基于波波夫超稳定性的无刷双馈电机直接转矩控制

在无刷双馈电机直接转矩控制系统中,定子参数变化会引起电机特性不稳定。基于模型参考自适应控制策略(model reference adoptive strategy,MRAS)设计了一种新型的磁链、速度自适应观测器,以无刷双馈电机的定子电流及磁链为状态变量,将磁链观测和速度辨识结合在一起,定子磁链观测值直接应用于直接转矩控制算法中,构建了无速度传感器无刷双馈电机直接转矩控制系统。采用波波夫超稳定性理论确定速度自适应律,建立了Matlab/Simulink环境下直接转矩控制系统的仿真模型。仿真研究结果表明,所提出的磁链、速度自适应观测器可实现定子磁链、速度的精确辨识,磁链轨迹可以保持容差范围内的圆形,有效减少无刷双馈电机定子电阻变化对系统运行特性的影响,提高了系统的稳定性和鲁棒性。

基于波波夫超稳定性在永磁同步电机控制系统中的应用

针对永磁同步电机无速度传感器控制系统进行设计,选择定子电流为状态变量,利用波波夫超稳定性(Popov)理论确定转子转速、转子电阻和控制绕组电阻的自适应律,然后将由观测器得到的定子电流直接用于永磁同步电机控制中。根据模型参考自适应(MRAS)的稳定性原理,得到估计速度的自适应规律,而超稳定性保证了永磁同步电机控制系统和速度的渐进收敛性。理论分析表明,所探究的方法保证了速度辨识算法的全局渐进稳定性,经过MATLAB/Simulink环境下的仿真,证明了这种方法的有效性。

变速抽水蓄能机组自启动过程控制策略

变速抽水蓄能机组在电动状态下运行时,传统启动方式存在需要额外的启动装置,以及测速编码器会降低控制系统可靠性的问题。采用定子绕组短接的控制策略,实现了机组的自启动,避免附加设备的使用,节约机组建造成本;采用模型参考自适应算法,估算机组的转子转速和位置角,实现了无位置传感器控制。仿真结果表明,采用的自启动方案是有效、可行的,转速和位置角估计误差在可接受范围内。

一种参数自适应双滑模结构MRAS永磁同步电机矢量控制方法

针对模型参考自适应系统(MRAS)在永磁同步电机控制中存在的响应速度慢、控制精度低、对参数变化敏感等问题,提出了一种参数自适应双滑模结构的MRAS永磁同步电机矢量控制方法。将传统模型参考自适应系统中的PI速度环和PI自适应调节器用滑模结构替代,提高系统的抗干扰能力和控制精度。基于波波夫超稳定性理论设计电机参数自适应系统,对电机参数进行辨识,进而提高系统鲁棒性。为抑制抖振,引入饱和函数和随系统状态变量自适应变化的滑模增益。最后借助SIMULINK软件进行仿真实验,实验结果表明该方法提高了控制精度和响应速度,且鲁棒性强,具有一定的优越性。

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。

离合器接合过程的参考模型自适应控制

自动离合器的接合过程存在冲击度大和摩擦片磨损严重的问题。为了改善冲击和滑摩,提出参考模型自适应控制(MRAC)思路,基于波波夫超稳定理论求解,动态控制滑摩扭矩,使得滑摩过程的动力学状态尽快逼近同步模型的动力学状态。在SimulationX环境中建立仿真模型,仿真结果表明,MRAC控制既减少滑摩功,又消除同步点冲击,明显提高接合品质,是一种不牺牲滑摩功却能改善平顺性的新方法。

基于自适应观测器的永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统仿真研究

本文在模型参考自适应控制理论的基础上,介绍了一种基于波波夫超稳定性理论的模型参考自适应永磁同步电机转速观测器,通过MATLAB语言中的Simulink/Power System Block模块建立了控制系统的仿真模型,对选用的转速观测器的动态性能,稳定性等问题进行了仿真研究。

数控机床用电励磁直线同步电机自适应电流控制

为提高用于数控机床的电励磁直线同步电机(electrically excited linear synchronous motor,EELSM)电流控制器的动态性能,克服其存在的参数时变性,建立EELSM非线性状态空间模型并分解为电磁子模型与机电子模型。以EELSM电磁子模型为被控对象,设计模型跟随电流控制器,将该控制器与具有比例积分自适应调节规律的自适应机构组成电流控制闭环系统。采用非线性孤立方法将闭环系统等价为一个线性正向定常环节和一个非线性反馈环节,依据波波夫超稳定性理论,设计等价线性正向环节传递函数矩阵严格正实,设计非线性反馈环节满足波波夫积分不等式,可使闭环系统稳定且其状态变量收敛。数值仿真得到闭环系统的参考模型与被控对象的状态变量的时域阶跃响应曲线,计算机仿真结果表明EELSM的模型参考自适应电流控制系统具有渐近超稳定性和全局收敛性。

喂线机自适应控制系统的仿真研究

为了解决参数缓慢变化对喂线机控制系统的影响,依据波波夫超稳定性理论,采用模型参考自适应控制方法,提出了通过改变广义误差信号的特性,来改善系统暂态过程的方法。仿真结果表明,系统输出能够更好地跟踪参考模型的输出,具有一定的抗干扰性,且鲁棒性比较好。

基于滑模的感应电机无速度传感器矢量控制

针对在感应电机牵引传动系统中,速度传感器的存在会显著降低系统可靠性,并会增加系统成本的问题,提出一种基于滑模观测器的无速度传感器控制技术,用于感应电机牵引传动系统。建立感应电机状态空间模型,选取滑模面得到感应电机基于滑模观测器的模型。利用波波夫超稳定性理论得到估计速度。利用仿真对所研究的方法进行性能验证。

模型参考自适应控制在自动导向车中的应用

运用波波夫 (POPOV)超稳定性理论 ,对自动导向车 (AGV)的速度控制设计模型参考自适应控制系统。此控制系统可以抑制干扰 ,减小自动导向车运行偏差 ,使其沿着预定的轨迹运行。

基于改进MRAS的永磁同步电机滑模速度控制设计

针对传统MRAS观测器在外部干扰和运行工况变化时观测精度差的问题,提出一种改进型MRAS观测器。通过对传统MRAS中的自适应律重新推导,考虑参数分布理论,引入电阻自适应律来进一步提升观测器的性能。为解决传统PI速度控制器无法满足高精度控制的要求,提出一种新型趋近率,设计相应的滑模速度控制器取代传统PI速度控制器。仿真结果表明,与传统的PI控制器和滑模控制器相比,改进后的滑模速度控制器和MRAS观测器具有更优越的控制性能和观测性能,稳定性高、抗负载扰动能力强。