基于精确电感模型的BPMSM无位置传感器控制

无轴承永磁薄片电机是一种具有广泛应用前景的无轴承电机,为了保证电机可靠运行、薄片转子稳定悬浮,研究的关键在于准确检测转子位置。为克服传感器成本高、难以实现高速化的问题,提出了一种基于无轴承永磁薄片电机电感矩阵推算转子位置的方法。首先介绍了无轴承薄片电机薄片转子的悬浮原理,在推导无传感器相关公式的基础上,构建了无轴承永磁薄片电机无传感器运行的矢量控制系统仿真模型及数字控制系统试验平台,并进行了仿真研究和试验。结果表明,该自检测方法可以准确获取薄片电机转子的位置信息,确保薄片电机无位置传感器控制系统的稳定运行。     

永磁型无轴承电机的无传感器运行研究

在分析高频信号激励下永磁同步电机数学模型的基础上，针对永磁型无轴承电机无传感器运行的需要，提出了一种基于电机空间凸极跟踪的转子位置估算自检测方法，讨论了利用高频信号注入、外差法空间凸极信号提取及转子位置跟踪观测器设计等位置检测原理和实现技术，并应用这种位置检测方法建立了永磁型无轴承电机无位置传感器的矢量控制系统。仿真研究表明，上述空间凸极跟踪方法能在内插式永磁型无轴承电机全速范围内准确地观测出转子的位置，能在高、低速和大负载扰动下实现无传感器方式的稳定悬浮运行。     

永磁型无轴承电机无径向位移传感器运行研究

在分析悬浮绕组电感与转子径向位移线性关系的基础上,针对永磁型无轴承电机无径向位移传感器运行的需要,分析了一种基于悬浮绕组高频信号注入的转子径向位移估算自检测方法,讨论了利用高频信号注入、悬浮绕组差分电压提取及转子径向位移跟踪观测器设计等位移检测原理和实现技术,并应用这种位移检测方法建立了永磁型无轴承电机无径向位移传感器控制系统.仿真研究表明,该位移自检测方法能在永磁型无轴承电机全速范围内准确地观测出转子的径向位移,实现无径向位移传感器方式的稳定悬浮运行.     

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.     

基于滑模观测器的永磁无轴承电机控制

在永磁无轴承电机转矩系统的磁场定向控制策略的基础上,提出了一种基于滑模观测器的永磁无轴承电机转子位置-速度的观测方法。通过检测转矩绕组电流对转子位置进行估测,实现了无轴承电机的无速度传感器运行。给出了基于滑膜观测器无速度传感器运行控制的永磁无轴承电机系统框图和控制程序流程,并对观测器的效果进行了试验研究,结果表明了该观测器的可行性和实用性。     

高速无轴承永磁薄片电机转子径向偏移及转角检测研究

无轴承永磁薄片电机转子径向偏移和转角的实时精确检测对电机高速运行时的稳定悬浮至关重要.利用三个电涡流传感器的安装位置和输出参数在径向空间上的坐标关系,建立数学模型,并在数字控制器上实时分析计算,解算出无轴承永磁薄片电机转子径向偏移量;依据三个霍尔传感器的安装位置,综合比较各霍尔传感器输出磁密信号,分析判断转子转角象限,通过反余弦法计算出转子转角.将实时计算得到的转子径向偏移值和转角值代入无轴承永磁薄片电机的径向悬浮力数学模型,最后通过实验实现电机高速闭环运行时的稳定悬浮,验证本文提出的转子径向偏移和转角检测方法的正确性.     

基于滑模观测器的永磁无轴承电机控制

在永磁无轴承电机转矩系统的磁场定向控制策略的基础上,提出了一种基于滑模观测器的永磁无轴承电机转子位置-速度的观测方法。通过检测转矩绕组电流对转子位置进行估测,实现了无轴承电机的无速度传感器运行。给出了基于滑膜观测器无速度传感器运行控制的永磁无轴承电机系统框图和控制程序流程,并对观测器的效果进行了试验研究,结果表明了该观测器的可行性和实用性。     

无速度传感器的无轴承同步磁阻电机控制系统

机械速度传感器给无轴承同步磁阻电机带来维护不便、可靠性降低、总成本增高以及超高转速受限等诸多问题,故宜取消电机的速度传感器.为此提出一种基于脉动高频信号注入法的无轴承同步磁阻电机转速估计方法,该方法在被控电机转矩绕组注入脉动高频电压信号,利用电机的凸极性,通过检测含有转子位置信息的转矩绕组高频感应电流来估计转子位置,从而实现无轴承同步磁阻电机的无速度传感器悬浮控制.仿真结果表明采用高频信号注入法能准确估计转子实际位置,可实现全速范围内电机的稳定悬浮运行.     

无轴承永磁薄片电机功率驱动系统设计与实现

无轴承永磁薄片电机具有磁轴承和永磁同步电机的优点,具有重要的研究意义和广阔的使用前景。综合考虑无轴承永磁薄片电机径向悬浮力产生的各种因素,导出了径向悬浮力和转矩数学模型,采用转子磁场定向控制策略,设计了无轴承永磁薄片电机解耦控制系统。基于带电流内环控制的电压源型PWM功率驱动电路原理,开发了相应的硬件控制系统。研究结果表明:采用该驱动电路与DSP控制电路板相结合,应用转子磁场定向控制策略,可以实现无轴承永磁薄片电机转矩和径向悬浮力之间解耦控制,使无轴承永磁薄片电机稳定运行。     

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。     

基于GA-RBF神经网络逆的两电机同步控制

以多变量、非线性、强耦合的两电机同步控制系统为研究对象,提出了基于遗传算法的径向基函数(GA-RBF)神经网络逆的两电机同步控制方法。根据给定的性能指标,采用遗传算法对RBF神经中心进行优化,在此基础上串联RBF神经网络逆与两电机系统,构建复合伪线性系统。这一复杂控制对象即可解耦成转速与张力两个线性子系统,进而通过设计线性闭环调节器实现了解耦控制。实验结果表明,采用GA-RBF神经网络逆的两电机系统,对速度和张力实现了较好的解耦控制,且具有较强的抗干扰能力。     

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。     

基于RBF神经网络的无刷直流电动机速度无关控制法

为提高无刷直流电动机无位置传感器控制精度,提出了一种基于RBF神经网络的无刷直流电动机速度无关控制新策略。该策略主要包含两个部分:一方面,利用RBF神经网络的自适应、非线性控制等优良性能,结合电机运行状态,修正神经元之间的连接权值,从而可以克服由于无刷直流电动机系统的非线性和部分参数不确定性造成精度下降的负面影响。另一方面,神经网络的输出经过滤波处理后,采用速度无关位置函数法(函数法)输出电机换相信号。该方法在转子转速由近零到高速变化的过程中,都能够对转子位置进行检测并给出换相时刻。仿真和实验表明,该策略具有优良的控制性能。     

基于BP网络的电动汽车用无刷直流电机转矩角控制技术研究

无刷直流电机低速下存在电枢反应,影响电机出力,并造成转矩脉动;而高速下又需要弱磁控制,以拓展恒功率范围.因此,转矩角控制是至关重要的因素.转矩角控制的目的是寻找最佳电流超前相角,由于电流超前相角与转速、转矩的非线性问题,传统的确定该角度的方法都是基于某种假设,因此与实际运行情况存在相当的差异,难以应用于工程实践当中.BP神经网络具有强大的非线性映射能力,可以解决转矩角控制中的非线性问题.针对全转速范围,提出了基于BP网络的无刷直流电机转矩角控制技术,将实验数据作为训练样本利用动态全参数自适应学习算法进行离线训练,网络收敛后用作在线控制.实验结果表明,该方法可以使无刷直流电机及控制系统在全转速范围内运行于高效区,满足电动汽车对驱动系统的要求.     

基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。     

Design of Novel Intelligent Controller for Doubly-Fed Induction Generator-Driven Wind Turbine to Improve Transient Control Performance

Abstract

This paper presents a design for the novel intelligent control (NIC) of the stabilization of a doubly fed induction generator (DFIG)-based wind turbine. The intelligent control scheme was developed to control the rotor side voltage source converter that allowed independent control of the generated active and reactive power as well as the rotor speed to track the maximum power point (MPP). Moreover, the NIC was used to reduce the interaction between the real and reactive power flow and improve the performance. The proposed NIC consisted of an improved recurrent fuzzy neural network (IRFNN) and ant colony optimization with genetic algorithms (GACO). GACO was adopted to adjust the learning rates to improve the online learning capability of the IRFNN. Furthermore, an NIC controller was proposed for both the rotor and stator side converters to improve the steady-state and transient voltage stability of the DFIG system for different operating conditions. In addition, the method is highly simple to implement. Finally, the proposed approach stabilized the internal dynamics through rotor voltage control and improved the dynamic behavior of the DFIG after clearing a fault.     

基于模糊径向基函数神经网络的永磁同步电机滑模观测器设计

针对传统滑模控制易导致系统出现抖振的问题,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制。为了减小观测器系统抖振,利用模糊RBF神经网络算法动态调整滑模增益,并采用李雅普诺夫稳定性定理证明了该模糊神经网络观测器的稳定性;利用锁相环(PLL)技术提高估算精度,并削弱计算噪声。基于MATLAB/Simulink软件平台搭建了仿真模型,将模糊RBF神经网络滑模观测器系统与传统滑模观测系统进行对比。结果表明,与传统的滑模观测器相比,新型滑模观测器能够快速、有效地跟踪转子位置,精确估算出转子速度,同时具有较好的动态特性。     

感应电机的神经网络自适应L2鲁棒控制

针对感应电机控制中存在的参数不确定性,基于反步法(backstepping)设计了感应电机的神经网络自适应L2鲁棒控制器,提出了控制器和一个转子磁链观测器联用,考虑了磁链估计误差.控制器用径向基函数神经网络(RBFNN)补偿定、转子电阻,及负载转矩和磁链估计误差的不确定性.根据HJI(hamilton-jaccobi-issacs)不等式证明了该控制系统的鲁棒性和稳定性,避免了直接解HJI不等式.仿真结果表明,提出的控制方法对于所考虑的不确定性是鲁棒的,对转速和转子磁链参考信号跟踪精确度高,不必假设所有的状态变量可测量,适用于高性能的感应电机控制系统.     

感应电机无速度传感器直接转矩控制的智能优化设计

在一些特定作业环境中,需要对电机转速进行精确调控.为了改善直接转矩控制系统低速时常规PI调节器带来的转速脉动,设计了基于模糊神经网络的新型PI调节器,改进后的转速调节器具有快速自整定、微超调的特性.针对MARS转速观测器低速时的不稳定性,设计了基于人工神经网络的模型参考自适应速度观测器,改进后的转速观测器具有良好的动、静态特性.仿真结果表明:智能优化设计使得直接转矩控制系统的控制效果明显提高,且有更好的鲁棒性和自适应性.