在早期阶段，直流调速系统在传动领域中占统治地位。然而，从60年代后期开始，交流电动机在工业应用领域正在取代直流电动机，交流传动变得越来越经济和受欢迎。永磁交流伺服系统作为电气传动领域的重要组成部分，在工业、农业、航空航天等领域发挥越来越重大的作用。永磁同步电动机以其特点广泛应用于中小功率传动场合，成为研究的重要领域。然而，永磁同步电动机具有较大的转动脉动，而对于这些应用场合，转矩平滑通常是基本要求。因此，对永磁交流伺服系统的应用，必须考虑其转矩脉动的抑制问题。本文针对电机传动系统中参数变化对电机性能的影响，以永磁同步电机为例，围绕如何通过参数辨识来提高永磁同步电动机的控制性能，借助自行开发的全数字永磁交流伺服系统平台，对永磁同步电动机的磁场定向控制，参数辨识，神经网络和扩展卡尔曼滤波在控制系统中的应用，抑制转矩脉动，提高系统性能几个方面展开深入的研究。 本文从永磁同步电动机及其控制系统的基本结构出发，对通过参数辨识抑制转矩脉动进行了较为细致的分析。针对不同情况，通过改进电机的控制系统，提出了多种参数辨识方法。主要内容如下： 1、基于定子磁链方程，建立了永磁同步电动机的一般数学模型。经坐标变换，得出在静止两相（α—β）坐标系和旋转两相（d—q）坐标系下永磁同步电动机电压方程和转矩方程。 2、分析了永磁同步电动机id=0矢量控制系统的工作原理，介绍了永磁同步电动基于磁场定向的矢量控制的基本概念。经对永磁同步电动机系统进行分析，推导并建立了id=0控制时整个电机系统的数学模型。 3、基于超稳定性理论的模型参考自适应控制原理，设计了一种模型参考自适应控制系统，考虑电机参数的时变性，对永磁交流伺服系统的绕组电阻和电机负载转矩辨识进行了研究，以保持系统的动态性能。利用Matlab/Simulink建立仿真模型，对控制性能进行了验证，仿真实验证明这种方法的可行性。 4、人工神经网络具有很强的学习性能，经过训练的多层神经网络能以任意精度逼近非线性函数，因此为非线性系统辨识提供了一个强有力的工具。本章针对永磁同步电机提出了一种以电机输出转速为目标函数的神经网络控制方案，同时应用人工神经网络理论建立和设计了负载转矩扰动辨识的算法以及相应的控制系统的补偿方法，并应用MATLAB软件进行了计算机仿真，仿真证明和传统的控制方法相比，以电机输出转速为指导值和目标函数的神经网络控制方案能有效地提高神经网络的收敛速度，能有效地改善控制系统的动态响应，具有跟踪性能好和鲁棒性较强等优点。 5、电机的参数会随着温升和磁路饱和发生变化，需进行在线实时辨识。本文利用电机的定子电流、电压和转速，采用递推最小二乘法进行在线参数辨识，该方法不需要观测的磁链信号，消除了磁链观测和参数辨识的耦合。电机状态方程由于存在状态变量的乘积项，对电机参数辨识以后，仍然是非线性方程，为了对电机状态方程进行状态估计，得到电机的参数辨识值，本文采用扩展卡尔曼滤波进行状态估计，对以上方法的仿真实验得到了满意的结果。 6、本文基于数字电机控制专用DSP自行开发了全数字永磁交流伺服系统平台，通过软件实现扩展卡尔曼滤波对电阻和磁链的估计，以及基于磁场定向的空间矢量控制算法，获得了令人满意的实验结果，证明扩展卡尔曼滤波算法对电阻和磁链的实时估计是很准确的，由此构成的永磁交流伺服系统具有良好的静、动态性能。
上传时间： 2013-07-28
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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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作为世界上发展最快的可再生能源，风能受到了世界各国的关注。随着风机数量的增加，研究电网故障时风力发电机的动态响应特性越来越重要。 本文以“3.2MW永磁风力发电机系统分析”为工程背景，旨在研究3.2MW永磁风力发电机及其系统在各种正常和非正常工况下的动态性能，分析变流系统和控制方法对电机性能的影响，为电机的优化设计提供参考。 首先，在对永磁风力发电机的基本理论进行论述的基础上，分析了变转速变桨距控制策略，并基于Matlab/Simulink建立了风力发电机模型，通过仿真分析了最大功率跟踪和变桨距控制下发电机的性能。 其次，研究了双PWM变流系统电机侧变流器和网侧变流器的控制方法，并基于Matlab/Simulink搭建了基于转速外环、电流内环双PI调节器的电机侧控制器模型及基于电网电压定向的电压外环、电流内环控制的网侧控制器模型。 最后，基于Matlab/Simulink对电网短路及电网电压跌落下不同控制方法下的永磁风力发电机系统的动态性能进行仿真；并对永磁风力发电机机端短路下的运行性能进行仿真，结果表明：网侧变流器的电流变化以及直流母线的电压波动对永磁风力发电机系统的动态性能影响较大，通过控制网侧变流器电流、直流母线电压的稳定，可以有效提高永磁风力发电机系统的动态性能；给定的电机设计参数符合短路电流倍数要求；永磁风力发电机通过变流装置并网可大大减小故障对发电机的冲击。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：nanjixehun
无刷直流电机以体积小、重量轻、效率高、调速性能好、无换向火花及无励磁损耗等诸多优点被大量应用于家电、交通、医疗器械、数控机床及机器人等领域，现代工业的快速发展对无刷直流电机控制系统的性能要求也越来越高。可以预见，随着永磁材料和电力电子器件价格进一步的降低，无刷直流电机驱动理论的研究不断深入，无刷直流电机的应用前景将更加广泛。 本文通过阅读大量文献资料，介绍了无刷直流电机的发展现状、研究动态及工作原理等。在控制策略上，采用了基于智能控制思想的模糊控制，其特点是不依赖于对象模型，利用制定的控制规则进行了模糊推理从而获得合适的控制量。运用Matlab/Simulink对控制系统进行了建模和仿真，其中速度环采用模糊PI调节，电流环采用传统的PI调节，为后面的实验提供了理论分析的基础。 结合无刷直流电机的结构，利用电机内部的霍尔元件检测转子位置。根据模糊控制器的设计方法，给出了模糊控制查询表。采用TI公司的数字信号处理器TMS320F2812作为主控芯片，在硬件上设计了整流电路、逆变电路、驱动电路、调理及保护电路等；在DSP软件开发环境CCS下，采用C语言和汇编语言进行了混合编程，实现了转子位置信号的读取、PWM波的产生、AD采样、速度模糊PI调节及电流调节等功能。 通过对整个控制系统的软硬件联合调试，进行了相关实验。相对传统的控制系统，采用模糊PI控制的系统具有响应速度快、超调量小、稳定性好等优点。实验结果表明了无刷直流电机模糊控制系统设计的正确性。最后对整个设计进行了总结，对后续的工作给出了自己的见解。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：R50974
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
本文分析了永磁同步直线电动机的运行机理与运行特性，并通过坐标变换，分别得出了电机在a—b—c，α—β、d—q坐标系下的数学模型。针对永磁同步直线电机模型的非线性与耦合特性，采用了次级磁场定向的矢量控制，并使id=0，不但解决了上述问题，还实现了最大推力电流比控制。为了获得平稳的推力，采用了SVPWM控制，并对它算法实现进行了研究。 针对速度环采用传统PID控制难以满足高性能矢量控制系统，通过对传统PID控制和模糊控制理论的研究，将两者相结合，设计出能够在线自整定的模糊PID控制器。将该控制器代替传统的PID控制器应用于速度环，以提高系统的动静态性能。 在以上分析的基础上，设计了永磁同步直线电机矢量控制系统的软、硬件。其中电流检测采用了新颖的电流传感器芯片IR2175，以解决温漂问题；速度检测采用了增量式光栅尺，设计了与DSP的接口电路，通过M/T法实现对电机的测速。最后在Matlab/Simlink下建立了电机及其矢量控制系统的仿真模型，并对分别采用传统PID速度控制器和模糊PID速度控制器的系统进行仿真，结果表明采用模糊PID控制具有更好的动态响应性能，能有效的抑制暂态和稳态下的推力脉动，对于负载扰动具有较强的鲁棒性。
上传时间： 2013-07-04
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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
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在实际应用中，对永磁同步电机控制精度的要求越来越高。尤其是在机器人、航空航天、精密电子仪器等对电机性能要求较高的领域，系统的快速性、稳定性和鲁棒性能好坏成为决定永磁同步电机性能优劣的重要指标。传统电机系统通常采用PID控制，其本质上是一种线性控制，若被控对象具有非线性特性或有参变量发生变化，会使得线性常参数的PID控制器无法保持设计时的性能指标；在确定PID参数的过程中，参数整定值是具有一定局域性的优化值，并不是全局最优值。实际电机系统具有非线性、参数时变及建模过程复杂等特点，因此常规PID控制难以从根本上解决动态品质与稳态精度的矛盾。永磁同步电机是典型的多变量、参数时变的非线性控制对象。先进控制方法(诸如智能控制、优化算法等)研究应用的发展与深入，为控制复杂的永磁同步电机系统开辟了崭新的途径。由于先进控制方法摆脱了对控制对象模型的依赖，能够在处理不精确性和不确定性问题中有可处理性、鲁棒性，因而将其引入永磁同步电机控制已成为一个必然的趋势。本文根据系统实现目标的不同，选取相应的先进控制方法，并与PID控制相结合，对永磁同步电机各方面性能进行有针对性的优化，最终使其控制精度得到显著的提高。为达到对永磁同步电机进行性能优化的研究目的，文中首先探讨了正弦波永磁同步电机和方波永磁同步电机的运行特点及控制机理，通过建立数学模型，对相应的控制系统进行了整体分析。针对永磁同步电机非线性、强耦合的特点，设计了矢量控制方式下的永磁同步电机闭环反馈控制系统。结合常规PID控制，将模糊控制、遗传算法、神经网络和人工免疫等多种先进控制方法应用于永磁同步电机调速系统、伺服系统和同步传动系统的控制器设计中，以满足不同控制系统对电机动、静态性能的要求以及对调速性能或跟随性能的侧重。实验结果表明，采用先进控制方法的永磁同步电机具有较好的动态性能、抗扰动能力以及较强的鲁棒性能；与传统PID控制相比，系统的控制精度得到了明显提高。研究结果验证了先进控制方法应用于永磁同步电机性能优化的有效性和实用性。
上传时间： 2013-04-24
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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
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无刷直流电机具有输出转矩大、调速性能好、运行可靠等一系列优点，具有广泛的应用前景，其传统的理论分析及设计方法已经比较成熟。它的进一步推广和应用，在很大程度上有赖于对其控制策略的研究。本文主要研究了无刷直流电机的速度控制问题。 无刷直流电机是一种多变量和非线性的控制系统，传统的控制方法很难满足对它的精确控制。近代模糊控制理论在无刷直流电机的控制中得到了广泛的应用，提高了控制系统的性能。但是，在模糊控制器控制规则优化和参数在线调整方面还存在着许多不足。针对这些问题，本文提出了一种使用遗传算法优化的模糊控制器，并且应用到无刷直流电机的控制中。系统采用双闭环控制，内环采用电流负反馈对电机转矩进行调节；外环应用模糊控制器进行速度控制，通过遗传算法离线优化模糊控制规则和在线调节模糊控制器的参数以提高系统的动态性能。同时本文使用Matlab和电机仿真软件VisSim对无刷直流电机的速度控制进行了软件仿真。 数字信号处理器(DSP)是一种高速的信号处理芯片，近几年在电机控制领域得到了广泛的应用。本文以TI公司的TMS320LF2407控制器为基础，介绍了DSP在无刷直流电机控制中常用的应用技术。同时为了降低系统开发设计的复杂性，提高控制系统的可靠性以及软件开发的快速性，本文将嵌入式操作系统移植到DSP中，并在该操作平台上开发出高效的控制算法。 实验结果表明，通过遗传算法优化的模糊控制器对无刷直流电机模型的不确定性和负载变化具有较强的适应性和鲁棒性，而且控制系统具有较好的动态性能。
上传时间： 2013-06-12
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