变速恒频双馈风力发电系统PI自适应速度估计
上传时间： 2014-01-23
上传用户：lacsx
本文首先简述了交流调速系统的发展和研究重点，介绍了异步电机调速系统的不同控制策略，详细论述了异步电机矢量控制系统的基本原理：异步电机的数学模型和坐标变换、矢量控制的基本方程式、转子磁链的观测方法、矢量控制的系统结构等，并重点分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的基本原理、控制算法以及在TMS320LF2407中的实现方法。 从工程实际应用出发，本文设计和开发了一套以DSP芯片TMS320LF2407为核心的有速度传感器异步电机矢量控制系统，并给出了硬件和软件的实现方法。该系统的功率电路采用电压型的交-直-交变压变频结构，由整流电路、滤波电路及智能功率模块IPM(PM15RSH120)逆变电路构成；控制电路以DSP芯片TMS320LF2407为核心，加上PWM信号发生电路、定子电流检测电路、直流母线电压检测电路、智能功率模块驱动电路、速度检测电路、系统保护电路等，构成了功能齐全的异步电机全数字化矢量控制系统。 在此基础上，本文对无速度传感器异步电机矢量控制系统进行了有益的探索。提出了改进的电压型转子磁链估算模型，消除了电压型转子磁链估算模型中纯积分环节所固有的漂移问题和积累误差对实际系统性能的影响。在传统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模糊神经网络取代，提出一种基于模糊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模糊神经网络结构和学习算法。最后对基于模糊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。
上传时间： 2013-07-02
上传用户：amandacool
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
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
矢量控制变频调速系统是国内当前电气传动和自动化领域研究的热点和技术攻坚的难点。矢量控制技术作为一种先进的控制策略，是在电机统一理论、机电能量转换和坐标变换理论的基础上发展起来的，具有先进性、新颖性和实用性的特点。其思想就是将异步电动机的数学模型通过坐标变换，将定子电流矢量分解为按转子磁场定向的两个直流分量并分别加以控制，从而实现磁通和转矩的解耦控制，以期达到独立控制电机转矩的效果。 本课题基于矢量控制的基本原理，采用TI公司最先进的电机控制专用DSP芯片TMS320F2812，开发出了一套基于转子磁链位置估计和转子速度估计的电流转速双闭环的转子磁场定向直接矢量控制变频调速系统，并实现了实际运行，初步达到了产品化的目标。主要的工作如下： (1)从电机数学模型和坐标系变换入手，采用电流转速双闭环的转子磁场定向直接矢量控制方案，深入探讨了SVPWM和矢量控制的基本原理，并完成了调速系统的功能框图； (2)基于TI公司的DSP芯片TMS320F2812和MITSUBISHI的IPM模块PM50RSA120，设计了调速系统的硬件电路，包括控制电路，驱动电路，电源电路和操作面板电路等； (3)设计了基于转子磁链位置估计和速度估计的电流转速双闭环的转子磁场定向直接矢量控制变频调速系统的软件部分，给出了调速系统的软件流程图和各子模块的具体实现； (4)采用先进的自适应Fuzzy-PI调节器来代替传统的PI调节器作为速度控制器，取得了较好的控制效果； (5)搭建了整个变频调速实验平台，进行了整机测试，给出了实验结果和结论。 该系统已经成功应用于矢量变频器成品生产中，在北京天华博实电气有限公司的变频器生产车间进行了相应的实验。实验表明，该系统具有良好的动静态性能，运行稳定，抗干扰能力强，获得用户好评，不失为一套具有先进性、新颖型、实用性的高性能变频调速系统。
上传时间： 2013-05-25
上传用户：er1219
为了提高直接转矩控制（DTC）系统定子磁链估计精度，降低电流、电压测量的随机误差，提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）实现异步电机转子位置和速度估计的方法。扩展卡尔曼滤波器是建立在基于旋转坐标系下由定子电流、电压、转子转速和其它电机参量所构成的电机模型上，将定子电流、定子磁链、转速和转子角位置作为状态变量，定子电压为输入变量，定子电流为输出变量，通过对磁链和转速的闭环控制提高定子磁链的估计精度，实现了异步电机的无速度传感器直接转矩控制策略，仿真结果验证了该方法的可行性,提高了直接转矩的控制性能。 Abstract: In order to improve the Direct Torque Control（DTC） system of stator flux estimation accuracy and reduce the current， voltage measurement of random error， a novel method to estimate the speed and rotor position of asynchronous motor based on extended Kalman filter was introduced. EKF was based on d-p axis motor and other motor parameters （state vector: stator current， stator flux linkage， rotor angular speed and position； input: stator voltage； output: staror current). EKF was designed for stator flux and rotor speed estimation in close-loop control. It can improve the estimated accuracy of stator flux. It is possible to estimate the speed and rotor position and implement asynchronous motor drives without position and speed sensors. The simulation results show it is efficient and improves the control performance.
上传时间： 2015-01-02
上传用户：qingdou
针对视觉伺服机器人手眼定位问题,采用非线性系统理论中的无源化方法,在不需要物体 的深度精确值、几何模型及单应性矩阵的计算情况下,设计了摄像机的平移和旋转速度,同时使用 自适应控制方法对深度进行估计
上传时间： 2014-01-05
上传用户：小鹏
讨论了利用GPS多普勒频移观测值确定运动载体速度的基本原理,估计了这一方法可以达到的精 度。为验证该方法的可靠性及稳定性,做了两个试验:静态试验和动态试验,试验中实测动态数据处理采用 VAES软件。理论研究和数据处理结果均表明,在卫星分布较好的情况下,载体速度的确定精度可达mm/s。
上传时间： 2013-12-22
上传用户：cylnpy
若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度，那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程，其中一个主要的方法是归一化LMS算法（NLMS算法），变步长 的更新公式可写成 W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n） =w（n）+ （3.1） 式中， = e（n）x（n）表示滤波权矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目的，必须合适的选择变步长 的值，一个可能策略是尽可能多地减少瞬时平方误差，即用瞬时平方误差作为均方误差的MSE简单估计，这也是LMS算法的基本思想。
上传时间： 2016-07-07
上传用户：changeboy
