该文研究了两相逆变器-异步电动机系统的SVPWM控制技术,该系统可以广泛应用于小功率、宽调速运行的场合.通过对电机基本方程进行Kron变换,建立了系统完整的数学模型.论文在分析国内外两相逆变器异步电动机的SVPWM控制基础上,提出四个电压矢量八个工作空间的SVPWM控制技术,推导了控制参数和计算公式,提出了使电机具有圆形旋转磁场的调制比优化方案,给出了实施该方案的逆变器功率管的导通顺序和逆变器的输出电压波形.编制了系统仿真程序,给出SVPWM控制,两相逆变器-异步电动机系统样机的电压、电流、转速、转矩仿真波形曲.并与采用其他控制方式,进行仿真结果比较.论证了该文提出的SVPWM控制技术在两相逆变器-异步电动机系统中明显地减小了电流谐波、转矩脉动.论文建立了基于DSP控制器的两相逆变器-异步电动机系统试验装置系统,系统由DSP控制器、控制电路、功率驱动电路、逆变器主电路、异步电动机等组成.完成了各工作区的SVPWM信号的生成,与理论实现一致.
标签:
SVPWM
DSP
异步电动机
控制
上传时间:
2013-07-27
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永磁无刷直流电动机是一种性能优越、应用前景广阔的电动机,传统的理论分析及设计方法已比较成熟,它的进一步推广应用,在很大程度上有赖于对控制策略的研究.该文提出了一套基于DSP的全数字无刷直流电动机模糊神经网络双模控制系统,将模糊控制和神经网络分别引入到无刷直流电动机的控制中来.充分利用模糊控制对参数变化不敏感,能够提高系统的快速性的特点,构造适用于调节较大速度偏差的模糊调节器,加快系统的调节速度;由于神经网络既具有非线性映射的能力,可逼近任何线性和非线性模型,又具有自学习、自收敛性,对被控对象无须精确建模,对参数变化有较强的鲁棒性的特点,构造三层BP神经网络调节器,来实现消除稳态偏差的精确控制.以速度偏差率为判断依据,实现模糊和神经网络两种控制模式的切换,使系统在不同速度偏差段快速调整、平滑运行.此外充分利用系统硬件构成的特点,采用适当的PWM输出切换策略,最大限度的抑制逆变桥换相死区;通过换相瞬时转矩公式推导和分析,得出在换相过程中保持导通相功率器件为恒通,即令PWM输出占空比D=1,来抑制定子电感对换相电流影响的控制策略.上述抑制换相死区和采用恒通电压的控制方法,减小了换相引起的转矩波动,使系统电流保持平滑、转矩脉动大幅度减小、系统响应更快、并具有较强的鲁棒性和实时性.在这种设计下,系统不仅能实现更精确的定位和更准确的速度调节,而且可以使无刷直流电动机长期工作在低速、大转矩、频繁起动的状态下.该文选用TMS320LF2407作为微控制器,将系统的参数自调整模糊控制算法,BP神经网络控制算法以及PWM输出,转子位置、速度、相电流检测计算等功能模块编程存储于DSP的E2PROM,实现了对无刷直流电动机的全数字实时控制,并得到了良好的实验结果的结果.
标签:
DSP
无刷直流电动机
双模控制
转矩
上传时间:
2013-06-01
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