应用于电动汽车驱动领域的永磁同步电机交流驱动系统是由永磁同步电机、电力电子技术和控制技术相结合而形成的新型交流驱动系统。因其具有良好的运行性能而成为当代电气传动领域研究的热点之一。 永磁同步电机是一个多变量、非线性、高强耦合的系统,其输出转矩与定子电流不成正比,而是复杂的函数关系,因此要得到好的控制性能,需要进行磁场解耦。矢量变换控制技术正好适用于永磁同步电机的这种特点。 本文在数字电机控制专用DSP芯片TMS320LF2407的基础上,以永磁同步电机为研究对象,对其矢量控制技术进行了研究和设计。 首先课题根据永磁同步电机实际物理模型,分析推导得到了永磁同步电机的三相静止坐标系下及两相旋转坐标系下的数学模型。 接着课题对永磁同步电机运行特性进行了分析和研究。在此基础上,课题提出了一种新型的永磁同步电机矢量控制系统,在这个系统上,课题提出了应用不同矢量控制策略的矢量控制方法,并对其做了仿真验证。 结果表明,课题设计的系统以及应用不同矢量控制策略的矢量控制方法准确可行。 这个控制系统便于实现多种矢量控制方法,为永磁同步电机扩速增效提供了理论平台。 在理论分析、仿真通过基础上,课题对驱动系统的硬件和软件两个方面进行了具体的设计。 课题完成了DSP控制系统关键硬件电路的设计,并设计制作了一块应用SCALE模块的IGBT驱动电路,此驱动电路响应迅速、抗干扰性强,驱动性能优越。此外,课题完成了永磁同步电机矢量控制系统全数字化设计,调试通过了速度位置检测、电流检测、PI调节、坐标变换等应用模块。 课题最后对整个系统的做了全面的总结,并对今后的工作方向进行了展望。
上传时间: 2013-06-22
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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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本文档描述了基于飞思卡尔电机控制专用的数字信号控制器MC56F8274S的三相交流感应电机矢量控制方案。三相交流感应电机因为其结构简单、工艺成熟、造价低廉、无电刷、维护简单、鲁棒性强等优点,被广泛应用于工业控制中。如水泵、风机、压缩机、制冷系统中。为了实现三相交流感应电机的调速,需要对电机提供电压幅值和频率可变的交流电,一般使用由数控开关逆变器构成的三相变频器。电机的控制算法大体分为两类,一类是标量控制,如被广泛应用的VF恒压频比控制。另一类被称为矢量控制或磁场定向控制(FOC),相对于标量控制,矢量控制全面提升了电机驱动性能,比如矢量控制实现了转矩和磁链的解耦控制、全转矩控制、效率更高且提高了系统的动态性能。基于飞思卡尔电机控制专用的数字信号控制器MC56F82748的三相交流感应电机矢量控制是一个面对客户和工业应用的设计方案。低成本和高可靠性是两个关键的考量指标。为了减小系统成本,我们采用了单电阻电流采样方案。为了减少系统对参数的依赖,我们使用了闭环的磁链估算方案,提升了系统稳定性和鲁棒性。本文档介绍了基本的电机控制理论,系统的设计理念,硬件设计、软件设计,包括FreeMASTER可视化软件工具。
上传时间: 2022-06-24
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由于直流调速的局限性和交流调速的优越性,以及计算机技术和电力电子器件的不断发展,异步电动机变频调速技术正在快速发展之中。在现代微机技术的快速发展下,计算机运行速度不断提高,指令的执行速度也达到了前所未有的高度,使得复杂算法应用计算机来进行实时运算、执行成为可能。经过最近十几年的应用开发,交流异步电动机的变频调速性能已经优于直流调速系统。 目前广泛研究应用的异步电动机调速技术有恒压频比控制方式、矢量控制、直接转矩控制等。本论文中所讨论的是异步电动机矢量控制调速方法,相对于恒压频比控制和直接转矩控制,它有动态性能和低速性能好、调速范围宽等优点。 本文对异步电动机的数学模型的建立进行了详细的分析和阐述。通过对异步电动机的动态电磁关系的分析以及坐标变换原理概念的介绍,建立了异步电动机在不同坐标系上的数学模型,指出了异步电动机的模型特点是一多变量、强藕合的非线性系统。 在对异步电动机的矢量控制原理进行阐述时,给出了矢量变换方法实现的步骤,并依次说明了三相异步电动机数学模型是如何解耦的。在论述了二相异步电功机的磁场定向原理后,介绍了转子磁链的计算方法并设计了转子磁链观测器。 详细地分析了磁通调节器,转矩调节器和转速调节器的工作原理,并设计了磁通调节器,转矩调节器,转速调节器。以DSP为控制核心,设计了异步电动机的矢量控制系统的硬件,并编制了软件程序。 运用MATLAB的工具软件SIMULINK对磁通闭环的矢量控制系统进行仿真,给出了仿真结果,并对仿真结果进行了分析。
上传时间: 2013-04-24
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随着永磁同步电机在许多领域得到广泛应用,对永磁同步电机的研究成为一种必然的发展趋势,具有实际的意义和价值。本文采用TI公司专用于电机控制的TMS320F240型数字信号处理器作为核心,开发了全数字化的永磁同步电机矢量控制调速系统的软件,并在改进的清华电机控制试验平台上进行了带机试验,结果验证了系统设计方案的可行性。 本文首先深入的研究了永磁同步电机的矢量控制理论,建立了永磁同步电机数学模型,并在此基础上讨论了永磁同步电机的矢量控制调速方案;然后,以清华电机控制试验平台为基础介绍了控制系统硬件结构,其中主要论述了控制电路各部分及外围辅助电路的设计和调试。在硬件的基础上,软件采用汇编语言编程,实现了转速和电流双闭环矢量控制,并给出了系统主程序和PWM下溢中断处理程序流程图,永磁同步电机矢量控制的主要控制策略如转子相位的初始化、电流采样、速度位置采样、矢量坐标变换、sinθ、cosθ值生成、PI调节、空间电压矢量(SVPWM)模块等都是在PWM下溢中断服务子程序中完成的。为达到数值的统一,对软件中所采用的参数进行了定标。最后在基于硬件平台的基础上,对软件进行带机调试,试验表明电机能快速响应并跟踪给定转速,从而证明整个系统设计的正确性。 另外,本文还在MATLAB/SIMULINK的基础上,建立采用模糊神经网络控制器的永磁同步电机的仿真模型,仿真结果表明:该控制系统具有较好的位置响应和抗干扰能力强。 在论文的最后,对全文的工作做了总结。
上传时间: 2013-07-27
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matlab矢量控制模型,适合于异步电机矢量控制,matlab7.01版本
上传时间: 2014-01-21
上传用户:yan2267246
通过matlab搭建异步电机矢量控制的仿真模型,已成功运行,
上传时间: 2017-12-20
上传用户:大鹏123
现代交流调速系统中,永磁同步电机(PMSM)由于其良好的性能,正得到越来越广泛地应用。永磁同步电机的控制策略有很多,不同的控制策略各有千秋。有的满足了高性能要求,但成本却很高;有的满足了硬件低成本要求,但软件算法非常复杂、或者性能不理想,等等。因此,针对实际的应用场合,开发出性能价格比优越的控制器系统是非常有价值的。 本课题就是基于此思想,兼顾硬件成本和软件可行性,运用低成本策略、较优的软件算法设计出双闭环控制器系统,在低成本传感器条件下实现了永磁同步电机正弦波驱动控制。 本文根据永磁同步电机磁场定向下的空间矢量数学模型,对其控制所需的位置、速度和电流参数展开分析。提出了基于离散位置信号进行位置预估的原理,并分析了复杂工况下位置信号的矫正问题。利用BLDC方式与SVPWM方式的转换,解决了肩动过程中永磁同步电机脉动和失步问题。分析了基于英飞凌XC164CM单片机系统直流侧电阻采样计算相电流原理。设计了基于英飞凌XC164CM单片机的控制系统,外围功率驱动电路以及过电流保护等电路。编制了基于离散位置信号的永磁同步电机电压空间矢量(SVPWM)控制策略的C语言程序,完成了软件和系统的调试。 最后,进行了一系列的实验论证,并取得了理想的效果。
上传时间: 2013-04-24
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在现代交流伺服系统中,矢量控制原理以及空间电压矢量脉宽调制(SVPWM)技术使得交流电机能够获得和直流电机相媲美的性能。永磁同步电机(PMSM)是一个复杂耦合的非线性系统。本文在Matlab/Simulink环境下,通过对PMSM本体、d/q坐标系向a/b/c坐标系转换等模块的建立与组合,构建了永磁同步电机控制系统仿真模型。仿真结果证明了该系统模型的有效性。
标签: MatlabSimulink PMSM 永磁同步电机
上传时间: 2013-04-24
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·基于Matlab/Simulink 的永磁同步电机(PMSM )矢量控制仿真
上传时间: 2013-07-06
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