本文从课题要求和实际应用的角度出发,设计了以TMS320F240为核心的永磁同步电机矢量控制系统,详细叙述了控制系统的搭建方法,并对永磁同步电机的初始位置检测和死区补偿作了理论的研究.本文的结构和主要研究内容如下:第一章介绍了永磁电机的原理、现状和发展历史.第二章对永磁同步电机的基本结构和数学模型做了详细的介绍.介绍了永磁同步电机控制系统的主要组成部分电流环,转速环和位置环的常见控制策略,这三个环之间的关系和如何综合调节这三个环.控制系统采用的是矢量控制方法,本章最后详细地分析了永磁同步电机的矢量控制策略,这种策略的软件实现方法,并给出了基于MATLAB/SIMULINK的控制系统仿真.第三章从介绍了实际的电路设计,包括搭建以TMS320F240为核心的控制系统的搭建,智能功率模块IPM的使用及控制的主要方法,控制面盘的设计.第四章分析了永磁同步电机控制系统中的一个主要问题:初始位置检测.分析了现有的初始位置检测的主要方法,并提出了一种利用永磁同步电机的凸极效应和非线性的磁化特性来估算转子初始位置的方法.第五章介绍了矢量控制永磁同步电机矢量控制系统的死区补偿问题.
上传时间： 2013-04-24
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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
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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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电力电子装置的控制技术随着电力电子技术的发展而愈来愈复杂。开关电源是现代电力电子设备中不可或缺的组成部分，其质量的优劣以及体积的大小直接影响电子设备整体性能。高频化、小型化、数字化是开关电源的发展方向。 在应用数字技术进行控制系统设计时，数字控制器的性能决定了控制系统的整体性能。数字化电力电子设备中的控制部分多以MCU/DSP为核心，以软件实现离散域的运算及控制。在很多高频应用的场合，目前常用的控制器(高性能单片机或DSP)的速度往往不能完全满足要求。FPGA具有设计灵活、集成度高、速度快、设计周期短等优点，与单片机和DSP相比，FPGA具有更高的处理速度。同时FPGA应用在数字化电力电子设备中，还可以大大简化控制系统结构，并可实现多种高速算法，具有较高的性价比。 依据FPGA的这些突出优点，本文将FPGA应用于直流开关电源控制器设计中，以实现开关电源数字化和高频化的要求。主要研究工作如下： 介绍了基于FPGA的DC/DC数字控制器中A/D采样控制、数字PI算法的实现；重点描述了采用混合PWM方法实现高分辨率、高精度数字PWM的设计方案，并对各模块进行了仿真测试；用FPGA开发板进行了一部分系统的仿真和实际结果的检测，验证了文中的分析结论，证实了可编程逻辑器件在直流开关电源控制器设计中的应用优势。
上传时间： 2013-07-23
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论文于单片机控制的基步进电机调速系统的设计 摘要: 步进电机是将电脉冲信号转变为角位移或线位移的开环控制元件。在非超载的情况下，电机的转速、停止的位置只取决于脉冲信号的频率和脉冲数，而不受负载变化的影响，即给电机加一个脉冲信号，电机则转过一个步距角。这一线性关系的存在，加上步进电机只有周期性的误差而无累积误差等特点。使得在速度、位置等控制领域用步进电机来控制变的非常的简单。步进电机的调速一般是改变输入步进电机的脉冲的频率来实现步进电机的调速，因为步进电机每给一个脉冲就转动一个固定的角度，这样就可以通过控制步进电机的一个脉冲到下一个脉冲的时间间隔来改变脉冲的频率，延时的长短来具体控制步进角来改变电机的转速，从而实现步进电机的调速。在本设计方案中采用AT89C51型单片机内部的定时器改变CP脉冲的频率从而实现对步进电机的转速进行控制，实现电机调速与正反转的功能。
上传时间： 2013-06-15
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各种类型电机的单片机控制,包括三相电机,BLDC电机的控制,入门的好资料
上传时间： 2013-06-02
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随着国民经济的飞速发展，传统的电机已无法满足当前工程的要求，其作用也由过去简单的起停控制、提供动力上升到要求对其速度、位置、转矩等进行精确的控制，并能实现快速加速、减速、反转以及准确停止等，使被驱动的机械运动符合于集的要求。在集成电路、现代电子技术及控制理论飞速发展的今天，电机控制技术也得到了飞快的发展，电机控制器也由模拟分立元件构成的电路向数模混合、全数字方向发展。本论文主要研究了FPGA芯片在电机控制器中的应用。 论文首先对无刷直流电机系统进行了综合性论述。对系统的组成、及系统中主要部分：如位置传感器、逆变器和功率器件、供电直流电源进行了较详细的说明；并且提出了与本研究相关的控制机理和实施方案。 其次，论文对FPGA芯片的特点及配置电路、以及以FPGA-FLEX10K10为核心的控制器电路的组成进行了较详细的论述；同时对超高速集成电路硬件描述语言(VHDL)的特点和应用进行了研究；并提出了应用FPGA芯片对电机速度进行控制的系统构成及工作原理。 论文还对FPGA芯片与DSP芯片共同完成电机控制的方案进行了论述，利用ALTERA公司的FPGA芯片完成了电机控制器的设计、制造和调试，并在此基础上分析研究了利用此控制器对无刷直流电机进行调速控制的方法；两种控制器共同工作，组合方便、功能强大，适合在高精度、高效、宽变速控制的应用场合下，可对电机实现精度更高、策略更复杂的控制。 论文最后还对在具体产品中的应用效果及行了简单分析。
上传时间： 2013-08-04
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开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：skfreeman
永磁同步电机(PMSM)是一种性能优越、应用前景广阔的电机。永磁同步电机调速系统是以永磁同步电机为控制对象，采用变压变频技术对电机进行调速的控制系统。因其具有能耗低、可靠性高、控制精确等优点，在许多领域得到广泛的应用。然而，转子无阻尼绕组的PMSM的采用变频技术开环运行时，系统不太稳定，电机效率有所下降，转子温升高，易造成钕铁硼永磁体退磁，危及电机安全运行，有时甚至还会出现失步现象，系统无法运行。PMSM控制系统稳定运行控制都是建立在闭环控制基础之上的，因此如何获取转子位置和速度信号是整个系统中相当重要的一个环节。当前，在大多数调速驱动系统中，最常用的方法是在转子轴上安装位置传感器。但这些传感器增加了系统的成本，降低了系统的可靠性和耐用性。因此，在一些特殊及控制精度要求不很高的场合，无传感器控制将会得到广泛的应用。它通过测量电动机的电流、电压等可测量的物理量，通过特定的观测器策略估算转子位置，提取永磁转子的位置和速度信息，完成闭环控制。本文以无位置传感器PMSM控制系统作为研究对象，介绍了永磁同步电机的结构及其数学模型，详细地阐述了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的理论基础及其波形的产生机制，并对闭环控制策略进行了研究。鉴于数字信号处理器(DSP)TMS320LF2407控制芯片出色的性能和丰富的外设资源，使用该芯片设计了控制系统的硬件系统和软件系统，通过对整个控制系统的试验调试，实现了永磁同步电机的无位置传感器控制。 本文借助于MATLAB建立了永磁同步电机的仿真数学模型，并根据空间矢量脉宽调制的工作原理，构建了永磁同步电机调速控制系统的仿真模型。系统采用αβ定子静止坐标系下的数学模型，依据滑模变结构控制原理，对永磁电机的转子位置角θe和转速ωe进行实时在线估算，不断修正估算位置^θe，控制定子旋转磁场与转子磁场垂直并保持与转子同步旋转，实现电机的闭环调速运行。理论分析和仿真结果表明，所提出的永磁同步电机无传感器控制方法具有较强的鲁棒性和令人满意的性能。
上传时间： 2013-04-24
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开关磁阻电机驱动系统(SRD)是一种新型交流驱动系统,以结构简单、坚固耐用、成本低廉、控制参数多、控制方法灵活、可得到各种所需的机械特性,而备受瞩目,应用日益广泛.并且SRD在宽广的调速范围内均具有较高的效率,这一点是其它调速系统所不可比拟的.但开关磁阻电机(SRM)的振动与噪声比较大,这影响了SRD在许多领域的应用.本文针对上述问题进行了研究,提出了一种新型齿极结构,可有效降低开关磁阻电机的振动与噪声.通过电磁场有限元计算可看出,在新型齿极结构下,导致开关磁阻电机振动与噪声的径向力大为减小,尤其是当转子极相对定子极位于关断位置时,径向力大幅度地减小,并改善了径向力沿定子圆周的分布,使其波动减小,从而减小了定子铁心的变形与振动,进而降低了开关磁阻电机的噪声.静态转矩因转子极开槽也略微减小,但对电机的效率影响不大.开关磁阻电机因磁路的饱和导致参数的非线性,又因在不同控制方式下是变结构的.这使得开关磁阻电机的控制非常困难.经典的线性控制方法如PI、PID等方法用于开关磁阻电机的控制,效果不好.其它的控制方法如滑模变结构控制、状态空间控制方法等可取得较好的控制效果但大都比较复杂,实现起来比较困难.而智能控制方法如模糊控制本身为一种非线性控制方法,对于非线性、变结构、时变的被控对象均可取得较好的控制效果且不需知道被控对象的数学模型,这对于很难精确建模的开关磁阻电机来说尤其适用.同时,模糊控制实现比较容易.但对于变参数、变结构的开关磁阻电机来说固定参数的模糊控制在不同条件下其控制效果难以达到最优.为取得最优的控制效果,该文采用带修正因子的自组织模糊控制器,采用单纯形加速优化算法通过在线调整参数,达到了较好的控制效果.仿真结果证明了这一点.
上传时间： 2013-05-16
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