带转子电阻估计的感应电机无速度传感器控制

对于转子电阻未知的感应电机提出了一种可以估计转子电阻的转速估计方法.该方法假设定子电阻已知,用改进的电压模型估计转子磁链.然后根据感应电机的静止坐标系模型推出转速和转子电阻的表达式,在已知转子磁链的情况下,将这两个表达式看作一个二元一次方程组,解出转速和转子电阻的解析表达式,分析了这两个量的表达式的成立条件.提出了感应电机的无速度传感器控制方案.仿真研究表明,本文提出的方法能准确地估计感应电机的转速和转子电阻.     

电力牵引电机控制系统的辅助设计研究

电力牵引电机控制系统的性能直接影响电力机车的安全稳定运行.为了解决系统在设计过程中出现的优化控制困难、实际与理论不相符问题,提出运用MATLAB/SIMULINK软件辅助分析和设计电力牵引电机控制系统;对该系统的稳定性、动态与稳态性能、控制参数的取值与优化进行了全面的仿真分析与设计.其中,改善系统性能采用比例微分控制和测速反馈控制两种方法,仿真结果表明前者各方面动态性能均有所改善,而后者对系统的超调量改善非常大.     

基于高频信号注入的无传感器新型DTC系统

针对传统的直接转矩控制方法中存在的转矩脉动大、开关频率不恒定等问题,在分析永磁同步电机定子磁链坐标系中电压和磁链方程的基础上,提出了一种新型的基于空间电压矢量调制的直接转矩控制方法,并采用注入高频信号的方法来估计电机的转速和位置。通过Matlab仿真软件建立了该控制方法的仿真模型。仿真结果表明,该控制方法能有效地减小电机的磁链和转矩脉动,高频信号注入法可以准确估计出电机的转速和位置,系统具有良好的动态和静态性能。     

用人工神经网络实现对感应电机转速的估计

为了准确估计电机的转速,提出了基于人工神经网络的转速估算方法。从感应电机的动态方程出发,推导出了转速的表达式,然后根据转速与定子电压、定子电流、转子磁链之间的非线性关系,建立了两种人工神经网络转速估计模型。仿真结果表明,这两种基于人工神经网络的转速估计模型可以准确跟踪电机转速的变化,即使转子电阻参数发生变化,这两种转速估计模型仍具有良好的性能     

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.     

一种电动车调速与测速装置的设计与实现

该文描述了一种电动车调速与测速装置的设计与实现方法,该装置包括电动机驱动电路、转速调节电路、电动机转速测量单元、转速与状态显示单元和MCU控制器。转速调节电路根据电动车油门位置信息的变化输出不同占空比的PWM波信号给电动机驱动电路,从而调节电动机的转速。MCU控制器输出开关信号控制转速调节电路的工作状态,同时根据转速测量单元输入的转速信号,计算出当前时刻的电动车车速并实时输出给转速显示单元显示。     

基于自适应扩展Kalman滤波器的永磁同步电机无速度传感器控制

通过引入一种基于Sage-Husa噪声估计器的自适应扩展Kalman滤波器,给出了一种永磁同步电机无速度传感器控制方案.选取定子固定坐标系下的电机模型,首先得到了基于扩展Kalman滤波器的永磁同步电机转速估计方程.在此基础上,结合Sage-Husa噪声估计器,得到了基于自适应扩展Kalman滤波器的永磁同步电机转速估计方程.仿真结果表明,基于自适应扩展Kalman滤波器的方法,不仅可以准确地估计出电机的转速和转子位置,而且可以自适应确定扩展Kalman滤波器的一个关键参数——系统噪声协方差矩阵.与传统的扩展Kalman滤波器方法相比,本方法具有更好的实用性.     

基于预测自适应的永磁同步电机无传感器控制

针对传统永磁同步电机无传感器控制动态性能差和转速信号观测精度低的问题,设计了新型永磁同步电机无传感器控制方法.文章采用在线梯度下降法设计二阶线性扩张状态观测器,该二阶线性扩张状态观测器能够在永磁同步电机负载扰动或转速突变情况下准确快速对电机转速实时估计;同时将预测自适应滑模控制系统应用于转速环节,通过预测自适应估计永磁同步电机扰动变化量进行实时电流补偿.仿真结果表明:二阶线性扩张状态观测器能够对转速准确快速实时估计,且抗干扰能力强;预测自适应滑模控制策略有效缩短电机速度响应时间,显著削弱电机转速、电磁转矩的抖振,表现出良好的动态性和鲁棒性.     

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。     

后轮毂电机独立驱动电动车的驱动控制研究

针对后轮毂电机独立驱动的电动车,研究其驱动控制系统.分别分析了直线行驶和转向行驶时的运动状态,根据经典Ackermann-Jeantand转向模型建立转向运动学方程并构建驱动控制系统,遵循转向降速的原则,以两前轮转速差为参考控制两后轮转速差,快速并准确判断汽车的行驶状况,采用PID算法,输出PWM调节后驱动轮转速.Matlab/Simulink仿真表明,该驱动控制系统能保证电动车直线行驶平稳和转向差速可靠.     

磁饱和及参数变化对速度观测器精度的影响

在矢量控制感应电动机系统中,当电机参数发生变化,或出现磁路饱和时,将会影响速度控制的准确性,使速度观测器精度受影响．通过MATLAB／SIMULINK仿真系统,建立静止坐标系下考虑磁饱和的感应电动机模型和矢量控制系统模型,并通过改变电机参数,比较分析参数变化及磁饱和效应对自适应状态观测器速度估计的影响．研究结果证明感应电机在参数变化时会给速度估计带来一定误差,特别是转子电阻发生变化时误差最大;工作在弱磁区时,磁饱和效应会明显影响速度观测器的精度,带来较大转速估计误差,应对观测器进行磁饱和补偿以提高矢量控制系统的调速性能．     

一种感应电机直接转矩控制磁链观测的改进方法

根据感应电机直接转矩控制的特点,对低速下磁链观测误差产生的原因进行了分析,给出了一种磁链观测的改进方法———低通滤波器补偿法.这种方法在采用低通滤波器代替纯积分环节的基础上,根据定子磁链的实际值与估计值之间的关系,推导出估计磁链的补偿公式,给出了原理框图,并对观测结果进行了仿真比较.仿真结果表明,采用低通滤波器补偿法,直接转矩控制系统的低速性能有十分明显的提高,证实了该方法的有效性.     

异步电动机定子磁链稳态估计

在异步电动机的矢量控制中,需要准确地估计出电机的磁链,通常所用的纯积分方法对异步电机磁链的估计会带来很大误差.通过对异步电动机稳态模型的分析提出了一阶惯性加补偿的方法来代替纯积分算法.利用该算法可以有效估计出异步电动机定子磁链.该算法计算简便,对硬件要求不高,非常适用于高性能的通用异步电动机控制.     

基于模糊PID的发动机试验台测控系统

将模糊控制和PID控制结合起来运用于发动机试验台测控系统中,确定了模糊控制规则,并建立了发动机—测功机传动系统动力学模型,利用MATLAB/Simulink对发动机的转矩、转速进行了仿真研究,结果表明:控制精度较高、动态响应快、超调量低,较好地解决了试验台控制的稳定性及测量的实时准确性问题。     

基于低比特率应用的快速运动搜索算法

在H.264编码器中,最耗时的部分就是可变块的运动估计模块.为了减少运动估计的复杂度,文中提出了一种快速运动搜索算法.该算法通过分析低比特率应用中视频图像的特征,根据当前参考帧、当前宏块分割模式以及预测残差值的比较,动态地采用相应的搜索策略以及一种有效的终止搜索算法,并且提高了预测的准确性.模拟实验表明,提出的算法在保证视频质量的同时,其搜索速度有成倍的提高,对背景变化少的运动图像的改善尤为显著.     

基于机器视觉的薄带铸轧熔池液位识别方法

为解决薄带铸轧熔池液位难检测的问题,研发机器视觉识别熔池钢水液位的方法.利用线阵CCD下熔池钢水与铸轧辊灰度值有明显差别的图像特征,建立熔池液位的机器视觉检测系统.利用所选线阵相机采集图像速度快的特性,提出基于时间建立熔池液位图像原型的方法,建立了以滤波处理、二值化处理和边界识别为核心的熔池液位视觉识别模型.使用建立的系统和模型在实验室铸轧机和感应加热炉上进行了测试实验,结果表明:所建的熔池液位视觉检测系统和识别方法具备可行性,具有较高的检测精度和较快的检测速度,能够满足工业生产需要.     

微机控制线扫描照像机系统在测量锻锤速度中的应用

本文介绍了利用一种新的光学电子测速系统——线扫描照像机系统来监测锻压过程中的锻锤位移、速度、加速度的原理及方法,这对研究锻压机械的动力特性是很有意义的。该系统是一个非接触式的测速系统,它不受被测对象摆动、振动等不利因素的影响。系统在微机控制下自动完成数据的采集、计算、处理以及显示等操作。     

用于三坐标测量机的视觉预测量方法

提出了一种以计算机视觉预测量数据实现三坐标测量机自动布点的新方法。使三坐标测量机的测量效率得到提高,通过计算机视觉测量快速性与三坐标测量机精确性的有机结合,达到了优势互补。     

基于神经网络的速度估计方法

为解决无速度传感器感应电动机矢量控制系统的速度估计问题,以神经网络模式识别的理论为基础,结合神经网络在自动控制领域中的典型应用经验,提出了两种基于神经网络的速度估计方案,分析比较了各自的优点,并通过Matlab仿真,证明了所提方案的估计精度高,估计转速能很好地跟踪实际转速(即使负载发生变化或转速发生阶跃变化),而且对电机参数变化具有很强的鲁棒性,对考虑铁耗后所产生的影响也不太敏感,使相应的无速度传感器矢量控制系统具有良好的静、动态性能.