基于转矩方程的感应电机转速自适应辨识方法

速度辨识是无速度传感器直接转矩控制的核心问题。提出了一种利用电机状态方程和转矩方程直接推导出的新型速度自适应辨识方法,与以往的利用观测器稳定性理论推导出的速度辨识方法相比,能大大降低了转矩脉动对速度辨识的影响,提高了辨识精度与观测器的稳定性。此外,利用Lyapunov稳定性理论,构造新的Lyapunov函数,从理论上严格证明磁链观测器在全速范围内的稳定性,尤其是保证系统在低速度范围内的稳定运行。研究结果表明:基于电机转矩方程推导出的速度辨识方法具有很高的辨识精度且系统在全速范围内都可以获得良好的动静态性能。     

矢量控制系统中转子电阻辨识方案的仿真研究

设计了一种基于自适应磁链观测器的无速度传感器感应电机矢量控制系统,给出了转速和转子电阻的辨识率,保证了系统在全速度范围内能够稳定运行。通过仿真和实验,对转子电阻随温度的变化对无速度传感器控制系统的影响进行了模拟研究。研究结果表明:给出的转子电阻的辨识方案具有更快的收敛速度;转子电阻的辨识对电机的速度辨识具有很好的修正作用。     

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.     

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。     

三电平无速度传感器发电状态下稳定性的改进

在分析无速度传感器自适应观测器原理的基础上,指出了常规自适应观测器构造中存在的问题,对低速发电工况下不稳定问题进行了分析,提出了一种改进的自适应观测器,结合三电平逆变器直接转矩控制系统进行仿真研究.仿真结果表明,所提出的自适应观测器在全速范围内具有良好的稳态和动态性能,改善了低速发电状态下的稳定性.     

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.     

基于自适应速度观测器的感应电机控制策略

给出了一种基于全阶模型参考自适应速度观测器的感应电机速度和磁通控制策略.该控制策略能确保转子速度和转子磁通幅值准确跟踪参考值,且对转子时间常数的漂移和负载转矩的变化具有强鲁棒性.控制器的结构由开环和闭环两部分组成,其中开环控制器确保控制信号能够准确跟踪期望值,闭环控制器由实现系统鲁棒镇定.所采用的速度观测器在低速条件下性能良好,观测结果明显优于传统速度观测器.仿真结果验证了该控制策略和速度观测器的有效性.     

基于U-I模型的感应电机定子磁链估计的仿真研究

定子磁场定向的直接转矩控制逐渐被广泛应用于高性能异步电机调速系统。定子磁链估计精度是影响控制系统动态、稳态性能的主要因素。由于定子电阻参数变化及低通滤波器的影响，尤其低速运行时，传统定子磁链估计方法的估计精度及快速性往往很差。提出了一个全新的改进U-I模型定子磁链估计方案，不仅解决了定子电阻整定补偿问题。而且解决了低通滤波器截止频率优化补偿问题．在此基础上，建立直接转矩控制方案的仿真系统，仿真结果表明提出的方案能够使异步电机在低速到高速范围内都能得到令人满意的性能。     

无速度传感器感应电机控制中定子电阻辨识策略研究

在对基于模型参考自适应方法(MRAS)的无速度传感器感应电机矢量控制系统分析的基础上,提出了一种基于MRAS的电机定子电阻在线辨识策略,分析了定子电阻的变化对转速估算的影响,利用李雅普诺夫定理在保证系统全局渐近稳定的前提下推导出定子电阻的自适应辨识公式.基于Matlab/Simulink仿真环境,对无速度传感器感应电机矢量控制系统定子电阻辨识进行了仿真.仿真结果表明,提出的定子电阻估算方法辨识效果较好,采用辨识后的电机定子电阻提高了转速估算的精度,改善了无速度传感器控制系统的动态性能和稳态性能.     

一种新的永磁同步电机直接转矩控制方法

提出了一种新的无速度传感器永磁同步电机直接转矩控制方法。针对内埋式永磁同步电机直接转矩控制存在较大脉动转矩和逆变器的开关频率不恒定的缺点,设计了一种自适应模糊控制器确定占空比的方法。与其它基于自适应模糊控制器的直接转矩方法不同,这种自适应模糊控制器通过控制正反电压矢量作用时间,在每一采样周期计算出最优占空比。该控制器输出部分的比例因子可以根据转矩的变化趋势经自适应机构的模糊规则库在线调整,不仅可以使永磁同步电机直接转矩控制系统保持恒定的开关频率,而且可以有效地减小磁链和转矩脉动,特别是低速时的转矩脉动。为了获得高性能的无速度传感器永磁同步电机控制系统,设计了一种无速度传感器方案。理论分析和仿真实验结果证明了自适应模糊永磁同步电机直接转矩控制策略的有效性。     

最优化技术的高速叉车车身转动惯量辨识方法

针对某型高速叉车底盘与车身匹配分析的虚拟样机,为确保其仿真分析的置信度,依托整车平顺性测试结果,采用最优化技术辨识车身转动惯量并用于虚拟样机的修正.具体地,一方面,由整车平顺性测试结果中获得其前、后悬架系统悬挂质量部分的固有频率,即偏频.另一方面,将车身转动惯量视为参数化变量,建立参数化的车身振动分析之理论模型.进而,基于理论模型计算而再次得到前、后悬架系统偏频,并优化车身转动惯量的参数化取值,最终使悬架偏频的理论计算结果与相应的测试结果趋于吻合,此时的车身转动惯量取值即为最终的辨识结果,由此大大提高了这一建模所需关键性基础数据的精确性.而相关的整车动态测试结果则验证了所提方法的有效性.     

基于改进粒子群算法的BP网络在DTC系统中的转速辨识

利用改进粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络的权值和罔值,有效地解决了BP算法易陷入局部极小值的缺点,能更快速的实现收敛,不仅具有广泛的映射能力,还明显提高了运算效率.通过对直接转矩控制(DTC)系统进行MATLAB/SIMULINK仿真研究,结果表明:基于PSO-BP神经网络构造的速度辨识器具有良好的辨识效果.     

基于Elman网络结构的惯导平台漂移模型辨识方法

针对惯性导航平台漂移误差高阶非线性动态系统的特点,利用神经网络的任意逼近能力和自适应抽取系统动态信息的能力,提出基于Elman网络结构的惯性导航平台漂移模型辨识方案。首先建立惯性导航平台漂移误差模型,并选择了用于网络辩识的输入、输出量。采用动量及可变学习速率算法加速网络的收敛;在该算法的基础上,针对网络隐层,提出的扩展非线性节点函数能更好地改善网络学习效率,满足系统辨识实时性和精确性的需要。通过测得的惯性导航平台漂移误差数据对网络进行训练,获得了较为满意的辨识结果。     

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。     

基于遗传算法的Cobb-Douglas模型参数的灰色辨识

运用ＧＭ（０,ｈ＋１）模型方法,同时应用改进的遗传算法,提出了基于遗传算法的Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数模型参数的灰色辨识方法,并建立了Ｇｒｅｙ－Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数模型。通过实例的拟合检验表明,应用提出的方法是有效的。     

模糊辨识理论与应用研究发展

从模糊系统处理不确定、非线性、复杂系统出发,分析国内外模糊辨识理论与应用情况,介绍目前常用的几种方法以及它们的优缺点。在此基础上,系统地综述模糊辨识领域存在的理论与实际问题,并探讨了今后的研究方向。     

动态因子模型的结构识别研究

为了将关于动态因子模型载荷矩阵元素的零约束和外生冲击脉冲响应函数的零约束合并,本文首先提出了一类识别动态因子模型的零识别约束;其次,在这类零识别约束条件下,本文分别给出了判断动态因子模型可全局识别和恰好识别的秩条件.此外,对于恰好识别的动态因子模型,本文还给出了一种识别算法,该算法可以有效地解决在实证分析中动态因子模型的识别问题.     

基于PSO算法的系统辨识方法

研究了利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对系统进行辨识的新颖方法.该系统辨识方法的基本思想是将典型数学模型的相互组合而构成系统模型,即就是首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后再采用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.最后,给出了仿真示例,其仿真结果验证了所给的系统辨识新方法的合理性和有效性,辨识精度高,具有良好的实用性.