感应电机的转速估计与参数辨识研究
发布时间：2020-12-19 07:52
感应电机由于制造成本低,运行可靠,无退磁风险等特点,被广泛运用于各个控制领域。矢量控制等转速闭环算法能有效提高感应电机控制性能,但是需要安装速度编码器获得转速信号,这种方式增加了成本且降低了系统的可靠性,因此通过定子电压、电流信号和软件算法进行转速估计的无速度传感器方式成为一种实用的方案。无速度传感器方式中转速估计算法包含多个电机参数,因此转速估计精度与电机参数的准确性密切相关,然而电机参数在运行过程中受外界因素将发生变化。针对上述问题,重点对转速估计和在线参数辨识两方面展开研究,主要工作如下:首先通过分析比较选取了基于转子磁链的模型参考自适应(Model Reference Adaptive System,MRAS)算法进行转速估计,针对算法中电压模型包含纯积分环节引起的直流漂移现象,以神经元自适应积分器替代纯积分器有效的消除了电压信号包含的直流分量。针对算法中电流模型存在易受转子时间常数变化失准的问题,建立了一种新的加入转子时间常数辨识的MRAS转速估计算法,消除了转子侧参数变化对转速估计的影响。仿真和实验结果表明所提算法可以有效提高转速估计精度。然后针对电压模型易受定子侧参数变化...
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Simulink下搭建的电压模型
定义参考模型和可调模型输出为1e ，误差信号选为：1 m m m m e e e e e (3自适应机构采用文献[15]根据波波夫超稳定定律推导的转速估计表达式：r p i m m m m ( K K / s )( e e e e) (3中pK——惯性环节比例系数；iK——积分环节比例系数。按照楞次定律，反电动势大小和磁链的变化率有关，低速条件下磁链变化很时电机的反电动势很小不易监测[16]。由式(3-1)和式(3-2)可知反电动势较小时，电阻上的分压所占比例较大，受定子电阻变化的影响极大。受算法缺陷限制这法只能在高速条件下应用。图 3-3 所示为 Simulink 环境下搭建的基于反电动势的 MRAS 仿真模型，图 示为加速和突加负载情况下的转速跟踪结果。仿真中设定转速的初始值为 80rad运行至1s时给定转速指令改变为100rad/s，在2s时加入大小为10N·m的负载转
r式中2Q ——可调模型的无功功率；sl ——转差率，r sslr s=qdRiLi 。由式(3-5)和式(3-6)可看出，基于无功功率的模型不包括定子侧参数，因此受数变化的影响较小。现在定义参考模型和可调模型的输出误差为2e ，误差反馈信选为：2 1 2e Q Q (3自适应机构采用文献[17]根据波波夫超稳定定律推导出的转速估计式：r p i 1 2 ( K K / s )(Q Q)(3如图 3-6 所示为在 Simulink 环境下搭建的基于无功功率的 MRAS 仿真模型，型中加入了限幅器以消除不正常的电压电流乘积信号。设置无功功率的仿真方式反电动势的方式相同，图 3-7 所示为算法在转速发生改变和突加负载情况下的转速踪结果。
【参考文献】：
期刊论文
[1]能源转型中我国新一代电力系统的技术特征[J]. 周孝信,陈树勇,鲁宗相,黄彦浩,马士聪,赵强. 中国电机工程学报. 2018(07)
[2]一种改进的永磁同步电机低速无位置传感器控制策略[J]. 李孟秋,王龙. 电工技术学报. 2018(09)
[3]基于改进布谷鸟搜索算法的永磁同步电机参数辨识[J]. 吴忠强,杜春奇,张伟,李峰. 计量学报. 2017(05)
[4]基于蝙蝠算法的永磁同步电机健康状态监测[J]. 吴忠强,杜春奇,李峰,张伟. 仪器仪表学报. 2017(03)
[5]基于禁忌混沌萤火虫算法的感应电机参数辨识[J]. 徐晓杨,王艳,纪志成. 系统仿真学报. 2016(06)
[6]基于粒子群优化的感应电机模糊扩展卡尔曼滤波器转速估计方法[J]. 尹忠刚,肖鹭,孙向东,刘静,钟彦儒. 电工技术学报. 2016(06)
[7]基于MRAS参数辨识的PMSM无速度传感器控制[J]. 韩世东,张广明,梅磊,朱晓虹,刘小俊,孙明山. 电机与控制应用. 2016(01)
[8]一种在线辨识定子电阻的MRAS转速估算方法[J]. 刘丽娟,童军,乔江,朱理鹏. 电机与控制应用. 2015(10)
[9]基于dq0坐标系的异步电机等效电路参数在线辨识方法研究[J]. 杜中兰,赵海森,刘晓芳,王庆,张萌. 华北电力大学学报(自然科学版). 2013(03)
[10]基于双参数模型参考自适应的感应电机无速度传感器矢量控制低速性能[J]. 尹忠刚,刘静,钟彦儒,杨立周. 电工技术学报. 2012(07)
博士论文
[1]高性能感应电机无速度传感器矢量控制系统研究[D]. 韦文祥.湖南大学 2016
硕士论文
[1]感应电动机矢量控制系统转速辨识算法的研究[D]. 高强.哈尔滨工业大学 2016
本文编号：2925553
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Simulink下搭建的电压模型
定义参考模型和可调模型输出为1e ，误差信号选为：1 m m m m e e e e e (3自适应机构采用文献[15]根据波波夫超稳定定律推导的转速估计表达式：r p i m m m m ( K K / s )( e e e e) (3中pK——惯性环节比例系数；iK——积分环节比例系数。按照楞次定律，反电动势大小和磁链的变化率有关，低速条件下磁链变化很时电机的反电动势很小不易监测[16]。由式(3-1)和式(3-2)可知反电动势较小时，电阻上的分压所占比例较大，受定子电阻变化的影响极大。受算法缺陷限制这法只能在高速条件下应用。图 3-3 所示为 Simulink 环境下搭建的基于反电动势的 MRAS 仿真模型，图 示为加速和突加负载情况下的转速跟踪结果。仿真中设定转速的初始值为 80rad运行至1s时给定转速指令改变为100rad/s，在2s时加入大小为10N·m的负载转
r式中2Q ——可调模型的无功功率；sl ——转差率，r sslr s=qdRiLi 。由式(3-5)和式(3-6)可看出，基于无功功率的模型不包括定子侧参数，因此受数变化的影响较小。现在定义参考模型和可调模型的输出误差为2e ，误差反馈信选为：2 1 2e Q Q (3自适应机构采用文献[17]根据波波夫超稳定定律推导出的转速估计式：r p i 1 2 ( K K / s )(Q Q)(3如图 3-6 所示为在 Simulink 环境下搭建的基于无功功率的 MRAS 仿真模型，型中加入了限幅器以消除不正常的电压电流乘积信号。设置无功功率的仿真方式反电动势的方式相同，图 3-7 所示为算法在转速发生改变和突加负载情况下的转速踪结果。
【参考文献】：
期刊论文
[1]能源转型中我国新一代电力系统的技术特征[J]. 周孝信,陈树勇,鲁宗相,黄彦浩,马士聪,赵强. 中国电机工程学报. 2018(07)
[2]一种改进的永磁同步电机低速无位置传感器控制策略[J]. 李孟秋,王龙. 电工技术学报. 2018(09)
[3]基于改进布谷鸟搜索算法的永磁同步电机参数辨识[J]. 吴忠强,杜春奇,张伟,李峰. 计量学报. 2017(05)
[4]基于蝙蝠算法的永磁同步电机健康状态监测[J]. 吴忠强,杜春奇,李峰,张伟. 仪器仪表学报. 2017(03)
[5]基于禁忌混沌萤火虫算法的感应电机参数辨识[J]. 徐晓杨,王艳,纪志成. 系统仿真学报. 2016(06)
[6]基于粒子群优化的感应电机模糊扩展卡尔曼滤波器转速估计方法[J]. 尹忠刚,肖鹭,孙向东,刘静,钟彦儒. 电工技术学报. 2016(06)
[7]基于MRAS参数辨识的PMSM无速度传感器控制[J]. 韩世东,张广明,梅磊,朱晓虹,刘小俊,孙明山. 电机与控制应用. 2016(01)
[8]一种在线辨识定子电阻的MRAS转速估算方法[J]. 刘丽娟,童军,乔江,朱理鹏. 电机与控制应用. 2015(10)
[9]基于dq0坐标系的异步电机等效电路参数在线辨识方法研究[J]. 杜中兰,赵海森,刘晓芳,王庆,张萌. 华北电力大学学报(自然科学版). 2013(03)
[10]基于双参数模型参考自适应的感应电机无速度传感器矢量控制低速性能[J]. 尹忠刚,刘静,钟彦儒,杨立周. 电工技术学报. 2012(07)
博士论文
[1]高性能感应电机无速度传感器矢量控制系统研究[D]. 韦文祥.湖南大学 2016
硕士论文
[1]感应电动机矢量控制系统转速辨识算法的研究[D]. 高强.哈尔滨工业大学 2016
本文编号：2925553
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