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。

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。

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。

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 。

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。

基于人工鱼群算法的BP神经网络速度辨识器

为实现无速度传感器直接转矩控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解。将改进人工鱼群算法与BP算法相结合的IAFSA+BP算法,实现了人工鱼群算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合。将所设计的神经网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用MATLAB/SIMULINK进行无速度传感器控制系统的建模仿真实验结果表明,该算法具有良好辨识效果。

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 。

小型复合分子泵用无刷直流电动机的控制器研制

研制了一种小型复合分子泵的高速无刷直流电动机,该电机控制采用了无位置传感器方法。通过对分子泵负载曲线分析,设计了特定的硬件结构,开发了针对性地控制算法,完成了对无刷直流电动机的速度控制,实现了小型复合分子泵的驱动,控制性能通过了可靠性测试得到验证,进行了典型的分子泵性能试验,预期的功能指标得以实现。

基于简化三电平SVPWM算法的大功率异步电机控制

针对传统三电平逆变器存在的不足,提出了将传统两电平逆变器的电压空间矢量控制算法应用于三电平逆变器,利用电机全阶闭环转子磁链观测器,实现了三电平拓扑结构下异步电机的无速度传感器矢量控制算法,该控制方法简化了控制算法,减少了运算量。以工业现场1000 kW三相异步电机作为研究对象,实验结果证明该算法实现简单,性能优越,能够在大功率异步电机控制中取得良好的效果。

基于二阶滑模的电动汽车感应电动机速度辨识

针对电动汽车电动机驱动系统在恶劣的运行环境中对速度精度要求较高的问题,提出了基于二阶滑模观测器的速度辨识方法.观测器以转子磁链和定子电流为状态变量,通过输入等效控制量,使解耦系统最终稳定在设计的两个滑模超平面上,从而实现对转子速度的估计和转子电阻的在线辨识.引入超螺旋算法将传统的开关式滑模控制变为连续控制,大幅度降低了系统抖振,提高了观测精度.仿真结果表明,该观测器在全速范围具有良好的动态性能和较高的观测精度,满足驱动系统要求.

无速度传感器三电平异步电机矢量控制研究

为解决在中高压领域无速度传感器矢量控制速度辨识差的缺点,基于三电平电压源型逆变器,提出了一种异步电机无速度传感器矢量控制方案。该方案采用间接矢量控制(IFOC)策略,以模型参考自适应(MRAS)方法构造速度辨识系统,并在新型三电平SVPWM简化算法基础上,运用Matlab/Simulink实现对无速度传感器三电平异步电机矢量控制系统的仿真研究。仿真结果表明,所述控制方法正确有效,该系统具有较好的稳态特性和动态响应能力。

GA优化的感应电机无速度传感器控制

针对感应电机无速度传感器直接转矩控制系统低频脉动问题,在中、低频段分别采用两种不同的模型参考自适应辨识方法,即在中频段以电压、电流两种磁链辨识模型为参考模型和可调模型;在低频段则以电压、电流两种反电势辨识模型代替,以消除低频段的积分累积误差;同时充分利用低频段周期长的特点,将遗传算法引入系统.动态优化自适应律不仅很好地解决了模型间的无扰切换问题,而且降低了电机参数非线性对转速辨识精度的影响,提高了系统的鲁棒性.仿真结果证明,该方法降低了低频脉动,有效地扩大了系统调速范围.

基于遗传算法的感应电动机转速辨识

根据感应电机无速度传感器矢量控制原理,采用遗传算法进行转速辨识。仿真结果表明该系统具有良好的动态性能。

基于智能算法优化卡尔曼滤波器的电机转速估计

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。

无速度传感器矢量控制系统转子电阻在线辨识

三相感应电动机无速度传感器矢量控制系统中,电机参数变化(特别是转子电阻)影响矢量控制性能和速度辨识精度;而稳态下,由于转子磁链是常数,转速和转子电阻不能解耦,两者很难实现同时辨识。基于无速度传感器直接矢量控制系统,设计了独立于全阶状态观测器的积分改进型转子磁链观测器,动态时结合自适应递推最小二乘法对转子电阻进行辨识,系统能够在动态过程中实现对转速和转子电阻的同时辨识,该方法通过了仿真和实验验证。

基于无速度传感器永磁同步电机矢量控制系统

针对永磁同步电机由于温度、震动、负载等外界环境干扰导致的定子电阻、定子电感、转子磁链参数值发生变化的问题,采用了模型参考自适应算法在线辨识以上3种参数,并将辨识结果反馈到扩展卡尔曼滤波算法进行速度辨识,有效地提高了系统的控制精度;同时针对速度外环传统的比例积分(PI)控制器存在控制对象结构参数变化无法自适应调节的问题,采用了自抗扰控制调节器,优点为不依赖于被控对象并能实时估计内外扰动总和并对其进行补偿,经过优化后,系统可以对不确定的扰动做出快速响应,系统可以准确跟踪转速且鲁棒性强。