表贴式永磁同步电机无位置传感器零低速起动方法的比较研究

由于运行在中高速状态下的永磁同步电机无位置传感器控制方式大多是采用反电动势来估算角度位置和转速,这在零低速往往不适用。为了实现表贴式永磁同步电机无位置传感器零低速起动和平滑切换到中高速运行,分析了恒压频比控制、恒流频比控制、脉振电压信号高频注入法三种低速起动控制方法。开环恒压频比控制采用了新的V/F曲线和电压补偿,近似补偿定子阻抗压降防止起动失败;单闭环IF控制和双闭环脉振高频电压注入控制采用加权算法切换至滑模观测器。对某一表贴式永磁同步电机应用Matlab/Simulink进行了永磁同步电机无位置传感器控制系统的仿真分析,仿真结果验证了所提出方法的有效性。

基于变论域模糊控制策略的PMSM无传感器控制

针对常规超螺旋滑模观测器(STSMO)在进行永磁同步电机转子位置和转速估算时因其滑模增益固定而存在的抖振问题以及鲁棒性差的问题,本文提出了一种基于变论域模糊控制的超螺旋滑模观测器来实现PMSM的无位置传感器控制。首先利用模糊控制STSMO的滑模增益,使滑模增益能够根据设定的模糊规则进行自适应调整,削弱高频抖振,提高鲁棒性;其次,将变论域思想融入到模糊控制规则当中,从而使模糊控制器输入、输出论域能够实时的扩张或者收缩,进而提高观测器的观测精度并降低系统抖振。通过Matlab搭建仿真模型和半实物仿平台实验验证,基于变论域模糊控制的超螺旋滑模观测器可以有效抑制系统抖振,提高估计精度。

基于混合粒子群优化算法的永磁同步电机参数辨识

永磁同步电机(PMSM)在实际应用中是一种强非线性系统,运行过程中由于温度和磁饱和等因素造成电机参数发生变化,进而影响PMSM控制效果。为了提高PMSM的控制性能,在对永磁同步电机无差拍电流预测控制系统深入分析的基础上,提出了一种基于模型参考自适应(MRAS)和遗传粒子群(GAPSO)混合优化的在线参数辨识算法。该算法通过MRAS初步辨识PMSM的电气参数,其辨识结果为粒子群寻优提供方向;同时改进遗传算法中交叉变异机制,将初步辨识结果引入遗传粒子群算法中进一步优化。仿真实验结果表明,MRAS-GAPSO算法所有参数在迭代50次内实现了较高精度的辨识,且辨识相对误差均不超过1%,验证了算法在不同工况下的可行性,实现了参数的在线精确辨识。