自适应卡尔曼滤波在无刷直流电机系统辨识中的应用

为了有效抑制量测噪声特性变化对系统辨识精度的影响以获得准确的无刷直流电机模型,提出了一种采用自适应卡尔曼滤波算法的无刷直流电机系统辨识方法。通过计算新息理论方差的极大似然最优估计,并将其引入卡尔曼滤波算法中修正滤波增益来抑制量测噪声特性变化对辨识结果的影响,使该滤波算法实现对模型参数的准确估计,提高辨识精度。实验结果表明,在量测噪声特性变化的情况下,该算法能够准确跟踪实际量测噪声特性的变化,参数估计平滑,相对于目前系统辨识广泛采用的带有遗忘因子的递推最小二乘算法,输出误差的均方根值减小了73.5%。该算法简单易行,计算量小,辨识结果可以很好地描述系统行为,便于在工程实践中应用。

无刷直流电机无位置传感器控制系统仿真新方法

通过对永磁无刷直流电动机的数学模型分析,得出反电动势三次谐波的获取原理,根据三次谐波的过零点信号确定换向时刻,设计出了无位置传感器控制系统,同时加入转速和电流PI调节控制,形成双闭环调速系统,使系统运行更加优越。利用Matlab/Simulink仿真,验证该方法的可行性,进而对实际应用起指导和参照作用。

无位置传感器无刷直流电机在车载冰箱压缩机中的应用研究

目的本研究根据车载低温冰箱的勤务功能和使用要求,对压缩机选用的无刷直流电动机符合战技指标要求,设计了相应的控制系统。方法通过详细分析"反电势法"无刷直流电机控制原理,设计基于反电动势法的无位置传感无刷直流电机控制系统。电路各组成部分均采用软硬件抗干扰措施。结果车载低温冰箱制冷采用了无刷直流电机压缩机,它体积小、制冷效率高,且克服了传统压缩机防震性能较差的缺陷,可满足血液冷藏和成分血转运的要求,是制冷技术发展的新方向。结论采用无位置传感器无刷直流电机驱动压缩机制冷技术研制的车载低温冰箱可适应各种恶劣且复杂的条件,具有较高的理论意义和实用价值。可为军队战时和平时低温物品的供应提供有力的装备和物质保障。

模糊PID控制器在无刷直流电机控制系统中的应用

无刷直流电机是一种多变量、非线性的控制系统,采用经典的PID控制难以达到满意的控制效果。将模糊自适应PID控制器应用于无刷直流电机的控制中,运用模糊控制原理对PID参数进行在线调整。实验结果表明,较之传统的PID控制,采用模糊自适应PID控制的无刷直流电机控制系统具有更好的动态和静态性能,达到了较好的控制效果。