感应电机的无速度传感器逆解耦控制

提出了一种基于扩展的Kalman滤波器的感应电机无速度传感器逆解耦控制方法.首先采用逆系统方法将感应电机的转速与转子磁链进行动态解耦,其次由扩展的Kalman滤波器(EKF)对转速及转子磁链进行实时估计,最后由线性综合方法设计转速和转子磁链闭环调节器,从而实现感应电机的无速度传感器逆解耦控制.仿真结果表明EKF可在整个调速范围内进行高精度的转速和磁链估计,系统具有优良的动态和稳态控制性能     

基于最小二乘估计的感应电机自适应逆控制

针对感应电机变频调速系统,提出了一种基于最小二乘估计的自适应逆控制方法.该方法首先通过非线性状态反馈获得逆系统,将感应电机解耦成转子磁链和转速两个线性子系统,从而可以分别设计闭环控制器.为克服电机参数变化的影响,采用递推最小二乘算法对电机参数进行在线辨识,提高了逆解耦控制系统对电机参数变化的适应性.仿真结果表明了该控制方法的可行性和先进性.     

同步旋转坐标系下感应电机神经网络逆控制

根据同步旋转坐标系下感应电机数学模型,基于控制转子磁链与转速的感应电机电流控制型结构,给出了电流控制型感应电机解析逆控制方法的一般形式的控制律,采用神经网络逼近解析逆控制律,解决由于参数变化和观测量不准带来的解耦被破坏问题.理论分析表明,此方法可以实现感应电机系统的自适应解耦及线性化,弱化了转子磁链与转速之间的耦合程度,简化了外环线性控制器的设计,提高了整个系统控制性能.最后,对感应电机系统控制进行仿真及实验研究来验证该方法的有效性.     

感应电机的逆系统方法解耦控制

针对感应电机这一多变量、非线性、强耦合的控制对象,应用逆系统方法,将感应电机转速与转子磁链解耦成2个二阶子系统。在此基础上,运用线性系统理论对其进行控制。仿真结果表明这种基于逆系统方法的反馈线性化控制策略可实现感应电机的高性能控制。     

基于逆系统理论的感应电动机解耦控制的研究

应用多变量非线性控制的逆系统理论,对感应电动机变频调速这一多变量、非线性、强耦合的控制对象进行解耦控制,从而将其分解为转速和转子磁链两个线性子系统,并应用线性系统理论对其进行综合。研究表明,这种新的控制策略实现了感应电动机转速与转子磁链的动态解耦。论文的最后给出了仿真结果。     

感应电机的神经网络逆系统线性化解耦控制

提出了一种新的感应电机的线性化解耦控制方法，其特点是不依赖于对象的精确数学模型与参数。通过用静态神经网络加积分器来构造感应电机的逆系统，将感应电机这一多变量、非线性、强耦合的复杂对象动态解耦成转速与转子磁链两个二阶线性子系统，然后运用线性系统理论进行综合。仿真与初步的实验结果表明系统具有优良的静态及动态解耦性能，且对电机参数的变化与负载扰动具有较强的鲁棒性。     

电流控制逆变型感应电机的神经网络逆系统控制

针对电流控制逆变器供电的感应电机系统的特点,提出了不依赖于对象精确数学模型与参数的感应电机神经网络逆系统控制方法.由静态神经网络加积分器来构造感应电机的逆系统,并与原系统串联,实现感应电机的转速和转子磁链真正的动态解耦.在此基础上,设计线性闭环调节器对两个解耦的伪线性子系统进行控制,获得优良的动、静态控制性能.仿真结果表明这种基于神经网络逆系统方法的控制策略可实现感应电机的高性能控制,且对电机参数的变化与负载扰动具有较强的鲁棒性.     

电流控制电压源逆变器驱动的感应电机逆解耦控制

在转子磁链坐标系下,以电流控制电压源逆变器供电驱动电机运行.通过在电流内环采用高增益控制器,感应电机模型中的2个定子电流分量可近似为定子参考电流,从而可忽略定子电流动态特性的影响,将以定子电压为控制量的感应电机四阶模型降阶成以定子电流为控制量的二阶模型.采用状态反馈线性化方法求得感应电机的逆系统,将多变量、非线性、强耦合的感应电机动态解耦成转速与转子磁链2个一阶子系统.在此基础上,设计一种积分比例(IP)控制器对解耦子系统进行闭环控制.电流内环采用滞环比较器,直接获得PWM信号,控制逆变器实现电流跟踪,从而使调速系统具有快速的动态响应性能.仿真结果验证所提控制方案的有效性和优越性.     

基于神经网络逆的永磁同步电机自适应解耦研究

针对永磁同步电机多变量、非线性、强耦合等特性,提出一种基于神经网络逆的模型参考自适应解耦控制方法。神经网络逆系统与原系统复合成两个伪线性子系统,一个一阶磁链子系统和一个二阶转速子系统。定子电阻随温度变化而变化,进而影响磁链子系统和转速子系统的解耦控制。模型参考自适应控制方法可以通过误差调节来减小定子电阻变化对系统的影响,仿真试验结果表明该控制策略能够在定子电阻发生变化的情况下实现转速与定子磁链之间的动态解耦,并能保证系统的稳定性。     

一种基于神经网络逆的感应电动机解耦线性化改进策略

由于感应电动机运行过程中的参数变化,磁场定向控制和解析逆控制所实现的解耦线性化遭到破坏.为此,基于输出为转子磁链幅值和转速的电流控制型感应电动机模型,本文提出了一种神经网络逆解耦线性化方法,理论分析表明,此方法可以实现感应电动机系统的自适应解耦线性化,弱化转子磁链与转速之间的耦合,从而简化外环控制器的设计,进一步提高整个系统控制性能.最后,对采用所提解耦线性化方法的整个感应电动机控制系统进行仿真研究,仿真结果对比表明该解耦线性化方法是有效的.     

永磁同步电机的神经网络逆动态解耦控制

永磁同步电机是一个非线性、强耦合系统，应用神经网络逆系统方法对永磁同步电机进行动态解耦控制研究。通过对永磁同步电机的数学模型可逆性分析，得出解析逆系统，由解析逆系统与永磁同步电机原系统复合成两个伪线性子系统来构造神经网络逆系统，使永磁同步电机动态解耦成二阶线性转速子系统和一阶线性磁链子系统，并采用鲁棒伺服控制器对伪线性子系统进行线性闭环控制器的设计，实现永磁同步电机转速和定子磁链的动态解耦，仿真表明系统具有良好的动静态性能。     

永磁同步电动机逆系统解耦控制

提出了一种永磁同步电动机（PMSM）的逆系统线性化解耦控制方法。首先,通过非线性状态反馈获得PMSM的逆系统,将多变量、非线性、强耦合的PMSM动态解耦成转速与定子电流两个低阶的线性子系统,然后,分别设计线性控制器对转速与定子电流子系统进行闭环控制。仿真结果表明：提出的控制方案具有优良的动态和静态性能,且对负载变化具有较强鲁棒性。     

感应电机无源性分析及自适应控制

感应电机由于其变量非线性耦合、转子电量难以测量、电机参数时变性这3方面的问题，导致交流调速控制复杂。无源性控制理论应用于感应电机控制是一种全新的方法，其控制律是全局定义的，无输入输出线性化解耦奇点问题，是间接磁场定向控制。证明了感应电机转子磁链子系统的无源性，找到系统能量耗散特性方程中的无功力，它不会影响系统的稳定性，得出无需转子磁链观测反馈即能稳定跟踪转子磁链的参考值，同时考虑电机转子电阻在运行中发生未知变化，设计自适应调节器使系统对转子电阻呈现鲁棒性，构建了带电流内环速度控制系统。该方案保证转矩、转子磁链及转速的渐进跟踪，使调速系统具有良好的动静态性能，易于实现。仿真验证了设计的控制系统的有效性和先进性。     

基于精确线性化解耦的永磁同步电机空间矢量调制系统

从永磁同步电机的定子磁链模型出发，应用精确线性化理论，实现永磁同步电机输入输出线性化与解耦。将永磁同步电机动态解耦成二阶线性转速子系统和一阶线性磁链子系统，结合磁链扇区判断方法和线性化解耦后的实际系统输入来确定目标空间电压矢量，实现了永磁同步电机调速系统的转速和磁链动态解耦控制。仿真和实验结果表明，基于精确线性化解耦的永磁同步电机空间矢量调制系统具有理想的速度跟踪性、良好的鲁棒性和低速性。     

转子磁场定向速度自适应估算感应电机控制系统的研究

介绍了一种采用磁链和开环速度估算器的转子磁场定向的控制系统,系统设计的关键问题是磁链的观测和速度的准确估算。按照模型参考自适应系统构造出参考模型和可调模型来实现电机转速的估算,并对三相交流感应电机的磁链观测和速度估算进行了推导,求出了磁链观测和速度估算的数学公式,在实验系统中实现了扩展卡尔曼滤波对磁链和转速的估计,并成功设计了一种速度自适应识别方法,采用开环速度估算器实现了无速度传感器的系统速度估算。系统模型试验采用DSP处理器(TMS320LF2407)应用于1.0kW的感应电机。     

感应型磁悬浮电动机的解耦控制

对双定子绕组感应型磁悬浮电动机进行了研究。针对系统具有多变量、强耦合、非线性的特点 ,应用多变量非线性控制的逆系统理论 ,通过状态反馈线性化方法 ,设计出非线性控制器 ,经过该非线性控制器的补偿 ,将原非线性强耦合的多变量系统解耦并线性化 ,成为转速、转子磁链及转子位置等彼此无耦合的线性子系统。最后 ,应用线性系统理论对这些线性子系统进行综合。计算机仿真表明 ,系统具有良好的静、动态性能。