CN106301127A - 一种异步电机模型预测磁链控制方法及装置 - Google Patents
一种异步电机模型预测磁链控制方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106301127A CN106301127A CN201610917173.9A CN201610917173A CN106301127A CN 106301127 A CN106301127 A CN 106301127A CN 201610917173 A CN201610917173 A CN 201610917173A CN 106301127 A CN106301127 A CN 106301127A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vector
- magnetic linkage
- stator magnetic
- action time
- control method
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
- H02P21/00—Arrangements or methods for the control of electric machines by vector control, e.g. by control of field orientation
- H02P21/0003—Control strategies in general, e.g. linear type, e.g. P, PI, PID, using robust control
- H02P21/0017—Model reference adaptation, e.g. MRAS or MRAC, useful for control or parameter estimation
Abstract
本发明公开了一种异步电机模型预测磁链控制方法,包括:根据电机的数学模型,生成定子磁链矢量参考值;根据得到的定子磁链矢量参考值,计算得出参考电压矢量;采用空间矢量脉宽调制方法计算得到合成所述参考电压矢量所需要的两个非零矢量和一个零矢量,以及各自的作用时间;根据作用时间两两求和之后的大小关系,得出一个控制周期内使用的两段基本电压矢量及其作用时间。本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法及装置,通过采用定子磁链矢量作为控制目标,算法简单实用,有效地避免了传统控制方案中繁杂的权重系数设计和调整问题;通过生成两个电压矢量,使得电机稳态转矩脉动和电流谐波减小在显著提升控制效果的同时降低对采样频率的要求。
Description
技术领域
本发明涉及异步电机调速控制领域,特别是指一种异步电机模型预测磁链控制方法及装置。
背景技术
模型预测控制是一种概念简单的在线优化控制算法,以其原理简单、容易处理非线性约束、易于实现多变量控制等优点,近年来吸引了大量学者对其在电力传动领域的应用进行了研究。但是传统方案以量纲不一致的电磁转矩和定子磁链幅值为控制变量,为保证系统在各种工况下均有良好的动静态性能,需要反复仿真和试验来确定合适的权重系数。与应用最广泛的矢量控制方法相比,传统的多矢量模型预测控制调制方式复杂,矢量选择和占空比计算繁琐,不利于与其他控制方式结合统一,大大限制了控制算法的通用性和实用性。
为解决繁复的权重系数设计问题,有学者提出了一些解决方法,但这些方法大都比较复杂,实用性不强。如文献《Using a weighting factor table for FCS-MPC ofinduction motors with extended prediction horizon》基于转矩脉动最小原则通过查表在线优化权重系数,计算表达式复杂且优化效果受优化步长影响。同时,为改善系统控制性能,一些方法在一个控制周期内施加两个有效电压矢量,如文献《Generalized Two-Vector-Based Model-Predictive Torque Control of Induction Motor Drives》,另有一些方法通过优化电压矢量切换时刻或多步预测来降低转矩脉动,如文献《VariableSwitching Point Predictive Torque Control With Extended Prediction Horizon》,但是这些方法依然依赖于较高的控制系统实时计算能力。
目前尚没有较好的方法能够同时满足:不需要繁复的权重系数设计和调整;一个控制周期内两个矢量均可为非零矢量;矢量选择方式易于理解,不需要复杂的计算;调制方式易于和其他控制方法相统一,易于在统一的控制程序框架下实现不同的控制模式。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提出一种能够显著提升控制效果,同时降低采样频率并且减小电机稳态转矩和电流纹波的简单广义双矢量异步电机模型预测磁链控制方法及系统。
基于上述目的本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法,包括:
根据电机的数学模型,生成定子磁链矢量参考值;
根据得到的所述定子磁链矢量参考值,计算得出参考电压矢量;
采用空间矢量脉宽调制方法计算得到合成所述参考电压矢量所需要的两个非零矢量和一个零矢量,以及它们各自的作用时间;
根据合成所述参考电压矢量所需要的矢量的作用时间两两求和之后的大小关系,得出所述磁链控制方法在一个控制周期内使用的两段基本电压矢量及其作用时间。
进一步的,所述根据电机的数学模型,生成定子磁链矢量参考值包括:将定子磁链幅值和电磁转矩指令等效转换为定子磁链矢量参考值;
整个系统采用串联控制结构,所述磁链幅值指令通过直接设定得到,所述电磁转矩指令通过外环转速PI调节器得到,步骤包括:
设电磁转矩指令表示为
通过公式计算得出所述电磁转矩指令,其中kp和ki分别表示PI调节器中的比例增益和积分增益,s表示复频率,表示给定转速,ωr表示实际转速;
进一步的,所述根据异步电机的数学模型,生成定子磁链矢量参考值的步骤包括:
根据电机的数学模型,将定子磁链幅值和电磁转矩指令等效转换为定子磁链矢量参考值;
设定子磁链幅值表示为定子磁链矢量参考值表示为
通过公式:
计算得到所述定子磁链矢量参考值其中p为异步电机极对数,ψr为估计的转子磁链,j为虚数单位,Ls为异步电机定子电感,Lr为异步电机转子电感,Lm为异步电机互感,exp是以自然对数为底数的指数运算。
进一步的,所述根据得到的所述定子磁链矢量参考值,计算得出参考电压矢量步骤包括:
设参考电压矢量表示为Uref;
通过公式:计算得到参考电压矢量Uref,其中:Tsc为控制周期,ψs为当前时刻估计的定子磁链,Rs为定子电阻,is为定子电流矢量。
进一步的,所述根据矢量的作用时间两两求和之后的大小关系,得出所述磁链控制方法在一个控制周期内使用的两段基本电压矢量及其作用时间的步骤包括:
设采用空间矢量脉宽调制方法得到合成参考电压矢量Uref所需要的两个非零矢量和一个零矢量分别表示为v1,v2,v0,它们各自的作用时间分别表示为t1,t2,t0;
将v1,v2,v0作用时间t1,t2,t0两两求和,即得到三个和值:t1+t0,t2+t0,t1+t2;
比较作用时间的和值,选出其中和值最大的一个,根据最大的和值得出一个控制周期内使用的两段基本电压矢量及其作用时间;
设控制周期内使用的两段基本电压矢量表示为v’1,v’2,作用时间表示为t’1,t’2:
当t1+t0值最大,则v’1=v1,v’2=v0,
当t2+t0值最大,则v’1=v2,v’2=v0,
当t1+t2值最大,则v’1=v1,v’2=v2,
通过获取的两段基本电压矢量v’1,v’2构建所述逆变器每个开关管的驱动信号。
另一方面,本发明还提供一种异步电机模型预测磁链控制装置,其特征在于,包括:
三相电压源、异步电机、三相二极管整流桥、直流侧电容、电压电流采样电路、DSP控制器和驱动电路;
其中,电压电流采样电路利用电压霍尔传感器和电流霍尔传感器分别采集直流侧电压以及异步电机两相电流,采样信号经过信号调理电路后进入DSP控制器转换为数字信号;
DSP控制器完成所述的异步电机模型预测磁链控制方法的运算,输出六路开关脉冲,然后经过驱动电路后得到逆变器的六个开关管的最终驱动信号。
从上面可以看出本发明提供的基于空间矢量脉宽调制的广义双矢量异步电机模型预测磁链控制方法及装置,通过采用定子磁链矢量作为控制目标,算法简单实用,有效地避免了传统控制方案中繁杂的权重系数设计和调整问题,显著提升了控制效果;通过生成一个控制周期内发出两个电压矢量,且两个矢量均可为非零矢量,使得电机稳态转矩脉动和电流谐波减小在显著提升控制效果的同时降低对采样频率的要求;本发明提供的控制方式易于和其他控制方法相统一,易于在统一的控制程序框架下实现不同的控制模式。
附图说明
图1为本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法实施例的流程图;
图2为基于本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法的原理框图;
图3为采用传统异步电机单矢量模型预测磁链控制方法在20kHz采样率下,电机运行在150r/min时带额定负载的实验结果;
图4为采用本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法在10kHz采样率下,电机运行在150r/min时带额定负载的实验结果;
图5为采用传统异步电机单矢量模型预测磁链控制方法在20kHz采样率下,电机运行在1500r/min时带80%额定负载的实验结果;
图6为采用本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法在10kHz采样率下,电机运行在1500r/min时带80%额定负载的实验结果;
图7为采用传统异步电机单矢量模型预测磁链控制方法在20kHz采样率下,电机运行在1500r/min时带80%额定负载的A相电流THD分析;
图8为采用本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法在10kHz采样率下,电机运行在1500r/min时带80%额定负载的A相电流THD分析;
图9为采用传统异步电机单矢量模型预测磁链控制方法在20kHz采样率下,进行1500r/min正反转的实验结果;
图10为采用本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法在10kHz采样率下,进行1500r/min正反转的实验结果;
图11为本发明提供的异步电机模型预测磁链控制装置的硬件结构图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本发明进一步详细说明。
以下结合附图对本发明进行进一步说明,如图1所示,为本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法实施的流程图,包括:
步骤101,根据电机的数学模型,生成定子磁链矢量参考值,优选的,将定子磁链幅值和电磁转矩指令等效转换为定子磁链矢量参考值;
步骤102,根据得到的所述定子磁链矢量参考值,计算得出参考电压矢量;
步骤103,采用空间矢量脉宽调制方法计算得到合成所述参考电压矢量所需要的两个非零矢量和一个零矢量,以及它们各自的作用时间;
步骤104,根据合成所述参考电压矢量所需要的矢量的作用时间两两求和之后的大小关系,得出所述磁链控制方法在一个控制周期内使用的两段基本电压矢量及其作用时间。
本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法通过采用定子磁链矢量作为控制目标,算法简单实用,有效地避免了传统控制方案中繁杂的权重系数设计和调整问题,显著提升了控制效果,通过生成一个控制周期内发出两个电压矢量,使得电机稳态转矩脉动和电流谐波减小;在显著提升控制效果的同时降低对采样频率的要求;且调制方式易于和其他控制方法例如单矢量模型预测控制,三矢量模型预测控制等相统一,易于在统一的控制程序框架下实现不同的控制模式。
进一步的,该异步电机模型预测磁链控制方法应用的整个系统采用串联控制结构,所述电磁转矩指令通过外环转速PI(proportional integral)调节器得到,步骤包括:
设电磁转矩指令表示为
通过公式计算得出所述电磁转矩指令,其中kp和ki分别表示PI调节器中的比例增益和积分增益,s表示复频率,表示给定转速,ωr表示实际转速;
在基速以下不考虑弱磁运行,所述磁链幅值指令设为额定值。
进一步的,步骤101,根据异步电机的数学模型,将定子磁链幅值和电磁转矩指令等效转换为定子磁链矢量参考值具体包括:
设定子磁链幅值表示为定子磁链矢量参考值表示为
通过公式:
计算得到所述定子磁链矢量参考值其中p为异步电机极对数,ψr为估计的转子磁链,j为虚数单位,Ls为异步电机定子电感,Lr为异步电机转子电感,Lm为异步电机互感,exp是以自然对数为底数的指数运算。
根据权利要求3所述的异步电机模型预测磁链控制方法,所述根据得到的所述定子磁链矢量参考值,计算得出参考电压矢量步骤包括:
设参考电压矢量表示为Uref。
通过公式:计算得到参考电压矢量Uref,其中:Tsc为控制周期,ψs为当前时刻估计的定子磁链,Rs为定子电阻,is为定子电流矢量。
进一步的,所述根据矢量的作用时间两两求和之后的大小关系,得出所述磁链控制方法在一个控制周期内使用的两段基本电压矢量及其作用时间的步骤包括:
设采用空间矢量脉宽调制方法得到合成参考电压矢量Uref所需要的两个非零矢量和一个零矢量分别表示为v1,v2,v0,它们各自的作用时间分别表示为t1,t2,t0。
将v1,v2,v0矢量作用时间t1,t2,t0两两求和,即得到三个和值:t1+t0,t2+t0,t1+t2。
比较作用时间的和值,选出其中和值最大的一个,根据最大的和值得出一个控制周期内使用的两段基本电压矢量及其作用时间。
设控制周期内使用的两段基本电压矢量表示为v’1,v’2,作用时间表示为t’1,t’2:
当t1+t0值最大,则v’1=v1,v’2=v0,
当t2+t0值最大,则v’1=v2,v’2=v0,
当t1+t2值最大,则v’1=v1,v’2=v2,
获取控制周期内使用的两段基本电压矢量v’1,v’2以及作用时间t’1,t’2后,按照PWM(pulse width modulation)方法,即脉冲宽度调制方法,构建所述逆变器每个开关管的驱动信号。
如图2所示,为基于本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法的原理框图,本发明提供的控制方法按照如图所示的步骤依次实现。
其中,定子磁链指令生成方式以电磁转矩指令和磁链幅值指令等效转换为例,但只是用于解释本发明,而并非用于限定本发明的范围;空间矢量调制技术以及PWM(pulsewidth modulation)方法,属于本领域成熟技术,在这里忽略其计算过程。
另一方面,本发明还提供一种异步电机模型预测磁链控制系统,如图11所示,包括:
三相电压源、异步电机、三相二极管整流桥、直流侧电容、电压电流采样电路、DSP(Digital Signal Process)控制器和驱动电路,DSP控制器即DSP芯片,DSP即数字信号处理技术。
其中,电压电流采样电路利用电压霍尔传感器和电流霍尔传感器分别采集直流侧电压以及异步电机两相电流,采样信号经过信号调理电路后进入DSP控制器转换为数字信号。
DSP控制器完成本发明提供的所述异步电机模型预测磁链控制方法的运算,输出六路开关脉冲,然后经过驱动电路后得到逆变器的六个开关管的最终驱动信号。
本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法的有效性可以通过对比图3和图4、图5和图6、图9和图10所示的实验结果及图7和图8的分析结果得出。
如图3所示,为采用传统异步电机单矢量模型预测磁链控制方法,在20kHz采样率下,电机运行在150r/min时带额定负载的实验结果;如图4所示,为采用本发明控制方法,在10kHz采样率下,电机运行在150r/min时带额定负载的实验结果。从图3和图4的对比中可以发现,尽管实施本发明的控制方法时采样率只有传统方法的一半,但却实现了更低的转矩、磁链脉动以及更正弦的定子电流。
如图5和图6所示,分别表示采用传统异步电机单矢量模型预测磁链控制方法和采用本发明控制方法,电机在1500r/min带80%额定负载的实验结果,图7和图8所示为如图5和图6所示实验结果的电流THD分析,其中,图5和图7对应的实验条件是传统异步电机单矢量模型预测磁链控制采用20kHz采样率,图6和图8对应的实验条件是本发明中所述方法采用10kHz采样率。从对比中可以看出,采用本发明所述控制方法后转矩脉动得以降低,电流THD明显减小。
如图9所示,为采用传统异步电机单矢量模型预测磁链控制方法在20kHz采样率下,进行1500r/min正反转的实验结果,图10为采用本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法在10kHz采样率下,进行1500r/min正反转的实验结果;从图9和图10对比可以看出在大动态过程中,本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法能够实现磁链幅值和电磁转矩的解耦控制,而且相比传统方案在具有类似快速动态性能的同时,具有更平滑的转矩、更加正弦的定子电流。
由此可见本发明提供的异步电机模型预测磁链控制方法及装置,基于空间矢量脉宽调制方法,通过采用定子磁链矢量作为控制目标,算法简单实用,有效地避免了传统控制方案中繁杂的权重系数设计和调整问题,显著提升了控制效果;通过生成一个控制周期内发出两个电压矢量,且两个矢量均可为非零矢量,使得电机稳态转矩脉动和电流谐波减小,在显著提升控制效果的同时降低对采样频率的要求;本发明提供的控制方式易于和其他控制方法相统一,易于在统一的控制程序框架下实现不同的控制模式。
所属领域的普通技术人员应当理解:以上任何实施例的讨论仅为示例性的,并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子;在本发明的思路下,以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合,步骤可以以任意顺序实现,并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化,为了简明它们没有在细节中提供。
另外,为简化说明和讨论,并且为了不会使本发明难以理解,在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外,可以以框图的形式示出装置,以便避免使本发明难以理解,并且这也考虑了以下事实,即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本发明的平台的(即,这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如,电路)以描述本发明的示例性实施例的情况下,对本领域技术人员来说显而易见的是,可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本发明。因此,这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述,但是根据前面的描述,这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何省略、修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种异步电机模型预测磁链控制方法,其特征在于包括:
根据电机的数学模型,生成定子磁链矢量参考值;
根据得到的所述定子磁链矢量参考值,计算得出参考电压矢量;
采用空间矢量脉宽调制方法计算得到合成所述参考电压矢量所需要的两个非零矢量和一个零矢量,以及它们各自的作用时间;
根据合成所述参考电压矢量所需要的矢量作用时间两两求和之后的大小关系,得出所述磁链控制方法在一个控制周期内使用的两段基本电压矢量及其作用时间。
2.根据权利要求1所述的异步电机模型预测磁链控制方法,其特征在于,所示根据电机的数学模型,生成定子磁链矢量参考值包括:根据异步电机的数学模型,将定子磁链幅值和电磁转矩指令等效转换为定子磁链矢量参考值;
整个系统采用串联控制结构,所述磁链幅值指令通过直接设定得到,所述电磁转矩指令通过外环转速PI调节器得到,步骤包括:
设电磁转矩指令表示为
通过公式计算得出所述电磁转矩指令,其中kp和ki分别表示PI调节器中的比例增益和积分增益,s表示复频率,表示给定转速,ωr表示实际转速。
3.根据权利要求2所述的异步电机模型预测磁链控制方法,其特征在于,所述根据异步电机的数学模型,将定子磁链幅值和电磁转矩指令等效转换为定子磁链矢量参考值的步骤包括:
设定子磁链幅值表示为定子磁链矢量参考值表示为
通过公式:
计算得到所述定子磁链矢量参考值其中p为异步电机极对数,ψr为估计的转子磁链,j为虚数单位,Ls为异步电机定子电感,Lr为异步电机转子电感,Lm为异步电机互感,exp是以自然对数为底数的指数运算。
4.根据权利要求3所述的异步电机模型预测磁链控制方法,其特征在于,所述根据得到的所述定子磁链矢量参考值,计算得出参考电压矢量步骤包括:
设参考电压矢量表示为Uref;
通过公式:计算得到参考电压矢量Uref,其中:Tsc为控制周期,ψs为当前时刻估计的定子磁链,Rs为定子电阻,is为定子电流矢量。
5.根据权利要求4所述的异步电机模型预测磁链控制方法,其特征在于,所述根据合成所述参考电压矢量所需要的矢量的作用时间两两求和之后的大小关系,得出所述磁链控制方法在一个控制周期内使用的两段基本电压矢量及其作用时间的步骤包括:
设采用空间矢量脉宽调制方法得到合成参考电压矢量Uref所需要的两个非零矢量和一个零矢量分别表示为v1,v2,v0,它们各自的作用时间分别表示为t1,t2,t0;
将v1,v2,v0矢量作用时间t1,t2,t0两两求和,即得到三个和值:t1+t0,t2+t0,t1+t2;
比较作用时间的和值,选出其中和值最大的一个,根据最大的和值得出一个控制周期内使用的两段基本电压矢量及其作用时间;
设控制周期内使用的两段基本电压矢量表示为v’1,v’2,作用时间表示为t’1,t’2:
当t1+t0值最大,则v’1=v1,v’2=v0,
当t2+t0值最大,则v’1=v2,v’2=v0,
当t1+t2值最大,则v’1=v1,v’2=v2,
通过获取的两段基本电压矢量v’1,v’2构建所述逆变器每个开关管的驱动信号。
6.一种异步电机模型预测磁链控制系统,其特征在于,包括:
三相电压源、异步电机、三相二极管整流桥、直流侧电容、电压电流采样电路、DSP控制器和驱动电路;
其中,电压电流采样电路利用电压霍尔传感器和电流霍尔传感器分别采集直流侧电压以及异步电机两相电流,采样信号经过信号调理电路后进入DSP控制器转换为数字信号;
DSP控制器完成如权利要求1~5任意一项所述的异步电机模型预测磁链控制方法的运算,输出六路开关脉冲,然后经过驱动电路后得到逆变器的六个开关管的最终驱动信号。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610917173.9A CN106301127B (zh) | 2016-10-20 | 2016-10-20 | 一种异步电机模型预测磁链控制方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610917173.9A CN106301127B (zh) | 2016-10-20 | 2016-10-20 | 一种异步电机模型预测磁链控制方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106301127A true CN106301127A (zh) | 2017-01-04 |
CN106301127B CN106301127B (zh) | 2018-11-30 |
Family
ID=57719773
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610917173.9A Active CN106301127B (zh) | 2016-10-20 | 2016-10-20 | 一种异步电机模型预测磁链控制方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106301127B (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109245640A (zh) * | 2018-09-19 | 2019-01-18 | 北方工业大学 | 一种异步电机模型预测控制方法及装置 |
CN109302110A (zh) * | 2018-09-19 | 2019-02-01 | 北方工业大学 | 一种异步电机广义级联模型预测磁链控制方法及装置 |
CN109327178A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-02-12 | 江苏大学 | 一种开关磁阻电机多步预测控制器构造方法 |
CN109347387A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-02-15 | 珠海格力电器股份有限公司 | 基于模型预测的电机控制方法及控制装置 |
CN109510548A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-03-22 | 北方工业大学 | 一种双馈电机柔性功率控制方法及装置 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104092422A (zh) * | 2014-07-28 | 2014-10-08 | 北方工业大学 | 有限状态集异步电机模型预测磁链控制方法及装置 |
CN104167968A (zh) * | 2014-08-29 | 2014-11-26 | 东南大学 | 一种异步电机矢量控制方法 |
CN105490605A (zh) * | 2015-12-16 | 2016-04-13 | 上海新时达电气股份有限公司 | 感应电机预测控制模型参数在线调整方法 |
-
2016
- 2016-10-20 CN CN201610917173.9A patent/CN106301127B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104092422A (zh) * | 2014-07-28 | 2014-10-08 | 北方工业大学 | 有限状态集异步电机模型预测磁链控制方法及装置 |
CN104167968A (zh) * | 2014-08-29 | 2014-11-26 | 东南大学 | 一种异步电机矢量控制方法 |
CN105490605A (zh) * | 2015-12-16 | 2016-04-13 | 上海新时达电气股份有限公司 | 感应电机预测控制模型参数在线调整方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
YONGCHANG ZHANG ET AL.: "Model Predictive Torque Control of Induction Motor Drives With Optimal Duty Cycle Control", 《 IEEE TRANSACTIONS ON POWER ELECTRONICS》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109245640A (zh) * | 2018-09-19 | 2019-01-18 | 北方工业大学 | 一种异步电机模型预测控制方法及装置 |
CN109302110A (zh) * | 2018-09-19 | 2019-02-01 | 北方工业大学 | 一种异步电机广义级联模型预测磁链控制方法及装置 |
CN109302110B (zh) * | 2018-09-19 | 2021-09-07 | 北方工业大学 | 一种异步电机广义级联模型预测磁链控制方法及装置 |
CN109245640B (zh) * | 2018-09-19 | 2021-09-14 | 北方工业大学 | 一种异步电机模型预测控制方法及装置 |
CN109510548A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-03-22 | 北方工业大学 | 一种双馈电机柔性功率控制方法及装置 |
CN109510548B (zh) * | 2018-09-29 | 2020-05-19 | 北方工业大学 | 一种双馈电机柔性功率控制方法及装置 |
CN109327178A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-02-12 | 江苏大学 | 一种开关磁阻电机多步预测控制器构造方法 |
CN109347387A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-02-15 | 珠海格力电器股份有限公司 | 基于模型预测的电机控制方法及控制装置 |
CN109347387B (zh) * | 2018-11-07 | 2020-04-28 | 珠海格力电器股份有限公司 | 基于模型预测的电机控制方法及控制装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106301127B (zh) | 2018-11-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106301127B (zh) | 一种异步电机模型预测磁链控制方法及装置 | |
Cho et al. | Virtual-flux-based predictive direct power control of three-phase PWM rectifiers with fast dynamic response | |
CN104092422B (zh) | 有限状态集异步电机模型预测磁链控制方法及装置 | |
Vargas et al. | Predictive current control of an induction machine fed by a matrix converter with reactive power control | |
Lee et al. | Sensorless DTC-SVM for induction motor driven by a matrix converter using a parameter estimation strategy | |
CN109302110B (zh) | 一种异步电机广义级联模型预测磁链控制方法及装置 | |
Rodriguez et al. | Predictive torque and flux control of an induction machine fed by an indirect matrix converter with reactive power minimization | |
Ghodke et al. | One-cycle-controlled bidirectional three-phase unity power factor ac–dc converter without having voltage sensors | |
CN105591575B (zh) | 一种隐极式永磁同步电机直接特征控制系统及控制方法 | |
Lee et al. | Speed-sensorless DTC-SVM for matrix converter drives with simple nonlinearity compensation | |
CN109245640A (zh) | 一种异步电机模型预测控制方法及装置 | |
Vargas et al. | Predictive torque control with input PF correction applied to an induction machine fed by a matrix converter | |
EP1380098B1 (en) | Vector control of an induction motor | |
Rodriguez et al. | Predictive torque and flux control of an induction machine fed by an indirect matrix converter | |
Chen et al. | Optimal controller design for a matrix converter based surface mounted PMSM drive system | |
JPH09215398A (ja) | インバータの制御装置 | |
Hemavathy et al. | Comparison of indirect vector control and direct torque control applied to Induction Motor drive | |
Rodriguez et al. | Predictive direct torque control of an induction motor fed by a matrix converter | |
CN105871278A (zh) | 一种基于直接特征控制的新型凸极永磁同步电机控制方法 | |
US9774285B2 (en) | Voltage sense control circuit, voltage sense control driving circuit and driving method for permanent magnet synchronous motor | |
Kale et al. | Analysis of torque and flux ripple factor for DTC and SVM-DTC of induction motor drive | |
Vargas et al. | Predictive strategy to reduce common-mode voltages on power converters | |
Dang et al. | Model Predictive Direct Torque Control for PMSM Drives in M–T Frame | |
Singh et al. | Improved direct torque control scheme based on modified torque hysteresis band | |
Tang et al. | Optimized non-sinusoidal SVPWM method for high power multiphase induction motor drives |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |