异步电机无速度传感器矢量控制系统仿真

针对传统的基于转子磁链的异步电机无速度传感器矢量控制系统具有严重的超调量,鲁棒性不强且带负载能力差等缺陷,对传统的异步电机无速度传感器模型进行改进,提出了将传统异步电机无速度传感器模型中的转速PI(Proportion Integration)调节器与神经网络自适应控制算法相结合,并在转子磁链的电流模型中加入三阶低通滤波器。针对异步电机的启动、突增负载后的转速、转矩以及估计转速的变化情况进行仿真分析,实验表明,改进后的异步电机无速度传感器矢量控制系统明显消除了超调量,有效地提升了系统的鲁棒性,增强了异步电机的带负载能力。     

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。     

基于DSP的无速度传感器异步电机矢量控制系统

为提高异步电机控制系统的可靠性和适应性 ,提出了一种基于 DSP(TMS32 0 C32 )的无速度传感器异步电机矢量控制系统 ,介绍了异步电机矢量控制的基本方程式 ,并根据这些基本方程式分别建立了改进的电压型转子磁链的估算模型和 PI自适应速度估计算法 ,并给出了部分仿真结果。系统的实验结果表明 ,这种基于 DSP的无速度传感器异步电机矢量控制系统具有良好的性能     

基于MRAS的无速度传感器矢量变换控制系统的设计与仿真

为了能精确控制和检测异步电机的转速,设计了一款无速度传感器的转速控制系统,采用矢量控制对电机转速进行控制,并且利用MRAS方法对电机转速进行推算．本文利用Matlab／simlink构建了本系统的模型并进行仿真,仿真结果表明本文设计的转速控制系统能精确地控制并检测到电机转子的速度,并且转速对负载扰动有良好的抗干扰性．     

用自适应神经网络辨识异步电机转速

根据观测异步电机磁链的电压模型和电流模型 ,利用电机易于检测到的定子电压和电流 ,通过Simulink模块和S函数建立了自适应神经网络模型对异步电机转速进行辨识。该方法简单直观 ,仿真结果表明 ,观测模型可达到 1%的精度 ,可为无速度传感器矢量控制系统提供一种速度观测方法。     

基于Fuzzy-PI和MRAS的异步电机变频调速系统的设计与仿真

针对PI调节器和有速度传感器的异步电机矢量控制系统,提出Fuzzy-PI和MRAS相融合的无速度传感器的变频调速系统.以转子磁链的电流和电压模型分别计算得到转子磁链的期望值和估计值,构建了基于MRAS的转速辨识方程,根据比例、积分参数的特点,建立一套与转速调节器相匹配的Fuzzy-PI算法,并利用MATLAB/Simulink软件,搭建了异步电机变频调速系统的仿真模型.仿真实验结果表明Fuzzy-PI和MRAS相融合的无速度传感器的变频调速系统具有响应速度快、超调量小、辨识精度高等优良品质,为异步电机的调速系统提供一种新思路.     

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。     

无速度传感器矢量控制系统转速辨识方法研究

转速辨识是无速度传感器矢量控制系统的关键问题之一.介绍了当前研究的具有代表性的异步电动机无速度传感器矢量控制系统速度辨识方法,利用MATLAB/SIMULINK建立了异步电动机无速度传感器矢量控制系统模型,对动态速度估计器、模型参考自适应、滑模观测器等几种速度辨识方法进行了仿真、比较和分析.     

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。     

基于RFNN的感应电动机无速度传感器矢量控制系统的研究

在无速度传感器的感应电动机控制系统中,根据经典的以及现代控制理论提出的控制策略都有一个共同问题,即控制算法的有效性很大程度上取决于模型的参数准确性．模糊神经网络则具有对不确定信息进行模糊推理的能力,这里介绍了递归模糊人工神经网络的结构和基于它实现的一个感应电动机无速度传感器矢量控制系统,并用MATLAB进行了仿真．     

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.     

矿井提升机三电平变频调速系统研究

以矿井交流提升机为研究对象,基于H桥三电平拓扑和电机数学模型,采用简化SVPWM控制算法和无速度传感器矢量控制,实现异步电机转速精确控制.提出一种全阶闭环转子磁链观测器,实现电压模型和电流模型模型的平滑切换,在全速范围内准确辨识转子磁链,获得较好的鲁棒性.工程应用结果表明,该提升机变频调速系统运行稳定,验证了相关控制算法的优越性.     

基于模糊控制器的无速度传感器直接转矩控制

将一种新型的速度自适应磁链闭环观测器与模糊控制器结合,应用于异步电机无速度传感器直接转矩控制系统中,取代了传统的积分器,理论证明该系统是稳定的。本系统针对1 kW异步电机进行了仿真及实验,结果表明,该方案对电机磁链的观测精度高,对电机参数的鲁棒性好,同时基于磁链观测器所设计的速度自适应辨识方案准确性好,收敛速度快,使系统在较低转速下仍能保持优良的性能。     

基于模糊控制器的无速度传感器直接转矩控制

本文将一种新型的速度自适应磁链闭环观测器与模糊控制器结合,应用于异步电机无速度传感器直接转矩控制系统中,取代了传统的积分器,理论证明该系统是稳定的。本系统针对1kW异步电机进行了仿真及实验,结果表明,该方案对电机磁链的观测精度高,对电机参数的鲁棒性好,同时基于磁链观测器所设计的速度自适应辨识方案准确性好,收敛速度快,使系统在较低转速下仍能保持优良的性能。     

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。     

基于扩展卡尔曼滤波的异步电机无速度传感器矢量控制

异步电机无速度传感器矢量控制系统需解决两个问题：转速的估计和转子磁链的观测．电机状态方程由于存在状态变量的乘积项，是一组非线性状态方程，为了对电机状态方程进行状态估计，得到电机的转子磁链和转速信号，文章采用扩展卡尔曼滤波进行状态估计．基于数字电机控制专用DSP开发系统，通过软件实现扩展卡尔曼滤波对磁链和转速的估计，获得了令人满意的实验结果．证明扩展卡尔曼滤波算法对磁链和转速的实时估计是非常准确的，由此构成的无速度传感器系统具有良好的静、动态性能．     

基于Matlab／Simulink的异步电机矢量控制系统仿真研究

在分析异步电机的动态数学模型及矢量控制原理的基础上,利用Matlab／Simulink,采用模块化的思想分别建立了交流感应异步电动机模块、矢量控制器模块、Park变换模块、逆变器模块、磁链观测器模块以及电流控制、速度调节等模块,再进行功能模块的有机整合,构成了交流异步电机矢量控制系统,并进行了仿真试验。仿真结果显示了电机负载变化时转矩、转速的动态变化曲线,验证了该方法的有效性、实用性,为实际电机控制系统的实现与调试提供了新思路。     

双馈电机PI自适应无传感器矢量控制系统研究

为了提高变速恒频双馈电机矢量控制系统运行的可靠性,文中探讨了无速度传感器的控制理论和控制方法,提出了基于PI自适应的基本结构及控制原理。分别介绍了以电磁转矩误差和定子磁链误差作为PI控制器输入的控制算法,并利用Matlab/Simulink软件对这2种算法分别进行仿真分析和比较。仿真结果表明,这2种算法均可实现观测转速对实际转速的准确跟踪,满足双馈电机矢量控制的要求。     

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.     

采用SIMULINK仿真遗传算法矢量控制系统

文章介绍了一种基于SIMULINK的异步电机按转子磁场定向的矢量控制系统仿真模型,采用遗传算法对系统中转速调节器的参数进行优化设计,验证了模型的正确性和SIMULINK作为仿真工具的有效性,表明采用遗传算法调节器参数寻优的矢量控制系统较常规调节器构成的系统具有更好的动、静态性能