六相永磁同步电机无传感器控制策略研究

针对目前永磁同步电机的驱动需要采用机械传感器来检测转子的速度和磁极位置,增加了控制系统的复杂性和成本,降低了系统的可靠性,提出了一种基于模型参考自适应的无传感器控制策略。参考模型和可调模型被相同的外部输入所激励,将其比较后的差值矢量输入自适应机构,由自适应机构来调节可调模型的参数,使差值矢量趋近于零,可调模型的转速趋近于参考模型的转速,从而达到速度观测的目的。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于MRAS的永磁同步电机无速度传感器控制研究

研究了一种模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS)方案,用于永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)无速度传感器矢量控制系统的转速辨识。以PMSM为参考模型,电机的电流模型为可调模型。设计了自适应律PI调节器参数,达到了可调模型能稳定跟踪参考模型的目的,实现了PMSM无速度传感器矢量控制系统的转速和位置估算。仿真结果表明,所提出的转速辨识方法在高低速均能准确检测到转子的速度和位置,系统具有较好的鲁棒性和良好的动静态运行性能。     

无速度传感器转子磁场定向感应电机控制系统研究与开发

介绍了一种采用磁链和开环速度估算器的转子磁场定向的控制系统，系统设计的的关键问题是磁链的观测和速度的准确估算。按照模型参考自适应系统构造出参考模型和可调模型来实现了扩展卡尔曼滤波对磁链和电机转速的估算，并成功应用此算法设计了一套DSP实验控制系统，实现了速度自适应识别。介绍了DSP实验系统的硬件和软件实现方法并对实验结果进行了分析。模型试验应用于1．0kW的感应电机取得了较好的的控制效果。     

基于MRAS的永磁同步电机无传感器控制

针对传统机械式编码器对永磁同步电机(PMSM)交流调速系统带来的高成本、易受干扰、可靠性低且难以在复杂环境中应用等问题,对永磁同步电机数学模型、速度闭环控制方法以及目前的无传感器控制技术进行了研究,提出了一种新型的基于模型参考自适应理论(MRAS)的速度估计方法。以永磁同步电机本身作为参考模型,以含有转速变量的定子电流方程作为可调模型,以波波夫稳定性理论为基础设计了自适应律,根据自适应律判断当两个模型等效时,输出的估计转速收敛于真实值,再对转速积分得到了转子位置,实现了无速度传感器的电机控制。研究结果表明,应用该无传感器控制策略的交流调速系统避免了机械式编码器带来的限制,能够在宽调速范围内准确估计转速,动态、静态性能良好,鲁棒性强。     

一种改进的MRAS观测器及异步电机转速估计方法的研究

为了提高异步电机无速度传感器矢量控制系统的低速性能以及降低对电机参数变化的敏感性,提出了一种改进的转子磁链估算方法,基于模型参考自适应(MRAS)观测转速。仿真研究表明,该方法对电机参数变化的鲁棒性好,磁链观测精度高,收敛速度快,低速性能稳定。基于该改进的磁链观测器作为参考模型,可实现异步电机无速度传感器矢量控制系统的高性能运行。     

基于MRAS的新型永磁同步电机的速度辨识方案

速度辨识一直是永磁同步电机无速度传感器控制系统中的一个核心问题,本文以永磁同步电机本身为参考模型,变换数学模型构造并联模型,并由转矩和转速的基本的机械运动方程和转矩方程推导出速度辨识率,结合模型参考自适应控制理论得到速度辨识方案。本方案控制过程简单,对电机参数不敏感,并将其应用在永磁同步电机矢量控制系统当中,仿真得到的结果验证了本方案的正确性和可行性,同时,与基于POPOV理论的模型参考自适应方案的仿真结果进行比较,分析本方案的优劣。     

基于无速度传感器异步电机的风力机模拟研究

风力机模拟系统使在实验室内开展风力发电技术的各项研究成为可能。分析了风力机特性,建立了风力机模型。通过对异步电机间接磁场定向矢量控制技术的研究,考虑到安装速度传感器具有诸多缺陷,提出基于模型参考自适应（MRAS）转速辨识理论的无速度传感器异步电机的风力机模拟控制方法,并且考虑到转子时间常数对矢量控制系统的影响,采用同时辨识电机转速和转子时间常数,使系统辨识转速同时,对电机参数变化具有较强的鲁棒性。利用MATLAB/SIMULINK搭建了基于无速度传感器异步电机的风力机模拟系统,通过对风力机特性,最大风能捕获和电机参数对矢量控制系统影响的仿真,证明了系统的可行性。     

基于MRAS的低速永磁电机的无位置传感器控制

为解决低速复式永磁同步电机(PMSM)在工作环境下的稳定运行等问题,将基于模型参考自适应法(MRAS)的无位置传感器控制方法应用到电机的控制策略中.在控制系统中,根据电机的参考模型,建立了可调模型,基于合适的自适应规律进行调节,估算出了电机的转速和转子位置角;在Simulink环境下建立了基于模型参考自适应的无位置传感器控制仿真模型,并进行了仿真与分析.研究结果表明,该模型参考自适应法估算精度较高,稳态转速平稳且跟踪性能好,动静态性能较好,对电机给定转速和负载扰动的鲁棒性强,适应性好;但同时该方法对电机的参数很敏感.     

基于EMF的MRAS无速度传感器矢量控制系统研究

转速辨识是无速度传感器矢量控制系统的关键,转速估计的精度将直接影响矢量控制系统的控制效果。将模型参考自适应(MRAS)方法用于异步电机矢量控制系统中,提出了一种利用电机反电动势(EMF)构造转速辨识模型的方法,该方法不含有纯积分环节,能够有效避免积分初始误差和直流偏移问题,较好地辨识电机转速。最后利用MATLAB/SIMULINK软件对系统进了行建模和仿真研究,结果表明,此控制系统具有较好的辨识精度和静、动态性能。     

无传感器双馈风力发电机的转速辨识

针对双馈电机系统所采用的定子磁场定向矢量控制,采取了比较简便易行的PI自适应控制来估算转速,利用电机的状态方程计算转子位置角,并分别用于磁场定向矢量控制的速度闭环和坐标变换中,并通过MATLAB仿真验证了该方法的可行性.     

基于MRAS的无速度传感器的异步电机矢量控制

研究基于模型参考自适应系统(MRAS)的无速度传感器的异步电机矢量控制系统。首先介绍了矢量控制技术,接着介绍了基于MRAS的转速自适应估计理论,运用该理论构成了无速度传感器异步电机矢量控制系统;又利用Matlab对无速度传感器的异步电机矢量控制系统系统进行了建模仿真;仿真结果表明采用的控制策略控制效果良好,能在较大负载扰动下实现无传感器方式的异步电机的稳定运行。     

双馈风力发电机无速度传感器控制方法研究

建立了可用于控制算法研究的双馈风力发电机数学模型,在确定电网电压定向矢量控制策略的基础上,提出了采用基于转子电流的模型参考自适应方法进行电机转速观测的无速度传感器控制方法。在双馈风力发电系统模拟实验平台上对控制方法进行了实验验证,结果证明了无速度传感器定向矢量控制策略的有效性。     

基于模型参考神经网络自适应异步电机无速度传感器矢量控制系统的研究

针对在传统的异步电机矢量控制系统中采用编码器、光电码盘等速度传感器来对转速进行检测给系统带来的一些缺陷,该文将模型参考方法和神经网络相结合,提出了一种模型参考BP神经网络的无速度传感器异步电机矢量控制方案,并设计了速度辨识环节.同时对系统进行了仿真和实验,结果表明:该方法具有较强的抗干扰能力,受电机参数影响小,能较好地估计电机转子的转速.     

基于简化MRAS的永磁同步电机无传感器矢量控制

推导了采用id=0的矢量控制策略下,永磁同步电机采用简化的模型参考自适应系统(MRAS)对转子速度估计的算法,并对该算法进行了仿真,仿真结果表明此方法可以精确地估计转速和转子位置。     

基于简化MRAS的永磁同步电机无传感器矢量控制

推导了采用id=0的矢量控制策略下,永磁同步电机采用简化的模型参考自适应系统（MRAS）对转子速度估计的算法,并对该算法进行了仿真,仿真结果表明此方法可以精确地估计转速和转子位置。     

基于模糊自适应PI控制的电梯调速系统仿真研究

根据模糊自适应PID控制理论,对电梯变频调速矢量控制系统中的转速PI调节器进行优化设计,并应用电机矢量控制系统的仿真模型进行仿真分析。仿真结果表明,采用模糊自适应PI控制器的变频调速系统具有响应时间快、超调量小等优点。     

基于自适应降阶观测器的感应电机无速度传感器矢量控制研究

针对稳定的感应电机无速度传感器转子磁链观测器和转速自适应律难以设计的问题,研究了基于转子反电动势矢量误差、位于观测转子磁链矢量定向的同步坐标系上的自适应降阶观测器。对降阶观测器和转速自适应律的结构进行了分析,通过合理设置二者的收敛速度,实现了转子磁链观测与转速估计的解耦,简化了转速自适应律的形式和降阶观测器的稳定性分析;同时结合小信号分析,提出了降阶观测器的稳定增益整定方法;在基于DSP的数字控制平台上搭建了感应电机无速度传感器矢量控制系统并进行了实验。研究结果表明:自适应降阶观测器可以在较大的速度范围内稳定运行,且具有良好的动态、稳态和抗扰性能。     

交流异步电机矢量控制滑模速度控制器设计

为了提高异步电动机调速系统的动态品质,在传统指数趋近率的基础上提出了一种新型趋近律,该方法能够根据系统状态距离平衡点的远近而自适应调整指数趋近律的收敛速度。为了提高系统的动态性能,将该趋近律算法引入到异步电机的速度控制器的设计中,提出了一种适用异步电机矢量控制系统的滑模速度控制器。与传统PI调节器进行了比较,仿真结果表明,该速度控制器能够有效地提高系统的静态、动态特性与鲁棒性。     

一种基于模糊神经网络的模型参考自适应转速辨识方法

该文提出了异步电动机矢量控制系统的一种基于模糊神经网络模型参考自适应转速辨识方法,建立了瞬时无功功率模型参考自适应方法与模糊神经网络相结合的转速估计模型。仿真结果表明,这种转速估计模型动态性能好,能准确跟踪电机转速的变化。     

基于MRAS的无速度传感器异步电机控制

为研究无速度传感器直接转矩控制系统中对速度的估算和控制,建立了一种基于模型参考自适应（MRAS）系统原理的速度磁链自适应观测器。它以定子电流和定子磁链为状态变量,构建全阶观测器为可调模型,电机本身为参考模型,把磁链观测和速度辨识结合起来,直接把定子磁链观测值应用于直接转矩控制算法中,定义了李亚普诺夫函数,并根据其稳定性理论确定了速度自适应律。通过Matlab／Simlink软件进行了仿真。仿真结果表明,该系统对电机定子磁链的观测精度高,速度运算较准确,在全速范围内能保持较高的性能。