永磁同步电机无传感器直接转矩控制

传统直接转矩控制转矩、磁链和电流脉动较大,速度传感器的安装容易使系统可靠性降低、成本增加.为解决以上问题,采用扩展卡尔曼滤波器对定子磁链进行观测,并对转速进行估计,实现表面式永磁同步电机无速度传感器直接转矩控制,克服传统直接转矩控制中积分器的缺陷,保持直接转矩控制固有的转矩响应快和系统鲁棒生强的优点,能够对电机参数变化、负载扰动具有较强的鲁棒性,有效地改善了系统的动、静态运行生能,仿真和实验验证了该方法的可行性和有效性.     

基于EKF的永磁同步电机转子位置和速度估计

提出了一种新颖的基于EKF(扩展卡尔曼滤波)实现PMSM(永磁同步电机)转子位置和速度估计的方法。利用该算法，通过测量电机的端电压和流过定子线圈的电流在线估计电机转子的位置和速度，实现了永磁同步电机的无传感器控制策略。仿真结果验证了该算法的可行性。     

感应电机Backstepping控制方法及dSPACE实时仿真研究

感应电机的高性能控制研究始终是非线性控制领域中的一个重要研究方向，Backstepping控制方法的提出为感应电机控制系统的非线性设计带来了全新的思路。利用本质上是非线性反馈控制的Backstepping方法，在转子磁链和电机转速不可测的情形下，实现感应电机部分状态反馈的位置渐近跟踪，且确保系统中的所有信号的有界性。该方法通过建立磁链、转速观测器，设计全局定义的控制律，具有形式简单、无奇异点、鲁棒性好等的特点。基于dSPACE的在线仿真结果表明：系统运行平稳，转速、磁链不可获知时，仍可有效渐近跟踪期望的参考位置，具有较优的伺服跟踪特性。     

基于EKF的感应电机无速度传感器逆解耦控制

提出了一种感应电机无速度传感器逆解耦控制新方法。采用逆系统方法将感应电机的转速和转子磁链进行动态解耦，并由扩展的Kalman滤波器（EKF）对转速及转子磁链进行实时估计。在此基础上，采用线性综合方法分别对转速和转子磁链子系统设计闭环控制器，从而实现感应电机的无速度传感器逆解耦控制。仿真结果表明EKF可在整个调速范围内进行高精度的转速和磁链估计，控制系统具有优良的动态和稳态性能。     

改进的强跟踪平方根UKF在卫星导航中应用

针对应用于受不确定性干扰和噪声影响的卫星自主导航系统中的无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）存在估计精度低、跟踪性能差和鲁棒性弱等缺陷,提出一种改进的强跟踪平方根UKF(strong tracking square-root UKF, STSRUKF)导航方法。该方法中利用星敏感器和光学导航相机设计出导航方案,并通过转换方程将间接量测量转换为观测量。针对平方根UKF（square-root UKF, SRUKF）在高阶系统中因为sigma点的零权值系数是负的或者数值计算误差太大时而可能造成滤波器发散问题,采用一种改良的平方根分解方法,改善了滤波器的稳定性。同时,基于强跟踪滤波器理论（strong tracking filters, STF）,引入多重自适应衰减因子调节协方差矩阵,使得滤波器具有强跟踪能力和克服系统模型不确定的鲁棒性,改善了滤波器的估计精度。将该方法应用于卫星自主导航系统中,实验仿真结果表明,相对于平方根UKF和STF,该方法不仅保证了系统的可靠性,还提高系统的导航精度和改善系统的鲁棒性及跟踪能力。     

基于强跟踪滤波器的改进非线性自适应观测器

对基于强跟踪滤波器的非线性自适应观测器(nonlinearadaptiveobserver,NAO)的收敛性进行了分析,给出了NAO局部渐近收敛的充分条件。提出了一种改进非线性自适应观测器(modifiednonlinearadaptiveobserver,MNAO)算法。MNAO在具有强跟踪特性的同时对输出测量中的坏数据有较强的鲁棒性。为了降低对初始误差的敏感性,采用一种强跟踪扩展卡尔曼观测器算法启动MNAO。数值仿真示例显示了本方法的有效性。     

基于无轨迹卡尔曼滤波器的感应电机转速估计

借助仿真,深入探讨了卡尔曼滤波器家族新成员—无轨迹卡尔曼滤波器(UKF)用于感应电机转速估计这一问题。分析了采样周期以及滤波器参数对UKF收敛特性的影响,从静态性能、动态响应速度、对电机参数的灵敏度、算法复杂度等各方面评价了UKF转速估计性能,并与经典的扩展卡尔曼滤波器(EKF)转速估计进行了比较。结果表明UKF并不能以预想的突出优势在感应电机转速估计问题上取代EKF。     

永磁同步电机最小损耗控制的仿真研究

降低电机的损耗对于节能有重要的意义,分析永磁同步电机(PMSM)损耗模型的基础上,结合直接转矩控制方案,通过实时在线调节磁链给定的控制算法,使永磁同步电机运行于最小损耗控制方式下,并利用MATLAB仿真软件建立了系统模型。该控制方法根据推导出最小损耗控制下的电流来实时确定电机的给定磁链。仿真结果表明与传统的直接转矩控制相比,最小损耗控制方式下的电机损耗有明显减小,达到节能的目的。     

基于强跟踪UKF的航天器自主导航间接量测滤波算法

针对广义卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)缺乏对系统异常的在线自适应调整能力、导致滤波器精度降低的问题,提出了一种将强跟踪滤波(strong tracking filter, STF)和UKF相结合的滤波算法,并进一步采用部分状态信息作为间接观测量,同时量测噪声方差阵实时调整,从而避免了对观测方程求取Jacobi矩阵的过程,使滤波器的设计得到简化。将该算法应用于航天器自主导航系统中,仿真结果表明,该算法在系统出现突变或缓变异常时,能够迅速检测出异常,在保证较高估计精度的同时,提高了系统的可靠性。     

感应电机直接转矩控制系统变结构MRAS速度辨识

基于变结构控制和自适应控制理论,提出了一种模型参考变结构(MRAS-VS)观测器,用于感应电机无速度传感器直接转矩控制系统的转速辨识.该法将变结构和模型参考自适应(MRAS)进行有机的整合,选择转子磁链电压模型和电流模型分别作为参考模型和可调模型,采用两模型输出的偏差构造了一个滑模面.理论分析和仿真结果表明,所提出的感应电机无速度传感器直接转矩控制系统的转速辨识方法具有较高的转子磁链观测准确度,因而改善了转速估计的动静态性能.     

基于自适应观测器和自抗扰控制的PMSM直接转矩控制

提出一种新的自适应观测器,用于永磁同步电机直接转矩控制系统的定子磁链和定子电阻估计。该观测器利用静止坐标系下的电压模型估计定子磁链,采用转子坐标系下的电流模型估计定子电流,把定子电流估计误差通过增益矩阵作为反馈信号。定子电阻自适应律根据李亚普诺夫稳定性理论推出,观测器的增益矩阵采用极点配置方法得到,观测器的收敛性根据李亚普诺夫稳定性分析来保证。此外,采用自抗扰控制技术设计了速度控制器,该控制器能对负载扰动进行估计和补偿。仿真结果证明了所提自适应观测器的有效性和自抗扰控制器的抗负载扰动能力。

Abstract：

A new adaptive observer was proposed to estimate the stator flux and stator resistance in the direct torque controlled permanent magnet synchronous motor （PMSM） drive. The stator flux was estimated by using the motor voltage model in the stationary frame, and the stator currents were estimated by using the motor current model in the rotor frame. The current estimation errors were then used as feedback signals through a gain matrix. Stator resistance adaptive law was developed based on Lyapunov stability theory. The observer gain matrix was obtained by using the pole placement method. The stability of the adaptive observer was guaranteed by the Lyapunov stability analysis. In addition, a speed controller was designed based on active disturbance rejection control （ADRC） technique to estimate and compensate the load disturbance. Simulation results have confirmed both the effectiveness of the adaptive observer and the anti-load-disturbance performance of the active disturbance rejection controller.     

基于EKF永磁同步电机FMRAC方法的仿真研究

结合传统模型参考自适应方法控制性能优越的特性和模糊控制不依赖对象精确数学模型的优势,将模糊控制器植入模型参考自适应控制系统构架中。主模糊控制器用于取代传统模型参考自适应控制中的反馈控制器,模糊逆模型结合自适应调整算法取代复杂的常规自适应规则,利用模糊控制良好的非线性学习特性,构建模糊自适应控制机构。以永磁同步电机为例,在MATLAB/Simulink环境下建立双闭环控制系统,基于扩展卡尔曼滤波设计速度观测器,基于模糊模型参考自适应方法设计速度控制器,仿真结果表明:控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有良好的动、静态特性。     

一种新型的基于自适应磁链观测器的速度辨识

提出了一个基于自适应磁链观测器的速度辨识方案。应用Lyapunov稳定性理论,观测器的增益借助于Matlab中LMI工具箱求解一线性矩阵不等式得到,它解决了采用极点配置的自适应速度观测器存在不稳定区域的问题。利用速度估计自适应机构和矢量控制方案设计了无速度传感器感应电机矢量控制系统。仿真结果表明提出的鲁棒自适应观测器在全速范围内具有很好的稳态和动态性能,并具有很好的鲁棒性。     

非全测状态下的机动目标跟踪

针对空空导弹制导过程中可能出现测量信息不全的情况,以机动目标的“当前”统计模型为基础,在螺旋机动目标模型下对机动目标进行了跟踪滤波。在深入研究了扩展卡尔曼滤波算法、衰减记忆扩展卡尔曼滤波算法的基础上,利用改进的强跟踪滤波算法进行了非全测状态下的机动目标运动信息估计。仿真实验表明:改进的强跟踪滤波算法不仅能很好地完成速度和距离跟踪;如果加上多普勒速度测量,改进的强跟踪滤波算法还可跟踪上加速度。仿真结果表明了改进的强跟踪滤波算法的有效性。     

基于EKF及弹道方程的弹道目标跟踪滤波器设计

针对地面跟踪雷达多目标、低数据率、高跟踪精度要求, 提出了基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法。建立了导弹被动段精确的质心运动方程, 改进了EKF算法, 经过与传统的基于常加速模型的EKF算法和基于弹道运动方程的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法比较, 验证了基于弹道运动方程的EKF具有低数据率下滤波精度高、计算量小等优点, 解决了地面跟踪雷达实际中遇到的问题。     

基于变结构MRAS辨识转速永磁电机矢量控制系统

提出了一种新颖的变结构模型参考自适应观测器,用于永磁电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识。该方法将变结构控制与MRAS进行有机的整合,选取永磁电机本身作为参考模型,而选取永磁电机电流模型作为可调模型,利用两模型输出的误差构造了一个滑模面。理论分析和仿真结果表明,所提出的永磁电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识方法具有较强的鲁棒性和令人满意的动静态性能。     

感应电机无速度传感器模糊控制仿真研究

基于Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型,提出了一种感应电机的模糊转速磁链观测器,并实现了一种新的感应电机无速度传感器模糊控制方法。该方法利用Lyapunov稳定性理论分析了观测器的稳定性,通过求解受线性矩阵不等式（LMI）约束的广义特征值问题来得到观测器的反馈矩阵。在Matlab软件平台上,利用SimPowerSystems Blocks（PSB）电气模块和Simulink通常模块搭建了基于模糊观测器的无速度传感器控制系统,仿真实验验证了该系统的正确性。仿真结果表明该方法在全速度范围各种工况下都能稳定工作,准确观测定子磁链和转速。

Abstract：

Based on Takagi-Sugeno （T-S） fuzzy model,a fuzzy speed and flux observer of induction motor （IM） was proposed and a novel speed sensorless fuzzy control for IM drives was developed based on fuzzy observer design. This method utilized Lyapunov stability theory to analyze the stability for the observer. The observer gains were obtained by solving a generalized eigenvalue problem （GEVP） under linear matrix inequality （LMI） constraints. The speed sensorless control system of IM drives on the basis of the fuzzy observer was built with PSB blocks and Simulink blocks in Matlab platform and verified by simulation results. The simulation results indicate that the proposed method could operate stably in whole range of speed with preferable observation precision of stator flux and rotor speed.