CN111969917A - 一种基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法 - Google Patents

一种基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111969917A
CN111969917A CN202010809754.7A CN202010809754A CN111969917A CN 111969917 A CN111969917 A CN 111969917A CN 202010809754 A CN202010809754 A CN 202010809754A CN 111969917 A CN111969917 A CN 111969917A
Authority
CN
China
Prior art keywords
flux linkage
model
rotating speed
rotor
stator
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.)
Pending
Application number
CN202010809754.7A
Other languages
English (en)
Inventor
刘宗钦
陈嘉豪
陆靓逸
郑西子
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Huzhou Jiwei Electronics Technology Co ltd
Original Assignee
Huzhou Jiwei Electronics Technology Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huzhou Jiwei Electronics Technology Co ltd filed Critical Huzhou Jiwei Electronics Technology Co ltd
Priority to CN202010809754.7A priority Critical patent/CN111969917A/zh
Publication of CN111969917A publication Critical patent/CN111969917A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

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
    • H02P21/24—Vector control not involving the use of rotor position or rotor speed sensors
    • 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
    • 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
    • H02P21/001—Control strategies in general, e.g. linear type, e.g. P, PI, PID, using robust control using fuzzy control
    • 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
    • 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
    • H02P21/14—Estimation or adaptation of machine parameters, e.g. flux, current or voltage
    • 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
    • H02P21/14—Estimation or adaptation of machine parameters, e.g. flux, current or voltage
    • H02P21/141—Flux estimation
    • 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
    • H02P21/14—Estimation or adaptation of machine parameters, e.g. flux, current or voltage
    • H02P21/18—Estimation of position or speed

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Control Of Ac Motors In General (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法，该方法利用感应电机电压与电流模型实现对转速与转子磁链的观测。首先，采样定子电流is，并根据直流电压与开关状态估算定子电压us；其次，根据is与us，利用模型参考自适应算法对转速及转子磁链进行实时观测，所述的模型参考自适应算法中转速估算采用模糊PI控制器；最后，利用观测得到的转速与转子磁链信息实施基于转子磁场定向的矢量控制，控制电机转子磁链与转速跟随给定值。本发明提供的感应电机无速度传感器控制方法，无需采样定子电压，有利于降低硬件成本，提高系统可靠性；同时，使用模糊PI控制器能够克服传统PI控制器收敛速度慢、超调大、振荡等缺陷，提高系统响应速度。

Description

一种基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制 方法
技术领域
本发明涉及一种基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法，属于电机驱动与控制领域。
背景技术
感应电机是一种结构简单、成本低、调速范围宽等优点，被广泛用于车床加工、电动汽车等场合。相较于传统的V/F控制，矢量控制具有电压利用率高、效率高等优势，因此，越来越多的变频器、控制器采用矢量控制算法实现感应电机的调速控制。然而，要实现转速闭环控制必须获得电机的转速信息，通常情况下，转速信息都通过安装额外的速度传感器(如光电编码器)进行检测，增加了系统的成本与复杂性。因此，感应电机无速度传感器控制逐渐成为国内外学者的研究热点。
现阶段研究的感应电机无速度传感器控制方法集中于模型参考自适应算法、拓展卡尔曼滤波法、滑模观测器法等。然而，无论何种算法，都需要对定子电压进行检测，必然增加系统的成本。此外，一般都采用传统PI控制对转速进行估算，响应速度较慢，且会存在超调、振荡等问题。
发明内容
技术问题：针对上述现有技术，提供一种基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法，无需增加额外的硬件成本检测定子电压且解决了传统PI控制相应速度慢、超调、振荡等问题。
技术方案：一种基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：采样定子电流is，并根据直流电压udc与开关信号Sa，Sb与Sc等信息，通过定子电压估算模块估算定子电压us；
步骤2：根据步骤1得到的定子电压与电流，利用模型参考自适应算法模块对转速与转子磁链进行实时观测，获取转速估计值
Figure BDA0002630012340000011
与磁链观测值
Figure BDA0002630012340000012
并根据
Figure BDA0002630012340000013
计算转子磁链角度θ；
步骤3：分别使用转速控制器与转子磁链控制器对转速
Figure BDA0002630012340000014
与转子磁链
Figure BDA0002630012340000015
进行闭环控制，得到励磁电流分量给定值
Figure BDA0002630012340000021
与转矩电流分量给定值
Figure BDA0002630012340000022
步骤4：利用坐标变换获取定子电流的励磁分量ism与转矩分量ist，使用电流控制器对其进行闭环控制，得到定子电压参考值
Figure BDA0002630012340000023
与
Figure BDA0002630012340000024
进而利用反Park变换计算定子电压在两相静止坐标系下的参考值
Figure BDA0002630012340000025
与
Figure BDA0002630012340000026
步骤5：利用SVPWM模块等效合成步骤4得到参考电压，产生PWM信号控制逆变器工作。
进一步的，步骤1中，所述的定子电压估算具体为：
对于采用PWM控制的感应电机驱动系统，施加在定子绕组两端电压可以表示为
Figure BDA0002630012340000027
进而，利用Clark变换即可计算定子电压在两相静止坐标系下分量，即
Figure BDA0002630012340000028
由于开关信号的离散特性，由上式计算得到的定子电压分量呈脉冲形式，对其进行低通滤波即可得到等效的正弦信号
Figure BDA0002630012340000029
与
Figure BDA00026300123400000210
如下
Figure BDA00026300123400000211
式中，ωc为低通滤波器截止频率。将定子电压写成矢量形式即有
Figure BDA00026300123400000212
进一步的，步骤2中，所述的模型参考自适应算法模块包括：参考模型、可调模型、转速估算模块与角度估算模块。模型参考自适应算法具体包含如下步骤：
首先，利用参考模型计算参考转子磁链
Figure BDA00026300123400000213
参考模型为
Figure BDA0002630012340000031
式中，Lr、Ls与Lm分别为转子电感、定子电感及互感；Rs为定子电阻；
Figure BDA0002630012340000032
为电机漏磁系数。
其次，利用可调模型计算估算转子磁链
Figure BDA0002630012340000033
可调模型为
Figure BDA0002630012340000034
式中，Tr＝Lr/Rr为转子时间常数，Rr为转子电阻；p为微分算子；
Figure BDA0002630012340000035
为估算转速。
然后，利用转速估算模块对转速进行估算。从式(5)与(6)可以看出，参考模型(5)中不包含转速信息，根据电机参数、定子电压及定子电流等信息即可计算转子磁链，而可调模型(6)中含有转速信息，在电机参数正确的前提下，仅当估计转速
Figure BDA0002630012340000036
与实际转速相等时，可调模型计算得到的估算转子磁链
Figure BDA0002630012340000037
与参考模型计算得到的参考转子磁链
Figure BDA0002630012340000038
相等。本发明采用模糊PI控制器实现估算转子磁链
Figure BDA0002630012340000039
对参考转子磁链
Figure BDA00026300123400000310
的快速跟踪，如下
Figure BDA00026300123400000311
式中，kp与ki分别为当前比例系数与积分系数；Δkp与Δki分别为比例系数增量与积分系数增量，由模糊控制器计算得到。模糊控制器的输入变量数目为2，分别为
Figure BDA00026300123400000312
输入量的模糊论域分别取
u1∈[-3，3] (9)
u2∈[-3，3] (10)
模糊控制器的输出量Δkp与Δki模糊论域分别取
Δkp∈[-0.3，0.3] (11)
Δki∈[-0.3，0.3] (12)
输出量相对于输入量变化的基本控制规律为：当u1为正且u2为正时，输出绝对值较大且为负的Δkp与绝对值较大且为正的Δki，快速减小比例系数并增加积分系数；当u1为正且u2为负时，输出绝对值较小且为负的Δkp与绝对值较小且为正的Δki，缓慢减小比例系数并增加积分系数；当u1为负且u2为正时，输出绝对值较小且为正的Δkp与绝对值较小且为负的Δki，缓慢增加比例系数并减小积分系数；当u1为负且u2为负时，输出绝对值较大且为正的Δkp与绝对值较大且为负的Δki，快速增加比例系数并降低积分系数；当u1为零且u2为零时，不改变比例系数与积分系数。
最后，根据估算转子磁链
Figure BDA0002630012340000041
利用反正切函数计算转子磁链角度，以实施转子磁场定向控制，如下
Figure BDA0002630012340000042
有益效果：(1)无需转速传感器即可实现基于转子磁场定向的感应电机矢量控制；
(2)无需额外的投入硬件成本检测定子电压，有利于降低系统成本；
(3)采用模糊PI控制能够克服传感PI控制响应速度慢、超调以及振荡等缺点；
(4)相较于拓展卡尔曼滤波法、滑模观测器法等算法，模型参考自适应算法结构相对简单，更加易于数字实现。
附图说明
图1是本发明基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法控制框图，图中，1-电压估算模块，2-模型参考自适应算法、3-转速控制器、4-磁链控制器、5-坐标变换、6-电流控制器、7-反Park变换、8-SVPWM模块；
图2是本发明基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法的输入量u1的模糊论域；
图3是本发明基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法的输入量u2的模糊论域；
图4是本发明基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法的输出量Δkp的模糊论域；
图5是本发明基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法的输出量Δki的模糊论域；
图6是本发明基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法的转速估计结果；
图7是本发明基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法的磁链估计结果；
图8是本发明基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法的三相定子电流结果。
具体实施方式
下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
一种基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法，原理图如图1所示，包括如下步骤：
步骤1：采样定子电流is，并根据直流电压udc与开关信号Sa，Sb与Sc等信息，通过定子电压估算模块估算定子电压us。具体的，对于采用PWM控制的感应电机驱动系统，施加在定子绕组两端电压可以表示为
Figure BDA0002630012340000051
进而，利用Clark变换即可计算定子电压在两相静止坐标系下分量，即
Figure BDA0002630012340000052
由于开关信号的离散特性，由上式计算得到的定子电压分量呈脉冲形式，对其进行低通滤波即可得到等效的正弦信号
Figure BDA0002630012340000061
与
Figure BDA0002630012340000062
如下
Figure BDA0002630012340000063
式中，ωc为低通滤波器截止频率。将定子电压写成矢量形式即有
Figure BDA0002630012340000064
步骤2：根据步骤1得到的定子电压与电流，利用模型参考自适应算法模块对转速与转子磁链进行实时观测，获取转速估计值
Figure BDA0002630012340000065
与磁链观测值
Figure BDA0002630012340000066
并根据
Figure BDA0002630012340000067
计算转子磁链角度θ。具体的，模型参考自适应算法模块包括：参考模型、可调模型、转速估算模块与角度估算模块。模型参考自适应算法具体包含如下步骤：
步骤A1：利用参考模型计算参考转子磁链
Figure BDA0002630012340000068
参考模型为
Figure BDA0002630012340000069
式中，Lr、Ls与Lm分别为转子电感、定子电感及互感；Rs为定子电阻；
Figure BDA00026300123400000610
为电机漏磁系数。
步骤A2：利用可调模型计算估算转子磁链
Figure BDA00026300123400000611
可调模型为
Figure BDA00026300123400000612
式中，Tr＝Lr/Rr为转子时间常数，Rr为转子电阻；p为微分算子；
Figure BDA00026300123400000613
为估算转速。
步骤A3：利用转速估算模块对转速进行估算。从式(5)与(6)可以看出，参考模型(5)中不包含转速信息，根据电机参数、定子电压及定子电流等信息即可计算转子磁链，而可调模型(6)中含有转速信息，在电机参数正确的前提下，仅当估计转速
Figure BDA00026300123400000614
与实际转速相等时，可调模型计算得到的估算转子磁链
Figure BDA00026300123400000615
与参考模型计算得到的参考转子磁链
Figure BDA0002630012340000071
相等。本发明采用模糊PI控制器实现估算转子磁链
Figure BDA0002630012340000072
对参考转子磁链
Figure BDA0002630012340000073
的快速跟踪，如下
Figure BDA0002630012340000074
式中，kp与ki分别为当前比例系数与积分系数；Δkp与Δki分别为比例系数增量与积分系数增量，由模糊控制器计算得到。模糊控制器的输入变量数目为2，分别为
Figure BDA0002630012340000075
输入量的模糊论域分别取
u1∈[-3，3] (9)
u2∈[-3，3] (10)
模糊控制器的输出量Δkp与Δki模糊论域分别取
Δkp∈[-0.3，0.3] (11)
Δki∈[-0.3，0.3] (12)
进一步的，将上述变量在各自模糊论域内划分为7个等级：负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)，隶属度函数均选用三角形隶属函数，如图2-5所示。
输出量相对于输入量变化的基本控制规律为：当u1为正且u2为正时，输出绝对值较大且为负的Δkp与绝对值较大且为正的Δki，快速减小比例系数并增加积分系数；当u1为正且u2为负时，输出绝对值较小且为负的Δkp与绝对值较小且为正的Δki，缓慢减小比例系数并增加积分系数；当u1为负且u2为正时，输出绝对值较小且为正的Δkp与绝对值较小且为负的Δki，缓慢增加比例系数并减小积分系数；当u1为负且u2为负时，输出绝对值较大且为正的Δkp与绝对值较大且为负的Δki，快速增加比例系数并降低积分系数；当u1为零且u2为零时，不改变比例系数与积分系数。结合模糊论域，本例设计的模糊规则如表1所示。
表1Δkp与Δki模糊规则表
Figure BDA0002630012340000081
步骤A4：根据估算转子磁链
Figure BDA0002630012340000082
利用反正切函数计算转子磁链角度，以实施转子磁场定向控制，如下
Figure BDA0002630012340000083
步骤3：分别使用转速控制器与转子磁链控制器对转速与转子磁链进行闭环控制，得到励磁电流分量给定值
Figure BDA0002630012340000084
与转矩电流分量给定值
Figure BDA0002630012340000085
具体的，转速控制器与转子磁链控制器都采用PI控制器，如下
Figure BDA0002630012340000086
Figure BDA0002630012340000087
式中，kpψ与kiψ分别表示转子磁链控制器的比例系数与积分系数；kpω与kiω分别表示转速控制器的比例系数与积分系数；
Figure BDA0002630012340000088
与
Figure BDA0002630012340000089
分别表示转子磁链幅值参考值与转速参考值。
步骤4：利用坐标变换获取定子电流的励磁分量
Figure BDA00026300123400000810
与转矩分量
Figure BDA00026300123400000811
使用电流控制器对其进行闭环控制，得到定子电压参考值
Figure BDA00026300123400000812
与
Figure BDA00026300123400000813
进而利用反Park变换计算定子电压在两相静止坐标系下的参考值
Figure BDA00026300123400000814
与
Figure BDA00026300123400000815
具体的，电流控制器同样采用PI控制器，如下
Figure BDA0002630012340000091
式中，kpc与kic分别表示电流控制器的比例系数与积分系数。进一步的，使用反Park变换定子电压在两相静止坐标系下的参考值
Figure BDA0002630012340000092
与
Figure BDA0002630012340000093
如下
Figure BDA0002630012340000094
步骤5：利用SVPWM模块等效合成步骤4得到参考电压，产生PWM信号控制逆变器工作。
实施本发明提供的感应电机无速度传感器控制方法，设置给定转速为1000rpm、给定转子磁链幅值为0.78Wb，转速估计值、磁链估计值与定子电流波形分别如图6-8所示，可以看出，电机转速达到给定值且磁链能够跟踪给定值，此外，定子电流正弦变化，实现了感应电机的无位置传感器运行。
本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明所作的举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明说明书的内容或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：采样定子电流is，并根据直流电压udc与开关信号Sa，Sb与Sc等信息，通过定子电压估算模块(1)估算定子电压us；
步骤2：根据步骤1得到的定子电压与电流，利用模型参考自适应算法模块(2)对转速与转子磁链进行实时观测，获取转速估计值
Figure FDA0002630012330000011
与磁链观测值
Figure FDA0002630012330000012
并根据
Figure FDA0002630012330000013
计算转子磁链角度θ；
步骤3：分别使用转速控制器(3)与转子磁链控制器(4)对转速
Figure FDA0002630012330000014
与转子磁链
Figure FDA0002630012330000015
进行闭环控制，得到励磁电流分量给定值
Figure FDA0002630012330000016
与转矩电流分量给定值
Figure FDA0002630012330000017
步骤4：利用坐标变换(5)获取定子电流的励磁分量ism与转矩分量ist，使用电流控制器对(6)其进行闭环控制，得到定子电压参考值
Figure FDA0002630012330000018
与
Figure FDA0002630012330000019
进而利用反Park变换(7)计算定子电压在两相静止坐标系下的参考值
Figure FDA00026300123300000110
与
Figure FDA00026300123300000111
步骤5：利用SVPWM模块(8)等效合成步骤4得到参考电压，产生PWM信号控制逆变器工作。
2.根据权利要求1所述的基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法，其特征在于，所述的步骤1中的定子电压估算具体为：
对于采用PWM控制的感应电机驱动系统，施加在定子绕组两端电压可以表示为
Figure FDA00026300123300000112
进而，利用Clark变换即可计算定子电压在两相静止坐标系下分量，即
Figure FDA00026300123300000113
由于开关信号的离散特性，由上式计算得到的定子电压分量呈脉冲形式，对其进行低通滤波即可得到等效的正弦信号
Figure FDA0002630012330000021
与
Figure FDA0002630012330000022
如下
Figure FDA0002630012330000023
式中，ωc为低通滤波器截止频率。将定子电压写成矢量形式即有
Figure FDA0002630012330000024
3.根据权利要求1所述的基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法，其特征在于，所述的步骤2中的模型参考自适应算法模块包括：参考模型(2-1)、可调模型(2-2)、转速估算模块(2-3)与角度估算模块(2-4)。模型参考自适应算法具体包含如下步骤：
步骤A1：利用参考模型(2-1)计算参考转子磁链
Figure FDA0002630012330000025
参考模型为
Figure FDA0002630012330000026
式中，Lr、Ls与Lm分别为转子电感、定子电感及互感；Rs为定子电阻；
Figure FDA0002630012330000027
为电机漏磁系数。
步骤A2：利用可调模型(2-2)计算估算转子磁链
Figure FDA0002630012330000028
可调模型为
Figure FDA0002630012330000029
式中，Tr＝Lr/Rr为转子时间常数，Rr为转子电阻；p为微分算子；
Figure FDA00026300123300000210
为估算转速。
步骤A3：利用转速估算模块(2-3)对转速进行估算。从式(5)与(6)可以看出，参考模型(5)中不包含转速信息，根据电机参数、定子电压及定子电流等信息即可计算转子磁链，而可调模型(6)中含有转速信息，在电机参数正确的前提下，仅当估计转速
Figure FDA00026300123300000211
与实际转速相等时，可调模型计算得到的估算转子磁链
Figure FDA00026300123300000212
与参考模型计算得到的参考转子磁链
Figure FDA00026300123300000213
相等。本发明采用模糊PI控制器实现估算转子磁链
Figure FDA0002630012330000031
对参考转子磁链
Figure FDA0002630012330000032
的快速跟踪，如下
Figure FDA0002630012330000033
式中，kp与ki分别为当前比例系数与积分系数；Δkp与Δki分别为比例系数增量与积分系数增量，由模糊控制器计算得到。模糊控制器的输入变量数目为2，分别为
Figure FDA0002630012330000034
输入量的模糊论域分别取
u1∈[-3，3] (9)
u2∈[-3，3] (10)
模糊控制器的输出量Δkp与Δki模糊论域分别取
△kp∈[-0.3，0.3] (11)
△ki∈[-0.3，0.3] (12)
输出量相对于输入量变化的基本控制规律为：当u1为正且u2为正时，输出绝对值较大且为负的Δkp与绝对值较大且为正的Δki，快速减小比例系数并增加积分系数；当u1为正且u2为负时，输出绝对值较小且为负的Δkp与绝对值较小且为正的Δki，缓慢减小比例系数并增加积分系数；当u1为负且u2为正时，输出绝对值较小且为正的Δkp与绝对值较小且为负的Δki，缓慢增加比例系数并减小积分系数；当u1为负且u2为负时，输出绝对值较大且为正的Δkp与绝对值较大且为负的Δki，快速增加比例系数并降低积分系数；当u1为零且u2为零时，不改变比例系数与积分系数。
步骤A4：根据估算转子磁链
Figure FDA0002630012330000035
利用反正切函数计算转子磁链角度，以实施转子磁场定向控制，如下
Figure FDA0002630012330000036
CN202010809754.7A 2020-08-12 2020-08-12 一种基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法 Pending CN111969917A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010809754.7A CN111969917A (zh) 2020-08-12 2020-08-12 一种基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010809754.7A CN111969917A (zh) 2020-08-12 2020-08-12 一种基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111969917A true CN111969917A (zh) 2020-11-20

Family

ID=73366065

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010809754.7A Pending CN111969917A (zh) 2020-08-12 2020-08-12 一种基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111969917A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114614714A (zh) * 2022-04-01 2022-06-10 华中科技大学 一种无速度传感器感应电机高速域的稳定控制方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106911282A (zh) * 2017-04-28 2017-06-30 上海应用技术大学 一种改进模糊控制的永磁电机无速度测速系统
CN109560740A (zh) * 2018-11-28 2019-04-02 武汉理工大学 一种模型参考自适应的异步电机参数辨识方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106911282A (zh) * 2017-04-28 2017-06-30 上海应用技术大学 一种改进模糊控制的永磁电机无速度测速系统
CN109560740A (zh) * 2018-11-28 2019-04-02 武汉理工大学 一种模型参考自适应的异步电机参数辨识方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
冯鹏辉等: ""基于模型参考自适应的异步电机矢量控制系统"", 《湖南工业大学学报》 *
占兴: ""异步电机转子电阻和磁链辨识方法研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）工程科技Ⅱ辑》 *
石磊，梁晖: ""永磁同步发电机无位置传感器直接转矩控制"", 《电力电子技术》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114614714A (zh) * 2022-04-01 2022-06-10 华中科技大学 一种无速度传感器感应电机高速域的稳定控制方法
CN114614714B (zh) * 2022-04-01 2024-08-13 华中科技大学 一种无速度传感器感应电机高速域的稳定控制方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110224648B (zh) 永磁同步电机参数辨识和无位置传感器控制方法及系统
CN101582677B (zh) 平滑切换复合转速辨识的电机无速度传感器控制方法
CN108258967B (zh) 一种基于新型磁链观测器的永磁电机无位置直接转矩控制方法
CN105790660B (zh) 超高速永磁同步电机转速自适应鲁棒控制系统及方法
CN110289795A (zh) 一种电动汽车用永磁同步电机控制系统及控制方法
CN108054969B (zh) 基于模糊控制器的内置式永磁同步电机全速域控制方法
Dyanamina et al. Adaptive neuro fuzzy inference system based decoupled control for neutral point clamped multi level inverter fed induction motor drive
CN108880377A (zh) 一种基于新型锁相环的永磁同步电机的转速估计方法
CN113992087B (zh) 一种电机全速域无传感位置估计与控制方法及系统
CN111193448A (zh) 基于扩展卡尔曼滤波器的表贴式永磁同步电机负载转矩观测方法
CN102647134A (zh) 一种永磁同步电机无角度传感器的效率优化控制方法
CN111756286A (zh) 一种高性能鲁棒永磁同步轮毂电机复合控制器
CN107947669B (zh) 一种混合励磁同步电机非线性逆推跟踪控制方法
CN113890438A (zh) 一种基于内置式永磁同步电机的无速度传感器控制方法
CN114567220A (zh) 永磁同步电机全速域无位置传感器控制方法
CN111969917A (zh) 一种基于模型参考自适应算法的感应电机无速度传感器控制方法
CN113364371A (zh) 一种无刷直流电机转矩脉动抑制方法
CN104836501B (zh) 一种永磁同步电动机参数在线辨识的方法
CN113364375A (zh) 变结构电流调节器的pmsm驱动系统无传感器控制方法
CN110971167B (zh) 基于检波滤波器的变漏磁电机无位置传感器控制方法
CN110995093A (zh) 一种基于反电势开环估计的转子位置和转速检测方法
CN115425901A (zh) 一种开关磁阻电机控制系统
Liu et al. Design and implementation of a matrix converter PMSM drive without a shaft sensor
CN115694285A (zh) 一种电动汽车ipmsm的无位置传感器全速域切换控制方法
CN114865971A (zh) 一种mmc变频驱动的pmsm无速度传感器控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20201120