无轴承永磁同步电机无速度传感器控制系统

基于无轴承永磁同步电机的矢量控制系统,提出了采用扩展卡尔曼滤波器实现无速度传感器运行的控制策略。通过测量电机的端电压和流过定子线圈的电流在线估计电机转子的速度,实现具有较强自适应和抗干扰能力的无轴承永磁同步电机无传感器调速系统。建立了无轴承永磁同步电机状态方程及扩展卡尔曼滤波器速度估计离散算法。在MATLAB／Simulink环境下构建了无速度传感器运行仿真系统,对速度的辨识、电机的动态特性进行了仿真。仿真结果表明：扩展卡尔曼滤波器的速度辨识精度较高,具有良好的鲁棒性,基本满足无轴承电机无传感运行的要求。     

无轴承永磁薄片电机的无位置传感运行

为了克服有传感器成本高、精度低、不易安装等不足,提出了采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现电机无位置传感运行的控制策略。在介绍无轴承永磁薄片电机(BPMSM)悬浮原理的基础上,得到电机状态方程,并建立了EKF位置估计离散算法。设计了BPMSM无位置传感控制系统,在MATLAB/Simulink环境下构建系统仿真模型,并对转子位置辨识精度、电机的动态特性进行了仿真研究。仿真结果表明:EKF的转子位置辨识精度较高,能够实现电机无位置传感器的稳定悬浮运行。     

内埋式永磁同步电机永磁磁链的在线辨识

在无速度传感器工作条件下,为了实现永磁同步电机转子位置和转速的精确控制,需要对电机参数进行在线辨识。本文研究了无速度传感器控制条件下,内埋式永磁同步电机永磁磁链的辨识。该调速系统采用转子磁链定向的矢量控制作为基本的控制策略,利用模型参考自适应系统对转子位置和转速进行估算,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机永磁磁链辨识方法。本文基于上述研究,实现了无速度传感器控制条件下,内埋式永磁同步电机永磁磁链的在线辨识,采用上述方法能够很好地避免由于电机的低阶状态方程而引起的辨识问题。仿真和实验结果证明了该辨识方法的可行性与有效性,而且在模型参考自适应中采用辨识得到的磁链参数,能够大幅度降低转子位置的估算误差。     

具有参数辨识的永磁同步电机无位置传感器控制

转子磁极位置估计的准确性决定永磁同步电机无位置传感器控制系统的性能,为了实现转子位置和转速的精确控制,需要对电机参数进行在线辨识。根据实际冰箱制冷系统需求,采用模型参考自适应系统构建无位置传感器矢量控制方案,在仿真研究电机参数变化对位置估算影响的基础上,提出了一种具有参数辨识的内埋式永磁同步电机无位置传感器控制方案。利用电机的电流模型,运用扩展卡尔曼滤波器对转子磁链和交轴电感同时进行在线辨识,并将辨识出的参数用于更新无位置传感器矢量控制算法中的电机模型。仿真和实验结果表明,参数辨识算法可以有效地辨识出实际的转子磁链和交轴电感,具有参数辨识的无位置传感器矢量控制方案可行有效,在压缩机厂商提供的电机参数存在一定误差的情况下可以保证冰箱制冷系统的性能。     

基于新型卡尔曼滤波器的无轴承异步电机无速度传感器控制

为了提高无轴承异步电机无速度传感器矢量控制系统的精度,提出一种新型串联卡尔曼滤波器,通过将容易变化的电机参数作为待辨识状态向量增广到系统模型中,实现电机参数的在线计算,并将得到的参数值反馈到算法中实现电机转速的准确辨识,从而减小电机参数变化对转速估算精度的影响。通过采取三个扩展卡尔曼滤波器的串联结构降低系统模型矩阵的阶数,减小实际应用中数字芯片的计算负荷。通过仿真和实验对比了在电机参数变化时传统扩展卡尔曼滤波器和新型串联卡尔曼滤波器的估计转速误差,结果表明新型卡尔曼滤波器能有效减小参数变化对估计精度的影响,确保转子稳定悬浮运行。     

基于扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机转速估计方法研究

研究了利用扩展卡尔曼滤波器(extended kalman filter, EKF)对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)矢量控制系统进行参数精确估计的方法。通过引入定子电流和电压,在线估计电机的定子磁链、电机转速和转子位置,进而实现永磁同步电机的无传感器控制。仿真结果表明EKF准确地观测了电机转速和磁链,所构建的无速度传感器矢量控制系统具有良好的控制性能。     

基于滑模观测器的无轴承永磁同步电机无速度传感器矢量控制

为解决无轴承永磁同步电机矢量控制系统中传统机械式传感器带来的成本及可靠性等问题,将滑模观测器技术应用到其控制系统中。该系统采用滑模面及滑模等效控制方法,并基于转矩绕组观测电流和其实测电流差值构建滑模面,观测电机反电动势,从而实现转子位置角及转速的精确估算。利用MATLAB仿真软件构建了无速度传感器运行仿真系统,对电机转速、转角信号进行辨识。仿真结果表明:滑模观测器的转角、转速信号辨识精度较高,并能满足无轴承永磁同步电机无速度传感方式的稳定悬浮运行要求。     

无轴承永磁同步电机无位移传感器系统建模与仿真

为了实现无轴承永磁同步电机无径向位移传感器运行,提出了一种利用磁链推算无轴承永磁同步电机转子径向位移的方法,构建了基于此算法的无轴承永磁同步电机转子径向位置检测系统并对其进行了Matlab/Simulink仿真验证.仿真结果表明,该检测系统能够准确地检测出转子径向位置信号从而能够实现电机在无径向位移传感器情况下稳定运行.     

无轴承永磁同步电机控制系统设计与仿真

无轴承永磁同步电机是自身具有磁悬浮轴承功能的新型特种电机，是一个复杂的强耦合的非线性系统，建立无轴承永磁同步电机径向悬浮力和电机数学模型，是设计无轴承永磁同步电机控制系统的前提，实现其径向悬浮力和电磁转矩之间的解耦控制是电机稳定运行的基本条件。该文在介绍无轴承永磁同步电机径向悬浮力产生原理的基础上，推导了径向悬浮力和电机数学模型，采用基于转子磁场定向控制策略设计了无轴承永磁同步电机矢量控制系统，利用Matlab的Simulink工具箱构建了矢量控制系统，对无轴承永磁同步电机的转速、转矩及转子起浮性能进行了仿真。仿真结果表明控制系统不仅可以实现转子稳定悬浮，而且电机具有良好的动态性能。     

无位置传感器永磁同步电机矢量控制系统的研究

在永磁同步电机矢量控制系统中,需要利用转子位置信息来实现转子磁场的定向控制。为了取消机械传感器,电机转子的速度和位置通过测量定子电流和电压来估计。基于滑模变结构理论,本文将滑模变结构控制应用于永磁同步电机控制系统。根据永磁同步电机的数学模型,设计了一个滑模变结构观测器,以估算电机的转子位置和速度,实现无传感器永磁同步电机的矢量控制。通过MATLAB建立了无传感器矢量控制系统的仿真模型,通过仿真验证了该方法的可行性和正确性,具有良好的性能。     

基于MRAS速度辨识矢量控制系统的仿真研究

利用易于检测的电动机定子电压和电流得到电动机转速的模型参考自适应(MRAS)辨识算法,以MATLAB内含的电气系统模块库为基础,建立了MRAS速度辨识仿真模型,应用到无速度传感器异步电动机矢量控制系统中,研究结果证明该MRAS速度辨识模型具有满意的辨识精度和动态性能.     

基于EKF的永磁同步电动机无位置传感器控制研究

提出了一种基于扩展Kalman滤波器(EKF)的永磁同步电机无位置传感器控制系统.利用易于检测的电机端电压和端电流,采用EKF算法实时估计电机的转速和磁极位置,得到矢量控制系统反馈信号和矢量变换角度.转速和电流控制器均采用PI控制,转速控制器输出作为电流控制器的参考信号,电流控制器产生SPWM逆变器的控制信号.仿真和实验结果表明EKF能在宽的转速范围内对系统的状态做出精确稳定的估计,基于EKF的永磁直线电机无位置传感器驱动系统具有良好的动态响应特性.     

基于交互式变参数MRAS的直接转矩控制系统

在异步电动机无速度传感器控制系统中,转速估计的精确度对电机内部模型参数误差非常敏感.为消除速度估计误差,电机参数通过一交互式模型参考自适应系统(MRAS)在线辨识,在此基础上建立了一个改进的变参数速度辨识数学模型,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,实验结果证明了该控制系统的有效性以及速度估计具有较高的精确度.     

一种异步电机无速度传感器矢量控制转速辨识方法

提出了一种交流异步电机无速度传感器矢量控制的转速辨识方法,转速估算和磁链观测基于异步电机按转子磁场定向的动态数学模型.以MATLAB/SIMULINK内含的电气系统模块为基础,建立异步电机无速度传感器矢量控制的仿真模型.最后给出了系统仿真结果,通过仿真实验波形说明了所建模型的正确性,控制系统具有满意的辨识精度、优良的动静态性能和较高的控制效果.     

异步电机无速度传感器矢量控制系统的研究

为了实时辨识电动机的转子转速,提出利用在异步电机端测量得到的电压和电流来估算电机转速,以实现无速度传感器矢量控制的模型参考自适应方法.在MATLAB/Simulink中,建立了一个基于该方法的无速度传感器矢量控制系统,并进行了仿真实验,仿真结果表明该系统具有良好的动静态特性和稳定性.     

基于Γ-1模型的EKF分析与无速度传感器控制

为保证列车在速度传感器发生故障后的正常运行,在利用现有传感器的基础上,本文对无速度传感器矢量控制进行了研究。介绍了感应电机的Γ-1模型,在此基础上研究感应电机的扩展卡尔曼滤波(EKF)状态观测器与转速估算问题,提出了一个无速度传感器矢量控制方案,并构建了一个无速度传感器控制系统,实验验证了该方案的可行性。     

系统辨识法永磁同步电机无传感器控制

为了实现面贴式永磁同步电机(sPMSM)无传感器控制,通过灰色方法对预估旋转坐标系电流的预测辨识出转子位置和速度,提出一种基于系统辨识理论的无传感器控制策略,解决了控制过程中转子速度、位置的估计问题。使用该策略建立了PMSM无传感器矢量控制系统。仿真和实验结果表明了无传感器控制策略的有效性。