异步电机无速度传感器矢量控制研究

提出了无传感器异步电机矢量控制的一种新方法。建立了将速度信号作为一个被估状态和参数的矢量控制模型，同时利用卡尔曼滤波方法进行滤波，并针对系统噪声和量测噪声无法准确获得的问题，提出利用模糊控制的方法对其进行处理。仿真研究表明，该算法能得到良好的控制效果。     

异步电机无速度传感器矢量控制系统仿真

针对传统的基于转子磁链的异步电机无速度传感器矢量控制系统具有严重的超调量,鲁棒性不强且带负载能力差等缺陷,对传统的异步电机无速度传感器模型进行改进,提出了将传统异步电机无速度传感器模型中的转速PI(Proportion Integration)调节器与神经网络自适应控制算法相结合,并在转子磁链的电流模型中加入三阶低通滤波器。针对异步电机的启动、突增负载后的转速、转矩以及估计转速的变化情况进行仿真分析,实验表明,改进后的异步电机无速度传感器矢量控制系统明显消除了超调量,有效地提升了系统的鲁棒性,增强了异步电机的带负载能力。     

基于ESO的异步电机无速度传感器矢量控制

受外部干扰和模型误差影响,异步电机无速度传感器矢量控制中的转速辨识结果往往不准确。为解决此问题,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的转速辨识方法,从ESO的扩张状态观测结果中提取转速信息。为同时辨识转速与转子电阻,提出了三角波激励法。在转子磁链参考值中注入三角波,实现转子电阻辨识的快速光滑收敛,从而提高转速的辨识精度。仿真和实验结果表明,该方法可有效解决转子电阻摄动影响转速辨识精度的问题,而且,由于转速辨识收敛速度快,在0.7倍额定负载突卸情况下,动态速升为7%,系统的动态响应快。     

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     

异步电机转子磁场定向无速度传感器矢量控制方法

为解决低速下无速度传感器矢量控制速度辨识效果差的缺点,基于一种电压直接控制的矢量控制结构,设计了一种无速度传感器的控制方案.该结构采用转子磁场定向,实现磁链与转矩的解耦控制,利用模型参考自适应方法的原理,对转矩的误差项采用此例积分自适应机制,获取速度信号,实现速度闭环控制.实验结果表明,该方法实用简单,在低速下可获得良好的性能.     

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．     

低速下异步电机无速度传感器矢量控制研究

目的为了提高异步电机转子磁场定向矢量控制系统在低转速范围的性能。方法利用限幅反馈方法估计电机转子磁链,并通过神经元自适应的转子转速辨识,完成无速度传感器矢量控制。结果该方法具有较好的稳定性,能够在较宽的转速范围内有较好的动静态性能。结论2.5Hz时能够稳定带载运行。     

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。     

考虑铁损的鼠笼式异步电机无速度传感器矢量控制节能调速系统

在鼠笼式异步电机等效铁损电路的基础上,从矢量控制通用数学模型推导出一个考虑铁损的简化模型.基于该模型并结合模型参考自适应法,提出了带铁损电流补偿法的新型无速度传感器矢量控制节能系统.该系统通过铁损电流补偿实现高精度转矩控制,并且在满足调速性能要求的前提下,根据负载大小调节励磁电流实现最小损耗控制,达到节能目的,尤其在轻载运行时效果更显著.最后通过仿真证实了该系统的有效性.     

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。     

低速段异步电动机直接磁场定向控制

为了改善交流异步电动机无速度传感器控制系统低速运行时转速脉动的问题,采用直接磁场定向控制算法.该算法利用电流模型磁链观测器与反电势积分模型相结合的方法对电动机转子磁链的幅值和相位进行检测,并通过电流模型对转子转速进行辨识构成速度反馈回路.仿真结果表明,所采用的异步电动机直接磁场定向控制可以提高电动机的动态响应速度,使电动机有较好的参数不敏感性,能够在低速运行时取得较好的动静态性能.电流模型与反电势积分模型相结合的磁链观测方法,能够使交流异步电动机无速度传感器控制系统在高速及低速运行时都具有良好的动静态性能,增加了电动机的有效调速范围.     

感应电机无传感器检测的一种新方法

基于阻抗、谐波分析和数字信号处理技术,提出了感应电机无传感器检测的谐波导纳法,并成功地应用于电机转速检测,提出的方法利用谐波导纳提取转速信息,基于导纳测量和快速傅里叶变换频域内插算法,给出了一种获得谐波导纳的计算方法,由于导纳定义为电流和电压之比,是电机系统固有的属性,不依赖于电流或电压本身,因而有强的抗干扰能力,实验研究结果证实了其有效性,特别是在传统的电流法失效的情况下,应用谐波导纳法仍能提取     

基于AFO 的感应电机无速度传感器控制

针对传统的基于模型参考自适应理论MRAS(Model Reference Adaptive System)的感应电机无速度传感器控制系统存在的参考模型不准确的缺点, 提出了一种以电机本身为参考模型, Luenberger 全阶状态观测器为可调模型的自适应无速度传感器AFO(Adaptive Full-Order Observer)控制策略。整个系统包含产生电机所需转子 磁链的全阶观测器和一个使用自适应率估计转速的转速估算机构。以李雅普诺夫稳定性理论为基础, 使用电机的估算定子电流误差和观测出的转子磁链推导出转速自适应率。以观测器极点配置的方法, 设计了一种快速收敛的反馈矩阵, 保证了在大范围内电机的稳定运行。针对转速估计在低速再生制动时的不稳定现象, 利用劳斯稳定判据, 设计了一种新的反馈矩阵保证转速估算的全局稳定性。通过Matlab/ Simulink 仿真验证了结论的有效性。     

感应电机矢量控制解耦算法的研究

给出一种新的用于转子磁场直接定向矢量控制系统的解耦电压计算方法,通过计算机仿真分析和实验,对其转矩响应能力等控制性能进行研究并给出结论,仿真采用Matlab6.1软件.     

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．     

一种基于扩展Kalman滤波的多径估计算法

定位系统中,噪声环境下的多径估计是消除多径干扰的前提。提出了一种基于扩展Kal-man滤波(EKF)的多径估计算法,可以有效的估计多径信号的时间延迟和幅度。分析了本地码估计偏差、EKF的估计初值、相关间距以及采样频率对多径估计性能的影响。结果表明,EKF在估计多径信号时,EKF初值不仅影响其收敛速度,而且EKF初值中的幅度初值决定其是否收敛。同时,EKF时间延迟估计误差可以通过提高采样频率和增加最大早晚码间距来减小。     

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...     

基于推广Kalman滤波的机载无源定位改进算法

研究空中运动观测平台对地面辐射源目标的纯方位信息定位算法,提出改进的二阶EKF定位算法以提高定位估计精度.用推广Kalman滤波算法代替传统的最小二乘定位算法.充分利用观测平台的运动信息建立了可观测的观测方程,并采用二阶EKF算法解决了在观测误差较大的情况下导致的非线性误差较大的问题.采用Monte Carlo仿真比较LS,EKF和二阶EKF 3种方法的性能.证明用这种方法可以达到更好的估计精度,能够将目标位置定位在更小的概率椭圆内.概率误差椭圆缩小了30%.     

基于无速度传感器的直接转矩控制系统优化

针对传统异步电机直接转矩控制系统在低速运行状态下存在磁链轨迹发生波动、转矩脉动大的问题,提出一种新型异步电机直接转矩控制策略。采用滑模控制和空间矢量脉宽调制技术(SVPWM: Space Voltage Pwlse-Width Modulation), 引入滑模控制器, 以提高系统对参数变化和外界干扰的鲁棒性。利用空间电压矢量脉宽调制技术产生系统所需要的任意期望空间电压矢量, 使磁链轨迹更趋近于圆形, 即降低了转矩和磁链脉动,又增强了系统的鲁棒性。同时引入无速度传感器技术, 以提高系统工程应用性。通过在Matlab/ Simulink软件仿真结果表明, 新型直接转矩控制系统改善了磁链轨迹波动并有效地降低了转矩脉动, 使转速估计具有较高精度。