转子磁场定向的电流型解耦矢量控制研究

提出基于磁通观测的电流前馈型解耦矢量控制系统结构,给出了异步电动机的数学模型,根据实际系统建立了基于Matlab/Simulink平台的实验仿真系统, 该系统具有很强的移植性和扩展性.利用该系统对基于磁通观测的电流前馈型解耦矢量控制系统进行了分析研究,加快了动态转矩的变化,明显提高了系统的动态性能.可用来验证矢量控制系统在各种参数下系统的控制特性,可用于各类基于转子磁场定向的电流型解耦矢量控制应用系统,从而大大缩短新产品的开发周期.经实践具有一定的实用价值.     

感应电机转子磁链自适应观测器的研究与仿真

介绍了自适应控制原理应用于系统状态观测器的方法,应用MRAS设计了感应电机的转子磁链观测器,并在矢量控制系统上对控制算法进行仿真,给出了仿真波形。     

感应电机的效率最优控制

分析了感应电机的损耗成分,建立了考虑铁损的感应电机d-q轴数学模型及其等效电路图,在此基础上给出了效率最优控制算法。提出一种定子磁链幅值恒定条件下基于转子坐标系矢量控制策略与效率最优控制相结合的实现方案。仿真表明,采用效率最优控制策略后,控制器的效率明显提高,电机的高效运行区域明显增大。     

异步电机的转子磁链研究

针对异步电机矢量控制中的转子磁链无法直接测量的问题,建立了基于电压、电流和转速等可测量的转子磁链模型以及卡尔曼滤波模型,以解决量测噪声问题。仿真实验结果表明,该算法能准确地得到转子磁链波形,具有很好的鲁棒性。     

异步电机间接矢量控制的转子电阻在线校正算法

异步电机间接矢量控制方案中,转子磁场定向的准确性受电机转子电阻变化的影响.为此本文提出了一种新型的转子电阻在线校正算法.该方法由电机稳态模型获得转子磁链q轴分量,基于该q轴分量设计补偿器在线调整转子电阻,实现转子磁场的定向,给出了其理论分析和实现算法.讨论了低速区段定子电阻、逆变器死区时间和数字控制延时对算法的影响给出了补偿方案.仿真和实验结果证明:该校正算法简单、有效,易于在线实现.     

一种感应电机定子磁场定向解耦控制方法

针对感应电机按转子磁场定向控制,系统受电机转子参数变化影响较大的问题,采用定子磁场定向控制,以定子磁链作为反馈量,克服矢量控制系统对转子参数的直接依赖性,同时运用电流励磁分量解耦补偿环节,实现了定子磁场定向控制下电机转速与定子磁链间的解耦控制．并针对定子磁链估计算法中存在的纯积分问题,提出了一种改进型积分算法予以解决．最后在dSPACE实时仿真试验平台上,对所提出的控制方法进行了试验验证,试验结果和分析证明了所提出控制算法的有效性,系统动静态性能良好,实现了转速与定子磁链的解耦控制。     

基于转子磁场定向的异步电机输入输出解耦控制

目前的转子磁场定向矢量控制只是实现了异步电动机转速和磁链稳态时的部分解耦。为提高矢量控制的性能,对磁场定向后仍然存在的耦合关系进行了分析,并在此基础上引入非线性补偿设计解耦控制器抵消耦合项的影响,把系统分解成转速和磁链两个独立子系统,实现了异步电机输入输出的动态完全解耦。与传统矢量控制方案的对比表明,所用的方法可以使电机转速不受磁链指令变化的影响,调速系统的性能有了进一步提高。     

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.     

基于Matlab/Simulink电动汽车异步电动机模糊PI控制

在以转子磁场定向的电动汽车用异步电动机矢量控制的基础上,采用模糊PI控制的方法,以使电动汽车获得良好的调速性能.用Matlab/Simulink仿真工具箱建立了整个系统的模型.仿真结果表明,采用模糊PI控制的电动汽车异步电动机具有高质量的调速性能.     

双馈电机在升降机中的应用与控制分析

针对升降机节能问题,提出一种将双馈电机作为曳引机应用于升降机系统的方案,采用双PWM换流器对双馈电机转子进行交流励磁,不仅可调节定子侧功率因数,实现无极调速,还可将消耗在转子电阻上的电能回馈电网.在已有双馈异步电机数学模型的基础上确定了机侧变流器定子磁链定向的矢量控制策略,通过软件仿真验证功率流.在与传统VVVF调速式的升降机的能耗进行比较中,结果表明本方案具有可行性及良好的节能效益.     

弱磁运行下异步电动机调速系统的转矩及功率特性

在弱磁调速下,异步电动机变频系统电磁转矩控制的非线性特性、以及系统最大输出电压和电流的限制,使得转矩和功率控制比较复杂。该文分析了弱磁调速区间内最大电磁转矩与电动机参数、系统电压电流约束之间的关系,给出了改善控制性能所需的系统最大电磁转矩和最大功率随定子同步频率以及最大电流约束变化的定量关系。实物实验验证了这些特性。     

基于定子磁场定向的无速度传感器矢量控制

采用定子磁场定向的方法,避免了转子参数对磁通估算的影响．利用改进的磁通积分算法,克服了纯积分器直流漂移和初始值问题,消除了一阶低通滤波器的幅值和相位偏差．利用美国Synopsys公司的Saber软件建立定子磁场定向无速度矢量控制的仿真平台,仿真验证了系统设计的正确性．在初步整定调节器参数的情况下,分别做了高、中、低速下的三个仿真,系统在1200r/min给定时,超调为20％,稳态精度到达1％以内;在5r／min给定时,超调为40％,稳态精度在15％左右,系统具有较宽的调速范围．     

基于无功功率模型的异步电机矢量控制系统转子时间常数辨识

针对异步电机矢量控制系统受电机参数变化影响大的问题,采用模型参考自适应系统(MRAS)在线辨识电机转子时间常数.为了增强辨识方法对定子电阻的鲁棒性,提高辨识精度,根据转子磁链模型构造无功功率模型建立MRAS,采用Popov超稳定性理论设计自适应规律,得到基于无功功率模型的转子时间常数辨识方法,抑制定子电阻变化对辨识精度的影响,将该转子时间常数辨识方法应用于异步电机矢量控制系统.仿真结果证明:MRAS有效地提高了矢量控制系统性能,转子磁链轨迹趋于圆形,电流谐波分量明显减少;转子磁链观测误差明显降低,其平均绝对误差相对值为2.87%;转矩脉动大大降低,其平均绝对误差相对值为2.09%.     

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     

无速度传感器异步电动机极低转速下的矢量控制

在较低转速下,对异步电机转子磁通位置的观测比较困难,因此在定子边注入与电机控制量无关的高频信号,是提取转子磁通位置信息的有效方法之一。为此,该文分析了异步电机高频脉振信号注入下的电机模型,得到了异步电机同步参考坐标系下的阻抗不对称的特点,提出了磁通跟踪的方法,通过检测高频脉振信号注入时的响应电流,来观测转子的磁通位置,并以此为基础实现了无速度传感器异步电机极低转速下的矢量控制。实验结果表明,该方法在异步电机极低转速(包括零速)下能准确地观测出转子磁通位置,对电机的参数和负载变化具有鲁棒性,并且能够在零速时输出额定转矩。     

改进型ADRC的感应电机定子磁场定向矢量控制

针对感应电机定子磁场定向时,定子磁链和定子q轴电流没有完全解耦这一问题,提出改进型自抗扰控制器(active disturbance rejection controller,ADRC)的定子磁场控制方法。建立关于定子磁链和定子电流的状态空间表达式。利用线性跟踪微分器对目标定子磁链安排过渡过程,从而改善闭环控制中“快”与“准”的矛盾。建立并联型线性扩张状态观测器替代线性扩张状态观测器对实际磁链与q轴电流耦合部分进行观测。在目标磁链闭环控制环节对观测的耦合部分实施补偿,并对系统稳定性进行分析。仿真试验对比该方法与传统ADRC和解耦器控制方法时定子磁链的稳定性和电机转速响应情况。结果表明：该方法简化了矢量控制系统结构,提高了定子磁链控制的稳定性,确保电机运行过程有良好的动态响应特性和鲁棒性。     

基于神经网络的感应电动机的模型参考自适应速度控制系统

系统中分别设计了一个神经网络系统辨识器(NNP I)和一个模型参考自适应神经网络控制器(NNP IC),NNP I自适应地在线辨识出系统的集中不确定量,NNP IC能使到系统输出跟踪参考模型的输出。仿真实验表明,与常规的控制器相比,本文设计的速度控制方案能取得优良的控制性能,且在负载转矩和电机内部参数变化的情况下有很强的鲁棒性。     

模糊变结构控制在感应电机控制中的应用

结合模糊变结构理论和磁场定向控制技术设计出一种交流感应电机速度控制器。模糊逻辑的引入克服了传统的基于模型控制所遇到的参数与结构的不确定性问题。仿真的结果证明该系统具有很好的转矩、转速特性和鲁棒性。     

基于DSP异步电动机直接转矩控制系统设计

介绍了异步电动机直接转矩控制系统的基本原理,阐述了基于 TMS320F240 DSP 为核心的控制系统,此系统采用交-直-交电压型变频电路,整个系统按功率电路板,DSP 控制板,15V 开关电源进行模块化设计,并从软件上加以实现。通过程序的调试和系统的仿真实验结果表明该系统具有良好的性能。     

基于复合神经网络的感应电机直接转矩控制

提出了一种基于复合神经网络的直接转矩控制器算法,分别对该神经网络控制器各组成部分的结构进行了设计.网络采用固定值和离线训练2种策略获取网络参数,训练样本数少,训练时间短.采用复合网络结构使得直接转矩控制器的数字实现变得容易,充分利用网络的并行处理特性,使得计算时间缩短,响应速度变快.在Matlab/Simulink中结合神经网络工具箱建立了其仿真模型,仿真结果证明了设计的控制器具有可行性、有效性.