基于简化模型参数自适应方法的无速度传感器矢量控制系统

本文提出了一种基于矢量控制和简化MRAS理论的交流导步电动机无速度传感器矢量控制调速系统，该系统包括同步旋转坐标系下的转子磁通观测器和转速观测器，仿真和试验结果验证了该系统的可行性。     

基于MRAS理论的无速度传感器矢量控制调速系统

提出了一个基于矢量控制和MRAS理论的无速度传感器矢量控制调速系统 ,该系统包括转子磁通推算器和转速推算器 .实验结果验证了该系统的可行性 .     

基于MRAS变参数无速度传感器矢量控制系统的研究

利用电动机定子电压方程和电流方程得到电动机转速的模型参考自适应（MRAS）辨识算法，在此基础上建立了一个改进的变参数MRAS速度辨识数学模型，并在无速度传感器异步电动机矢量控制系统中对该速度辨识模型进行了研究，仿真结果验证了该变参数MRAS速度辨识模型具有满意的辨识精度和动态性能．     

基于瞬时速度辨识的无速度传感器矢量控制系统

采用同步瞬时速度辨识的方法,以数字信号处理单元（DSP）为核心控制器件来实现无速度传感器矢量控制的交流调速系统。给出了系统的控制方案。实验结果表明,该同步瞬时速度辨识的方法和控制方案具有良好的速度辨识性能和控制效果。     

基于MRAS的感应电机无速度传感器矢量控制

提出了一种基于模型参数自适应系统（MRAS）的感应电机转子速度估算方法,用电机状态方程构成全阶观测器观测定子电流和转子磁链,利用李雅普诺夫第二法推导出转速估算公式,并在理论上证明了系统的全局渐近稳定性．分析了定子电阻和转子电阻的变化对转速估算的影响,并对严重影响速度估算的定子电阻的变化进行了补偿,从而构成无速度传感器感应电机间接磁场定向控制系统．仿真结果表明,该系统在低速下具有较好的转矩转速特性以及良好的抗干扰性．     

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     

三电平逆变器的无速度传感器矢量控制系统

介绍三电平逆变器的基本结构并推导了三电平空间矢量脉宽调制（SVPWM）原理,为防止电容中点电压的偏移,采用改进型SVPWM控制方法作为逆变器的控制策略．同时,引入模型参考自适应技术,并在三电平转速、磁链双闭环控制中使用该技术实现了无速度传感器控制．通过仿真结果证明了方法的正确性和可行性．     

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.     

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．     

基于变结构MRAS观测器的PMSM无速度传感器矢量控制

为改善传统模型参考自适应系统(Model Reference Adaptive System, MRAS)速度观测器对电机参数和负载变化敏感的缺点,针对永磁同步电机,基于变结构技术,提出一种变结构MRAS速度观测器。该方法利用滑模变结构代替MRAS中的自适应律,利用连续的双曲正切函数Sigmoid代替符号切换函数,可以降低滑模模态的抖动。理论分析和仿真结果表明,基于变结构MRAS观测器的PMSM无速度传感器矢量控制系统具有较好的动静态性能,且具有较强的鲁棒性。     

基于降阶推广卡尔曼滤波算法的交流感应电动机无速度传感器矢量控制系统

提出了一种估算交流感应电动机转子角速度和转子磁链的降阶推广卡尔曼滤波算法。该算法仅以转子磁链的2个分量作为状态变量，把转子角速度作为被估计的参数，通过定子电压参考值和定子电流测量值疾时估算转子角速度和转子磁链。估算得到的转子磁链用于交流感应电动机无速度传感器矢量控制系统的磁场定向和磁链控制，估算的转子角速度用于速度控制。仿真结果显示，转子角速度和转子磁链的估算精度较高，速度和矢量控制的性能在整个速度范围内令人满意；同时，算法阶数的降低显著地减少了运算量。本文算法能够在实际系统中实时实现。     

基于DSP的无位置传感器永磁同步电机矢量控制系统

讨论了一种采用DSP芯片TMS320LF2407实现无传感器永磁同步电机转子磁场定向矢量控制的方案。文章简单介绍了永磁同步电机的数学模型和矢量控制的基本原理,给出了在无位置传感器的情况下电机转子位置信号的确定方法,讲述了采用id=0的对凸极式转子磁路结构的无传感器永磁同步电动机的控制方法,说明采用高速数字信号处理器易于实现复杂的矢量控制算法,可以有效的解决电机的强耦合特性。     

一种新的速度估计方法及其应用

一种新的速度估计方法及其应用曾朝晖周鹗（东南大学电气工程系，南京２１００１８）在永磁同步电机矢量控制系统中，需要对电机的转速和转子位置进行测量，以完成矢量变换，实现对电机动态力矩的控制．典型的永磁同步电机矢量控制系统如图１所示［１］．对于具有转速和...     

基于EKF的感应电机无速度传感器矢量控制系统

给出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的感应电机无传感器矢量控制系统转速和负载转矩同时估算的方法.在矢量控制的基础上,将电机的运动方程作为一个状态方程,把电机负载转矩看作系统的扩展状态量,根据定子侧测量的电压、电流值,由EKF估算出电机转子磁链、转速及负载转矩.在此基础上,采用负载转矩前馈控制型转速控制器,提高系统抵御负载扰动的能力.仿真结果表明,无速度传感器矢量控制系统具有良好的动态控制性能,所提出的EKF估计器能够准确地估计转子磁链、转速及负载转矩.     

基于RFNN的感应电动机无速度传感器矢量控制系统的研究

在无速度传感器的感应电动机控制系统中,根据经典的以及现代控制理论提出的控制策略都有一个共同问题,即控制算法的有效性很大程度上取决于模型的参数准确性．模糊神经网络则具有对不确定信息进行模糊推理的能力,这里介绍了递归模糊人工神经网络的结构和基于它实现的一个感应电动机无速度传感器矢量控制系统,并用MATLAB进行了仿真．