSP的无速度传感器异步电机矢量控制系统。根据异步电机转子磁场定向控制的基本方程式建立了改进电压型转子磁链估算模型,并且采用PI自适应速度估算法来估计转速,同时采用电压空间矢量法实现对异步电机的控制。