针对三相鼠笼异步电机无位置传感器快速傅立叶变换(fast Fourier transformation,FFT)测速方法需要预先知道转子槽数,且测试精度易受噪声干扰和采集时长等因素的影响,提出一种基于奇异值分解-Prony(singular value decomposition-Prony,...针对三相鼠笼异步电机无位置传感器快速傅立叶变换(fast Fourier transformation,FFT)测速方法需要预先知道转子槽数,且测试精度易受噪声干扰和采集时长等因素的影响,提出一种基于奇异值分解-Prony(singular value decomposition-Prony,SVD-Prony)算法的无位置传感器高精度转速测量技术。运用电机学相关理论,研究转子槽谐波测速机理,并给出整数倍率转子槽数的计算方法。在分析并明确定子电流噪声影响和FFT法存在检测精度受采样时长限制等问题的基础上,研究基于奇异值增长率的SVD滤波方法和用于辨识转子槽谐波的Prony算法,并以Y160M-4型电机为研究对象,在不同运行状态下对该技术的适应性进行分析。在此基础上,构建相关物理测试平台,对YE90S-2型电机进行实测。结果表明,在相同采集情况下,所提方法测试绝对误差仅为FFT测速方法的几分之一,检测精度大幅提高。展开更多
传统的扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)用于无刷直流电机状态辨识时,观测数据容易出现残差,辨识结果偏差大,位置及转速存在耦合,导致辨识系统鲁棒性弱。文章基于离散的直流无刷电机(Brushless DC Moter,BLDCM)数学模型和M...传统的扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)用于无刷直流电机状态辨识时,观测数据容易出现残差,辨识结果偏差大,位置及转速存在耦合,导致辨识系统鲁棒性弱。文章基于离散的直流无刷电机(Brushless DC Moter,BLDCM)数学模型和M-估计方法,构建了改进的扩展卡尔曼滤波算法(MEKF)。首先,基于BLDCM的工作原理,建立了独立于EKF的BLDCM换相离散模型;其次,通过修正系统观测矩阵,对转速与位置的强耦合关系进行解耦,实现了EKF分离变量辨识;最后,基于去耦合后的时序模型设计出独立于EKF的转子位置检测模块,无需深度滤波就可实现转子的精确定位。实验仿真结果表明,文章方法能够有效抑制卡尔曼滤波器的粗差扰动,提高了系统抵抗初始值不确定性的干扰和系统鲁棒性。展开更多
基金Textile Light Foundation Research Fund Project,China (No.JS201505)。
文摘针对三相鼠笼异步电机无位置传感器快速傅立叶变换(fast Fourier transformation,FFT)测速方法需要预先知道转子槽数,且测试精度易受噪声干扰和采集时长等因素的影响,提出一种基于奇异值分解-Prony(singular value decomposition-Prony,SVD-Prony)算法的无位置传感器高精度转速测量技术。运用电机学相关理论,研究转子槽谐波测速机理,并给出整数倍率转子槽数的计算方法。在分析并明确定子电流噪声影响和FFT法存在检测精度受采样时长限制等问题的基础上,研究基于奇异值增长率的SVD滤波方法和用于辨识转子槽谐波的Prony算法,并以Y160M-4型电机为研究对象,在不同运行状态下对该技术的适应性进行分析。在此基础上,构建相关物理测试平台,对YE90S-2型电机进行实测。结果表明,在相同采集情况下,所提方法测试绝对误差仅为FFT测速方法的几分之一,检测精度大幅提高。
文摘传统的扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)用于无刷直流电机状态辨识时,观测数据容易出现残差,辨识结果偏差大,位置及转速存在耦合,导致辨识系统鲁棒性弱。文章基于离散的直流无刷电机(Brushless DC Moter,BLDCM)数学模型和M-估计方法,构建了改进的扩展卡尔曼滤波算法(MEKF)。首先,基于BLDCM的工作原理,建立了独立于EKF的BLDCM换相离散模型;其次,通过修正系统观测矩阵,对转速与位置的强耦合关系进行解耦,实现了EKF分离变量辨识;最后,基于去耦合后的时序模型设计出独立于EKF的转子位置检测模块,无需深度滤波就可实现转子的精确定位。实验仿真结果表明,文章方法能够有效抑制卡尔曼滤波器的粗差扰动,提高了系统抵抗初始值不确定性的干扰和系统鲁棒性。