低速工况车用永磁同步电动机直接转矩控制研究

永磁同步电动机直接转矩控制具有动态响应快、结构简单的特点,但在低速工况存在磁链和转矩脉动,会导致低速性能差的问题。本文以电动汽车用永磁同步电动机为研究对象,在低速工况下通过对传统直接转矩控制策略进行分析和改进,根据电动汽车驱动系统特性,完成了直接转矩控制算法设计、模型搭建及代码自动生成,最后结合电机测试台架,对永磁同步电动机在低速工况下的控制性能进行测试。实验结果表明改进后的直接转矩控制系统在低速工况下具有良好的启动和调速性能。     

基于模糊空间矢量调制的直接转矩控制

针对传统的直接转矩控制(DTC)转矩脉动大、开关频率不固定及低速性能差等问题,提出了一种基于模糊空间矢量调制(SVM)技术的新型直接转矩控制系统,并利用Matlab软件建立了系统仿真模型.在SVM-DTC系统中使用了两个模糊控制器,可以得到能够准确补偿定子磁链与转矩误差的参考电压矢量,通过SVM技术将参考电压信号转换为PWM开关信号.仿真结果表明,模糊SVM-DTC可有效提高系统的控制性能,尤其是低速性能.     

直接转矩控制的ISR方法

介绍一种新的转矩控制方法,用于改善直接转矩控制系统的低速性能。实验证明,此系统电流谐波小,转矩响应快,具有优越的低速静、动态性能。     

基于滑模变结构的永磁同步电机直接转矩控制研究综述

滑模控制技术,作为一种特殊的非线性控制策略,具有响应速度快、对参数变化及扰动灵敏和实现简单等优点,已逐步应用于电机与电力系统控制和航空航天等领域。随着永磁同步电机的广泛应用和变频调速技术的迅猛发展,基于滑模变结构的永磁同步电机直接转矩控制技术已取得了一些有价值的研究成果。但滑模变结构控制技术不可避免会带来系统抖振问题,而传统永磁同步电机直接转矩控制系统又存在控制系统转矩脉动大、低速性能较差等问题,如何同时解决这些问题,提高系统的综合控制性能已成为研究热点。从滑模变结构控制理论研究方向出发,结合永磁同步电机直接转矩控制系统结构来分析滑模控制技术在此控制系统中的研究进展,并进行总结与展望,对工程实际应用具有重要的指导意义。     

一种新型的改善直接转矩控制低速性能的磁链观测方法

直接转矩控制是继矢量控制后的一种新型的控制方法,而此方法的调速性能取决于高效稳定的定子磁链.由于定子电阻压降的存在使得电机运行在低速区时难以控制.因此,提出了一种新型的改善直接转矩控制系统低速性能的磁链观测方法.该方法采用低通滤波器代替纯积分环节,并提出对磁链幅值进行闭环反馈补偿和用模糊控制器补偿引入低通滤波器造成的磁链角的误差.仿真结果表明,采用此控制方法,直接转矩控制系统的低速性能有十分明显的提高,仿真结果证实了该方法的有效性.     

异步电动机直接转矩控制系统低速性能的改善

针对传统的异步电动机直接转矩控制方法存在的低速转矩脉动问题,将定子电阻观测器与转矩预测控制相结合,构成改进的异步电动机直接转矩控制系统,搭建了改进异步电动机直接转矩控制系统的Simulink仿真模型,系统仿真结果表明:改进的异步电动机直接转矩控制系统能够有效降低系统低速运行时的转矩脉动,提高系统低速运行的鲁棒性。     

基于最优开关表的永磁同步电机直接转矩控制技术

直接转矩控制(DTC)是继矢量控制技术之后发展起来的又一种新型的具有高性能的交流变频调速技术,本文详细介绍了直接转矩的控制原理,分析了磁链环和转矩环的控制机理,分析了每个空间电压矢量的选择原则,制作了最优电压矢量开关表,用Matlab仿真工具,搭建了基于最有开关表的直接转矩控制系统,仿真结果表明直接转矩控制有很好的转矩快速响应能力,具有高动态性能。     

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.     

基于直接转矩变频调速技术的智能高层电梯控制系统设计

以直接转矩变频调速原理在电梯中的应用为目标,介绍了电梯控制系统的组成.以TMS320LF2407 为核心CPU,以CAN总线网络实现各控制器间通讯系统的硬件和软件设计.仿真和实验结果表明,所设计的电梯控制系统不论是在低速大转矩还是在超高速条件下均具有优异的速度跟踪性能.     

基于BP网络的感应电机定子电阻观测器

在直接转矩控制系统中,感应电机定子电阻在低速时受温度影响而变化,影响控制系统的低速性能.为此,设计了基于反向传播(BP)神经网络的定子观测器,采用有导师学习(或称监督学习)的神经网络学习方法,通过试验,采集到定子电阻随其电压频率及定子绕组温度变化规律,利用MATLAB人工神经元网络工具箱就能快速实现BP计算,将其结果输入定子电阻观测器中,进行实时检测,计算出准确的定子磁链幅值,达到减小系统低速运行时转矩的脉动,提高了控制性能.