Speed Sensorless Vector Control of Induction Motor Based on Reduced Order Extended Kalman Filter

A speed sensorless vector control system of induction motor with estimated rotor speed and rotor flux using a new reduced order extended Kalman filter is proposed. With this method, two rotor flux components are selected as the state variables, and the rotor speed as an estimated parameter is regarded as an augmented state variable. The algorithm with reduced order decreases the computational complexity and makes the proposed estimator feasible to be implemented in real time. The simulation results show high accuracy of the estimation algorithm and good performance of speed control, and verify the usefulness of the proposed algorithm.

LOW COST IMPLEMENTATION OF SPEED SENSORLESS INDUCTION MOTOR CONTROL USING STATOR FLUX ORIENTATION

The control platform of the induction motor （IM） with low costs is developed by using DSP MC56F8013 with a good performance/price rtaio. The control algorithm for the speed sensorless IM is studied based on the stator flux orientation （SFO）. The algorithm structure is simple to be implemented and cannot be influenced by motor parameters, The improved stator flux estimation is used to compensate errors caused by the low pass filter （LPF）. A new speed regulator is designed to ensure the system working with the maximal torque in the transient state. The system simulation and the prototype experiment are made. Results show that the con- trol system has good dynamic and static performance.

INDUCTION MOTOR SPEED CONTROL SYSTEM BASED ON FUZZY NEURAL NETWORK

A fuzzy neural network controller with the teaching controller guidance and parameter regulations for vector-controlled induction motor is proposed. The design procedures of the fuzzy neural controller and the teaching controller are described. The parameters of the membership function are regulated by an on-line learning algorithm. The speed responses of the system under the condition, where the target functions are chosen as I qs and ω, are analyzed. The system responses with the variant of parameter moment of inertial J, viscous coefficients B and torque constant K tare also analyzed. Simulation results show that the control scheme and the controller have the advantages of rapid speed response and good robustness.

Sensorless Vector Control of Parallel-Connected Multiple Induction Motors Fed by a Single Inverter

A method of improving the stability of multiple-motor drive system fed by a 3-leg single inverter has been devised that employs the averages and differences of estimated parameters for field-oriented control. The parameters of each motor (stator current, rotor flux, and speed) are estimated using adaptive rotor flux observers to achieve sensorless control. The validity and effective of the proposed method have been demonstrated through simulations and experiments.

Compensation of Dead-Time Effect of Speed Sensorless Vector Control System

The key of speed sensorless vector control system lies in the accurate orientation of magnetic field. In some field-oriented algorithms, the integrator of observers and the dead-time effect bring in system errors during the estimation of field position. In this paper, a saturated feedback integrator is used, and the dead-time effect is compen- sated by current positive feedback. Experiments were carried out on the hardware platform of MCK2407, with chip TMS320LF2407 from TI Company. The results show that the prooosed method is simole and effective, and the accuracy of field position is improved.

NOVEL SENSORLESS VECTOR CONTROL SYSTEM OF INDUCTION MACHINE BASED ON FLUX OBSERVER IN FIELD WEAKENING

A speed-sensorless vector control system for induction machines （IMs）is presented, According to the vector control theory of IMs, the rotor flux is estimated based on a flux observer,and the speed is estimated through the method of q-axis rotor flux converging on zero with proportional integral regulator, A 0.75 kW,50 Hz,two-pole induction machine was used in the simulation and experimental verification, The simulation model was constructed in Matlab. A series of tests were performed in the field weakening region, for both no-load and loaded operation. The estimated speed tracks the actual speed well in the based speed region and field weakening region （ 1 per unit value to 4 per unit value）. The small estimation error of residual speed is due to the existence of slip.

Modified sensorless vector control system of IM based on flux observer

This paper presents a speed sensorless vector control system for induction machine (IM),which is based on a flux observer. According to vector control theory of IM,the q-axis rotor flux converging on zero is utilized for speed estimation. Additionally this system solved the online identification of stator resistance by d-axis flux error. The advantages of the proposed system are simplicity and avoidance of the problems caused by only using a voltage model. The effectiveness of the proposed system has been verified by simulation and experimentation.

一种自适应扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机无位置传感器矢量控制

在粗差干扰或噪声统计偏差情况下,扩展卡尔曼滤波(EKF)对永磁同步电机(PMSM)的速度和转子位置估计存在精度下降问题,为此提出一种基于新息序列的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)。首先,将粗差干扰加入系统观测方程中,分析粗差干扰对系统观测精度的影响。其次,为增强算法的抗扰性能,在新息协方差计算中设置加权系数,通过调整临近时刻的新息协方差阵权重,计算出新息协方差值,并更新到卡尔曼增益的计算。最后,建立AEKF数学模型,并对比粗差干扰与噪声统计出现偏差情况下,AEKF与EKF两种策略的观测性能。仿真和实验结果表明,在粗差干扰或噪声统计信息出现偏差情况下,AEKF算法对永磁同步电机转速的观测具备更强的鲁棒性及更高的预测精度。

基于扩展卡尔曼滤波的直线感应电机速度观测

为解决在直线感应电机(linear induction motor,LIM)高性能闭环控制系统取消速度传感器后,速度闭环中缺少速度反馈信息问题,在考虑LIM边端效应前提下,实现了一种基于扩展卡尔曼滤波算法的速度观测器。首先,基于考虑边端效应的三相LIM数学模型,推导出具有合适增益和协方差更新矩阵的扩展卡尔曼滤波观测器,并基于LIM的矢量控制系统,将观测器辨识的速度参数反馈到速度闭环系统中。然后,在Simulink中搭建带有速度观测器的LIM矢量控制系统模型,对观测器的辨识速度和电机实际速度进行对比。结果表明,利用辨识速度进行闭环控制可以保证系统稳定运行。在3种负载情况下,观测器的预测速度和实际速度之间的误差在0.51%~2.34%之间。对系统多种动态性能进行分析可知,基于扩展卡尔曼滤波观测器的LIM矢量控制系统,随着负载增大,预测速度的误差增大,推力误差减小,磁链幅值误差略微增大。因此,在考虑边端效应情况下,基于扩展卡尔曼滤波的观测器可以代替速度传感器实现空载和带载时的三相LIM控制。

基于转子极性判断优化的脉振高频电压注入法

在永磁同步电机零速和低速运行时,采用脉振高频注入法能够准确估计转子位置信息。针对脉振高频注入法无法实现转子极性判断,而传统极性判断方法存在响应时间长、采样和实施过程复杂以及极性误判等问题。文中提出了一种基于正负电压脉冲注入的电机转子极性判断方法。该方法给电机注入正负电压脉冲,并根据对应脉冲的响应电流峰值判断转子极性。脉振高频注入法将转子位置估计值和极性判断结果相结合,可得到准确的转子初始位置。文中通过Simulink仿真验证算法的有效性。仿真结果表明,所提转子极性判断方法能够简化采样方式和算法复杂性,降低判断转子极性的响应时间,使脉振高频注入法能够准确和快速地估计转子初始位置。

考虑边端效应及参数变化的直线感应电机MRAS速度观测方法

以轨道交通直线感应电机(Linear Induction Motor,LIM)牵引驱动系统速度观测器为研究对象,针对边端效应及电机参数变化导致辨识结果实时性、鲁棒性不足的问题,提出一种基于二阶超螺旋滑模的改进模型参考自适应系统(Model Reference Adaptive System,MRAS)速度观测方法。首先,以计及动态边端效应的初次级电压电流磁链方程为核心,设计直线感应电机标准MRAS速度观测器,降低边端效应对速度辨识性能的影响。然后,进一步分析初级集肤效应和初次级横向错位对标准MRAS速度观测器辨识性能的影响。在此基础上,基于二阶超螺旋算法对MRAS参考模型进行改进,利用主滑模面和辅助滑模面对次级磁链观测的干扰项进行补偿,同时抑制由于滑模算法引入的系统抖振,提高了速度观测器的鲁棒性和动态性能。最后,搭建仿真和硬件在环实验环境进行算法验证。实验结果表明:励磁互感及其他电机参数随边端效应修正因子变化,标准MRAS观测器在突加负载、引入测量误差和电机参数突变的工况下,速度辨识误差明显;改进的MRAS观测器能够实现直线感应电机速度的快速、准确辨识,基于该速度观测器的矢量控制策略,在突加负载、引入测量误差和电机参数突变的工况下,控制性能满足设计要求。研究结果能为轨道交通直线感应电机无速度传感器牵引驱动系统的研究提供一定借鉴。

复合模型参考自适应无速度矢量控制

磁链模型和无功功率模型由于结构简单、估计性能好,常用于模型参考自适应转速估计。针对磁链模型和无功功率模型各自存在的动稳态问题,通过分析不同模型对磁链精度的需求差异,提出了由无功功率-磁链-切换函数组成的复合模型,该复合模型在动态和稳态过程中都能实现准确的速度估计。经Matlab/Simulink仿真及实物实验,证实复合模型具有良好的动态跟踪性能和优秀的稳态性能。

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。

基于模糊时变滑模的永磁同步电机调速系统设计

针对永磁同步电机突然加入负载时存在的转速波动和不稳定问题,提出一种基于积分时变滑模面和新型模糊增益趋近律的滑模调速方法。采用积分时变滑模面,在传统积分滑模面中加入一个时变项,借此提升系统的响应速度。改进传统的指数趋近律,加入非线性函数来削弱系统的抖振,同时根据不同的系统状态用模糊算法整定趋近律增益参数,着重于提升趋近速度和系统抗扰动能力。最后,使用李雅普诺夫稳定性判据证明了该控制系统的稳定性。在MATLAB/Simulink环境下将此控制策略与传统滑模控制策略进行对比,仿真结果表明:采用此控制方法的系统响应速度更快、抑制系统扰动和抖振的能力更强,具备更好的综合性能。

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。

高速永磁同步电机控制策略综述

永磁同步电机具有结构简单、质量轻、体积小、损耗低等优点,是汽车、船舶等交通领域的关键部件之一。电机转速的提高能够减小体积、降低噪音及提高功率密度,是未来的一个必然发展趋势。电机高速和小型化将导致难以安装传感器,使现有基于多传感器的控制理论面临挑战。本文通过回顾永磁同步电机的结构、工作原理和建模思想,对其相关的控制理论如现代控制、智能控制等现状进行了综述,并比较了优缺点。针对高速永磁同步电机无传感器的需求,讨论了矢量控制、神经网络学习等控制方法,并对未来控制策略的建立给出相关的建议。

考虑参数误差的无速度传感器异步电机低速发电工况稳定性提升策略

对于无速度传感器异步电机控制系统,反馈矩阵理论上可以减小系统发电运行不稳定区域,改善低速发电工况下的转速观测性能。然而,由于电机参数误差,现有控制策略无法在低定子电流频率下实现理想的稳定性目标。针对这个问题,该文提出一种基于多误差项协同的反馈矩阵设计方法,提高系统对电机参数误差的鲁棒性,并提升转速观测的稳定性。首先,该文提出一种基于多误差项解耦的磁链误差在线观测方法,分析并设计了磁链误差权重系数。其次,在观测器反馈矩阵设计中引入电流误差项,实现电流误差项与磁链误差项的协同设计。在此基础上,将误差矢量系数矩阵行列式重构为抛物线函数,通过引入常数项满足系统稳定的必要条件,解决传统反馈矩阵设计方法对电机参数变化敏感的缺陷,提高观测器对参数误差的鲁棒性。在低定子电流频率下,所提方法可以在低速发电区域实现稳定的转速观测。最后,在2.2 kW异步电机平台上验证了所提方法的有效性。

基于Super-Twisting无位置滑膜观测器的永磁同步电机控制

针对永磁同步电机在一些工作场合精度要求较高的情况,在永磁同步电机数学模型的基础上,文中提出了一种二阶Super-Twisting滑膜理论算法。该方法对电机的反电动势观测值进行运算处理,通过得到电机速度和位置信息来实现永磁同步电机无位置传感器控制。根据Lyapunov稳定性理论可知,该控制系统稳定。在MATLAB/Simulink工具中搭建系统仿真模型来验证该理论算法的有效性。仿真结果表明,相较于传统滑膜观测器,该算法有效削弱了滑膜抖振,提高了系统的估算精度和响应速度,使其能更好地跟踪转子的位置和速度信息。

长初级双边直线感应电动机分段推力协同控制和测速算法

为提高分段长初级双边直线感应电动机(LP-DSLIM)的推力平稳性,提出一种多变流器驱动的分段推力协同控制策略和测速算法。基于分段LP-DSLIM单元电机数学模型,研究了一台变流器控制一段单元电机的特性,设计了多变流器驱动多段电机的协同控制策略;根据直线电机运动方程和多分段LP-DSLIM推力计算值构造了线性扩张状态观测器(LESO)以观测速度,速度观测值噪声小且无滞后,用于推力协同控制时推力波动小且无推力损失,有效地改善了推力控制效果。仿真和实验验证了推力协同控制策略和LESO测速算法的有效性。

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。