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。     

异步电机无速度传感器矢量控制研究

提出了无传感器异步电机矢量控制的一种新方法。建立了将速度信号作为一个被估状态和参数的矢量控制模型，同时利用卡尔曼滤波方法进行滤波，并针对系统噪声和量测噪声无法准确获得的问题，提出利用模糊控制的方法对其进行处理。仿真研究表明，该算法能得到良好的控制效果。     

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ESO的异步电机无速度传感器矢量控制

受外部干扰和模型误差影响,异步电机无速度传感器矢量控制中的转速辨识结果往往不准确。为解决此问题,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的转速辨识方法,从ESO的扩张状态观测结果中提取转速信息。为同时辨识转速与转子电阻,提出了三角波激励法。在转子磁链参考值中注入三角波,实现转子电阻辨识的快速光滑收敛,从而提高转速的辨识精度。仿真和实验结果表明,该方法可有效解决转子电阻摄动影响转速辨识精度的问题,而且,由于转速辨识收敛速度快,在0.7倍额定负载突卸情况下,动态速升为7%,系统的动态响应快。     

异步电机转子磁场定向无速度传感器矢量控制方法

为解决低速下无速度传感器矢量控制速度辨识效果差的缺点,基于一种电压直接控制的矢量控制结构,设计了一种无速度传感器的控制方案.该结构采用转子磁场定向,实现磁链与转矩的解耦控制,利用模型参考自适应方法的原理,对转矩的误差项采用此例积分自适应机制,获取速度信号,实现速度闭环控制.实验结果表明,该方法实用简单,在低速下可获得良好的性能.     

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．     

异步电机矢量控制研究与仿真

由于直流调速的不足和交流调速的优越,以及计算机技术和电力电子器件的不断发展,异步电动机矢量调速技术快速发展。本文分析了异步电动机的矢量控制原理,并采用转速、磁链闭环的直接矢量连续控制系统仿真模型,运用MATLAB的工具软件SIMULINK进行了控制系统的动态仿真,并对仿真结果进行了分析,达到了预想的控制效果,验证了系统控制的有效性。     

基于自适应PID控制器的异步电机矢量控制

为了克服传统PID控制器自适应性及鲁棒性相对较差的缺点。实现高性能的异步电机矢埴控制，提出了采用人工神经网络技术构造自适应PID控制器。在保证调速系统全局快速收敛的情况下，运用有监督的Delta学习规则和合理的控制算法。实现自适应PID控制器参数的在线自动调整。应用MATLAB软件设计基于自适应PID控制器的异步电机矢量控制模型并进行仿真研究，结果表明，自适应PID控制器不仅能够满足异步电动机矢量控制的实时性要求。而且可以大大改善异步电动机的动态性能与静态性能，表现出较强的自适应性与鲁棒性，因而可以取代传统PID控制器以实现高性能的异步电动机矢量控制。     

单神经元自适应PID控制在异步电机限流软起动中的仿真研究

考虑到软起动过程中电机和调压装置模型参数的变化及电机负载类型的多变性，导致经典PID难以实现软起动全过程的最优控制，提出了一种单神经元自适应PID控制算法。该算法以经典PID为基础，既保留了神经网络控制的优点，又简单易行。仿真结果表明，该控制算法不仅动态特性优良，且具有较好的适应性和鲁棒性。     

异步电机矢量控制系统的仿真实验研究

为提高异步电机矢量控制系统中磁链观测精度,改善电机调速性能,在对各类基本磁链观测器的工作原理进行分析的基础上,基于Simulink仿真工具建立了相应的仿真模型;通过比对仿真实验结果,提出了一种改进型磁链观测器,并利用仿真运行结果分析了新型观测模型在提高电机动态控制性能方面的优势。仿真结果表明,在课程教学中引入仿真实验有助于拓展现有教学内容,加深学生对关键知识点的理解与掌握,提升专业课程的教学质量。     

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MATLAB的无速度传感器矢量控制仿真

设计了参数自调整模糊控制代替常规的PI调节器,构建无速度传感器异步机矢量控制系统,并运用Matlab＼Simulink工具构造异步电动机的矢量控制解藕数学模型、自适应神经网络速度辩识模型和参数自调整模糊控制器,对无速度传感器矢量控制系统进行了仿真．仿真结果表明：自适应神经网络速度辨识具有较高的辨识精度,且该系统具有良好动、静态性能．     

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的异步电机矢量控制仿真研究

速度的闭环控制一直是矢量控制研究的核心环节。提出了一种带滤波环节的模型参考自适应系统(MRAS)转速估算方法,并在MATLAB7.0平台下仿真验证其可行性。     

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。     

考虑铁损的鼠笼式异步电机无速度传感器矢量控制节能调速系统

在鼠笼式异步电机等效铁损电路的基础上,从矢量控制通用数学模型推导出一个考虑铁损的简化模型.基于该模型并结合模型参考自适应法,提出了带铁损电流补偿法的新型无速度传感器矢量控制节能系统.该系统通过铁损电流补偿实现高精度转矩控制,并且在满足调速性能要求的前提下,根据负载大小调节励磁电流实现最小损耗控制,达到节能目的,尤其在轻载运行时效果更显著.最后通过仿真证实了该系统的有效性.     

异步电机矢量控制系统动态仿真方法

介绍了应用高级语言结合图形化工具仿真动态研究异步电机矢量控制系统的方法.异步电机模型、采用矢量控制策略的变频器模型和通用机械负载模型在Simulink中建立并组合为完整的变频调速系统仿真模型.模型被转化嵌入到C 的主程序而得到可以进行全面、动态、可视化仿真的异步电机变频调速系统软件.测试结果表明该方法得到的仿真模型正确,软件功能多样,使用方便.     

矢量控制系统中异步电机的仿真

介绍了矢量控制系统中常用的几种坐标变换 ,用MATLAB实现坐标变换运算 ,并构建交流电机数学模型 ,可以方便的用于电机及其控制系统的研究 ,以Y型电机为例 ,给出了仿真结果 ,结果分析表明模型的有效性     

基于Matlab/Simulink的异步电机矢量控制仿真分析

在分析异步电机数学模型和矢量控制原理的基础上,利用Matlab/Simulink软件,搭建了异步电机矢量控制仿真系统。采用模块化思想建立了磁链估计模块、MT-abc坐标变换模块和电流滞环控制模块,各模块与相应单元有机连接,构成了基于转子磁场定向的异步电机矢量控制仿真模型。仿真结果表明,该控制系统有效可行,对于开发和研究交流调速系统有一定的意义,可为异步电机矢量控制的研究提供参考。