永磁同步电机宽转速的高阶滑模MRAS控制

为抑制基于滑模控制的永磁同步电机系统的抖振现象,提出一种通过高阶滑模控制设计的MRAS无传感器控制策略。通过设置滑模积分环节达到了抑制抖振的目的,表明了高阶滑模控制过程中积分环节的重要性,阐述了非线性滑模控制参数设置思路,相较于MRAS与SMCMRAS提高了SPMSM在中低速的表现性能。最后,基于MATLAB/Simulink代码自动生成的电机算法测试平台,验证了所设计观测器的有效性。实验结果表明,SPMSM在低速的表现效果良好,零速启动表现良好,高阶滑模控制策略较一阶SMC有效降低了抖振,提高了PI控制的鲁棒性,实现了PMSM的宽速域控制。

MRAS基因突变相关Noonan综合征1例报道并文献复习

目的通过对1例Noonan综合征儿童进行分子遗传学诊断,探讨其基因突变的发病机制及产前筛查和基因诊断。方法对阿勒泰地区妇幼保健院1例Noonan综合征儿童应用二代高通量测序,采用Sanger测序对患儿及其父母进行验证。结果患儿基因测序结果提示MRAS基因存在杂合突变,该杂合突变为68号核苷酸的鸟嘌呤G突变为胸腺嘧啶T(c.68G>T),从而导致第23号氨基酸由甘氨酸突变为缬氨酸(p.Gly23Val)。结论根据美国医学遗传学与基因组学学会(ACMG)变异分类指南,该变异为致病性变异,高通量测序有助于该类复杂遗传病的诊断。

基于改进MRAS的永磁同步电机滑模速度控制设计

针对传统MRAS观测器在外部干扰和运行工况变化时观测精度差的问题,提出一种改进型MRAS观测器。通过对传统MRAS中的自适应律重新推导,考虑参数分布理论,引入电阻自适应律来进一步提升观测器的性能。为解决传统PI速度控制器无法满足高精度控制的要求,提出一种新型趋近率,设计相应的滑模速度控制器取代传统PI速度控制器。仿真结果表明,与传统的PI控制器和滑模控制器相比,改进后的滑模速度控制器和MRAS观测器具有更优越的控制性能和观测性能,稳定性高、抗负载扰动能力强。

基于改进MRAS算法的转动惯量辨识策略

为改善传统的模型参考自适应(model reference adaptive system,MRAS)辨识系统无法同时满足收敛速度与稳定性的问题,提出改进的自适应变增益MRAS算法。对于基于MRAS的转动惯量辨识系统而言,辨识增益系数是影响辨识效果的重要参数,但在传统的MRAS辨识系统中,辨识增益系数是一个根据经验选择的固定值,无法同时满足收敛速度与稳定性两方面的需求。对MRAS算法的永磁同步电机转动惯量的辨识原理进行分析,研究了辨识增益系数对电机转动惯量辨识结果的影响,设计出一种辨识增益系数基于辨识结果偏差而实时改变的自适应变增益MRAS法。仿真验证了该方法具有可行性,同时具有速度收敛快和稳定性好的特点。

矿产资源评价系统(MRAS)在全国矿产资源潜力评价中的应用

矿产预测是矿床模型综合地质信息预测方法体系的重要组成部分,矿产预测的成果也是矿产资源潜力评价的重要目标。MRAS作为矿产预测最重要的辅助决策系统,了解其在矿产预测工作中的基本方法和流程,对于矿床模型综合地质信息预测方法体系在全国矿产资源潜力评价项目中的正确应用是很重要的。现对MRAS在矿产预测中的应用做详细的介绍。

一种感应电机转子时间常数MRAS的在线辨识方法

针对转子时间常数变化可能会导致感应电机磁场定向控制发生失调的问题,研究一种基于无功功率的模型参考自适应(MRAS)转子时间常数在线辨识方法。通过Popov超稳定性理论对辨识系统的稳定性进行分析,为了提高模型计算的准确性,采用一种在同步旋转坐标系中检测电流矢量角的死区效应补偿策略,以克服三相逆变器死区效应导致的相电压重构误差以及电流波形畸变的负面影响,并分析所研究的MRAS转子时间常数辨识方法对所涉及电机参数的敏感性。通过11 kW感应电机矢量控制系统进行实验,结果验证了辨识方法的有效性。

西藏冈底斯铜多金属成矿带基于MRAS资源评价系统的成矿预测

西藏冈底斯成矿带是我国西部的重点成矿区带之一,特提斯演化与碰撞造山多阶段的构造演化和中生代以来广泛而强烈的花岗质岩浆侵入活动,在冈底斯成矿带形成了以岩浆作用为主的铜铁多金属矿床系列与矿床组合,主要的矿床类型有斑岩型铜钼矿、矽卡岩型铜铁多金属矿和热液型铅锌银矿。作者在区域地质条件、成矿规律与典型矿床研究的基础上,总结了斑岩型铜钼矿、矽卡岩型铜铁金属矿以及热液型铅锌银矿床的区域预测模型变量与与预测变量通过预测成果检验调整后各的权重,并利用MRAS资源评价系统对冈底斯成矿带进行了成矿预测,新圈出了一些重要的找矿远景区,如夏马日-弄如日铜金矿找矿远景区、则学-纳如松多铅锌银找矿远景区等,指出冈底斯成矿带的斑岩型和矽卡岩型矿床还具有进一步的找矿潜力。

基于MRAS的证据权重法在香格里拉地区的综合信息成矿预测

在成矿地质背景分析和以普朗斑岩型铜矿为主的典型矿床研究基础上,通过对香格里拉地区已知矿床点与区域地质、重力、航磁、水系沉积物、重砂和遥感等数据资料再次处理及与解译成果的空间关联分析,确定斑岩型铜多金属矿的找矿标志,以此为依据提取和构置各类地学综合成矿信息预测变量。基于MRAS证据权重法,以2 km×2 km网格单元计算得到的后验概率,最大值与最小值4级优选分级评价了研究区斑岩型铜多金属矿的A、B、C 3个级别的找矿预测远景区。结果显示,普朗特大型斑岩型铜矿,红山夕卡岩-斑岩型铜矿,目前已取得重要找矿进展的松诺、欠虽、亚杂等铜多金属矿床点和具有较大找矿潜力的拉巴铜矿点均落在A级远景区。这表明综合信息成矿预测图直观表达了香格里拉地区斑岩型铜多金属矿成矿系列总体找矿潜力。

基于MRAS证据权重法的湖南怀化地区金矿成矿预测

怀化地区金矿成矿研究程度低,为提高该地区研究级别,首次采用了基于MRAS的证据权重法对该地区金矿进行成矿预测。在充分收集、整理该地区各种地质、矿产、构造、物探、化探和遥感资料的基础上,建立怀化地区金矿多元地学空间数据库。在系统总结怀化地区金矿成矿规律的基础上,重建了该地区的金矿找矿模型,提取并构置了新元古代地层、断裂、航磁-60~0 n T、Au化探异常、Cu化探异常、Pb化探异常、Sb化探异常、Zn化探异常、岩浆岩、遥感推断环形构造、遥感推断线性构造、重力5~20 m Gal和30~55 m Gal、Au矿物重砂异常和其他矿物重砂异常等14个预测要素作为证据因子。预测网格单元划分采用2.5 km×2.5 km并进行了后验概率计算,根据后验概率计算值的分布特征将怀化地区的预测区块划分为A、B、C三个等级,并圈定了10个找矿靶区。根据找矿靶区的面积、已发现矿床（点）的数量和后验概率平均值等对找矿靶区进行了分级,最终将找矿靶区分为Ⅰ级找矿靶区4处,Ⅱ级找矿靶区3处,Ⅲ级找矿靶区3处。

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。

改进型MRAS无速度传感器的无轴承异步电机矢量控制

无轴承异步电机(BIM)的转子磁链电压模型中含有纯积分环节,其积分初值和累计误差会影响磁链观测精度,进而使转速估计产生严重失真.为了实现BIM无速度传感器运行,本文借鉴模型参考自适应法(MRAS)基本结构,将改进二阶广义积分器与锁频环结合以代替原有纯积分器,提出了一种新的基于MRAS的BIM无速度传感器控制方法,构建了BIM转子磁链定向无速度传感器矢量控制系统.并且,基于MATLAB/Simulink的仿真验证和基于dSPACE的实验结果表明:与传统电压模型观测方法相比,所提出的转子磁链电压模型有效避免了纯积分环节带来的直流偏移和积分初值影响,有着更好的观测效果.同时,基于无轴承异步电机转子磁链定向无速度传感器矢量控制系统,电机能稳定悬浮运行,估算转速和实测转速具有很好的一致性.

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的河草坑铀矿田靶区圈定

在分析与研究江西河草坑铀矿田多源信息数据的基础上,借助MRAS技术平台,采用特征分析方法,对该矿田的铀矿资源定位预测与评价,圈定出7片靶区。

MRAS基因多态性与青年缺血性卒中患者的关系

目的探讨MRAS基因多态性与青年缺血性卒中的关系。方法回顾性纳入2009年12月—2012年10月南京卒中注册系统中的243例青年缺血性卒中患者，同时选取512名年龄、性别相匹配的健康对照者。通过改良多重连接酶检测反应技术分析MRAS基因rs3755751和rs9289559位点的多态性，对各位点基因型、等位基因频率进行分析比较。结果（1）卒中组（243例）rs3755751位点基因型AA、AG和GG的频率分别为7．4％（18例）、37．0％（90例）和55．6％（135例），与对照组（512例）基因型频率[6．4％（33例）、36．9％（189例）和56．6％（290例）]比较，差异无统计学意义（P〉0．05）；卒中组rs9289559位点基因型AA、AG和GG的频率分别为7．O％（17例）、42．0％（102例）和51．O％（124例），与对照组基因型频率[6．1％（31例）、37．9％（194例）和56．1％（287例）]比较差异无统计学意义（P〉0．05）。（2）进一步构建效应模型[（AA比（AG＋GG）和GG比（·AG＋AA）]，卒中组与对照组rs3755751和rs9289559位点差异亦无统计学意义（均P〉0．05）。分析不同基因型对血脂水平的影响，显示青年缺血性卒中组rs3755751位点GG基因型亚组高密度脂蛋白胆固醇水平明显高于AG＋AA基因型亚组（OR=6．80，95％CI．2．18—21．27，P：0．001）。结论MRAS基因多态性可能与青年缺血性卒中的遗传易感性无明显相关性。rs375575l位点多态性可能与血清高密度脂蛋白胆固醇水平相关。

基于定子磁链的双馈风力发电机滑模MRAS转速估计

针对双馈风力发电机工作环境恶劣,使用机械传感器进行速度和位置信号检测导致的故障率高、检修不便等问题,提出了一种基于双馈电机定子磁链的滑模MRAS转速估计器.方法是利用双馈电机定子磁链电压模型作为参考模型,利用双馈电机定子磁链电流模型作为自适应模型,利用两模型输出的叉积构造滑模面,并利用小信号模型分析了滑模存在和到达条件.同时,通过引入连续的饱和函数,解决了传统滑模观测器的高频抖动问题.最后,基于Matlab/SimuLink对提出的控制方法性能进行了验证.

MRAS异步电机无速度传感器矢量控制低速性能的改善

异步电机驱动系统中,模型参考自适应(MRAS)无速度传感器矢量控制方法的应用,在低速范围受到定子电压误差的影响。尤其在电压型逆变器供电的情况下,定子电压给定值代替实际值,一定会产生幅值误差和直流偏置,直接影响低速运行的稳定性。为了提高异步电机无速度传感器矢量控制的低速性能,提出了一种定子电压幅值和直流偏置补偿办法。并且通过仿真实验验证了所提出方法的有效性。

基于定子电流的MRAS矢量控制系统速度辨识

针对异步感应电动机无速度传感器情况下的速度辨识问题,将模型参考自适应(MRAS)方法用于感应电动机矢量控制系统中,提出一种利用电动机定子电流构造转速辨识模型的方法,这种方法不含积分环节,并且对电动机参数的依赖性小,能够通过电动机的可测量较好的辨识电机转速。最后在推导和分析的基础上通过MATLAB/SIMULINK对系统进行了建模和仿真研究,结果表明,此控制系统具有较好的辨识精度,并且对定子电阻有较强的鲁棒性,在实际工程中有一定实用价值。

基于MRAS的多相永磁直驱型风力发电系统无速度传感器控制策略研究

对采用多相永磁同步发电机的大功率直驱型变速恒频风力发电系统进行了研究。系统采用六相永磁同步发电机和多重化的AC-DC-AC变换器,以减少每个电机绕组中的电流和每个电力电子变换器中的电流。研究了一种基于模型参考自适应(Model Reference Adaptive System,MRAS)的六相永磁同步发电机无速度传感器控制策略。该策略将永磁同步发电机本身作为参考模型,将发电机的电流模型作为可调模型,设计了自适应律同时辨识永磁同步发电机的转速和转子位置。还研究了基于变步长爬山法的最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制策略,该策略具有动态功率跟踪速度快和稳态时速度平稳的优点。实验结果表明,上述控制策略在负载突变和转速突变时均能准确地检测到发电机的转速和转子位置;在风速变化时能准确地跟踪最大功率。

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。