无速度传感器矢量控制原理与实践
上传时间： 2013-07-31
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专辑类----传感器专辑 无速度传感器矢量控制原理与实践-148页-1.8M.rar
上传时间： 2013-07-03
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专辑类-实用电子技术专辑-385册-3.609G 无速度传感器矢量控制原理与实践-156页-1.9M.pdf
上传时间： 2013-05-28
上传用户：华华123
专辑类-传感器专辑-87册-901M 无速度传感器矢量控制原理与实践-148页-1.8M.pdf
上传时间： 2013-06-14
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该文主要研究的是感应电动机无速度传感器矢量控制变频调速及参数辨识.首先,利用坐标变换的方法推导出感应电动机在两相殂止和两相同步旋转坐标系中的数学模型,并对电机动态特性进行了仿真.用矢量控制理论和电压解耦的方法建立了转差型电压乔量解耦控制系统.利用神经网络的方法和模型参考自适应(MRAS)的方法实现转速辨识,仿真结果验证了辨识方法是可行的.利用系统固有了硬件资源(如PWM逆变器、微机控制系统)发出一定规则的脉冲实现电动机参数的静态测试,仿真结果表明它能为矢量控制系统提供较高精度的电机参数,具有一定的实际意义.为了实现电机转速高速响应的目标,用大规模数字信号处理器DSP产现系统控制,文中给出了控制思想.
上传时间： 2013-04-24
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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
上传用户：lifangyuan12
异步电机无速度传感器矢量控制技术提高了交流传动系统的可靠性，降低了系统的实现成本。准确辨识电机转速是实现无速度传感器矢量控制的关键。 本文对无速度传感器矢量控制系统进行了研究，建立了异步电动机无速度传感器电压解耦矢量控制系统和基于模型参考自适应(MRAS)的无速度传感器矢量控制系统。基于MRAS的无速度传感器矢量控制系统利用电动机定子电压方程和电流方程得到电动机转速的模型参考自适应辨识算法，在此基础上建立了一个改进的变参数MRAS速度辨识数学模型，并利用Matlab软件对基于该速度辨识模型的无速度传感器异步电动机矢量控制系统在不同的情况下进行了详细的仿真研究。仿真结果验证了该改进的变参数MRAS速度辨识模型具有令人满意的辨识精度和动态性能。 基于MRAS的转速估算理论从本质上来说属于基于电机理想模型的转速估算方案，该方法依赖于电机参数，而电机参数在电机运动过程中变化很大，因而给出了对电机的一些定、转子参数进行实时辨识方法，以保持系统的动、静态性能。 在传统型模型参考自适应系统基础上，将系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的人工神经网络取代，提出一种基于神经网络的异步电机转速估计方法，并给出了速度估计器的神经网络结构和学习算法。最后对基于神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统进行了仿真，结果表明该系统具有良好的性能。 简单介绍了基于DSP的异步电机无速度传感器矢量控制系统的硬件结构以及软件系统的设计。
上传时间： 2013-05-30
上传用户：hakim
交流电动机是一个多变量、高阶、强耦合的非线性系统，不象直流电机那样易于控制转矩，采用矢量控制技术可解决传统交流调速的难题，使交流电机可以按直流电机的控制规律来进行控制，而无传感器矢量控制技术由于可以省去速度传感器，使相应的交流调速系统变得简便、廉价和可靠，所以成为当前研究的热点，本论文工作就是这方面的一个尝试。 论文首先介绍了矢量控制技术的基本理论。对感应电动机在三相静止坐标系下强耦合和互感变参数的数学模型，通过坐标变换，导出感应电机在两相同步旋转坐标系下的数学模型，然后将同步坐标系按转子磁场定向，实现了对转子磁链和转矩的分别控制，从而可以按直流电机的控制规律来控制交流电机。 其次，论文基于同步轴系下的感应电动机电压磁链方程式，提出了一种感应电动机按转子磁场定向的矢量控制方法，利用在同步轴系中T轴电流的误差信号实现对电机速度的估算，这种速度估算方法结构简单，有一定的自适应能力。同时在该无传感器矢量控制系统中，由于采用了经典的PI调节器，使得控制系统更为简单易行。 论文利用MATLAB建立了该无传感器矢量控制系统的仿真模型。为提高系统的适应性和仿真结果的准确性，仿真模型采用了标么值系统，并考虑了控制周期和采样信号周期对仿真结果的影响。讨论了离散控制引起的相位补偿问题，使仿真结果更接近实际工程系统。 最后，通过仿真进一步验证了本文提出的无传感器矢量控制系统的正确性和可行性，也证明了速度估计模型对速度估计准确，且对参数的变化有较强的鲁棒性。
上传时间： 2013-06-02
上传用户：libinxny
·新型无刷直流电机速度闭环控制技术
上传时间： 2013-04-24
上传用户：浅言微笑
为了实现快速准确地观测电机转速，在直接转矩控制系统的基础上，采用了基于电机转子磁链的MRAS速度辨识方法对系统进行速度估计，并通过DSP实现无速度传感器的直接转矩控制。利用Matlab对系统进行仿真分析，仿真结果表明，该方案的设计方法正确可行。
上传时间： 2013-11-17
上传用户：xjz632
