电动汽车用内置式永磁同步电动机精确转矩控制方法

提出一种基于转矩观测器的电动汽车内置式永磁同步电动机精确转矩闭环控制方法。通过内置式永磁同步电动机数学模型的建立,分析了基于Popov超稳定理论的模型参考自适应参数辨识方法,为了提高系统的响应速度,提出和采用了极点配置法。研究了自适应模型控制参数对MRAI系统响应时间的影响,并进行了验证和理论分析。仿真和实验结果表明辨识出的永磁体磁通和定子电阻较为准确,转矩观测器可以根据辨识出的永磁体磁通对实际的转矩进行估算,以此和转矩命令值构成转矩闭环控制,从而在永磁体磁通发生变化时提高驱动系统的转矩控制精度,改善电动汽车驱动系统的性能。

永磁同步电动机参数在线辨识的无位置传感器控制

为实现无位置传感器控制下永磁同步电机的参数实时辨识,构建基于电机实际模型的扩展卡尔曼滤波器,实现电机的无位置传感器控制,在仿真研究电机参数变化影响的基础上,运用模型参考自适应法对转子磁链进行在线辨识,将辨识出的参数用于更新扩展卡尔曼滤波器模型。仿真和实验结果表明,实际的转子磁链参数辨识算法可以有效地收敛到真实值,误差较小,利用辨识算法进行更新参数后,电动机无位置传感器系统的稳态性能和动态性能得到了提升。

一种改进的永磁同步电动机参数在线辨识方法

本文提出了一种永磁同步电动机参数在线辨识的新方法。通过对永磁同步电动机在d-q坐标系下,标准最小二乘法形式的参数辨识模型的推导,利用带遗忘因子最小二乘法(FFRLS)对电动机定子电阻值和交直轴电感值进行在线辨识,借助以上辨识结果,采用模型参考自适应方法(MRAS)再辨识出电动机的永磁磁链。同时应用基于Popov超稳定性理论设计的PI自适应律,实现各种工况下电动机的永磁磁链在线辨识。以一台0.75kW永磁同步电动机为例进行了仿真与实验研究,仿真结果显示,该方法具有计算量较小、准确度较高且具有较佳的动态跟踪辨识特性。

基于MRAS的永磁同步电动机非线性参数辨识仿真研究与实现

针对永磁同步电动机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)在工业自动化系统控制过程中产生的参数畸变和漂移现象,导致PMSM的自身转速和电磁转矩无法有效保持稳定,本文提出一种基于模型参考自适应方法(Model Reference Adaptive System,MRAS)的非线性参数辨识算法模型。通过在线监测被控PMSM的主控参数来进行动态追踪和修正,强化被控PMSM自身转速和输出转矩的稳定性;最后通过PSIM仿真环境对新算法模型进行仿真验证。结果表明,本文提出的新型PMSM非线性数学模型能够与MRAS经典算法构成完整运行框架,进一步强化电机控制系统对PMSM被控参数的动态辨识和修正,削弱PMSM运行过程中的参数畸变和漂移现象,改善了PMSM在非线性参数工况下的运行稳定性,为未来搭建PMSM非线性闭环辨识控制系统实物平台提供理论支持。

基于无速度传感器的永磁同步电动机直接转矩控制技术的研究

在对永磁同步电动机数学模型和直接转矩控制理论进行了深入研究的基础上,提出了一种新颖的基于模型参考自适应(MRAS)的转速辨识方法。在此基础上,提出了基于MRAS的无速度传感器永磁同步电动机直接转矩控制的方案,最后进行了系统仿真。结果表明,采用无速度传感器实现的永磁同步电动机系统具有良好的动静态性能,可与有速度传感器控制系统相媲美。

一种内置式永磁同步电机复合转速估计方法

首先介绍了内置式永磁同步电动机(interior permanent magnet synchronous motor,IPMSM)无速度传感器直接转矩控制系统,研究了旋转高频电压注入法(rotating high frequency volt-age injection,RHFVI)及模型参考自适应法(model reference adaptive system,MRAS)在IPMSM转速估计中的应用,并分别对它们进行仿真研究及物理实验,结果表明,旋转高频电压注入法算法复杂,动态性能不够理想,而MRAS法需要定子电压等测量数据,在低速区效果不佳.将两种方法结合起来,电机起动到转速达到峰值的过程选用RHFVI法,转速达到峰值后的一段时间内利用平滑切换的复合式转速估计方案,并逐渐过渡到MRAS法.实验结果表明,复合式转速估计方法可以准确估计转速,又可以满足其动态性能要求.

基于仿射投影算法的内置式永磁同步电机控制

为了提高内置式永磁同步电机(IPMSM)无位置传感器的控制精度,需要对电机参数进行在线辨识。以永磁同步电机矢量控制为控制策略,利用模型参考自适应法对电机转子的位置和转速进行估计,提出了一种基于仿射投影算法的多参数辨识。通过仿射投影算法设置两个不同的采样时间分别辨识交直轴电感和定子电阻、永磁体磁链,将辨识的参数更新到基于模型参考自适应的矢量控制中,并搭建了实验平台。结果表明,该方法能够进行多参数在线辨识,参数值迅速收敛到真实值附近,模型参考自适应法采用辨识的参数值大大降低了转速估计误差。

带有自适应参数辨识的IPMSM MTPA控制

内置式永磁同步电机的工作点可能随着参数变化而偏离理想的最大转矩电流比(MTPA)轨迹,因而导致系统不能获得最优转矩-电流特性。针对这一问题,提出了一种在线识别定子交轴电感、转子磁链的模型参考自适应(MRAS)参数辨识方法。该方法在分析辨识模型欠秩问题和评估MTPA轨迹随参数变化偏离程度的基础上,推导了MRAS辨识模型,采用Popov超稳定性理论设计了满秩辨识器及其增益矩阵,并利用参数辨识结果计算定子电流工作点,以达到实时更新和跟踪MTPA轨迹的目的。仿真与实验结果验证了所设计方法的可行性和有效性,该方法显著提高了内置式永磁同步电机MTPA控制系统的转矩-电流特性。

自动识别永磁交流伺服系统的负载惯量和优化控制器参数

在永磁同步伺服电机驱动应用中,当电机所带的负载转动惯量变化时,会对系统的伺服特性造成明显的影响。为达到伺服系统高精度控制的良好动、静态特性,需要相应地调整控制器的参数。本文采用模型参考自适应辨识(MRAI)法对系统的转动惯量进行了在线估计,并用系统的稳态误差、转速和估计的转动惯量作为神经网络的输入,神经网络的输出用来调整PI控制器的比例增益和积分增益,实现了控制器参数的在线优化调整。仿真结果表明,在转动惯量发生变化时,所提出的方案是十分有效的。

PMSM伺服系统的转动惯量辨识和控制器参数优化

在永磁同步电动机(PMSM)驱动应用中,当负载转动惯量变化时,会对系统的伺服特性造成影响。为达到伺服系统高精度控制良好动、静态特性,需要相应地调整控制器的参数。文章采用模型参考自适应辨识(MRAI)法对系统的转动惯量进行在线估计,并用系统的稳态误差、转速和估计的转动惯量作为神经网络的输入,神经网络的输出用来调整PI控制器的比例增益和积分增益,实现了控制器参数的在线优化调整。仿真结果表明,所提出的方案是有效的,显著地改善了系统的伺服精度。

基于MRAS车用IPMSM转速估计和参数辨识

针对车用位置传感器故障,设计出基于矢量控制的车用IPMSM的转速估计方案。MTPA控制中利用MRAS在线估计转速,在~*i_d=0控制方式中仅利用q轴电流辨识转速;利用MRAS同时辨识定子电阻和永磁体磁链。对该方案进行了仿真验证,表明方案能够准确估计转速以及电机参数辨识,具有良好动态性能。

低速PMSM无速度传感器调速系统积分滑模控制

针对低速条件下定子电阻的变化会影响永磁同步电动机矢量控制系统的实际速度辨识问题,基于模型参考自适应控制策略(MRAS)设计速度和定子电阻同时辨识的自适应观测器。以测量的定子电压为输入变量,电机的定子电流为状态变量,基于波波夫超稳定性理论确定速度和定子电阻自适应律,采用带有积分滑模面的滑模变结构速度控制器,实现给定速度以指数趋近率无静差跟踪,通过Lyapunov定理证明所设计的速度控制器在电机参数变化和外部负载扰动情况下都具有稳定性。理论分析和仿真结果验证了所设计的无速度传感器矢量调速系统具有良好的低速性能。