永磁同步风力发电系统滑模变结构矢量组合控制

针对永磁同步风力发电直驱系统应用,采用滑模观测无速度传感器控制算法观测角度和速度的无速度传感器方法,并提出速度采用滑模控制和电流采用非线性PI矢量控制的组合控制策略.仿真实验结果表明:在永磁同步风力发电机可能运行的速度范围内以及加入5％的建模误差时,该组合控制策略工程实现较简单,系统鲁棒性强,动态响应快,从而验证了所提组合控制策略的正确性和可行性.     

基于MATLAB的无速度传感器直接转矩控制策略比较

介绍了采用MATLAB5.3/SIMULINK建立的无速度传感器直接转矩控制（DTC）的仿真模型，同时分析并建立了三种转速观测方案的数学模型，对于三种观测方案都作了仿真研究，仿真结果表明，交互式模型参与自适应观测（MRAS）方法具有相对较好的跟踪性能。     

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。     

基于状态观测器的异步电机定子磁链观测和速度辨识

提出一种基于全阶观测器的感应电机磁链估计方法,系统地给出了这种观测器的设计过程。仿真研究表明,该方案对电机参数变化的鲁棒性较好,磁链观测精度高。根据李雅普诺夫稳定性原理推导出基于自适应状态观测器的直接转矩控制系统速度辨识算法,其收敛速度快、精度高。基于状态观测器方案在准确观测电机磁链的同时,可实现高性能的无速度传感器运行。     

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.     

基于状态观测器的异步电子磁链观测和速度辨识

提出一种基于全阶观测器的感应电机磁链估计方法,系统地给出了这种观测器的设计过程.仿真研究表明,该方案对电机参数变化的鲁棒性较好,磁链观测精度高.根据李雅普诺夫稳定性原理推导出基于自适应状态观测器的直接转矩控制系统速度辨识算法,其收敛速度快、精度高.基于状态观测器方案在准确观测电机磁链的同时,可实现高性能的无速度传感器运行.     

直线电机无速度传感器的矢量控制

本文介绍了一种直线电机无速度传感器矢量控制实现方案。该方案吸取传统的电流和电压磁链观测方法的优点,采用改进的磁链观测方法,在电机低速和高速运行时都能准确地观测磁链,从而估算出电机速度,实现无速度传感器的矢量控制。试验表明,它在低速和高速段都其有较好的性能。     

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.     

传感器数据异常下动力定位鲁棒状态估计方法

针对时变环境带来的传感器数据异常、未知环境干扰等影响,导致基于无迹卡尔曼滤波的动力定位状态估计方法估计精度下降的问题,提出了一种鲁棒无迹卡尔曼滤波方法,该方法通过引入一种基于指数加权的观测噪声协方差矩阵R自适应更新模块和一种基于卡方分布假设检验方法的过程不确定性识别模块处理传感器数据异常情况并估计未知环境力．最后,以某平台供应船的船模为仿真对象,进行了仿真对比实验．仿真结果表明,鲁棒无迹卡尔曼滤波能够准确及时地识别传感器数据异常情况,相较于传统无迹卡尔曼滤波而言,鲁棒无迹卡尔曼滤波状态估计精度更高,收敛速度更快,表现出较强的鲁棒性．     

无速度传感器直接转矩控制系统仿真研究

针对异步电机无速度传感器直接转矩控制中由于磁链观测误差导致电机低速性能不好的问题，采用闭环磁链状态观测器观测定转子磁链。在此基础上分别对自适应转速辨识法和直接计算转速辨识法进行了仿真研究，并比较了两种方法的优缺点，为实践应用提供了一定的参考。     

考虑自支持度和互支持度的多传感器一致性测度算子

针对传感器观测结果可能存在虚假甚至错误信息从而影响数据融合估计的问题,研究了一种度量多传感器观测结果一致性的测度算子.在进行数据融合估计之前,首先对多传感器的观测结果进行一致性检验,从而识别并剔除失效传感器的观测结果,最终获得一致性估计.该一致性测度算子基于Hampel粗差鉴别思想,同时考虑传感器的自支持度和传感器之间的互支持度,经过综合后给出传感器观测结果的一致性测度信息.仿真实验结果表明,该方法简单有效,能够准确识别传感器的虚假和错误观测结果,剔除失效传感器,同时能够给出传感器观测结果的质量评价,为数据融合估计提供可靠的一致性传感器组.     

异步电动机速度辨识中极点配置和参数辨识

深入分析了以定子电流、转子磁链为状态变量的异步电机状态观测器方案,提出一种异步电机状态观测器的极点配置方法,系统给出观测器的设计过程;并给出定子电阻、转子电阻和速度的自适应率.仿真研究和现场实验表明,该方案对电机参数变化的鲁棒性好,磁链观测精度高,收敛速度快.基于该状态观测器方可实现高性能的无速度传感器运行.     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

无速度传感器异步电动机控制中的速度估算方法及比较

本文介绍了无速度传感器异步电动机的四种速度估算方法.并对这四种速度估算方法进行了仿真研究,指出了各种方法的优缺点.     

MRAC异步电动机直接转矩控制系统转速辨识研究

针对异步电动机直接转矩交流调速系统的转子转速辨识问题,文章分析和研究了模型参考自适应控制(MRAC)速度辨识算法.在对异步电动机转子转速和磁链观测深入研究的基础上,基于超稳定性理论证明了该算法的稳定性,构建了模型参考自适应速度辨识系统并设计了该算法的自适应率;在MATLAB7.04软件平台上,建立了无速度传感器直接转矩控制系统的仿真模型并进行了仿真,仿真试验结果表明,该系统控制性能和精度良好,验证了算法的正确性和可实践性.     

煤矿井下飞行机器人建模与仿真

针对煤矿井下飞行机器人自主导航、数学模型不完善与实验数据缺失问题,建立了煤矿井下飞行机器人运动力学模型、传感器观测状态估计模型、仿真系统。自定义煤矿井下导航坐标系,在简化后的微分平坦状态空间,建立线运动与角运动的运动力学模型;选用三维激光雷达、惯性测量单元(IMU)、相机传感器,并分别建立其观测模型,进而在特殊欧式群SE(3)空间,构建基于优化理论的传感器观测状态估计模型;搭建仿真系统并模拟煤矿井下工作面场景,对建立的运动力学模型和传感器观测状态估计模型进行仿真实验。建立的煤矿井下飞行机器人的运动力学模型与状态估计模型可行、有效,生成的仿真数据集为后续研究提供参考。     

多传感器加权观测融合Wiener反卷积滤波器

基于Kalman滤波方法,应用加权观测融合方法,提出了全局最优观测融合Wiener反卷积滤波器。同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比,不仅可获得全局最优Wiener反卷积滤波器,而且明显减小计算负担,便于实时应用。一个四传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

多传感器观测融合单通道白噪声反卷积滤波器

利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型应用加权观测融合方法,提出了多传感器加权观测融合白噪声反卷积Wiener滤波器.同集中式和分布式融合方法相比,不仅可得到全局最优白噪声融合估值器,而且可显著地减小计算负担,便于实时应用.一个两传感器Bernoulli-Gaussian白噪声加权观测融合估值器的仿真例子说明其有效性.     

一种永磁同步电机容错控制方法

速度传感器是永磁同步电机矢量控制系统的重要组成部分,当其出现故障时会严重影响系统的性能。设计永磁同步电机矢量控制系统和滑模观测器,并在此基础上实现了在速度传感器出故障后的容错控制。为使速度传感器出现故障后,系统由带速度传感器矢量控制方式可以平滑地切换到无速度传感器矢量控制,提出一种基于数据融合技术的容错控制方案。Matlab仿真验证了所提出的控制方法的有效性。     

基于Kalman滤波的一阶微分参量估计方法的研究

基于迭代Kalman滤波算法,提出了一种微分参量的估计方法,并将其应用于腕力传感器的一阶力微分信号的提取处理中．通过对观测信号建立AR模型和递推的使用Kalman滤波算法,有效地抑制了噪声强度从而提高了微分参量的计算精度,克服了直接计算法误差较大的缺点,同时还避免了因加装速度传感器而对原腕力传感器动态性能造成的影响．文中讨论了在均匀分布的背景噪声下如何估计原始信号的一阶微分参量的问题,并给出了仿真结果．试验表明该方法具有良好的计算精度和较强的收敛性．