基于BP双层神经网络MRAS下PMSM的转速辨识研究

针对无速度传感器下传统模型参考自适应(MRAS)方法在低速区转速负载发生突变后速度估计准确度下降的问题,利用双层神经网络超强的在线估计以及自适应能力,提出一种基于误差反向传播(BP)双层人工神经网络(ANN)与MRAS相结合的转速辨识方法,实现了对低速范围下转速响应动态性能的改善。通过Matlab仿真以及PMSM驱动控制实物平台,对ANN-MRAS观测器与传统MRAS观测器进行对比分析,结果表明:在转速及负载转矩发生突变后,该方法仍能保持较好动态性能,具有较强的鲁棒性。

带负载扰动补偿的永磁同步电机改进MRAS观测器控制

针对传统模型参考自适应系统(MRAS)对转速和负载变化敏感及鲁棒性差等问题,提出一种基于快速超螺旋滑模自适应观测器的改进型控制算法。利用快速超螺旋滑模代替传统的PI自适应环节,提高了系统鲁棒性;考虑负载转矩对系统产生的影响,将负载转矩和转速作为状态变量,选取转速实际值与观测值误差作为滑模面,设计负载转矩滑模观测器,将实时辨识的负载转矩引入到电流环,对参考转矩进行前馈补偿,提高了系统的抗负载扰动能力。以表贴式永磁同步电机为控制对象进行仿真和实验。结果表明:相比传统的模型参考自适应控制,改进型快速超螺旋滑模观测器控制具有更好的动态性能和鲁棒性。

基于MRAS永磁同步电机无速度传感器的改进控制策略

为了优化永磁同步电机无速度传感器的控制策略,对模型参考自适应永磁同步电机控制算法进行了改进。设计了基于同步旋转坐标系下的定子磁链状态方程模型参考自适应的修正补偿,改善了可调模型的可控性,转速抖动小,收敛速度快;理论验证和仿真结果表明,改进后的控制策略对电机实际参数的依赖性低,适用于参数可发生变化的实际工况,提高了永磁同步电机矢量控制的鲁棒性以及系统稳定性。

基于同步坐标系MRAS的异步电机无速度传感器控制

为了提高三相异步电机控制的精准度,对传统无速度传感器的转速估算控制策略进行改良,研究并设计了以转子磁链定向的基于同步旋转坐标系的MRAS(Model Reference Adaptive System)模型参考自适应无速度传感器异步电机矢量控制的新型控制策略,以转子磁链电流模型作为参考模型,将转子磁链电压模型和转速反馈作为可调模型,运用同步旋转坐标系定子电流和转子磁链的算法理论设计了转子磁链、转速以及位置的估算方法,仿真和实验结果表明,该控制方法具有更准确的估算精度和更快的收敛速度,提高了异步电机矢量控制的估算精度以及鲁棒性。

基于MRAS-IMC的交流伺服系统速度环控制

根据系统速度环控制模型,研究一种交流伺服系统电流前馈补偿控制策略,考虑外部负载突变对系统影响,以提高系统稳定性和抗扰性为目标,分析得出内模观测控制算法.同时该方法结合变系数模型参考自适应,进行系统惯量在线观测,实现快速平稳的扰动观测与电流前馈补偿,使系统具有良好动态响应性能与鲁棒性.仿真及分析表明:文中所提方法可有效提升系统速度环控制性能.

基于改进MRAS的内置式永磁同步电主轴无传感器控制

为解决内置式永磁同步电主轴(IPMSMS)的无传感器控制的难题,提出了一种基于模糊控制的改进型模型参考自适应(MRAS)观测器。为提高内置式永磁同步电主轴的动态性能及鲁棒性,提高矢量控制的控制效率,提出采用模糊控制改进传统矢量控制环节中转速环PI调节器,采用最大转矩电流比控制策略(MTPA),并将传统MTPA控制策略中由拉格朗日定理所求得复杂关系式进行曲线拟合得到近似解。将改进后的MRAS观测器与模糊MTPA控制策略复合应用。仿真结果表明,主轴转速在0.9 s内达到给定10000 r/min转速,超调量为0.04%,改进型MRAS观测器跟踪转速与转子位置好。模糊MTPA控制可提高电主轴动态性能及鲁棒性,改进型MRAS观测器可有效追踪转子转速与转子位置。

基于MRAS的感应电机无速度传感器矢量控制

在两相静止坐标系下的模型参考自适应系统(MRAS)中,由于转子磁链在α与β轴的两个分量之间存在交叉反馈关系,离散计算时收敛性能较差。采用了一种在两相旋转坐标系下实现的模型参考自适应系统,来辨识感应电机的转速。该方法的参考模型和可调模型分别由改进的电压模型和两相旋转坐标系下转子磁链的电流模型构成。在以TMS320C32为核心的实验平台上进行了实验研究。实验结果表明,该系统能较好地估计电机的磁链及转速,具有良好的稳态辨识特性。

基于定子电流的双馈电机变结构MRAS转速观测

提出一种基于定子电流的变结构模型参考自适应观测器,用于定子磁链定向的双馈风力发电机无速度传感器矢量控制系统的转速观测。该方法选取双馈风力发电机的定子电流测量值作为参考模型,定子电流可调模型由定子磁链及转子电流获得,利用两模型输出的叉积构造滑模面,转速信息采用滑模算法获得。理论分析和仿真结果表明所提方法具有较强的鲁棒性和令人满意的动静态性能。

基于MRAS速度辨识矢量控制系统的仿真研究

利用易于检测的电动机定子电压和电流得到电动机转速的模型参考自适应(MRAS)辨识算法,以MATLAB内含的电气系统模块库为基础,建立了MRAS速度辨识仿真模型,应用到无速度传感器异步电动机矢量控制系统中,研究结果证明该MRAS速度辨识模型具有满意的辨识精度和动态性能。

基于级联MRAS的PMSM参数在线辨识方法研究

在无速度传感器矢量控制系统中,为实现对永磁同步电机的精确控制,需要对电机参数进行在线辨识。在对模型参考自适应方法进行深入分析的基础上,提出一种基于级联模型参考自适应的永磁同步电机参数在线辨识方法,该方法在同步旋转dq坐标系下,利用dq轴电压、电流及其偏差,借助Popov超稳定性理论建立参数的辨识模型,并推导出待辨识参数的自适应律,实现了电机转子速度、定子电阻与转子磁链的同时在线辨识。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。

基于变结构MRAS辨识转速永磁电机矢量控制系统

提出了一种新颖的变结构模型参考自适应观测器,用于永磁电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识。该方法将变结构控制与MRAS进行有机的整合,选取永磁电机本身作为参考模型,而选取永磁电机电流模型作为可调模型,利用两模型输出的误差构造了一个滑模面。理论分析和仿真结果表明,所提出的永磁电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识方法具有较强的鲁棒性和令人满意的动静态性能。

模糊MRAS方法在永磁同步电机无速度传感器控制系统中的应用

模型参考自适应系统(MRAS)由于结构简单,因而在无速度传感器永磁同步电机控制中被广泛采用,用来估算转子位置和转速,但是在周期性脉动负载工况时,MRAS中恒定单一的比例积分(PI)控制器不能很好地满足控制性能的要求。为了避免在不同转速和负载条件下复杂的PI参数调整,研究了基于模糊控制技术的永磁同步电机无速度传感器系统。该调速系统采用转子磁链定向的矢量控制作为其基本的控制策略,利用MRAS对转子位置和转速进行估算,提出了一种基于模糊控制的MRAS。该系统中应用模糊控制器替代PI控制器,省去了需要调整PI参数的麻烦。通过仿真证明了该方法的有效性和可行性,仿真结果表明,基于模糊控制的MRAS能够很好地实现周期性脉动负载工况下电机转子位置和转速的估算,具有较好的鲁棒性。

基于MRAS观测器的无速度传感器永磁同步电机模型预测控制

针对三相永磁同步电机驱动系统,提出了一种无速度传感器模型预测转矩控制方法.基于模型参考自适应技术设计了观测器,以精确估算转子速度;为了减小转矩和定子磁链波动、提高系统动态和静态响应特性,采用了模型预测控制策略.仿真结果表明所提方法可以使PMSM驱动系统达到满意的控制效果,从而证明论文控制策略的有效性和正确性.

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。

改进的MRAS无速度传感器VC控制系统仿真研究

针对交流传动系统中异步电机的精确控制和速度辨识等问题,在Simulink软件环境中,对基于模型参考自适应系统(MRAS)无速度传感器的异步电机的矢量控制(VC)系统进行了研究。系统采用按转子磁场定向的VC对异步电机进行控制,通过MRAS辨识算法估算电机转速,由Popov超稳定定理对磁链偏差进行收敛。由于速度辨识算法中电压模型的纯积分环节会引起误差积累和漂移问题,故采用改进积分型转子磁链估算模型来解决这一问题。仿真结果表明,速度辨识方法能够准确推算出电机转速,控制系统动态响应快、稳态静差小、抗负载扰动能力强,具有良好的动静态控制性能。

基于MRAS的低速永磁电机的无位置传感器控制

为解决低速复式永磁同步电机(PMSM)在工作环境下的稳定运行等问题,将基于模型参考自适应法(MRAS)的无位置传感器控制方法应用到电机的控制策略中。在控制系统中,根据电机的参考模型,建立了可调模型,基于合适的自适应规律进行调节,估算出了电机的转速和转子位置角;在Simulink环境下建立了基于模型参考自适应的无位置传感器控制仿真模型,并进行了仿真与分析。研究结果表明,该模型参考自适应法估算精度较高,稳态转速平稳且跟踪性能好,动静态性能较好,对电机给定转速和负载扰动的鲁棒性强,适应性好;但同时该方法对电机的参数很敏感。

基于改进MRAS观测器的感应电动机转速估算方法

由于传统模型参考自适应(MRAS)系统在低速时转速估算不准,以及对电机参数变化敏感,提出一种改进转子磁链的估算方法。通过仿真实验表明,该方法对于电机运行过程中参数的变化有较好的鲁棒性,低速时也能准确地估算磁链及转速,使系统稳定运行。

基于MRAS的PMSM无传感器矢量控制研究

通过对模型参考自适应(MRAS)理论的研究,设计了一种基于MRAS理论的高精度永磁同步电机无速度传感器矢量控制算法。借助Matlab/Simulink工具对此控制系统进行了仿真研究,得到了与理论分析一致的仿真波形。为进一步检验控制策略的可行性,在额定功率为2.2 k W、型号为SMTP100L1-50-22-4的永磁同步电机上进行验证实验,并与有速度传感器矢量控制相对比。实验结果表明,基于MRAS理论的无速度传感器控制可以替代光电编码器,很好地完成电机调速。

永磁同步电动机无位置传感器全速域控制仿真实验设计

为了解决现有永磁同步电动机(PMSM)无位置传感器控制方法存在的位置估计精度低、各速域切换不平稳问题,提出了一种全速域复合控制策略。在低速域采用脉振高频电压注入法获取准确的转子位置。在中高速域采用基于快速超螺旋滑模(FSTSM)算法的模型参考自适应系统(MRAS)无传感器控制方法,通过增加反馈校正环节加快误差的收敛;采用FSTSM算法替代比例-积分(PI)环节,并引入双曲正切函数代替FSTSM算法中的符号函数。仿真实验结果验证了所提控制策略的可行性和有效性。

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。