基于自适应扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机超低速控制

在使用低精度编码器的条件下,为获得永磁同步电机良好超低速控制性能,提出了一种适用于宽转速、高噪声环境下,获得伺服驱动系统瞬时转速、角位移和等效负载转矩的在线估计方法。通过构建基于扩展卡尔曼滤波器的最优状态估计器,在线辨识系统转动惯量及迭代更新估计器系数矩阵,实现了准确、实时和稳定的状态估计。仿真和试验结果表明,该算法可获得良好的低速控制性能,并对环境噪声和系统建模误差具有良好的鲁棒性。     

基于FPGA+ARM的永磁同步电动机高精度转速检测

为了满足高性能伺服系统对速度反馈精度的要求,提出了一种基于FPGA+ARM的永磁同步电动机高精度转速检测方法.利用FPGA并行处理的优势,同时检测编码器反馈信号完整周期个数及非完整周期长度,从而弥补了使用传统微处理器编码器接口无法测量非完整周期长度的问题,既提高了速度检测的精度,又提高了系统的响应速度.该方法用于伺服电机转速检测,并与M/T法检测速度进行对比.实验结果表明,该方法检测出的速度精度较高,对于提高速度反馈精度,改善伺服系统的控制性能具有实际意义.     

永磁同步电机的转动惯量辨识及状态估计

为提高永磁同步电机伺服系统的动态性能和鲁棒性,研究了基于模型参考自适应系统的转动惯量辨识方法以及基于卡尔曼滤波器的自适应状态估计策略。提出了一种适用于宽转速、高噪声环境下的电机角速度、角位移和负载扰动转矩的在线估计方法,分析了该方法的抗干扰能力以及系统参数变化对估计效果的影响,并通过辨识出的伺服系统转动惯量对卡尔曼滤波器的系数矩阵进行实时更新,实现了转动惯量自适应状态估计。仿真和实验结果表明该算法在速度分辨率、实时性和抗干扰能力上均优于传统M／T方法。     

永磁同步电机空间矢量控制方法仿真研究

本文介绍了交流永磁同步电机的数学模型,并系统分析了空间矢量算法的原理及具体实现方法。举例介绍了空间矢量算法的具体实现步骤,及SVPWM的调制方法。通过引入r1r2r3坐标系,使扇区判断的方法更加直观、更加容易理解。采用i_d=0的控制策略,在Matlab/Simulink环境下构建了永磁同步电机控制系统的仿真模型,并进行实验。实验结果表明空间矢量控制方法可以使永磁同步电机运行平稳,具有良好的调速性能和转矩控制特性。