直接转矩控制系统的转速估算模型及其参数补偿方法

本文在分析感应电动机直接转矩控制理论的基础上，推导出电机瞬时转速的估算模型，该估算模型具有快速跟踪真实值的优点。提出了基于模型参考自适应理论的参数补偿方法，补偿后的估算模型具有参数适应性。仿真结果表明，带有参数补偿的转速估算模型具有很好的性能。

感应电机带定子电阻自校正的MRAS转速估算研究

感应电机无速度传感器控制系统的关键是对电机转速准确的估算,分析了经典的基于模型参考自适应系统(MRAS)估算电机转速的原理和缺陷,并分析了定子电阻的变化对转速估算的影响。在此基础上,设计了一种性能更优的带定子电阻自校正的MRAS转速估算方法,避免了经典方法中纯积分和定子电阻变化的影响。通过仿真和试验对此转速估算方法进行了验证,实验结果表明了该方法的合理性和有效性。

一种在线辨识定子电阻的MRAS转速估算方法

针对传统模型参考自适应法估算电机转速时存在的缺陷,提出了一种改进型估算模型,可有效消除纯积分环节带来的直流漂移和初始值问题。在此基础上,分析了定子电阻变化对转速估算的影响,并对定子电阻做了在线辨识,实时更新转速估算系统中随电机温升而变化的定子电阻值,以保证转速估算的精确度。仿真和试验表明了该方法的合理性和有效性。

感应电机直接转矩控制系统中的转速估算

感应电机直接转矩控制是一种高性能的控制方法。本文在分析其控制理论的基础上，推导出电机转速的计算方法：（１）瞬时转速辩识法具有快速跟踪真实值的优点，但要考虑到计算精度和参数变化等问题；（２）简化转速估算法易于实现，对电机响应速度的影响可通过合理选择平滑处理的控制点数来减小到最低限度。

无速度传感器直接转矩控制系统的转速估算方法综述

分析了无速度传感器直接转矩控制系统中转速估算方法,讨论了各种方法的优缺点,并提出模型参考自适应系统法、卡尔曼滤波算法及神经网络的方法将是今后转速估算的主要研究方向。

基于遗传算法的异步电机转速估算

本文根据遗传算法的基本原理 ,研究了直接转矩控制过程中的异步电机转速估算过程。结果表明 ,这种方法应用在负载转矩变化不太频繁的系统中时 ,速度估算比较准确。

基于新型模型参考自适应的感应电机转速估算

在传统的(模型参考自适应系统)MRAS中,当电机低速运行时,转速估算不准确,针对该问题,现提出了一种基于转子磁链与电磁转矩误差同时使用的转速估算方法,可以改善无速度传感器矢量控制系统在低速区的性能。仿真结果表明所提出的转速估计方法在低速区的优越性。

开关磁阻电机的转子位置检测及转速估算

本文介绍了适用于开关磁阻电机转于位置检测用位置传感器的结构及工作原理。在传统的转速估计算法基础上提出了一种改进算法。

一种基于同步转速估算的永磁偏置磁轴承不平衡补偿方法研究

研究了一种应用于永磁偏置磁轴承的基于零电流原则不平衡补偿方法,可以在较宽的转速范围内起作用,转速信号直接通过不平衡驱动补偿信号估算获得。对该方法进行了较为详细的理论分析和仿真,结果表明,该方法在转子高速运转时有效地减小了磁轴承功放的控制电流和转子不平衡振动,转速估算迅速准确,系统的可靠性和稳定性得以提高,为进一步提高磁悬浮转子转速创造了条件。

异步电机无速度传感器矢量控制转速估算方案

提出了一种异步电机无速度传感器矢量控制转速估算方法,转速估算和磁链观测基于异步电机按转子磁场定向的动态数学模型。在MATLAB中建立异步电机无速度传感器矢量控制系统的仿真模型,仿真结果证明了此方法的可行性。

一种基于MRAS模型的转速估算方法的改进

异步电机无传感器矢量控制的核心问题是对电机磁链的观测和转子速度的估算。文章分析了基于MRAS模型的转速估算原理,针对其中电压模型纯积分带来的直流偏移和积分初值问题,提出了一种用可变截止频率的低通滤波器替代纯积分的方法,并采用饱和反馈环节补偿低通滤波器带来的磁链观测误差。通过搭建仿真模型验证了所提出的改进电压模型方法的有效性,并降低了转速估算的误差。

基于全阶状态观测器转速估算方法的研究

感应电机无速度传感器控制技术的关键在于准确地估算转速。在分析传统模型参考自适应(MRAS)转速估算方法的基础上,对比研究了基于全阶状态观测器的转速估算方法。相比于传统的MRAS法,该方法受PI调节参数影响较小,且对电机参数具有较强的鲁棒性。仿真和试验结果表明了该方法的有效性及优越性。

基于BP网络的异步电机无定子电阻的转速估算

根据异步电机的数学模型,经过一定的变换,消除异步电动机定子电阻的影响,利用电机易于检测到的定子电压和电流,通过Simulink模块和S-函数建立起自适应神经网络辨识模型.该方法适应范围宽、响应速度快.仿真结果表明:采用该模型估算出的转速具有较高的精度.

一种异步电机再启动时转速估算方法

为了能让高速自由旋转的异步电机直接以当前速度启动,研究了一种异步电机再启动时转速估算的方法,该方法从电机模型提取出理想的参考电流,通过比较该电流和实际电流来调节变频器输出频率,使输出频率趋近于电机转子电频率。该方法无需速度传感器,物理意义清晰易于实现且转速估算算法简单可靠。仿真和实验结果证明了该方法的有效性。

基于DSP的模型参考自适应转速估算方法

无速度传感器技术是通过电压和电流传感器采集的数据准确地推算出异步电机的转子位置与转子速度。针对传统模型参考自适应法(MRAS)在磁链估算引入纯积分环节带来的问题进行研究和改善,提出了用PI计算代替纯积分计算的方法,解决了积分饱和与初始值给定不准确的问题。通过仿真分析和实验验证了该控制方法的准确性和可行性。

基于自适应理论的新型无速度传感器转速估算法

阐述了一种利用PI控制来直接消除估算转速和实际转速误差的自适应估算转速法。在高速时,其动态和静态性能较好,估算转速能与实际转速基本重合;在低速时,整个系统性能稳定,估算转速也能实时跟随到实际转速。

永磁同步电动机转速的变参数EKF估算方法

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)估算永磁同步电动机(PMSM)转速时,协方差矩阵选用一组固定的随机参数难以兼顾动态和稳态性能,结合最优状态估计原理,提出了一种变参数EKF的估算方法。在动态和稳态过程中分别采用不同的矩阵参数,给出了变参数的判据,并推导了标幺制下的EKF估算模型。仿真和实验结果证明,该方法保证了EKF良好的估算性能,能够同时满足系统动态过程和稳态运行时的应用要求。

一种新型的基于观测器的感应电动机转速识别方法

在无速度传感器感应电动机控制系统的转速估算观测器中,要求有一个合适的电流反馈增益来保证转速估算的稳定性与工作性能。新设计了一个观测器的电流反馈增益,以实现在整个工作范围特别是低速、反向发电范围,转速估算的稳定工作。对系统进行了,仿真结果表明,系统具有较好的性能。

浅谈PMSM无速度传感器速度估算

PMSM因其特有的高效性、易控性等优点受到越来越多的青睐,而无速度传感器技术的提出更是为PMSM控制技术开启了新篇章。随着无速度传感器技术的高速发展,多种转子转速估算方法应运而生。然而,每种算法各有优劣,为了获得更准确的转速估算值,在不同的应用场合必须因地制宜的选择速度估算算法。为了方便对各种常用算法横向比较、客观评估,对几种常用速度估算算法需要有所了解,遂有此文。

基于神经网络的感应电机转速估计方法

根据神经网络能够任意逼近非线性函数的功能,针对感应电机这样一个时变的非线性系统,提出了一种利用神经网络估算感应电机转速的模型。仿真结果表明,这种神经网络转速估算模型可以准确地跟踪感应电机转速的变化,具有良好的动态跟随性能。