高速电机无位置传感器控制关键技术与前景展望

从高速电机高基频和低电感的本质特性出发,针对高速电机无位置传感器控制中存在的数学模型强耦合、低载波比以及高定子电流谐波等问题,围绕高速电机无位置传感器控制中的建模、驱动和控制3大关键环节,从精确建模与解耦控制、驱动器拓扑以及无位置传感器控制算法3个方面深层次梳理归纳高速电机无位置传感器控制原理和研究现状,聚焦转子位置估计与补偿方法。从谐波抑制、运行可靠性和高性能全速域算法等多方位探讨高速电机无位置传感器控制技术的难点和面临的挑战,并对其未来的发展方向进行展望。

飞轮储能参与风电平滑的自适应滤波算法及无传感器控制

通过对风电系统和飞轮储能系统运行特性的分析,针对飞轮转子设计难以安装位置传感器的特殊性问题,提出一种基于自适应非奇异快速终端滑模观测器的飞轮储能无传感器控制策略,提高转子位置角估计精度。此外,针对飞轮储能系统参考功率指令滞后的问题,在无传感器控制基础上,引入自适应滤波算法作为飞轮储能控制系统的功率给定,以减小功率指令滞后现象。在Typhoon HIL 602+仿真平台进行实验验证,结果表明:飞轮储能系统运行性能良好,观测器具有优越的估计性能,能满足飞轮快速充放电并有效平滑风电功率波动的控制需求,同时提高储能利用率。

基于改进型滑模观测器的永磁同步电机无位置传感器控制

永磁同步电机无位置传感器控制技术通常使用滑模观测器观测反电动势,进而获取转子位置和速度信息.为提升滑模观测器的性能,本文设计了一种改进型自适应超螺旋滑模观测器.首先,文章在超螺旋滑模观测器结构中增加观测误差的线性项,以提高观测器的动态性能.接着,为解决观测器增益在不同速域下参数不匹配的问题,本文提出一种观测器参数自适应调整策略,提升了观测器参数鲁棒性.在此基础上,采用同步参考系滤波器滤除输出信号的高次谐波,进一步提高观测精度.最后,仿真结果表明,与传统方法相比,本文提出的方法观测性能更好,鲁棒性更强.

基于高频信号注入的同步电机无传感器控制

针对现有低速同步电机无传感器控制精度低、运算复杂的问题,提出了一种适用于静止和低速应用场合的高频电压信号注入的同步电机无传感器驱动控制方法(椭圆拟合技术)。首先,建立了永磁同步电动机(PMSM)的数学模型,分析了椭圆拟合技术判断永磁同步电机转子位置的原理;其次,通过对比线性最小二乘法问题的3种求解方法,显示了QR分解法的优势,并提出了椭圆拟合技术中QR分解原理;最后,在两种不同的控制平台下进行了实验验证。结果表明所提出的椭圆拟合技术不受信号处理延迟效应的影响,响应速度快;只需调整遗忘因子一个参数,设置简单,适用于工业领域的广泛应用。

基于参数在线辨识的高速永磁电机无差拍电流预测控制

针对无传感器表贴式永磁同步电机高速运行过程中电气参数摄动影响电流环性能和转子位置估计精度的问题,提出一种基于参数辨识的无传感器高速永磁电机无差拍电流预测控制方法。首先,为了提升电流环控制器的动态性能,结合永磁电机控制系统的特点,采用无差拍电流预测控制并进行模型参数敏感性分析。其次,针对多参数在线辨识存在的欠秩问题,提出在3种不同时间尺度下,采用基于神经元迭代求解的总体最小二乘法在线分步辨识电机定子电感、电阻和永磁体磁链。最后将辨识结果用于更新无差拍电流预测控制器及滑模观测器参数。实验结果表明,基于参数辨识的无传感器高速永磁电机无差拍电流预测控制方法能有效提高电流环控制器稳态性能及转子位置估计精度。

基于测量噪声方差自适应的EKF无传感器控制

提出一种测量噪声方差自适应的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。该算法分别对当前时刻和前一时刻的观测值施加两次EKF算法,将速度与位置观测值的误差百分比的加权和作为测量噪声方差的加权系数,实现测量噪声方差的自适应调整,提高转速和位置的观测精度和控制性能。通过实验平台验证了该算法的可行性。

基于模糊控制的自适应超螺旋滑模观测器无传感器控制

针对永磁同步电机传统超螺旋滑模观测器(Super-twisting algorithm based sliding-mode observer,STA-SMO)使用固定滑模参数,从而导致较大抖振和扰动抑制能力差的问题,提出了一种滑模参数可以随着系统转速变化而实时更新的永磁同步电机自适应超螺旋滑模观测器无位置传感器控制方法,并给出了所提方法的稳定性证明,通过在线调整滑模系数可以获得较高的估计精度。针对永磁同步电机传统矢量控制速度环采用固定参数PI控制器、无法满足系统快速响应和参数扰动抑制能力等问题,速度外环采用模糊PI控制器,通过模糊控制器的输出更新PI控制器的参数,增强系统的鲁棒性。最后,通过仿真和试验,验证了基于模糊控制的永磁同步电机自适应超螺旋滑模观测器可以有效抑制系统抖振,且估计精度高,鲁棒性强。

IPMSM有效磁链二阶滑模自适应估计控制

针对传统滑模观测器的动态品质差、抖动大的问题,提出一种基于无位置传感器内置式永磁同步电机控制系统的定子有效磁链二阶滑模自适应磁链观测器。该观测器利用超螺旋算法理论,以静止坐标系下电流误差及电流误差的估计值为状态变量,构造出定子电流误差估计值的二阶滑模自适应观测器,得到准确的有效磁链估计,使得该估计值可在有限时间内快速收敛且具有强鲁棒性;同时利用定子磁链估计值获取电机转子位置信息,实现电机稳态运行。仿真和实验结果表明,在不同负载条件下该观测器具有很强的适应性,且磁链估计值抖动小、精度高,因此所提控制方案可行有效。

永磁同步电机无速度传感器控制研究

针对传统滑模算法永磁同步电机无速度传感器存在转速抖振和鲁棒性差的问题,提出超螺旋控制算法与模糊控制相结合的永磁同步电机转速观测方法。首先,利用超螺旋滑模收敛速度快,模糊控制可以解决超螺旋算法中边界函数上界获取困难的问题;其次,通过模糊算法输出增益,提高了系统的动态特性和鲁棒性;最后,对所提出的算法进行验证。应用该算法,转速误差不超过1%,控制系统的超调量为4%,滞后时间不超过0.003 ms。

永磁同步电机无位置传感器控制现状与发展趋势

永磁同步电机无位置传感器控制系统,通过测量定子侧电流和端电压计算出转子位置,替代了传统的机械位置传感器,不仅降低了成本,而且提高了控制精度和可靠性。本文详细介绍了几种典型的检测永磁同步电机转子位置的控制算法,详细分析了这几种算法的适用范围以及他们的优缺点,并进一步阐述了现阶段在这几种算法基础上的改进算法以及算法之间的结合,充分发挥各自的优点,取长补短,以其达到更好的控制效果,最后展望了无位置传感器控制算法的发展趋势。

基于中心差分滤波算法的PMSM无传感器控制方法

基于永磁同步电机无传感器矢量控制的性能要求,提出了一种基于CDKF算法的非线性系统参数辨识的无传感器控制方法。该方法利用永磁同步电机的电压及电流信号在线实时估计电机的转速和转子角位移,进而得到矢量控制系统转速反馈信号和矢量变换角位移。仿真结果表明,该方法既能获得较高的估计精度,又能有效提高计算速度,满足永磁同步电机无传感器矢量控制的性能要求。

基于龙伯格观测器的内埋式永磁同步电机无位置控制算法

针对使用高分辨率位置传感器会增加永磁同步电机系统的成本和体积,降低系统可靠性的问题,提出低分辨率霍尔启动的龙伯格观测器内埋式永磁同步电机无位置控制算法。先采用低分辨率位置信号启动电机,再用无位置控制算法观测电机转子角度和速度。仿真结果表明:1)该控制系统从霍尔位置算法到无位置控制算法过渡平滑,电流波形正弦性好,谐波少,噪声小;2)该控制系统工作效率高,在1 000~4 000 r·min^(-1)的调速范围内,系统工作效率高于80%;3)该控制系统成本低。

基于改进UKF的无轴承异步电机无速度传感器控制

基于传统卡尔曼滤波器的转速估计方法依赖于系统的精确数学模型,但目前通用的无轴承异步电机的数学模型是一个近似模型,针对该问题该文提出一种以实际转速为基准的改进的无轴承异步电机转速估算方案:首先,用残差归一化处理自动更新渐消因子并将其引入增益矩阵,以减小系统模型偏差对估算精度的影响,增强滤波器的稳定性;其次,用遗传算法自动更新噪声矩阵,使其具备补偿作用,再次优化转速估算精度,最终将估算精度控制在5 r/min左右,干扰误差控制在10 r/min左右,可有效应对建模误差和参数扰动对转速估算的影响,具备较高的鲁棒性和估算精度。最后,用d SPACE试验平台证明了所提方案的正确性和可行性,该研究为无轴承异步电机无速度传感器控制提供参考。

基于遗传算法的无传感器永磁同步电机控制优化

基于实数编码遗传算法．实现对无传感器永磁同步电机(PMSM)控制器参数的选取和优化．速度的估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,以PMSM转子速度的测量值与估计值的偏差信号作为遗传算法自适应度求取的依据,实现协方差矩阵中参数的在线调整,节约了系统协方差参数的求取时间,提高了估计器的估计精度。基于dSPACE的快速控制原型工具验证了该方法的有效性。

基于小波网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制

通过对永磁无刷直流电机的无位置传感器检测原理和小波网络特性的分析,提出了基于小波神经网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制新方法.该方法构建小波网络模型,采用梯度下降法对网络进行训练.网络训练分为离线训练和在线训练,由离线训练初步确定网络隐层节点的小波平移因子、尺度因子及网络输出层权值,以滤波和逻辑处理后的网络输出信号为教师对网络输出层连接权进行在线调整.从而由电机的相电流、端电压映射出电机的换相信号,取代了传统的位置传感器.最后仿真及实验结果表明,该方法能得到准确的永磁无刷直流电机的换相信号.

感应电机矢量控制系统无速度传感器控制方案研究

对感应电机矢量控制系统无速度传感器控制方案的研究进行了分类。在对当前研究中的几种有代表性的控制策略进行介绍的同时 ,分析了各方案的优缺点 ,并简单讨论了电机参数变化对速度算法和控制系统性能的影响及改进措施。最后 。

船舶电推PMSM无位置传感器控制研究现状综述

电力推进船舶是未来绿色船舶的重要发展方向。永磁同步电动机的一系列优点使其适合作为电推船的推进电机。船舶工作环境的恶劣使得无传感器控制技术在船舶电力推进永磁电机中具有较强的实际意义。目前,无传感器控制技术主要分为中高速和低速两部分,复合控制算法可用于电机全速域范围进行位置和转速估计。

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。

改进粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器电机转速估计

针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点,采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进,将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理,将优化后的卡尔曼滤波器应用于感应电机转速估计。仿真实验表明,与试探法、标准粒子群算法及遗传算法比较,改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器能够有效提高转速估计的精度,从而提高无速度传感器矢量控制系统的控制性能。

新型无转速传感器矢量控制交流调速系统

采用了基于静止坐标系的速度观测器 ,并根据电流型逆变器的特点提出一种只需电压传感器即可实现转速估算的方案 .同时 ,为增强整个系统的鲁棒性 ,提出了一种基于新型遗传算法的自适应 PI控制器 .最后通过对整个系统的仿真研究 ,得到了一些有益的结论 。