基于地形特征时频变换的无人特种车辆速度自适应控制方法

为提高复杂环境下无人特种车辆安全性、自主性及作业能力,面向在崎岖地形下无人特种车辆应用需求,提出一种基于地形特征时频变换的速度自适应控制方法。通过度量地形特征崎岖度、建立崎岖度和车速数学模型,实现无人特种车辆在崎岖地形的自主、自适应车速规划。针对崎岖地形和坡度引起的点云数据失真问题,融合惯性测量单元传感器数据对点云进行补偿,获得了车辆前方地形的精准点云数据;针对可视距离与跟踪精度冲突问题,不同于传统横向曲率计算方式,采用以线到面的方式,将激光雷达纵向剖面点云数据进行时频变换后,在频域内选取次频区域的积分面积作为崎岖度量化值,实现对不同地形下的崎岖度量化;此外,基于上述获得的崎岖度,采用迭代搜索的方式建立速度与崎岖度数学模型,并采用滑动窗口的方式更新崎岖度,实现车速到崎岖度之间的连续映射。以可控震源野外勘探特种车为研究对象,采用上述方法在实际野外地形环境中进行多次实验。实验结果表明,所提出的方法在崎岖地形具有良好的安全性、自主性,可以识别地形和自适应控制车速。

基于模糊滑模速度调节器的船舶推进电机矢量控制系统研究

基于传统PI速度调节器的船舶推进电机矢量控制系统广泛应用于推进电机的转速调节,但是在推进负载受到外部扰动时,系统的动态响应速度和稳定性仍然不够理想。本文提出一种基于模糊滑模速度调节器的新型船舶推进电机矢量控制系统,并在Matlab/Simulink中建立了模糊滑模速度调节器以及整个矢量控制系统的仿真模型。仿真结果表明,和基于传统PI速度调节器的船舶推进电机矢量控制系统相比,采用该控制系统的异步电机在电机转速调节时拥有更快的响应速度和更小的超调量,并且对负载的转矩波动具有较强的鲁棒性。

矿用高频隔离型变频调速无速度传感器矢量控制研究

在各行业中需要使用电动机作为驱动的重要部分,而且电动机所发挥的作用非常的重要,设备的核心组成部分,在各种应用场景中发挥着至关重要的作用,由于速度传感器容易受到外界环境的影响而导致故障,且需要额外的维护成本。本文探讨矿用高频隔离型变频调速系统,聚焦无速度传感器矢量控制技术,解决传统矢量控制中的问题,提出简单、低成本的解决方案,为电动机调速提供新思路。

基于电压矢量脉冲注入法的永磁同步电机无传感器控制

永磁同步电机具有效率高、功率密度大、结构简单等优点,在工业和民用领域中得到广泛应用。传统的电机控制方法需要在电机的转子位置或转速传感器上安装传感器,增加了系统的成本。为了解决传统的电压传感器对永磁同步电机运行的影响,提出一种基于电压矢量脉冲注入法的永磁同步电机无传感器控制方法。该方法以电机模型为基础,利用电压矢量脉冲注入法检测到的转子位置信息来辨识出转子速度。与传统的测速方法相比,该方法具有响应速度快、估计精度高、硬件结构简单等优点,可以应用于永磁同步电机的无传感器控制系统中。实验结果表明,该方法在永磁同步电机的无传感器控制系统中具有较好的动静态性能。

一种自适应扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机无位置传感器矢量控制

在粗差干扰或噪声统计偏差情况下,扩展卡尔曼滤波(EKF)对永磁同步电机(PMSM)的速度和转子位置估计存在精度下降问题,为此提出一种基于新息序列的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)。首先,将粗差干扰加入系统观测方程中,分析粗差干扰对系统观测精度的影响。其次,为增强算法的抗扰性能,在新息协方差计算中设置加权系数,通过调整临近时刻的新息协方差阵权重,计算出新息协方差值,并更新到卡尔曼增益的计算。最后,建立AEKF数学模型,并对比粗差干扰与噪声统计出现偏差情况下,AEKF与EKF两种策略的观测性能。仿真和实验结果表明,在粗差干扰或噪声统计信息出现偏差情况下,AEKF算法对永磁同步电机转速的观测具备更强的鲁棒性及更高的预测精度。

SOGI级联SFNF的高频注入无传感器电机控制方法

针对传统脉振高频电压注入法同时应用带通滤波器和低通滤波器导致相位偏移和位置估计误差大的问题,提出一种级联二阶广义积分器(SOGI)和单频陷波器(SFNF)的改进方法,实现位置误差信号的精确和实时提取。研究了脉振高频电压注入法位置观测闭环传递函数的幅频特性,利用SOGI的选频特性提取高频交轴响应电流,并利用SFNF的陷波特性滤除注入信号二次谐波,替代了传统误差信号提取环节中的带通滤波器和低通滤波器,参数整定简便,具备兼顾滤波精度和带宽的优势。搭建实验平台对传统误差信号提取策略和所提SOGI级联SFNF策略进行对比,实验结果表明,本文所提改进方法的响应速度和位置估计精度相比传统方法均有提高:在转速突变过程中转速估计误差降低5.9 r/min,转子位置误差降低0.11 rad;在突加负载时,转速估计误差降低3 r/min,转子位置误差降低0.08 rad,响应调节时间缩短42%,有效提高了位置观测精度和系统的动态响应性能。

基于PI自适应法的无速度传感器异步电动机矢量控制系统

本文结合一种具有较好观测精度和鲁棒性的PI自适应法速度观测器和一种改进的电压模型磁通观测器 ,构造一个无速度传感器的转子磁通定向异步电动机矢量控制系统 ,最后介绍了该系统的全数字化实现。仿真和实验结果证明该系统具有很好的转矩、转速特性和鲁棒性。

电压控制型异步电动机无速度传感器的矢量控制方法

本文以转子磁链q轴分量控制器的输出作为电机转速估计值 ,实现了一种无速度传感器的矢量控制 ,该控制方式具有解耦条件对转子电阻的变化保持不变的特点 .计算机仿真与系统实验结果验证了所述方法的可行性 .

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实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.

兆瓦级永磁同步风力发电机无速度传感器矢量控制方法研究

针对兆瓦级永磁同步风力发电直驱系统应用,提出一种基于锁相环模型和模型参考自适应原理的永磁同步风力发电机无速度传感器矢量控制方法。该方法采用软件锁相环模型锁相定子电压,并以此为基础,根据模型参考自适应原理,建立转子位置定向调节器,实现矢量控制坐标系的准确定向。应用所提方案于兆瓦级永磁同步风力发电机的矢量控制系统,实验结果表明,在电机可能运行的速度范围内,该算法工程实现较简单、系统鲁棒性强,动态响应快,从而验证了所提控制算法的正确性和可行性。

无速度传感器感应电机矢量控制方法的研究

给出了感应电机在两相静止坐标系下的数学模型,提出了一种基于转子磁场定向的无速度传感器矢量控制系统设计方案。详细介绍了系统的控制原理,并通过仿真研究验证了该系统模型和控制方案的正确性。

异步电机无速度传感器矢量控制系统速度辨识方法

提出一种新型的异步电机转速辨识方案。根据异步电机的数学模型，利用易于检测的电机定子电压和电流得到电机转速的模型参考自适应辨识算法。通过对无速度传感器矢量控制系统的仿真，结果证明该方案具有较好的辨识精度。

无速度传感器矢量控制系统的一种控制方法

介绍了无速度传感器矢量控制系统中 SVPWM的一种控制方法 ,并对实际电动机进行了控制。

无速度传感器异步电机矢量控制方法

对异步电机的无速度矢量控制系统的方法及原理进行了概述 ,并就今后的发展方向提出了设想。

基于自适应遗传算法的异步电机无速度传感器矢量控制

无速度传感器是电机调速的一个新发展方向,它具有免维护、不受电机和传感器参数影响等优点。矢量控制技术已经发展到实用化阶段,在目前的矢量控制技术中,速度调节器和转矩调节器都采用常规的PI控制器。在工程应用中,整定PI参数较为困难。将遗传优化算法引入矢量控制的速度调节器的参数寻优中,采用自适应遗传算法整定PI参数,仿真结果表明,经遗传优化后的系统具有很好的静、动态性能和鲁棒性。

基于SMC与SVPWM的永磁同步电机无速度传感器控制技术研究

针对传统永磁同步电机控制是利用速度传感器获取实时速度信息而导致系统复杂性与成本增加的问题,提出一种基于SMC与SVPWM的永磁同步电机无速度传感器控制技术。在对滑模控制与空间矢量脉冲宽度调制理论分析的基础上建立了电机无速度传感器控制模型,并在MATLAB/Simulink平台下搭建了仿真模型,对电机转速与负载变化下的速度与位置跟踪性能进行仿真,结果表明所提出的控制技术在两种工况下具有良好的性能。对降低系统成本与复杂性,使得永磁同步电机具有更广泛的用途提供了参考。

无速度传感器矢量控制系统的一种转速辨识新方法

在无速度传感器交流调速系统中,根据异步电动机的数学模型,利用易于检测的定子电压和电流,可对异步电动机的转速进行辨识。文章基于模型参考自适应系统(MRAS)分析了几种转速辨识的方法,针对这几种方法在参考模型中包含了一个积分环节、并受到定子电阻热敏变化和定子瞬态电感影响的缺点,提出了一种新型的转速辨识方法。该方法采用的参考模型避免了纯积分运算,并且不含定子电阻和定子瞬态电感,因而在宽速度范围内具有较好的鲁棒性。计算机仿真结果证明了该方法的有效性。

无速度传感器感应电动机矢量控制系统速度辨识方法

分类介绍了当前研究的几种具有代表性的无速度传感器感应电动机矢量控制系统速度辨识方法,分析了各种方法的优缺点,并针对当前研究热点为今后的发展方向提出了一些设想。

无速度传感器矢量控制系统转速辨识方法研究

转速辨识是无速度传感器矢量控制系统的关键问题之一.介绍了当前研究的具有代表性的异步电动机无速度传感器矢量控制系统速度辨识方法,利用MATLAB/SIMULINK建立了异步电动机无速度传感器矢量控制系统模型,对动态速度估计器、模型参考自适应、滑模观测器等几种速度辨识方法进行了仿真、比较和分析.

矢量控制系统的速度控制及速度辨识新方法研究

介绍了异步电动机矢量控制系统神经网络速度控制器的设计方法;同时提出了将开环直接计算与模型参考自适应方法相结合的神经网络混合转速辨识模型。仿真结果表明,基于该速度控制器和速度估计器的矢量控制系统动静态性能好,解决了瞬时无功模型参考自适应方法的转速不稳定问题,转速估计精度高。