基于转矩角正切值的车用异步电机转子时间常数辨识

针对异步电机转子时间常数随温度和磁场饱和而变化,从而破坏定子电流励磁分量和转矩分量解耦条件,影响按转子磁链定向间接矢量控制系统动、静态性能的问题,提出了一种通过对比给定转矩角正切值与反馈转矩角正切值,并利用PI控制器来实时辨识异步电机转子时间常数的方法。对转矩角正切值与转子时间常数之间的关系进行了理论分析,推导了异步电机反馈的转矩角正切值计算公式,建立了MATLAB/Simulink环境下异步电机矢量控制系统的数学模型及基于转矩角正切值的转子时间常数辨识模型,并进行了仿真验证。仿真结果表明,这种基于计算转矩角正切值的异步电机转子时间常数辨识方法能够准确辨识出电机的实际转子时间常数,验证了该方法的正确性和可行性。     

基于无功功率模型的异步电机矢量控制系统转子时间常数辨识

针对异步电机矢量控制系统受电机参数变化影响大的问题,采用模型参考自适应系统(MRAS)在线辨识电机转子时间常数.为了增强辨识方法对定子电阻的鲁棒性,提高辨识精度,根据转子磁链模型构造无功功率模型建立MRAS,采用Popov超稳定性理论设计自适应规律,得到基于无功功率模型的转子时间常数辨识方法,抑制定子电阻变化对辨识精度的影响,将该转子时间常数辨识方法应用于异步电机矢量控制系统.仿真结果证明:MRAS有效地提高了矢量控制系统性能,转子磁链轨迹趋于圆形,电流谐波分量明显减少;转子磁链观测误差明显降低,其平均绝对误差相对值为2.87%;转矩脉动大大降低,其平均绝对误差相对值为2.09%.     

基于最小二乘法在线参数辨识的异步电动机矢量控制仿真

为取得高性能的异步电机矢量控制,将一种基于最小二乘法在线辨识异步电机参数的方法运用到矢量控制系统中.这种基于最小二乘法异步电机参数辨识方法是在转子坐标系下进行的且不需要电机转子磁链参数,只需要定子电压、电流和转速参数.文章通过Matlab/Simulink对基于最小二乘法的参数辨识的异步电动机矢量控制系统进行了仿真,仿真结果表明:这种电机参数辨识方法能够实时更新电机控制参数,改善了矢量控制系统的性能.     

低速下异步电机无速度传感器矢量控制研究

目的为了提高异步电机转子磁场定向矢量控制系统在低转速范围的性能。方法利用限幅反馈方法估计电机转子磁链,并通过神经元自适应的转子转速辨识,完成无速度传感器矢量控制。结果该方法具有较好的稳定性,能够在较宽的转速范围内有较好的动静态性能。结论2.5Hz时能够稳定带载运行。     

粒子群算法优化神经网络的异步电机转速估计

在异步电机的矢量控制系统中,电机的转速检测是必不可少的,并且转速检测的精度直接影响磁场定向的准确性。讨论了各种无传感器速度辨识方法的特点,利用BP神经网络对异步电机转子转速进行辨识,通过粒子群算法优化使BP神经网络获得更好的网络初始权值和阀值,在此基础上利用Matlab/Simulink建立一个异步电机矢量控制系统,仿真结果表明这种方法能较好地辨识异步电机转子转速,系统具有良好的动态性能,对系统参数变化具有较强的鲁棒性。     

无轴承异步电机转子电阻自适应在线辨识

针对无轴承异步电机悬浮性能受转子电阻变化影响的问题,提出了一种基于悬浮力指令观测的无轴承异步电机转子电阻自适应在线辨识方法。分析了转子电阻变化对转矩绕组气隙磁链辨识影响的机理,并利用悬浮控制系统中悬浮力指令对转矩绕组气隙磁链敏感的特性,通过对悬浮力指令的实时观测实现转子电阻自适应在线辨识。搭建了无轴承异步电机实验平台。实验结果表明:采用转子电阻自适应在线辨识方法后,无轴承异步电机转子径向位移峰峰值降低了60%。     

无速度传感器异步电动机极低转速下的矢量控制

在较低转速下,对异步电机转子磁通位置的观测比较困难,因此在定子边注入与电机控制量无关的高频信号,是提取转子磁通位置信息的有效方法之一。为此,该文分析了异步电机高频脉振信号注入下的电机模型,得到了异步电机同步参考坐标系下的阻抗不对称的特点,提出了磁通跟踪的方法,通过检测高频脉振信号注入时的响应电流,来观测转子的磁通位置,并以此为基础实现了无速度传感器异步电机极低转速下的矢量控制。实验结果表明,该方法在异步电机极低转速(包括零速)下能准确地观测出转子磁通位置,对电机的参数和负载变化具有鲁棒性,并且能够在零速时输出额定转矩。     

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。     

基于EKF的感应电机无速度传感器矢量控制系统

给出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的感应电机无传感器矢量控制系统转速和负载转矩同时估算的方法.在矢量控制的基础上,将电机的运动方程作为一个状态方程,把电机负载转矩看作系统的扩展状态量,根据定子侧测量的电压、电流值,由EKF估算出电机转子磁链、转速及负载转矩.在此基础上,采用负载转矩前馈控制型转速控制器,提高系统抵御负载扰动的能力.仿真结果表明,无速度传感器矢量控制系统具有良好的动态控制性能,所提出的EKF估计器能够准确地估计转子磁链、转速及负载转矩.     

基于ESO的异步电机无速度传感器矢量控制

受外部干扰和模型误差影响,异步电机无速度传感器矢量控制中的转速辨识结果往往不准确。为解决此问题,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的转速辨识方法,从ESO的扩张状态观测结果中提取转速信息。为同时辨识转速与转子电阻,提出了三角波激励法。在转子磁链参考值中注入三角波,实现转子电阻辨识的快速光滑收敛,从而提高转速的辨识精度。仿真和实验结果表明,该方法可有效解决转子电阻摄动影响转速辨识精度的问题,而且,由于转速辨识收敛速度快,在0.7倍额定负载突卸情况下,动态速升为7%,系统的动态响应快。     

基于多层前传网络的异步电机转子磁链和转速辨识

文章利用多层前传网络对异步电机转子磁链和转速进行直接辨识,多层前传网络具有良好的函数逼近能力,利用误差反传算法对多层前传网络进行训练,使神经网络准确地反映电机转子磁链和转速,在此基础上建立了一个异步电机矢量控制系统.系统仿真结果表明,这种方法能较好地辨识电机转子磁链信号和转速,系统具有良好的动态性能.     

一种基于简化MRAS无速度传感器的永磁电机EKF磁链辨识

表面式永磁同步电机因其结构简单、功率密度高、效率高等优势,被广泛应用于高性能伺服系统以及其他工业场合中。由于电机控制性能受温度和磁饱和等现象影响,电机参数的在线辨识则显得至关重要。针对由于永磁电机数学模型阶数低造成无法由一个估计器同时辨识转速和电机参数的问题,本文提出了一种结合EKF和MRAS辨识的优点,在MRAS无速度传感器系统估计转速的基础上通过EKF观测器估计永磁体磁链的解决方法,并与精确MRAS算法作了比较,对自适应PI参数的选择进行了讨论。Simulink仿真研究验证了该方法的有效性和准确性,能满足电机运行速度快且动态要求高的场合需要。     

异步电动机转子参数的自校正辨识方法的研究

转子参数的变化对异步电机调速系统的动静态性能有很大的影响。基于自校正方法设计了一种新的转子电阻的辨识算法。并通过仿真和实验 ,将这种算法与直接公式法进行了比较。在对自校正辨识算法进行研究时 ,主要分析了算法中参数 kp、 ki、电阻初始设定值、转速和负载转矩的变化对辨识效果的影响。讨论了负载转矩和转速对转子电阻辨识精度产生影响的原因。并且给出了该辨识算法的适用范围。实验结果证明了自校正辨识算法的有效性 ,特别是在大负载的情况下该算法可以准确地辨识出转子电阻     

基于预测自适应的永磁同步电机无传感器控制

针对传统永磁同步电机无传感器控制动态性能差和转速信号观测精度低的问题,设计了新型永磁同步电机无传感器控制方法.文章采用在线梯度下降法设计二阶线性扩张状态观测器,该二阶线性扩张状态观测器能够在永磁同步电机负载扰动或转速突变情况下准确快速对电机转速实时估计;同时将预测自适应滑模控制系统应用于转速环节,通过预测自适应估计永磁同步电机扰动变化量进行实时电流补偿.仿真结果表明:二阶线性扩张状态观测器能够对转速准确快速实时估计,且抗干扰能力强;预测自适应滑模控制策略有效缩短电机速度响应时间,显著削弱电机转速、电磁转矩的抖振,表现出良好的动态性和鲁棒性.     

三相交流异步电机矢量控制系统仿真建模

分析了三相交流异步电机的数学模型,介绍了三相交流异步电机的矢量控制原理.采用模块式设计方法和结构化设计方法,开发了基于MATILAB/SIMULINKV参数化三相交流异步电机矢量控制仿真模型.该模型的输入参数为电机转子目标转速和转子实时转速,输出参数为电机输出转矩.基于建立的仿真模型开展了电机空载变速过程和恒速加载过程仿真.仿真结果表明,所设计的仿真模型能够实现电机运动过程中转速和转矩的准确计算;所设计的参数化仿真模型可用于三相交流异步电机矢量控制系统仿真研究.     

基于递归神经网络的异步电机转速辨识研究

根据异步电机的数学模型,针对常规速度辨识方法辨识结果易受电机内部参数变化影响的问题,提出了一种基于递归神经网络的自适应转速辨识模型。利用Simulink模块和S函数建立了仿真模型对其性能进行分析,结果表明这种转速辨识模型对参数变化的鲁棒性和动静态性都较好,能准确跟踪电机转速的变化。     

动车组用异步牵引电机转速的估计方法

总结了动车组已有的异步电机转速估计方法,简要分析了增量型转速编码器的3种测速方法.在T法测速的基础上,提出了一种实现电动车组用异步牵引电机转速估计的方法.该方法在低速区和转速调节的动态过程中效果显著,并且转速估计的准确性不受牵引电机参数变化的影响.通过对转速的估计,间接矢量控制中转子磁场定向的准确度也大大提高.以国产先锋号电动车组为例,在Matlab/Simulink下进行了仿真研究,仿真结果证明了该方法的正确性.     

用EKF估计无刷直流电动机转子位置和转速

无位置传感器控制方案是目前无刷直流电动机(BLDCM)控制的研究热点之一。该文给出了一种利用扩展Kalman滤波器(EKF)估计无刷直流电动机转子位置和转速的方法。该方法仅需三相定子反电势反馈即可实现EKF控制,所需计算量小,易于实现低成本系统。推导了基于EKF的转子位置和转速估计数学模型,并分析了转子位置初始误差和噪声统计特性变化对EKF估计效果的影响。仿真和基于数字信号处理器(DSP)的BLDCM调速系统上的实验研究证明,该方法能在初始位置误差不超过π/3电角度时保证电动机正常起动,并准确地估计转子位置和转速。     

一种异步电机转子时间常数实时检测方法

依据异步电机Ｔ－Ｉ型等值电路的向量图，提出了一种实时检测异步机转子时间常数Ｔ２的方法。并对实时检测的基本原理作了详细论述。这种检测方法不仅考虑了电机温度对转子电阻的影响．而且考虑了磁路饱和对转子电机的影响。文章最后给出了实验结果。     

基于扩展卡尔曼滤波的异步电机无速度传感器矢量控制

异步电机无速度传感器矢量控制系统需解决两个问题：转速的估计和转子磁链的观测．电机状态方程由于存在状态变量的乘积项，是一组非线性状态方程，为了对电机状态方程进行状态估计，得到电机的转子磁链和转速信号，文章采用扩展卡尔曼滤波进行状态估计．基于数字电机控制专用DSP开发系统，通过软件实现扩展卡尔曼滤波对磁链和转速的估计，获得了令人满意的实验结果．证明扩展卡尔曼滤波算法对磁链和转速的实时估计是非常准确的，由此构成的无速度传感器系统具有良好的静、动态性能．