基于MRAS变参数无速度传感器矢量控制系统的研究

利用电动机定子电压方程和电流方程得到电动机转速的模型参考自适应（MRAS）辨识算法，在此基础上建立了一个改进的变参数MRAS速度辨识数学模型，并在无速度传感器异步电动机矢量控制系统中对该速度辨识模型进行了研究，仿真结果验证了该变参数MRAS速度辨识模型具有满意的辨识精度和动态性能．     

小波网络异步电机转速辨识器的设计

为实现无速度传感器异步电机控制,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。因此,偿试利用小波网络构造转速辨识器,并将遗传算法和BP算法结合起来作为小波网络的学习算法。该算法首先采用混合编码的遗传算法优化网络的结构及网络初始权值,其次再利用BP算法对网络权值进行精确调节;这种将遗传算法与BP算法相结合的GA BP算法,实现了遗传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.将所设计的网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用MATLAB/SIMULINK实现无速度传感器控制系统的仿真实验结果表明,该方法具有良好辨识效果。     

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。     

MRAC异步电动机直接转矩控制系统转速辨识研究

针对异步电动机直接转矩交流调速系统的转子转速辨识问题,文章分析和研究了模型参考自适应控制(MRAC)速度辨识算法.在对异步电动机转子转速和磁链观测深入研究的基础上,基于超稳定性理论证明了该算法的稳定性,构建了模型参考自适应速度辨识系统并设计了该算法的自适应率;在MATLAB7.04软件平台上,建立了无速度传感器直接转矩控制系统的仿真模型并进行了仿真,仿真试验结果表明,该系统控制性能和精度良好,验证了算法的正确性和可实践性.     

Nehari问题的一种算法及其在控制系统模型辨识中的应用

通过‖ｈ（ｚ）‖∞的解析算法，推导出Ｎｅｈａｒｉ问题的一种算法，并应用于控制系统模型辨识中，可以得到理想的辨识结果．由于该算法计算量少且精度高，在控制系统模型的在线辨识中具有实用价值．     

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.     

感应电机无传感器滑模变结构控制

文章在分析感应电机数学模型的基础上,设计了一种感应电机无传感器滑模变结构控制系统,搭建了基于Matlab/Simulink的、感应电机无传感器滑模变结构控制系统的仿真平台;系统采用转速、电流双闭环控制,其中,转速控制器采用滑模算法,速度辨识器采用MRAS控制算法;仿真结果证明,该方法具有较强的鲁棒性,为实际电机控制系统的设计和调试提供了依据。     

基于GA的转速辨识器的设计及应用

研究了小波理论与神经网络的特点,并在此基础上设计了小波网络,用其建立了异步电动机直接转矩控制转速辨识模型,由于辨识器的在线调节能力,小波网络的输出能够跟随系统转速的各种变化情况.为了提高网络的收敛速度,本文采用了遗传算法(GA)与BP算法相结合的混合学习算法,用于网络的学习,训练.在控制系统模型中,用MATLAB软件进行仿真研究,取得了良好的控制效果,表明该算法收敛速度快,控制精度高,是一种有效的优化算.     

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     

变异蚁群神经网络及其对DTC转速的辨识

将变异机制引入基本蚁群算法中,然后利用这种变异蚁群算法去优化神经网络的权值,有效地解决了神经网络容易陷入极小点的缺点,同时又远比只采用单一的基本蚁群算法提高了收敛速度,从而得到一种时间效率和求解效率都比较好的启发式方法,即变异蚁群神经网络．通过对直接转矩控制中电机转速进行辨识的仿真实验,结果表明：这种变异蚁群神经网络兼具了神经网络和蚁群算法两方面的优点,不仅具有广泛的映射能力,还明显提高了运算效率,用变异蚁群神经网络构造的转速辨识器能够准确地跟踪电机转速的变化,使系统具有良好的动态性能．     

保留非线性的电力系统状态估计法

本文首次将保留非线性原理用于电力系统状态估计中,提出了一种新的状态估计方法,与原有方法相比,可大大提高状态估计的计算速度。     

基于卫星导航/惯性单元松耦合的低速智能电动汽车航向角估计

低速智能电动汽车近年来发展迅速,组合定位技术是其关键技术,航向角估计是组合定位技术中重要组成部分。基于低速智能电动汽车,提出了GNSS(global navigation satellite system)/IMU(inertial measurement unit)组合的航向角估计方法。介绍了GNSS/IMU松耦合条件下的航向角估计方法,提出基于IMU的航向角积分方法,推导了松耦合条件下误差动态与测量模型。针对GNSS信号质量时变问题,使用残差自适应卡尔曼滤波算法对航向角误差进行估计。针对GNSS信号质量设计了航向角误差反馈修正策略。通过在不同GNSS信号条件下进行的多组实车试验,验证了所提出的航向角估计算法的有效性。     

纯电动汽车用轮毂无刷电机转矩控制系统的仿真

针对电动汽车用轮毂无刷直流电机的转矩控制进行研究,在满足驾驶员需求功率下,对估算得到的电机输出转矩进行闭环控制,达到了电机的目标输出转矩,能简化控制系统、实现准确控制,提高了系统瞬态响应.利用MATLAB/Simulink搭建了车辆行驶在ECE40行车状态时的动态仿真平台.仿真结果显示:建立的电机转矩控制系统能够控制电机满足驾驶员控制车速的需求,且估算到的输出转矩与电机实际的输出转矩较好的吻合,能使轮毂电机高效、稳定、快速地产生电磁转矩,改善了电动汽车驱动系统性能.     

基于自抗扰控制器的电动轮自卸车的控制与仿真分析

针对矿用电动轮自卸车的变频调速矢量控制系统中感应电机参数时变严重,控制鲁棒性差的难题,提出了一种基于变结构自抗扰控制器的感应电动机变频调速系统控制方案,将转子电阻时变看作磁链子系统的一种内扰,负载干扰对转速子系统的影响作为转速子系统的外扰,通过扩张状态观测器对不确定扰动予以估计和补偿.该方案有效地解决了参数时变对矢量控制系统解耦性能的影响,动态控制性能优于传统PI调节器,仿真结果验证了方案的合理性与有效性.     

DPJ30kW电封闭带传动试验机电气控制系统设计

DPJ30kW电封闭带传动试验机是一种新研制的多功能、中等功率的带传动试验设备.其电气控制系统原理是电动机、发电机组成的电封闭回馈系统原理,系统被设计成一种可控硅调压控制的直流电机调速系统.该系统采用电流、电压和转速的三闭环控制,文中具体讨论了三闭环的控制过程和原理.考察实际工况,该系统不但动静态特性好,调速精度高,而且节能效率高,从实验结果得出,其最高节电率可达82%,平均为77%,每年节省18.7万度电.     

被动声目标定位与跟踪的实验研究

研究被动声定位和跟踪的可行性。方法设计被动声目标定位,跟踪的实验系统,并进行静目标定位实验与运动 目标定位与跟踪实验。结果实验系统对静目标测向精度较高,而测距精度很低;对恒速运动目标,采用测向信息和多普勒频移信息相融合的算法得到了目标运动速度,距离的精确估计。     

电动汽车动力电池健康状态在线估算方法

针对电动汽车动力电池SOH(state of health)的估算问题,提出一种可以在线运行的有效估算方法.其优势在于仅依托电池管理系统实时测量电压、电流等数据,无需离线电池寿命衰退曲线及电池的初始状态,因此更符合电动汽车对于SOH估算问题的实际需求.在电池恒流充电模式下,以Thevenin及OCV-SOC模型为基础,构建以时间和SOH为隐变量的电池模型.基于此电池模型,提出利用NLS(nonlinear least square)初始化GA搜索范围的快速求解算法进行在线参数辨识,得到电动汽车实时的SOH估计值.验证结果表明SOH估计算法具有较好的实用性及较高的估算精度.     

四轮轮式驱动电动汽车电气系统设计与实现

四轮轮式驱动电动汽车在行驶过程中需对4个轮毂电机进行协调控制,其动力回路电流大、电压高,电机输出功率受行驶工况影响大,因此其安全可靠的电气系统设计至关重要．首先通过电动汽车动力学分析和驱动电机分析,建立了车辆行驶动力学方程,得到车速、电机功率、电机转速、电机扭矩与主电路的负载电流及电压之间的匹配关系;然后计算系统动力回路中继电器、熔断丝和接触器等关键元器件的电气参数,设计了四轮轮式驱动电动汽车的电气系统．研制出的四轮轮式驱动电动汽车经过了城市工况测试,其结果表明,该电气系统能很好地满足四轮轮式驱动电动汽车的电气需求,有效保障电动汽车的运行．     

一种新型无速度传感器矢量控制PMSM系统

针对永磁同步电机速度估算及定子电阻变化引起的稳定性问题,根据模型参考自适应控制法的原理,在同步旋转坐标系下,提出永磁同步电机转速估算与定子电阻辨识的自适应律,建立永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统及定子电阻在线辨识的数学模型.通过控制系统简化,确定调速控制系统中电流调节器与速度调节器的传递函数,并对电流调节器与速度调...     

分布式驱动电动汽车纵向车速非线性自适应估计

基于分布式驱动电动汽车,提出了一种纵向车速非线性自适应估计算法.该算法使用车辆加速度传感器信息和各车轮滑移率反馈值对车辆纵向车速进行估计.从理论上证明了纵向速度估计误差收敛.根据各车轮滑移率的大小确定各轮速估计误差在估计算法中的反馈修正比例.使用带遗忘因子的递推最小二乘算法在坡道路面对路面坡度进行了在线实时估计,进而使用坡度估计值修正纵向加速度传感器信息,实现了坡度自适应纵向车速估计.该方法具有计算量小、估计精度高的优点.通过多工况的实车试验验证了算法的有效性.