粒子群算法优化神经网络的异步电机转速估计

在异步电机的矢量控制系统中,电机的转速检测是必不可少的,并且转速检测的精度直接影响磁场定向的准确性。讨论了各种无传感器速度辨识方法的特点,利用BP神经网络对异步电机转子转速进行辨识,通过粒子群算法优化使BP神经网络获得更好的网络初始权值和阀值,在此基础上利用Matlab/Simulink建立一个异步电机矢量控制系统,仿真结果表明这种方法能较好地辨识异步电机转子转速,系统具有良好的动态性能,对系统参数变化具有较强的鲁棒性。     

基于多层前传网络的异步电机转子磁链和转速辨识

文章利用多层前传网络对异步电机转子磁链和转速进行直接辨识,多层前传网络具有良好的函数逼近能力,利用误差反传算法对多层前传网络进行训练,使神经网络准确地反映电机转子磁链和转速,在此基础上建立了一个异步电机矢量控制系统.系统仿真结果表明,这种方法能较好地辨识电机转子磁链信号和转速,系统具有良好的动态性能.     

内置式永磁同步电机转子位置与速度预估

设计了一种新型的滑模观测器（SMO）的IPMSM转速及转子位置观测器,通过电机电流的滑模观测模块对扩展反电动势进行观测,采用转速参数辨识和转子位置角度的锁相环(PLL),分别得到电机转速及转子位置信息,以减小转速和转子位置的观测误差,使用S型函数取代传统的离散控制率减少系统抖动.开发了基于STM32F103嵌入式微控制器的滑模观测矢量控制系统,设计全数字化永磁同步电机无位置传感器矢量控制调速系统的软硬件.实验结果证明:该新型无传感器矢量控制系统结构合理,稳态精度和动态性能良好,能够满足实际应用要求.     

基于EKF的感应电机无速度传感器矢量控制系统

给出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的感应电机无传感器矢量控制系统转速和负载转矩同时估算的方法.在矢量控制的基础上,将电机的运动方程作为一个状态方程,把电机负载转矩看作系统的扩展状态量,根据定子侧测量的电压、电流值,由EKF估算出电机转子磁链、转速及负载转矩.在此基础上,采用负载转矩前馈控制型转速控制器,提高系统抵御负载扰动的能力.仿真结果表明,无速度传感器矢量控制系统具有良好的动态控制性能,所提出的EKF估计器能够准确地估计转子磁链、转速及负载转矩.     

基于MRAS无位置传感器的永磁同步电机矢量控制研究

针对内置式永磁同步电机空间矢量脉宽调制系统在高速域控制效果较差的问题,提出一种改进型模型参考自适应的无位置传感器控制策略.该策略通过构建可以识别转子转速和转子位置的无位置传感器模型,设计合适的自适应律估算转子转速,从而得到参考模型与可调模型办理出信号的误差,以实现对永磁同步电机更优良的控制.仿真结果表明:在中高速转速下,采用MRAS无位置传感器模型使内置式永磁同步电机转速控制系统发挥更好的动、静态性能,从而改善矢量控制方法在高速域性能的不足.     

基于空间矢量理论异步电动机起动过程的控制

为了提高异步电动机的起动性能,对异步电动机的起动过程进行了研究.在空间矢量理论的基础上,导出以定子电流矢量、转子磁链矢量为核心变量的动态方程.通过仿真分析和动态方程理论分析,揭示了异步电动机在非受控状态下全压起动时转子转速、电磁转矩、定子电流、转子磁链的变化过程,指出异步电动机起动时起动电流大而起动转矩并不大的主要原因在于起动时磁场建立过程的不平稳性.以此为基础,提出采用预励磁及全过程控制定子电流矢量转速和幅值的方法,使转子磁链矢量平稳建立且与定子电流矢量同步旋转.最后仿真和实验结果表明该方法可在大大减小起动电流幅值的情况下达到全压起动同样的效果,起动性能明显提高.     

基于最小二乘法在线参数辨识的异步电动机矢量控制仿真

为取得高性能的异步电机矢量控制,将一种基于最小二乘法在线辨识异步电机参数的方法运用到矢量控制系统中.这种基于最小二乘法异步电机参数辨识方法是在转子坐标系下进行的且不需要电机转子磁链参数,只需要定子电压、电流和转速参数.文章通过Matlab/Simulink对基于最小二乘法的参数辨识的异步电动机矢量控制系统进行了仿真,仿真结果表明:这种电机参数辨识方法能够实时更新电机控制参数,改善了矢量控制系统的性能.     

异步电动机调速系统的一种实现方案

针对无速度传感器的调速系统，提出一种将电压／频率控制与矢量控制相结合的实现方案，该方案先采用电压／频率控制策略启动时机，并利用扩展卡尔曼滤波估测转子转速，当转速接近给定转速时，转换到矢量控制，系统仿真结果表明这种方案具有较好的动态和静态性能。     

无速度传感器的PMSM最优转矩控制系统研究

针对无速度传感器控制系统模型,采用PMSM的数学模型和最优转矩矢量控制方案,建立了基于模型参考自适应的观测器,解决了转子速度位置的估计问题。理论分析和仿真结果表明,所提出的永磁同步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较好的动静态性能。     

低速段异步电动机直接磁场定向控制

为了改善交流异步电动机无速度传感器控制系统低速运行时转速脉动的问题,采用直接磁场定向控制算法.该算法利用电流模型磁链观测器与反电势积分模型相结合的方法对电动机转子磁链的幅值和相位进行检测,并通过电流模型对转子转速进行辨识构成速度反馈回路.仿真结果表明,所采用的异步电动机直接磁场定向控制可以提高电动机的动态响应速度,使电动机有较好的参数不敏感性,能够在低速运行时取得较好的动静态性能.电流模型与反电势积分模型相结合的磁链观测方法,能够使交流异步电动机无速度传感器控制系统在高速及低速运行时都具有良好的动静态性能,增加了电动机的有效调速范围.     

基于降阶推广卡尔曼滤波算法的交流感应电动机无速度传感器矢量控制系统

提出了一种估算交流感应电动机转子角速度和转子磁链的降阶推广卡尔曼滤波算法。该算法仅以转子磁链的2个分量作为状态变量，把转子角速度作为被估计的参数，通过定子电压参考值和定子电流测量值疾时估算转子角速度和转子磁链。估算得到的转子磁链用于交流感应电动机无速度传感器矢量控制系统的磁场定向和磁链控制，估算的转子角速度用于速度控制。仿真结果显示，转子角速度和转子磁链的估算精度较高，速度和矢量控制的性能在整个速度范围内令人满意；同时，算法阶数的降低显著地减少了运算量。本文算法能够在实际系统中实时实现。     

无速度传感器交流调速系统的方案研究

介绍了一种简单易行的速度估算策略．认为转差频率影响速度估算的精度，并分别针对定子磁场定向的矢量控制、转差频率间接矢量控制和直接转矩控制等三种无速度传感器控制方案进行分析对比，提出能否保持磁通幅值恒定是影响无速度传感器控制系统性能的一个主要因素     

感应电机矢量控制系统中控制参数设置

为了获得速度调节器中控制参数对于感应电机矢量控制系统性能指标的影响规律,以及获得设置速度调节器控制参数的规律,以基于转子磁场定向控制原理为基础搭建了感应电机矢量控制系统的仿真模型,并利用Matlab/Simulink的仿真软件对该系统进行仿真研究,经过仿真调试,结果证明该系统具有良好的静、动态性能,同时对于速度调节器中控制参数的变化对与系统具体的性能指标的影响进行了仿真研究,得出控制参数的变化对于部分重要性能指标影响的规律.     

基于定子磁场定向的无速度传感器矢量控制

采用定子磁场定向的方法,避免了转子参数对磁通估算的影响．利用改进的磁通积分算法,克服了纯积分器直流漂移和初始值问题,消除了一阶低通滤波器的幅值和相位偏差．利用美国Synopsys公司的Saber软件建立定子磁场定向无速度矢量控制的仿真平台,仿真验证了系统设计的正确性．在初步整定调节器参数的情况下,分别做了高、中、低速下的三个仿真,系统在1200r/min给定时,超调为20％,稳态精度到达1％以内;在5r／min给定时,超调为40％,稳态精度在15％左右,系统具有较宽的调速范围．     

异步电动机自适应矢量控制系统的一种仿真方法

针对异步电动机矢量控制系统在电动机参数变化时性能下降的问题。提出了一种拥有转子磁链自适应观测器的矢量控制方案，设计出转子磁链自适应观测器，构成转速与磁链闭环的矢量控制系统，利用SIMULINK仿真工具建立了仿真模型，并对系统进行了仿真研究，分析结果表明，这种转子磁链自适应观测器的设计方法是有效的。     

级联型高压变频系统无速度传感器矢量控制策略研究

为提高级联型高压变频调速系统的可靠性和鲁棒性,提出了一种用于级联型高压变频系统的无速度传感器矢量控制策略.该策略重点针对磁通观测模型、转速辨识方法及PWM死区补偿方法进行了优化;改进了磁通观测中的电压模型,采用基于转子磁通角度的模型参考自适应(MRAS)转速辨识方法,对PWM进行了死区补偿,进而提高了系统低速性能和控制精度.在Matlab/Simulink平台搭建了仿真模型.设计构建了大功率实验平台,实验结果与仿真结果相符,表明系统具有良好的转速辨识精度和调速性能,加入死区补偿可以减小低速区的转速波动,提高了低速区的转速辨识精度,验证了所提出控制策略的正确性.     

一种感应电机定子磁场定向解耦控制方法

针对感应电机按转子磁场定向控制，系统受电机转子参数变化影响较大的问题，采用定子磁场定向控制，以定子磁链作为反馈量，克服矢量控制系统对转子参数的直接依赖性，同时运用电流励磁分量解耦补偿环节，实现了定子磁场定向控制下电机转速与定子磁链间的解耦控制．并针对定子磁链估计算法中存在的纯积分问题，提出了一种改进型积分算法予以解决．最后在dSPACE实时仿真试验平台上，对所提出的控制方法进行了试验验证，试验结果和分析证明了所提出控制算法的有效性，系统动静态性能良好，实现了转速与定子磁链的解耦控制。     

感应电机最大效率控制时损耗模型研究

针对半监督学习方法存在的学习速度缓慢、不确定性递增等问题,提出一种基于极端学习机的半监督学习方法.该方法将极端学习机从监督学习模式扩展到半监督学习模式,以输出阈值向量控制标记样本的扩充程度,利用"换位"策略评估扩充标记样本中不确定性的影响.仿真结果表明,所提方法能够显著提高半监督学习的速度并有效减小对标记样本的依赖程度.     

同步磁阻电机直接转矩稳定控制研究

传统同步磁阻电机控制方法需解耦控制,实现过程复杂,且在低速范围内无法保证电机的稳定性。为此,针对低速范围环境,提出一种新的同步磁阻电机直接转矩稳定控制方法。建立同步磁阻电机数学模型和转子的机械运动方程。对电机端电压与电流进行测量,采用坐标变换,将其转换至两相静止坐标系,求出定子磁链、电磁转矩以及转速。将得到的定子磁链与转矩和既定值相比,通过查表确定适宜的电压空间矢量,完成同步磁阻电机直接转矩稳定控制。在低速范围内将扇区分成正负两个对等部分,施加不同电压矢量,从而获取新的电压矢量选择表,保证控制稳定性。实验结果表明,所提方法能够优化低速范围内电流畸变与平均转矩脉动大的弊端;在加速与转速突变状态下,可快速平稳地变化;磁链幅值与转矩值稳定。