基于双辨识参数全阶自适应观测器的感应电机低速性能

提出了一种基于双辨识参数全阶自适应观测器的感应电机无速度传感器矢量控制策略,根据Popov超稳定性理论对系统进行了稳定性分析,在深入研究传统全阶自适应观测器的基础上,对保证系统在全速范围内稳定运行的反馈增益矩阵选取准则进行分析并据此设计了反馈增益矩阵。通过分析低速时定子电阻变化对转速估计的影响,构建了双辨识参数全阶自适应观测器,可以同时对转速和定子电阻进行在线辨识,有效提高了系统的低速带载性能。对基于双辨识参数全阶自适应观测器的感应电机无速度传感器矢量控制系统进行了实验验证,实验结果验证了算法的正确性和有效性。     

基于滑模观测器的永磁电机转速辨识方法研究

设计了一种新型的基于滑模速度磁链自适应观测器的永磁电机转速辨识矢量控制系统,在表贴式永磁电机d-q坐标模型的基础上设计滑模自适应状态观测器来估算电机转速,以电机本身作为参考模型,利用它与电流观测器的误差构造滑模超平面,得到电流观测器的收敛条件。运用Lyapunov稳定性理论,构造Lyapunov函数,推导出转子速度自适应辨识率与定子常数辨识率,将辨识速度作为反馈输入设计无速度传感器矢量控制系统,同时可克服电阻不确定性的影响。仿真结果表明,提出的速度辨识方法具有较强的鲁棒性和较高的动静态性能,证明了控制策略的正确性与有效性。     

基于全阶状态观测器的无速度传感器DTC系统

提出一种新型的自适应速度磁链观测器,它利用Matlab进行磁链观测器极点配置及增益矩阵选取.基于全阶观测器,采用李亚普诺夫稳定性理论对电机转速进行在线辨识,实现了异步电机无速度传感器直接转矩控制系统.由于电机定子电阻压降显著增加低速时转速观测误差,为提高低速运行时转速辨识精度,观测器同时辨识电机定子电阻,确保系统在低速时仍有良好的特性.仿真实验结果验证了此方案在低速时具有良好的静、动态性能和转速辨识精度.     

基于MRAS和FNN的异步电动机无速度传感器直接转矩控制

针对传统直接转矩控制系统中磁链和转矩存在较大的脉动,采用基于模糊神经网络(FNN)控制器的预期电压矢量调制方案.速度传感器安装不方便、成本高,磁链观测对电阻的依赖性强,尤其是在电机低速运行时,应用模型参考自适应控制策略(MRAS)设计速度、电阻自适应定子磁链观测器,以定子电流和定子磁链为状态变量,利用Popov超稳定性理论得到转子转速和转子电阻的自适应律.建立了异步电动机无速度传感器直接转矩控制系统的Matlab/Simulink仿真模型,仿真结果表明系统脉动较小,提高了定子磁链和转速的观测精度.     

基于改进MRAS观测器无速度传感器感应电机转速估计方法

为了提高无速度传感器感应电机矢量控制系统的低速性能,提出了一种改进的转速估计方法.由于转速自适应观测器是一个具有非线性并且较复杂的模型,将两相静止坐标系中的观测器输出误差系统变换到转子磁场旋转坐标系中,通过推导出的单输入单输出误差系统来得到满足观测器稳定性条件.同时对定子电阻进行在线辨识以提高系统的鲁棒性,采用了一种改进的定子电阻自适应率.通过11 kW感应电机无速度传感器转子磁场定向矢量控制实验平台验证了所提出方案的有效性.     

一种永磁同步电机无速度传感器的矢量控制

研究了一种基于MRAS的永磁同步电机速度辨识方案:将永磁同步电机的电流模型作为参考模型,估算的定子磁链模型作为可调模型,设计了自适应律同时辨识电机转速和定子电阻.利用该方案建立了永磁同步电机的无速度传感器矢量控制系统.仿真和实验结果表明,该方案在高、低速以及转速突变时均能准确检测转子的速度以及在线辨识定子电阻,系统具有良好的静、动态调速性能.     

基于双参数模型参考自适应的感应电机无速度传感器矢量控制低速性能

提出了一种基于双参数模型参考自适应的感应电机无速度传感器矢量控制策略,可以同时进行转速辨识和定子电阻辨识,能够有效削弱低速时定子电阻变化对系统的影响,提高了系统的低速带载性能;推导了转速闭环系统的线性化小信号模型,利用根轨迹法分析了系统的稳定性及PI参数对系统性能的影响。对双参数模型参考自适应算法进行了实验验证,并与传统模型参考自适应算法进行了对比,实验结果验证了算法的有效性。     

永磁同步发电机的无传感器滑模辨识及控制

针对坐标旋转法永磁同步发电机无速度传感器控制中忽略定子电流微分项带来的估计偏差大等问题,提出基于旋转坐标系的自适应锁相环和滑模辨识方法.采用近似滑模控制对模型电机定子电流进行控制,使发电机和模型电机电流相等,从而获得两电机转子相位差的正弦和余弦分量.建立直驱式永磁同步电机无速度传感器辨识模型和自适应锁相环模型,并利用基于反步法的自适应锁相环进行速度和相位观测,在此基础上利用Lyapunov函数设计法设计控制器.采用近似滑模辨识使模型电机电流快速逼近原电机电流且到近似正弦的控制量,自适应数字锁相环相位收敛快,采用Lyapunov函数设计的控制器能保证系统收敛.仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.     

交互式模型参考自适应PMSM速度辨识

提出了一种基于矢量控制的交互式模型参考自适应永磁同步电机无速度传感器控制方案.该方案利用静止α-β坐标系下的基于电压模型的反电动势估计值和基于磁链模型的反电动势估计值之差作为误差信号,交互式的构成对定子电阻辨识和转子转速辨识的自适应律,实现定子电阻和转速的估计,解决了因电机参数变化所影响速度辨识精度的问题.仿真和实验研...     

改进电压模型的感应电机MRAC无传感器控制

以电压模型为参考计算转子磁链矢量的感应电机模型参考自适应控制(MRAC)转速观测器的性能受到电压模型对直流偏移和低速下对定子电阻敏感性的影响。针对这两个因素,通过引入复增益和变截止频率低通滤波器得到了无直流偏移的等效电压模型,并提出了基于转子反电动势矢量的MRAC定子电阻在线辨识方法。搭建了感应电机直接磁场定向无速度传感器控制系统,通过实验证明了所提方法的正确性与可行性。     

基于扰动观测器的PMSM无速度传感器控制

针对负载扰动对电机驱动的影响,提出一种基于扰动观测器的PMSM无速度传感器控制方法。该方法使用自适应扩展状态观测器(AESO)观测电机转速,并设计了电机定子电阻自适应律,实时更新定子电阻值。同时设计了一种自适应积分状态反馈控制器(AISFC),将定子电阻估计值作为控制器输入,实时更新控制器中的电阻值,消除了定子电阻变化对控制器控制精度的影响。仿真结果表明,该控制方法具有良好的控制性能和鲁棒性。     

基于自适应观测器的感应电机转速估计方法研究

介绍了一种能在线补偿定转子电阻的基于自适应观测器的感应电机转速估计方法.该转速估计方法只需检测定子电压电流作为输入,利用观测器观测出转子磁链和定子电流,并利用定子电流误差和转子磁链观测值辨识出转速、定子电阻和转子电阻,并反馈于观测器,确保电机转速估计对参数变化的鲁棒性.仿真及实验结果表明,此方法估计的速度能应用于无速度传感器矢量控制系统,并具有较好的辨识精度和鲁棒性.     

Nonlinear adaptive state-feedback speed control of a voltage-fed induction motor with varying parameters

An adaptive nonlinear-state-feedback speed control scheme of a voltage-fed induction motor has been developed in which the control of torque and flux is decoupled. The inputs to the control algorithm are the reference speed, the reference flux, the measured stator currents, the measured rotor speed, the estimated rotor flux, and estimates of the rotor resistance, stator resistance, and load torque, which may vary during operation. The controller outputs are the reference stator voltages in rotor-flux rotating reference frame. An accurate knowledge of the rotor flux and machine parameters is the key factor in obtaining a high-performance and high-efficiency induction-motor drive. The rotor flux is estimated using the induction-motor rotor-circuit model. Although the estimated rotor flux is insensitive to the stator-resistance variation, it does depend on the rotor resistance. A stable model reference adaptive system (MRAS) rotor-resistance estimator insensitive to stator-resistance variation has been designed. Stable stator-resistance and load-torque MRAS estimators have also been developed. These estimators have been developed to constitute a multi-input-multi-output (MIMO) decoupled-cascade structure control system. This simplifies the design problem of the estimators for a stable operation from a MIMO design problem to a single-input-single-output (SISO) design problem. The continuous adaptive update of the machine parameters and load torque ensures accurate flux estimation and high-performance operation. Simulation and experimental results are presented to verify the stability of the induction-motor drive in various operating modes.     

感应电机无速度传感器矢量控制系统的定子电阻在线辨识

该文针对利用磁通观测器推算转子磁通的感应电机无速度传感器矢量控制系统，提出了定子电阻在线辨识法。在利用q轴磁通推算转速的基础上，该系统利用d轴磁通误差实现定子电阻在线辨识，该方案的优点是系统简单，解决了低速运行时电压模型的定子电阻变化对系统稳定性和速度控制精度的影响问题。数字仿真和实验结果验证了定子电阻在线辨识的必要性和该方案的有效性。     

Simple and robust speed sensorless vector control of induction motor using stator current based MRAC

A novel rotor speed estimation method using model reference adaptive control (MRAC) is proposed to improve the performance of a sensorless vector controller. In MRAC methods, state variables, such as rotor flux and back EMF are estimated in a reference model and then compared with state variables estimated by using an adjustable model. The difference of these state variables is then used in an estimation of rotor speed. We propose a new MRAC method that uses the stator current as the state variable for estimating the speed. In conventional MRAC methods, the difference between state variables has the unclear relationship with the speed estimation error. But, in the proposed method, the stator current error is represented as a function of the first degree for the error value in the speed estimation. Therefore, the proposed method can produce a fast speed estimation and is robust to variations in the parameter error. In addition, the proposed method offers a considerable improvement in the performance of a sensorless vector controller at a low speed. The superiority of the proposed method is verified by simulation and experiments in a low speed region and at zero-speed.     

无速度传感器的感应电机神经网络鲁棒自适应控制

针对感应电机定子电阻和负载转矩参数的不确定性,提出了无速度传感器的感应电机神经网络鲁棒自适应控制方案。用反步法设计了一种可以将各状态变量跟踪误差和神经网络各权值限制在规定范围内的神经网络鲁棒自适应控制器,提出了相应的算法,用Lyapunov定理对其稳定性进行了证明。提出了一种可以估算转子磁链和转速的观测器及相应的算法。仿真研究表明,所提出的感应电机无速度传感器控制方案对电机定子电阻、负载转矩的鲁棒性强,动态性能好,速度估算较精确。     

一种新型的基于观测器的无速度传感器感应电动机定子电阻辨识方案

建立了一种新型的全阶自适应状态观测器,提出了基于观测器的速度和定子电阻辨识方案.应用Lyapunov稳定性理论,经过严格推导得出了速度辨识自适应律;通过对两个双线性矩阵不等式的求解得到状态观测器的增益矩阵,从而克服了现有采用极点配置的自适应速度观测器存在不稳定区域的问题.在此基础上,由Lyapunov稳定性条件,在保持观测器增益不变的情况下,得到观测器的定子电阻辨识算法;通过将定子电阻的辨识值反馈,减小了定子电阻变化对系统性能的影响.在Matlab/Simulink环境下,对基于自适应观测器的无速度传感器感应电机直接转矩控制进行了仿真,并以TMS320F240为控制核心构建了感应电动机直接转矩控制系统,完成了速度辨识和定子电阻辨识实验.仿真和实验结果表明本文给出的自适应观测器在全速范围内具有良好的稳态和动态性能.     

绳驱动空中机械臂的自适应分数阶终端滑模控制

针对集总干扰下绳驱动空中机械臂关节空间内高精度轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于时延估计技术的自适应鲁棒控制策略。在控制框架中,引入时延估计技术来补偿系统未建模特性、外界扰动及动力学耦合效应;采用分数阶非奇异终端滑模面来加快系统状态量的收敛速度和保证轨迹跟踪控制的精度;添加自适应律来增加控制器的鲁棒性。同时,基于李雅普诺夫稳定性理论分析了闭环系统的稳定性。最后,通过可视化仿真和地面试验对本文所设计控制器的有效性进行了验证,结果表明：与其他两种控制器相比,本文控制器具有较高的轨迹跟踪精度、较好的鲁棒性和较强的抗干扰能力。