基于自抗扰控制的车用异步电机参数辨识

交流异步电机的转子时间常数随不同工况而发生改变,导致交流异步电机控制系统的励磁和转矩无法完全解耦,进而影响交流异步电机的动静态特性。针对这一现象,提出一种基于模型参考自适应算法(MRAS)和遗传算法-自抗扰控制(GA-ADRC)相结合的方法,对转子时间常数进行辨识。通过MATLAB/Simulink搭建交流异步电机参数辨识控制系统模型并进行仿真验证,仿真结果表明,基于MRAS和GA-ADRC相结合的辨识方法可以准确辨识转子时间常数,有效提升交流异步电机参数辨识系统的控制性能。     

基于无功功率模型的异步电机矢量控制系统转子时间常数辨识

针对异步电机矢量控制系统受电机参数变化影响大的问题,采用模型参考自适应系统(MRAS)在线辨识电机转子时间常数.为了增强辨识方法对定子电阻的鲁棒性,提高辨识精度,根据转子磁链模型构造无功功率模型建立MRAS,采用Popov超稳定性理论设计自适应规律,得到基于无功功率模型的转子时间常数辨识方法,抑制定子电阻变化对辨识精度的影响,将该转子时间常数辨识方法应用于异步电机矢量控制系统.仿真结果证明:MRAS有效地提高了矢量控制系统性能,转子磁链轨迹趋于圆形,电流谐波分量明显减少;转子磁链观测误差明显降低,其平均绝对误差相对值为2.87%;转矩脉动大大降低,其平均绝对误差相对值为2.09%.     

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.     

基于转子时间常数在线辨识的车用异步电机转速估计

针对转子时间常数变化导致转速估计精度降低的问题,文中提出了一种基于转子时间常数在线辨识的车用异步电机扩展卡尔曼滤波(EKF)转速估计方法。该方法利用静止坐标系下电机动态模型和测量得到的电压、电流及估算转速来实时辨识异步电机转子时间常数。仿真结果表明,本文提出的方法能够在较宽调速范围内准确辨识出电机的转子时间常数,而且计算简单可靠,易于实现在线实时辨识,同时不受定子电阻变化的影响,低速下依然能够对转子时间常数准确辨识,具有较高的鲁棒性。与传统EKF转速估计方法相比,文中提出的方法考虑到了转子时间常数变化对转速估计和磁链定向的影响,因而具有更高的转速估计精度,进而验证了该方法的有效性和可行性。研究结果可为异步电机转子时间常数辨识提供了一种新方法。     

无轴承异步电机转子电阻自适应在线辨识

针对无轴承异步电机悬浮性能受转子电阻变化影响的问题,提出了一种基于悬浮力指令观测的无轴承异步电机转子电阻自适应在线辨识方法。分析了转子电阻变化对转矩绕组气隙磁链辨识影响的机理,并利用悬浮控制系统中悬浮力指令对转矩绕组气隙磁链敏感的特性,通过对悬浮力指令的实时观测实现转子电阻自适应在线辨识。搭建了无轴承异步电机实验平台。实验结果表明:采用转子电阻自适应在线辨识方法后,无轴承异步电机转子径向位移峰峰值降低了60%。     

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。     

三相交流异步电机矢量控制系统仿真建模

分析了三相交流异步电机的数学模型,介绍了三相交流异步电机的矢量控制原理.采用模块式设计方法和结构化设计方法,开发了基于MATILAB/SIMULINKV参数化三相交流异步电机矢量控制仿真模型.该模型的输入参数为电机转子目标转速和转子实时转速,输出参数为电机输出转矩.基于建立的仿真模型开展了电机空载变速过程和恒速加载过程仿真.仿真结果表明,所设计的仿真模型能够实现电机运动过程中转速和转矩的准确计算;所设计的参数化仿真模型可用于三相交流异步电机矢量控制系统仿真研究.     

车用永磁同步电机偏差解耦控制系统性能研究

针对永磁同步电机转子磁场定向矢量控制中励磁电流分量和转矩电流分量之间的交叉耦合问题基于串联解耦控制理论推导出一种励磁电流分量和转矩电流分量的偏差解耦控制方法,并与传统的反馈解耦控制方法进行了对比分析.仿真和实验结果表明偏差解耦控制方法具有很好的参数鲁棒性,高速下仍然有较好的解耦性能.     

基于DSP异步电机无速度传感器仿真与实验研究

为提升异步电机矢量控制系统的可靠性和减少系统成本,介绍了基于DSP的异步电机无速度传感器控制系统的设计。在异步电机的转子磁场定向矢量控制系统中,为了完成无速度传感器矢量控制,利用基于反电势积分的控制算法对电机的实时转速进行实时估计。通过MATLAB/Simulink仿真研究了反电势积分算法的效果,使用实验室搭建的拖动系统实验平台对算法进行了实验验证。仿真和实验验证了此控制方案具有很好的实际效果。     

异步电机矢量控制系统仿真研究

目的给矢量控制的异步电机工程设计提供理论依据及必要的系统参数。方法根据异步电机三相坐标系下数学模型,运用转子磁场定向矢量控制原理,在MATLAB／SIMULINK平台上搭建了异步电机矢量控制仿真模型。结果仿真结果表明,该矢量控制系统能迅速响应负载转矩变化,具有良好的动静态性能。结论异步电机矢量控制系统结构简单,控制精度高,可满足实际工程中交流调速的高性能要求。     

基于多新息最小二乘的感应电机参数辨识策略

提出了一种基于多新息最小二乘的感应电机参数的估算方法.在矢量控制系统的基础上,推导出感应电机数学模型的多新息最小二乘表达式,根据测量的定子电压值、定子电流值和转速值,估算出感应电机的转子时间常数、漏感系数、定子自感等参数,而不依赖于转子磁链.仿真结果表明了辨识的精确性,为其它多新息辨识方法的应用打下了基础.     

高性能三电平异步电动机调速控制系统的研究和实现

为了研究三电平变流器在大功率调速系统中的性能 ,详细论述了一个基于三电平 PWM(脉宽调制 )逆变器的异步电机调速装置。在介绍三电平变流器的拓扑结构和工作原理的基础上 ,提出一种新的空间矢量 PWM实现方法完成逆变桥控制 ,实现了一种基于转子磁场定向的三电平电机调速矢量控制系统。实验结果表明 :该装置可以有效地实现三电平空间矢量控制 ,较好地保持直流电压的平衡 ;同时 ,采用转子磁场定向控制方法 ,实现了异步电机磁通和转矩分量的良好解耦 ,并有较好的动态响应性能     

双馈电机无速度传感矢量控制调速系统的研究

提出了一种新型的基于转子力矩电流反馈机制的双馈电机无速度传感器矢量控制方案以实现高性能低成本双馈电机调速系统。该方案通过测量转子侧电压和电流,实时计算出电机转子力矩分量,通过与电机给定转子力矩电流分量比较,得出转差频率的补偿值,并用于矢量控制系统。该方案计算工作量较小,且仅需测量转子侧的电压和电流作为反馈量。文中从理论上分析了这种控制方式的工作机理,与传统矢量控制系统的异同点,并提出了具体的实现方式。理论分析和数字仿真试验证明了该方案的可行性。     

低速下异步电机无速度传感器矢量控制研究

目的为了提高异步电机转子磁场定向矢量控制系统在低转速范围的性能。方法利用限幅反馈方法估计电机转子磁链,并通过神经元自适应的转子转速辨识,完成无速度传感器矢量控制。结果该方法具有较好的稳定性,能够在较宽的转速范围内有较好的动静态性能。结论2.5Hz时能够稳定带载运行。     

异步电机无传感器神经元PID矢量控制仿真实验

利用Malab/Simulink仿真平台建立了异步电机无速度传感器矢量控制系统仿真实验模型。为改善控制系统的控制性能,采用神经元PID智能控制算法对异步电机无速度传感器矢量控制系统的转速调节器进行了设计,并针对异步电机的起动、突增负载转矩及参考转速变化等动态过程进行了仿真实验,验证了控制系统仿真模型的正确性及控制算法的可行性。通过仿真实验教学,拓展了教材内容,激发了学生学习兴趣,有利于培养学生的创新实践能力和综合应用能力。     

无速度传感器永磁同步电机直接转矩控制系统仿真研究

主要分析了无速度传感器的直接转矩控制,采用了基于定子磁链的矢量角和转子磁链的矢量角的两种速度估计方法.仿真结果表明,当电机稳步运行时,两种估算方法都能准确的估算转速.然而,基于转子磁链矢量角的速度估计算法较能使电机的在动态过程中稳定运行,并具有良好的精度.仿真结果也验证了文中采用的转速观测算法的正确性和可行性.     

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。     

无速度传感器直接转矩控制系统的仿真研究

在深入研究异步电机直接转矩控制的基础上，提出了基于模型参考自适应方法的速度辨识器，并将之改进。仿真结果证明，应用该速度辨识器的无速度传感器的直接转矩控制系统具有较好的动态性能。     

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.     

离散傅里叶变换在异步电机参数辨识中的应用

矢量控制系统中需要用到的参数较多,能否获得良好的调速性能往往取决于电机参数的准确性。由此,对一种采用离散傅里叶变换的参数辨识方法进行了研究。通过空间电压矢量算法实现相应的电压激励的产生,并注入电机,根据电机等效特性辨识出电机参数。为了提高定子电阻的辨识精度,利用最小二乘法对传统的直流实验进行优化。针对单相交流实验和空载实验中,检测电压和电流信号可能出现的干扰信号,利用离散傅里叶变换的方法以减少误差,实现对电机的电流幅值、电压幅值及其功率因数的测量,进而准确辨识电机定转子电阻、定转子漏感和互感。为了对辨识参数的准确性进行验证,将所辨识参数在异步电机矢量控制系统进行应用。实验结果表明:所辨识的参数具有较高的准确性。本辨识方法模型简单,易于实现,具有广阔的应用前景。