基于自抗扰控制的车用异步电机参数辨识

交流异步电机的转子时间常数随不同工况而发生改变,导致交流异步电机控制系统的励磁和转矩无法完全解耦,进而影响交流异步电机的动静态特性。针对这一现象,提出一种基于模型参考自适应算法(MRAS)和遗传算法-自抗扰控制(GA-ADRC)相结合的方法,对转子时间常数进行辨识。通过MATLAB/Simulink搭建交流异步电机参数辨识控制系统模型并进行仿真验证,仿真结果表明,基于MRAS和GA-ADRC相结合的辨识方法可以准确辨识转子时间常数,有效提升交流异步电机参数辨识系统的控制性能。

光伏系统最大功率点跟踪技术研究

针对目前光伏最大功率点跟踪(MPPT)技术研究和应用现状,根据控制算法的不同分类,选取固定电压法、扰动观察法、增量电导法作为研究对象。分析各种控制算法的实现原理,并且在反激式变换器上进行试验验证,对试验结果进行比较分析,得出三种MPPT控制方法在启动时间、动态响应、稳态控制精度等方面的性能,本文最后提出一种在实际应用中能够达到良好控制效果的固定电压启动结合增量电导算法,该算法动态响应快、稳态控制精度高。

基于TSPWM的车用交流感应电机控制器设计

针对低速电动车所用两电平逆变器共模电压(CMV)严重的问题,采用新型PWM调制方法 TSPWM(Tristate Space Pulse Width Modulation),结合英飞凌32位微控制芯片XMC4200,在不增加硬件成本的条件下,设计了一套共模电压明显减小的车用交流感应电机控制器。提出了基于基本电压矢量作用时间和三相PWM占空比的TSPWM新的实现方法。研究了TSPWM与XMC4200结合产生新型PWM信号的方法,同时利用Matlab/Simulink和Dave3分别自动生成控制算法和底层驱动代码,并装载到以XMC4200为核心的电机控制器中进行试验。试验表明,采用TSPWM控制的感应电机具有较小的共模电压,所设计的控制器实现简单,具有较好的控制性能。

改进滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制

针对传统滑模观测器由于符号函数在零点处的不连续导致系统发生高频抖振现象,并且引入低通滤波器将获取的不连续反电动势估计值转变为连续反电动势估计值的过程中,产生了一定的相位延迟现象,提出了一种改进的滑模观测器,将新型饱和函数代替符号函数的基础上,同时引入双低通滤波器补偿策略补偿相位延迟造成的角度误差。在Matlab/Simulink中搭建模型进行仿真分析并通过试验台试验验证,结果表明以上改进提高了电机中高速下的转子位置和速度的估算精度,改进后的估计值较传统算法得到的估计值更加接近实际值。改进的滑模观测器提高了永磁同步电机无位置传感器控制系统的性能。

基于强跟踪容积卡尔曼滤波的永磁同步电机转子位置估计

对于电动汽车内置式永磁同步电机(IPMSM)驱动系统,转子位置的精度在高性能无传感器矢量控制中起到极其重要的作用。当电机在运行过程中受到外界干扰和系统状态突变时,传统的容积卡尔曼滤波(CKF)算法的动态响应较差,导致对转子位置的跟踪能力下降,估计精度降低,甚至引起滤波器发散。因此,本文采用强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)算法,在传统的容积卡尔曼滤波的基础上引入了强跟踪滤波器(STF),进而动态改善容积卡尔曼滤波算法的估计精度和跟踪能力。在Matlab/Simulink中对改进的转子位置估计算法进行仿真分析,并且进行测功机台架实验。实验结果表明:强跟踪容积卡尔曼滤波算法响应快,跟踪能力强,估计精度相比于传统的容积卡尔曼滤波算法提高19%。

基于强跟踪无迹卡尔曼滤波的内置式永磁同步电机转子位置估计

为了解决当永磁同步电机在运行中受到扰动、系统状态突变时,传统的无迹卡尔曼滤波算法对转子位置的跟踪能力下降、估计精度降低,甚至会使滤波器发散等问题,文中采用基于两相静止坐标系的内置式永磁同步电机数学模型的强跟踪无迹卡尔曼滤波算法,研究了在经典的无迹卡尔曼滤波的基础上引入强跟踪滤波器,既保留了经典的无迹卡尔曼滤波算法的优点,又能改善无迹卡尔曼滤波算法对状态突变鲁棒性的控制。仿真和实验结果表明,当永磁同步电机运行在中高速区域时,强跟踪无迹卡尔曼滤波算法可以快速准确地跟踪转子位置,估计误差低于经典的无迹卡尔曼滤波算法。