基于事件采样的无刷直流电机拖动系统建模及自适应控制

发布时间：2023-04-05 11:00

　　在工程实际中,常由于经济成本或安装空间等原因,使得无刷直流电机系统不能添加额外的测速传感器,仅依靠电机内部的霍尔传感器进行数据采样。而无刷直流电机拖动系统利用电机内部霍尔传感器检测转子位置,每当转子达到某一特定位置而触发采样,在这样的事件采样系统中,由于采样的频率较低必然会导致采样数据的稀疏以及非均匀,达不到建立精确模型的需求。针对这一工程实际问题,本文提出了一种基于事件采样数据下的无刷直流电机拖动系统建模方法,该方法利用灰箱建模的原理,首先,设计了非线性的卡尔曼滤波器对原始数据进行降噪处理,再采用指数衰减的最小二乘法对参数模型进行在线辨识,从而建立无刷直流电机拖动系统的精确模型。然后,考虑到变负载的工况普遍存在于无刷直流电机拖动系统应用过程中,设计了一种面向负载扰动的模型参考自适应控制器。经过实验验证,新设计的控制器在变负载,以及突加负载的情况下,相比于传统增量式PID控制器,极大降低了系统的稳态误差,显著提高了系统的抗负载扰动能力。本文主要研究基于事件触发采样的无刷直流电机拖动系统建模以及其自适应控制器设计问题,包括事件采样数据下的模型参数辨识、自适应控制器设计、控制器性能分析等。...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题的背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 无刷直流电机研究现状
        1.2.2 系统辨识研究现状
        1.2.3 自适应控制研究现状
    1.3 本文主要研究内容
    1.4 符号说明
第二章 无刷直流电机拖动系统的数学模型
    2.1 引言
    2.2 无刷直流电机拖动系统的结构
    2.3 微分方程
    2.4 传递函数
    2.5 状态空间
    2.6 本章小结
第三章 基于事件采样数据的系统参数辨识方法
    3.1 引言
    3.2 问题描述
    3.3 非线性卡尔曼滤波器设计
    3.4 面向非均匀数据下的指数衰减最小二乘法
    3.5 数值例子
    3.6 本章小结
第四章 面向扰动负载的自适应控制器设计
    4.1 引言
    4.2 问题描述
    4.3 预备知识
    4.4 模型参考自适应控制器设计
    4.5 数值例子
    4.6 本章小结
第五章 工程试验与数据分析
    5.1 引言
    5.2 实验平台的组成
        5.2.1 线束缠绕机
        5.2.2 负载部分
        5.2.3 数据通信
    5.3 参数辨识实验
        5.3.1 M序列
        5.3.2 原始数据采集
        5.3.3 数据滤波处理
        5.3.4 参数辨识
        5.3.5 模型验证
    5.4 增量式PID控制器设计
        5.4.1 PID参数整定
        5.4.2 实验验证
    5.5 模型参考控制器验证
    5.6 性能比较与分析
    5.7 本章小结
第六章 总结和展望
    6.1 总结
    6.2 展望
第七章 致谢
参考文献
附录



本文编号：3783293