轧机主传动中同步电动机控制方法的研究北大核心CSCD

在可逆式轧机主传动中,根据可逆式轧机主传动逆变侧的工艺特点,选择适用于中低速大功率的凸极励磁同步电动机驱动轧机。为实现高性能调速的目的,鉴于定子磁化电流矢量与定子磁链矢量不会因磁路不对称而产生不重合现象,励磁电流的计算相对简单,且定子磁链估算精度只受定子电阻变化的影响,故采用定子磁链矢量控制方法实现凸极同步电动机控制。根据凸极同步电动机在电流调节过程中变化很快的特点,近似认为在电流调节期间磁链幅值不变,经简化,得到凸极同步电动机在mt轴下的解耦模型,最后通过准确检测电机磁链幅值和相位,采用电压电流切换模型设计定子磁链观测器,并采用PID对逆变侧凸极同步电动机的速度及转矩进行控制,使主传动调速系统获得了高性能动态品质。     

轧机主传动中同步电动机控制方法的研究

在可逆式轧机主传动中,根据可逆式轧机主传动逆变侧的工艺特点,选择适用于中低速大功率的凸极励磁同步电动机驱动轧机。为实现高性能调速的目的,鉴于定子磁化电流矢量与定子磁链矢量不会因磁路不对称而产生不重合现象,励磁电流的计算相对简单,且定子磁链估算精度只受定子电阻变化的影响,故采用定子磁链矢量控制方法实现凸极同步电动机控制。根据凸极同步电动机在电流调节过程中变化很快的特点,近似认为在电流调节期间磁链幅值不变,经简化,得到凸极同步电动机在mt轴下的解耦模型,最后通过准确检测电机磁链幅值和相位,采用电压电流切换模型设计定子磁链观测器,并采用PID对逆变侧凸极同步电动机的速度及转矩进行控制,使主传动调速系统获得了高性能动态品质。     

模糊神经网络在直接转矩控制系统中的应用

本文针对基于直接转矩控制的异步电动机运行时存在较大的电流及转矩脉动问题,提出了利用神经网络建立直接转矩控制系统的定子磁链观测器,并引入模糊控制算法,用较少的模糊规则实现磁链误差、转矩误差和磁链角对逆变器开关状态的控制,并通过仿真实验验证了该设计的有效性,实验结果表明该调速系统具有良好的动态性能和稳态性能.     

基于变参数矩阵PMSM无传感器控制

针对永磁同步电动机无传感器速度、位置估算问题,提出一种混合参数增益矩阵磁链观测器,建立其α-β坐标系电流、磁链混合参数状态方程,将参考模型与观测模型电流误差作为滑模面调整混合参数增益矩阵自适应律来观测耦合磁链,利用锁相环提取Ψfa、Ψfβ中的位置、速度信息,构建基于磁链观测无速度传感器控制系统,仿真结果表明,该控制算法...     

永磁同步电动机直接转矩控制的效率优化

针对永磁同步电动机在轻载、高速运行时效率和功率因数下降的问题,提出了一种永磁同步电动机直接转矩控制效率优化策略。该策略通过分析电动机损耗与转矩、转速和定子磁链之间的关系,建立了考虑铁损的永磁同步电动机数学模型,导出了效率最优时的定子磁链幅值;将最优定子磁链计算模块嵌入直接转矩控制系统,构成了效率最优的永磁同步电动机直接转矩控制调速系统。仿真结果表明,该优化策略能有效降低永磁同步电动机功率损耗,提高电动机的运行效率。     

永磁同步电动机直接转矩控制的效率优化

针对永磁同步电动机在轻载、高速运行时效率和功率因数下降的问题,提出了一种永磁同步电动机直接转矩控制效率优化策略。该策略通过分析电动机损耗与转矩、转速和定子磁链之间的关系,建立了考虑铁损的永磁同步电动机数学模型,导出了效率最优时的定子磁链幅值;将最优定子磁链计算模块嵌入直接转矩控制系统,构成了效率最优的永磁同步电动机直接转矩控制调速系统。仿真结果表明,该优化策略能有效降低永磁同步电动机功率损耗,提高电动机的运行效率。     

无速度传感器直接转矩控制系统仿真研究

在直接转矩控制系统中,采用传统的纯积分器(U-I模型)作为磁链观测器存在低速时定子磁链难以准确观测的问题,采用速度传感器测量转速存在增加系统的复杂性、降低系统可靠性和鲁棒性并增加系统成本和维护要求的问题。文章提出了利用闭环磁链观测器取代传统的纯积分器来观测定子磁链、依据模型参考自适应理论(MRAS)构造速度观测器来实现速度估计的方法。应用该方法,在Matlab仿真工具中构建了异步电动机无速度传感器直接转矩控制系统的仿真模型,仿真结果证明了该方法的合理性和有效性。     

PMSM有效磁链滑模观测器及转矩精确控制

为了改善轨道交通永磁同步电动机转矩控制的性能,提出了一种改进的有效磁链滑模观测器,实现了永磁同步电动机的精确转矩闭环控制。采用有效磁链的概念,建立了基于有效磁链的内置式永磁同步电机数学模型;在[α-β]静止坐标系建立了有效磁链的滑模观测器,并基于滑模等值控制方法实现了有效磁链的观测,进而进行转矩的实时估算,以此和转矩给定值形成精确转矩闭环控制。通过仿真验证该方法的可行性和有效性。结果表明提高永磁同步电动机的转矩控制精度,改善了轨道永磁同步电动机控制系统的性能。该方法不仅适用于内置式永磁同步电机,而且适用于表贴式永磁同步电机。     

基于电流模型的异步电机双闭环控制系统仿真

分析了直接转矩控制中传统的异步电动机定子磁链观测器——纯积分器的局限性,换用电流模型,在磁场定向的旋转坐标系下,建立了带有转矩、磁链双闭环的交流异步电机矢量控制系统。其转矩、速度、和磁链的闭环都是采用带有限幅的PI调节器。仿真结果验证了带有转矩和磁链闭环的双闭环控制系统具有更好的性能。     

基于RBF神经网络监督的电动机直接转矩控制系统设计

针对矿井输送机在低速运行时电动机转矩脉动较大的问题,在传统电动机直接转矩控制系统的基础上,采用RBF神经网络监督控制器代替PID控制器。仿真结果表明,基于RBF神经网络监督的电动机直接转矩控制系统能有效改善磁链波形,降低电动机转矩脉动。     

一种新型的改进型积分器定子磁链观测器

在直接转矩控制电压模型定子磁链观测器中,常用一阶低通滤波器代替纯积分器,解决纯积分环节存在的直流偏移和初始值误差,但却在磁链观测中产生了幅值和相位误差,使得估算的定子磁链不准确.一种新型的基于模糊截止频率可调的改进型积分器定子磁链观测器采用模糊控制器,根据感应电机的运行状态实时在线地调整低通滤波器的截止频率,减小了由于使用低通滤波环节而带来的磁链幅值和相位误差,从而提高了磁链观测的精度.在MATLAB6.5/SIMULINK下,对基于模糊截止频率可调的定子磁链观测器的直接转矩控制进行了仿真,仿真结果验证了这种方法的有效性.     

感应电机二阶滑模次优算法定子磁链观测器设计

提出了基于二阶滑模次优算法的感应电机定子磁链观测方法,设计了定子磁链观测器,并应用到感应电机直接转矩控制中.本文设计的磁链观测器,通过准确的跟踪电流及其变化率,从而实现对转子磁链的准确估算,然后利用转子磁链与定子磁链的关系,估算出定子磁链.由于本文设计的定子磁链观测器是一个多输入多输出(MIMO)系统,稳定性分析非常复杂,为此将磁链估算误差的微分看作扰动处理,从而将MIMO的观测器模型分解成两个独立的单输入单输出(SISO)系统,简化了稳定性分析.将该观测器用于感应电机直接转矩控制中,达到了很好的控制效果.仿真和实验验证了该方法的有效性.     

基于PR控制器的直接转矩控制策略研究

针对传统直接转矩控制中采用开关表控制造成转矩和电流脉动,以及传统调节器不能实现对交流输入信号的无静差控制等问题,基于电机空间电压矢量的转矩和磁链2个分量解耦的控制方式和PR控制器能够在静止坐标系下实现对交流输入信号的无静差控制,将PR控制器用于永磁同步电机的直接转矩控制中,并由此设计出磁链和转矩的双PR控制器。同时,在定子磁链的观测中,采用基于转子位置和定子电流的新型定子磁链估计方法。试验结果证明,将PR控制器对交流输入信号的无静差跟踪特性应用于基于空间电压矢量调制的直接转矩控制中,系统能获得优良的动态和静态响应,取得了显著的应用成效,由此验证了所提方法的正确性和可行性。     

凸极同步电动机的三电平直接转矩控制

文章给出了三电平逆变器供电的凸极同步电动机的数学模型,介绍了凸极同步电动机三电平直接转矩控制的原理,说明了虚拟合成相量法的合成原理,最后给出了基于虚拟合成相量法的凸极同步电动机三电平直接转矩控制的仿真波形。仿真结果表明,该方案具有转矩脉动小、响应快等优点,具有一定的实际应用价值。     

基于卷积神经网络的永磁同步电机转矩观测器

内嵌式永磁同步电机具有高功率密度、高可靠性和弱磁性等诸多优点,但由于电动机参数具有非线性化特征,导致电磁转矩难以精确估算。该文提出了一种基于卷积神经网络的电磁转矩估算方 法,即转矩观测器。首先,基于所搭建的高保真非线性内嵌式永磁同步电机模型,获得用于神经网络训练的转矩观测器数据;然后,基于所提出的卷积神经网络转矩观测器实现内嵌式永磁同步电机的精确控制;最后,为获取最优的转矩估算误差,在仿真实验阶段对不同参数和结构的卷积神经网络进行了对比和分析。结果表明,该神经网络可以实现电磁转矩的准确估算,所建立的转矩观测器具有良好的性能参数和泛化能力。     

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.     

基于动态递归反馈型神经网络的永磁同步电机 转矩观测器设计

现有永磁同步电机普遍存在算法复杂、电机参数辨识困难、电磁转矩难以通过数学模型来精 确估算等问题,从而导致电机控制精度以及驱动系统的整体性能下降。该研究设计了一种基于动态递 归反馈型神经网络的电机电磁转矩网络拓扑模型,使用 MATLAB/Simulink 将该神经网络封装成转矩观 测器,并用于电机转矩的精确估算。实验结果显示,与传统转矩和反向传播神经网络计算方式相比, 该研究所设计的转矩观测器具有更高的转矩计算精度,与反向传播神经网络算法相比具有更高的控制 精度与准确性。     

基于矢量线性组合的直接转矩控制系统仿真

针对传统直接转矩控制存在转矩脉动大和开关频率不固定的缺点,该文提出了一种采用矢量线性组合和SVPWM调制的新型直接转矩控制方法,即由空间矢量脉宽调制（SVPWM）技术产生六个基本的和六个线性组合的定子电压空间矢量,根据转矩偏差和磁链偏差优化选择定子电压空间矢量,实现对电机转矩的控制.将该控制方法应用到异步电动机调速系统,通过系统仿真实验验证,该控制方法的输出转矩脉动小、电流谐波低、开关频率固定,调速系统有着良好的动态性能和调速精度.