基于动态递归反馈型神经网络的永磁同步电机 转矩观测器设计

现有永磁同步电机普遍存在算法复杂、电机参数辨识困难、电磁转矩难以通过数学模型来精 确估算等问题,从而导致电机控制精度以及驱动系统的整体性能下降。该研究设计了一种基于动态递 归反馈型神经网络的电机电磁转矩网络拓扑模型,使用 MATLAB/Simulink 将该神经网络封装成转矩观 测器,并用于电机转矩的精确估算。实验结果显示,与传统转矩和反向传播神经网络计算方式相比, 该研究所设计的转矩观测器具有更高的转矩计算精度,与反向传播神经网络算法相比具有更高的控制 精度与准确性。     

PMSM有效磁链滑模观测器及转矩精确控制

为了改善轨道交通永磁同步电动机转矩控制的性能,提出了一种改进的有效磁链滑模观测器,实现了永磁同步电动机的精确转矩闭环控制。采用有效磁链的概念,建立了基于有效磁链的内置式永磁同步电机数学模型;在[α-β]静止坐标系建立了有效磁链的滑模观测器,并基于滑模等值控制方法实现了有效磁链的观测,进而进行转矩的实时估算,以此和转矩给定值形成精确转矩闭环控制。通过仿真验证该方法的可行性和有效性。结果表明提高永磁同步电动机的转矩控制精度,改善了轨道永磁同步电动机控制系统的性能。该方法不仅适用于内置式永磁同步电机,而且适用于表贴式永磁同步电机。     

带神经网络观测器的永磁同步电机极点配置自校正前馈控制

由递归神经网络构成综合负载转矩观测器,从而把综合负载转矩视为可测干扰,并利用极点配置自校正前馈控制策略实现了永磁同步电机的速度控制,解决了永磁同步电机系统中参数变化和负载振动等不确定性问题。仿真结果表明该方法具有较强的鲁棒性。     

带神经网络观测器的永磁同步电机极点配置自校正前馈控制

由递归神经网络构成综合负载转矩观测器,从而把综合负载转矩视为可测干扰,并利用极点配置自校正前馈控制策略实现了永磁同步电机的速度控制,解决了永磁同步电机系统中参数变化和负载扰动等不确定性问题.仿真结果表明该方法具有较强的鲁棒性.     

永磁同步电机的级联自适应扰动观测器控制策略

受电压源逆变器非线性特性的影响,转速控制通常不能精确抑制齿槽转矩。为精确补偿齿槽转矩,提高永磁同步电机转速控制精度,提出一种级联自适应扰动观测器控制策略。首先,采用参考电流指令建立了同步旋转坐标系下逆变器死区电压模型,并通过自适应扰动观测器对其进行补偿。然后,针对齿槽转矩为转子位置的周期函数的特点,设计了速度环自适应扰动观测器,实现了对齿槽转矩的有效补偿,所提控制策略只需已知电机参数的界。仿真结果表明,所提出的控制策略能够有效抑制电机齿槽转矩、提高转速控制精度。     

基于滑模观测器的永磁同步电机矢量控制

本文提供了一种基于滑模观测器的永磁同步电机矢量控制系统的实施方案.设计一滑模观测器,对永磁同步电机的转子位置角和转速进行实时在线估算,实现电机的闭环调速运行.仿真结果表明,本文提出的这种滑模观测器对系统参数摄动、外干扰以及测量噪声具有的极强鲁棒性,有效地改善系统的动、静态运行性能.     

基于互联观测网络的PMSM机械参数在线辨识北大核心CSCD

永磁同步电机的负载转矩、粘滞摩擦系数和转动惯量等机械参数的在线辨识,对实现高性能伺服控制具有重要的意义。为了减小误差、提高辨识精度,充分考虑不同机械参数间的相互关联与影响,将扩展滑模观测器、模型参考自适应系统以及所设计的新型自适应系统相结合,并构成一种互联观测网络。然后,基于此网络,对永磁同步电机的3个机械参数进行实时的在线精确辨识。相比于传统辨识方法,所提出的辨识方法可以有效抑制滑模抖振,提高系统的动态响应能力和鲁棒性。     

基于变阶次分段曲线拟合的MTPA控制

研究永磁同步电机转距优化控制问题,在矢量控制的基础上,对内置式永磁同步电机最大转矩电流比控制策略的优化实现方法进行了研究.在保证精度的前提下,针对电磁转矩与定子电流交、直轴分量的对应关系的求解问题,提出了一种变阶次分段曲线拟合算法.采用多段一阶和二阶多项式曲线逼近最大转矩电流比控制下转矩与交、直轴电流关系曲线.给出了算法模型,并在Matlab中进行了仿真验证,并与单段高阶多项式拟合效果进行了比较.仿真结果表明,改进方法动态响应快、超调小、控制精度高,具有良好的动态性能和稳态性能.实现了对内嵌式永磁同步电机的最大转矩电流比控制.     

基于扰动观测器的PMSM同步协调滑模控制

针对在负载扰动情况下多永磁同步电机控制系统出现电机转速不同步的问题,提出了基于扰动观测器的永磁同步电机同步协调滑模控制策略。从单电机高性能控制策略和三电机耦合结构角度出发,首先,在矢量控制基础框架下,设计了基于非线性负载转矩观测器的积分型滑模速度控制器,构成了单电机高性能矢量控制调速系统;其次,提出了一种基于PI速度补偿器的偏差耦合控制结构,相比传统的偏差耦合控制结构能较好地实现在负载扰动下三电机的转速同步协调运行。最后通过仿真验证了方法的有效性。     

永磁同步电机非线性观测器设计及内核验证

永磁同步电机调速系统的矢量控制建立在转子磁链定向系内,为了获得优异的转速响应特性、调速范围,特别是低速调速性能及抗负载扰动性能等控制效果,需要获取转子精确的位置及速度信息作为反馈调节量.针对永磁同步电机模型方程多变量、非线性、强耦合的特点,设计了一种基于非线性坐标变换后能观测规范形的高增益观测器,将其作为转子位置及速度高精度估计的内核算法.基于微分几何理论分析了转子磁链定向系内模型的非线性局部弱能观性及全局能观性,从而肯定了应用非线性观测器内核进行局部及全局状态估计的必要性;与另一种不同内核的观测器相比较,数值仿真结果肯定了本文提出的非线性观测器内核在估计转子磁链定向系的交(直)轴电流及速度信息方面的可实现性.这样,在理论及算法两个方面,都证明了所提出的非线性观测器内核可以实现无传感器稳定起动、状态估计以及结合位置估算的算法交联收敛性.     

Sensorless Inverter‐Fed Compressor Drive System Using Back‐EMF Estimator with PIDNN Torque Observer

A saliency back‐EMF estimator with a proportional–integral–derivative neural network (PIDNN) torque observer is proposed in this study to improve the speed estimating performance of a sensorless interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) drive system for an inverter‐fed compressor. The PIDNN torque observer is proposed to replace the conventional proportional–integral–derivative (PID) torque observer in a saliency back‐EMF estimator to improve the estimating performance of the rotor flux angle and speed. The proposed sensorless control scheme use square‐wave type voltage injection method as the start‐up strategy to achieve sinusoidal starting. When the motor speed gradually increases to a preset speed, the sensorless drive will switch to the conventional saliency back‐EMF estimator using the PID observer or the proposed saliency back‐EMF estimator using the PIDNN observer for medium and high speed control. The theories of the proposed saliency back‐EMF rotor flux angle and speed estimation method are introduced in detail. Moreover, the network structure, the online learning algorithms and the convergence analyses of the PIDNN are discussed. Furthermore, a DSP‐based control system is developed to implement the sensorless inverter‐fed compressor drive system. Finally, some experimental results are given to verify the feasibility of the proposed estimator.     

基于径向基函数网络的永磁同步电机直接转矩控制

对永磁同步电机直接转矩控制系统特性进行了深入研究,提出一种新的径向基函数神经网络控制器,给出了神经网络控制器的结构设计、样本选取及训练方法.利用系统中的开关表作为导师对径向基函数神经网络控制器进行训练,实现了永磁同步电机直接转矩控制的径向基函数神经元网络输出矢量选择.该控制器可以简化获得输出电压矢量的过程,并具有并行计算速度快、转矩响应迅速的性能.仿真结果验证了该控制器的有效性.     

永磁同步电机高效非线性模型预测控制

永磁电机控制器要求电机有很强的转速跟踪能力,并且要保证系统参数变化及负荷扰动下系统的鲁棒性. 永磁电机包含很多不确定因素,是强耦合的非线性系统,传统的线性控制器很难对其进行控制. 针对永磁电机的转速控制构造非线性模型预测控制方法. 非线性永磁电机模型通过输入-输出反馈线性化策略解耦成为新的线性系统. 为保证可行解的收敛性,提出一种迭代二次规划方法来处理由输入-输出反馈线性化导致的非线性约束. 仿真结果表明,控制器能有效降低计算负担,具有很好的动态控制性能,能抑制转矩脉动,并保证在参数变化和负荷扰动下控制系统的鲁棒性.     

A Discrete‐Time VS Controller based on RBF Neural Networks for PMSM Drives

A method merging the features of variable structure control and neural network design is presented for speed control of a permanent magnet synchronous motor. The proposed control approach is based on a discrete‐time variable structure control and a robust digital differentiator for speed estimation. Radial basis function neural networks are used to learn about uncertainties affecting the system. A stability analysis is provided and the ultimate boundedness of the speed tracking error is proved. Control performance has been evaluated by simulations using the model of a commercial permanent magnet synchronous motor drive.     

Robust control for nonlinear motor-mechanism coupling system using wavelet neural network

A robust controlled toggle mechanism, which is driven by a permanent magnet (PM) synchronous servo motor is studied in this paper. First, based on the principle of computed torque control, a position controller is developed for the motor-mechanism coupling system. Moreover, to relax the requirement of the lumped uncertainty in the design of a computed torque controller, a wavelet neural network (WNN) uncertainty observer is utilized to adapt the lumped uncertainty online. Furthermore, based on the Lyapunov stability a robust control system, which combines the computed torque controller, the WNN uncertainty observer and a compensated controller is proposed to control the position of the motor-mechanism coupling system. The computed torque controller with WNN uncertainty observer is the main tracking controller, and the compensated controller is designed to compensate the minimum approximation error of the uncertainty observer. Finally, simulated and experimental results due to a periodic sinusoidal command show that the dynamic behaviors of the proposed robust control system are robust with regard to parametric variations and external disturbances.     

永磁同步电动机直接转矩控制的效率优化

针对永磁同步电动机在轻载、高速运行时效率和功率因数下降的问题,提出了一种永磁同步电动机直接转矩控制效率优化策略。该策略通过分析电动机损耗与转矩、转速和定子磁链之间的关系,建立了考虑铁损的永磁同步电动机数学模型,导出了效率最优时的定子磁链幅值;将最优定子磁链计算模块嵌入直接转矩控制系统,构成了效率最优的永磁同步电动机直接转矩控制调速系统。仿真结果表明,该优化策略能有效降低永磁同步电动机功率损耗,提高电动机的运行效率。     

基于无源性的永磁电机无速度传感器控制

针对永磁电机(PMSM)提出了一种无速度传感器的非线性控制策略. 该策略能在已知负载的基础上实现给定转矩的精确跟踪. 电机的速度通过一非线性降阶观测器来实现估计. 在此基础上, 利用电机的无源特性来设计电机的控制策略. 最后通过仿真验证了所提出策略的有效性.