利用Kalman及EKF对两相永磁同步电机的状态进行估计。假设电机线圈电流可测，利用 EFK来估计电机的位置和转速。
上传时间： 2013-12-27
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永磁同步电机转子初始位置的检测方法_王冉珺
上传时间： 2019-09-09
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永磁同步电机因其具有结构简单、功率密度高和效率高等优点，成为了电气传动系统驱动电机的发展趋势。在永磁同步电机控制系统中，转子位置与转速信息必不可少，常用同轴安装的机械式位置传感器直接测量；然而，机械式位置传感器会增加系统的体积和成本，并限制该系统在一些高温、强腐蚀性场合的运用。为克服这些弊端，无位置传感器技术被提出并受广泛关注，成为了当前电气传动领域最为活跃的研究方向之一。本文对永磁同步电机无位置传感器控制技术的研究现状进行了综述，研究表明，实现电机低速时转子位置与转速估计的难度较大。因此，本文紧紧围绕表贴式永磁同步电机的零速和低速时无位置传感器控制，采用脉振高频信号注入法进行了深入的研究。首先分析了永磁同步电机的结构特点、数学方程和矢量控制策略，对有位置传感器下转速、电流双闭环系统进行了仿真和实验分析。进而，采用无位置传感器技术，针对零速和低速时控制，分析了三种传统高频信号注入法无位置传感器的基本原理和实现方法，它们分别是旋转高频电压注入法、旋转高频电流注入法和脉援高频电压注入法。而本文以表贴式永磁同步电机为研究对象，前两种方法要求电机具有明显的结构凸极性，只有最后一种方法能够用于无结构凸极性的表贴式永磁同步电机。
上传时间： 2022-07-24
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本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间： 2013-05-23
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本文通过对永磁同步电机进行了建模，提出了永磁同步电机的数学模型。分析了永磁同步电机矢量控制的原理和特点，选取了采用基于id=0转子磁场定向的方案，确立了基于矢量控制PMSM三闭环调节的伺服控制系统的实施方案。给出了伺服系统的设计及伺服控制中的一些控制策略，并进行了仿真验证，表明该方案是切实可行的。在此基础上，确立了以MC56F8357为核心的永磁同步电机伺服驱动控制器的硬件系统，搭建了相应的试验平台。在Codewarrior集成开发环境下完成了整个伺服控制系统的软件设计，并在PCMaster的基础上完成了伺服控制系统上位机控制界面的设计。实验及使用证明，所研制的试验软硬件平台能很好地完成永磁同步电机位置伺服控制功能，能够完全满足高性能伺服控制系统的基本要求。
上传时间： 2013-08-02
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随着现代化工业生产的不断发展，更高的调速精度、更大的调速范围和更快的响应速度成为永磁同步电机调速系统的迫切要求，数字化控制系统正代表着这一发展方向。高性能数字信号处理器(控制器)的出现、电机控制理论以及电力电子器件的发展都为数字化控制的实现创造了条件。本文采用Microchip公司专用于电机控制的dsPIC30F3011型数字信号控制器(DSC)为核心，开发了用于电梯门机控制的数字化永磁同步电机矢量控制系统，并在硬件实验平台上获得了验证。 本文首先在永磁同步电机数学模型的分析基础上，深入的研究了永磁同步电机的矢量控制的原理和常用控制策略。接着，经过比较各种矢量控制策略的优缺点，确定了i<,d>=0的控制策略和空间矢量脉宽调制(SVPWM)的电压调制方法。文中对空间矢量脉宽调制(SVPWM)的原理及实现方法进行了详细的阐述，并在此基础上提出利用查表实现SVPWM控制的算法。然后，论文详细论述了控制电路各部分及外围辅助电路的设计和调试。软件开发均在Microchip的MPLAB IDE集成开发环境下完成，软件采用C语言编写，实现了带位置传感器的速度闭环和位置闭环矢量控制，并给出了系统主程序及定时中断服务程序的流程图。永磁同步电机矢量控制的主要控制策略如转子初始位置检测、速度采样计算及PI调节、SVPWM查表实现方法等都在定时中断服务程序中完成。最后在硬件平台上，对软件进行系统调试，试验表明本矢量控制系统能够有效满足电梯门机的控制需求，从而证明了系统设计的可行性。 在论文的最后，对全文的工作做了总结，并提出了系统需要进一步完善的地方。
上传时间： 2013-06-26
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永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、过载能力强、控制性能优良等优点，在中小容量调速系统和高精度调速场合发展迅速。但由于永磁同步电机的磁场具有独特的交叉耦合和交叉饱和现象，且其控制系统是一个强非线性、时变和多变量系统，要实现高精度调速就需对其控制策略进行深入研究。 永磁同步电机调速系统中，位置传感器的存在使得系统成本增加、结构复杂、可靠性降低，所以永磁同步电机的无位置传感器控制成为一个新的研究热点。本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间： 2013-07-03
上传用户：kakuki123
随着现代工业的迅猛发展，对作为工业装备重要驱动源之一的伺服系统的性能提出了越来越高的要求。永磁同步电机( PMSM)作为交流伺服系统的执行元件具有结构简单、功率密度高、效率高、易于散热及维护保养等优点，正得到越来越广泛地应用。要构建高性能的伺服系统，好的伺服控制系统则必不可缺，本论文主要围绕高性能的永磁同步电流伺服控制系统这一主题展开研究。 根据永磁同步电机的动态dq数学模型，从实现高性能的转矩控制出发，对永磁同步电机的矢量控制技术和直接转矩控制技术等控制策略进行了比较分析。针对本伺服系统永磁同步电机的转子结构特点，选用了具有线性控制转矩特性，能获得比较平稳转矩输出的基于转子磁场定向的id=0的矢量控制策略，同时还介绍了该策略的重要组成部分空间矢量脉宽调制技术(SVPWM)，并在MATLAB仿真平台对所选控制方案进行了仿真研究。 对控制系统的软件部分进行了设计，详细分析了针对16位定点DSP控制器TMS320LF2407A的程序设计特点，建立了电机的标幺值模型，解决了变量的定标问题。并介绍了电机控制程序的总体结构以及相关模块的详细设计过程。 为实现高性能的伺服控制系统，使伺服系统输出平滑的转矩，本文还对电压型PWM逆变器“死区效应”引入的转矩脉动进行了分析，分析表明了在永磁同步电机矢量控制系统中，由“死区效应”造成的误差电压矢量与永磁同步电机转子位置之间的关系，并应用一种实用的死区补偿技术减小了转矩脉动，提高了系统的性能。 最后在伺服系统实验平台上对伺服控制系统进行综合调试，并在此基础上做了大量的实验研究，实验结果表明系统性能可靠且拥有优良的调速性能。
上传时间： 2013-06-18
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伺服系统是一种输出能够快速而精确地响应外部的输入指令信号的控制系统。伺服系统在工业控制和家用电气、航空航天等领域的应用越来越广泛。现代工业生产对伺服设备的性能也提出了越来越高的要求。因此，研制高性能、高可靠性的交流伺服系统有着十分重要的现实意义。 在伺服领域，永磁同步电机在结构特点和运行方式上具有比其它类型的传统伺服电机更为优秀的运行性能和更广泛的适用范围，被越来越多的应用到交流伺服系统。以数字信号处理技术为基础、以永磁同步电机为执行电机，采用高性能控制策略的全数字化永磁同步交流伺服控制系统必将成为伺服控制系统发展的趋势。 本论文在研究永磁同步电动机运行原理的基础上，详细讨论了磁场定向矢量控制理论，确定了id=0的控制策略和空间矢量脉宽调制(SVPWM)的电压调制方法。本文采用TI公司生产的专门用于电机控制的数字信号控制芯片DSP(TMS320LF2407A)作为控制系统核心处理芯片，设计了一套基于DSP的全数字永磁同步电动机伺服控制系统。论文详细论述了控制电路各部分及外围辅助电路的设计和调试，包括功率驱动电路，供电电路与电源电路以及传感器电路等等。软件开发均在TI的CCStudl02.2集成开发环境下完成，软件采用汇编语言编写，完成了主程序模块和子程序模块设计，实现了电流A/D采样、模型切换、转速PI调节等功能，实现了位置、速度和电流双闭环矢量控制，同时给出了主程序和各个子程序模块的流程图。 实验结果表明，基于DSP实现的全数字化交流伺服系统具有响应速度快、速度超调小、转矩脉动小等特点，具有良好的动静态特性以及较高的精度。基本达到了课题预期的效果，从而证明了系统设计的可行性。
上传时间： 2013-05-18
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永磁同步电机是同步电机的一个重要类型，其转子一般采用稀土永磁材料做激磁磁极，与传统同步电机相比，体积和重量大为减小，而且结构简单，运行可靠，维护更方便。现代电气传动控制的发展趋势之一是开发新的交流调速与伺服系统。无论在矢量控制还是标量控制中，转速与位置的闭环控制都需要在电机轴上安装一个速度传感器，但是由于速度传感器的引进不仅增加了成本，降低了系统可靠性，还存在安装问题，效果并不十分理想。因此高性能无速度传感器控制成为近年来电机研究的热点。 本文在系统介绍卡尔曼滤波器的基础上，将其引入到永磁同步电机无速度传感器状态观测中。由于永磁同步电机是一个强耦合的多阶非线性系统，本文采用了工程实际中普遍采用的泰勒展开式截断的方法，对电机方程线性化处理，将卡尔曼滤波算法推广至非线性系统，并加入了反映电机系统模型误差和环境干扰的系统噪声和测量噪声模型，形成扩展卡尔曼滤波算法。扩展卡尔曼滤波器将电机转子位置与转速作为系统状态变量进行实时估算，并将所得信息反馈到永磁同步电机控制系统中。通过仿真，与电机实际运行状态进行比较，证明了扩展卡尔曼滤波具有良好的动态跟踪能力和抗噪声能力。 针对扩展卡尔曼滤波算法在无速度传感器控制中存在的不足，本文给出了降阶线性卡尔曼滤波算法。降阶线性卡尔曼滤波算法重新选择了系统状态变量，建立新的完全线性化的系统方程，并且卡尔曼滤波算法中的系统协方差矩阵成为时不变序列，因此可以直接应用线性卡尔曼滤波算法。仿真结果证明，与扩展卡尔曼滤波算法相比，新的算法更加简单，减轻了繁重的参数调节任务，易于数字化实现，不仅具备扩展卡尔曼滤波算法的优势，而且在某些性能方面超越了扩展卡尔曼滤波算法。 通过分析得知，由于将系统模型不确定性与测量噪声体现在系统方程中，因此卡尔曼滤波算法在状态估算方面具有良好的性能。本文以降阶线性卡尔曼滤波 算法为理论基础，以永磁同步电机为对象，以数字信号处理器（DSP）为核心，设计了电机状态观测系统的设计方案。整个方案在不增加成本的基础上，充分利用数字信号处理器（DSP）丰富的资源和强大的运算能力，通过检测电机相电流，实时估算出电机转子位置与转速。本系统可以代替传统速度传感器，为电机控制系统提供转子位置和转速反馈信息。本文的下一步主要工作便是将此系统付诸实践，应用于实际工程中，对卡尔曼滤波算法在永磁同步电机无速度传感器控制方面的性能进行进一步研究。关键词：永磁同步电机；无速度传感器；卡尔曼滤波
上传时间： 2013-04-24
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