感应电机调速系统极低转速辨识及测试方法研究

发布时间：2017-08-29 02:25

  本文关键词：感应电机调速系统极低转速辨识及测试方法研究

  更多相关文章： 自适应全阶状态观测器 发电稳定性 参数鲁棒性 卡尔曼滤波 信号注入 测速示波程序

【摘要】：磁场定向矢量控制技术提出以来,高性能的感应电机变频调速系统在国民经济生产中扮演着重要的角色,广泛应用于采矿、纺织、交通等行业。调速系统中用于测速的码盘价格昂贵,易于损坏。为了节省成本,增强系统在恶劣工业环境下的可靠性,无速度传感器技术迅速发展。其中,在观测精度、参数敏感性以及实用性方面,自适应全阶状态观测器得到了广泛的关注。本文主要以全阶状态观测为研究重点,对算法的稳定性和低速辨识能力进行研究。基于海德汉IK220计数卡,编写了测速示波程序,用于低速测量。针对全阶状态观测器的稳定性问题,研究了通过优化设计反馈矩阵和用卡尔曼滤波方法对转子电阻在线辨识的解决方法。稳定性主要包括转速辨识在发电状态下的稳定性和磁链观测对参数变化的鲁棒性。建立了转速辨识的传递函数,推导了发电状态转速辨识稳定性条件。根据观测磁链和实际磁链的误差方程,分析了参数变化对磁链观测的影响。在此基础上,重新设计了观测器的反馈增益系,消除转速辨识不稳定性区域的同时增强了磁链观测参数变化的鲁棒性。基于卡尔曼滤波方法,针对鲁棒性较差的转子电阻进行了在线辨识。针对感应电机低频情况下转速辨识不准确的问题,提出了一种结合了低频注入方法的转速自适应律改进策略。分析了定子电流零频时,观测器电流观测及转速自适应律的局限。通过频率信号注入的方法,转速自适应律中增加了磁链误差的修正项。提升了观测器极低转速下转速辨识的精度,提高了无速度传感器控制下电机在低速下带负载能力。为了测量调速系统低速性能,观测转速波动,基于海德汉IK220细分计数卡,编写了转速虚拟示波程序,提升了转速测量精度。最后,本文介绍了以STM32ARM为控制核心的2.2k W感应电机对拖实验平台。给出了系统的硬件结构、整体框架以及软件的设计流程和设计思路。在实验平台上完成了对上述算法改进以及测速示波程序的验证。
【关键词】：自适应全阶状态观测器 发电稳定性 参数鲁棒性 卡尔曼滤波 信号注入 测速示波程序
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM346
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题的研究背景及意义9-10
• 1.2 课题的国内外研究现状10-14
• 1.2.1 感应电机控制策略的研究现状10-11
• 1.2.2 感应电机无速度传感器低速估计算法研究现状11-13
• 1.2.3 感应电机在线参数辨识策略的研究现状13-14
• 1.3 论文主要研究内容14-16
• 第2章 基于自适应全阶观测的感应电机矢量控制系统16-26
• 2.1 矢量控制中的坐标变换16-18
• 2.2 感应电机数学建模与自适应全阶状态观测器基本原理18-21
• 2.2.1 感应电机基本状态方程18-20
• 2.2.2 全阶状态观测器基本理论20-21
• 2.3 基于自适应观测器的感应电机矢量控制系统21-23
• 2.4 仿真研究23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 速度观测器算法稳定性及转子电阻辨识方法26-41
• 3.1 全阶状态观测器算法稳定性策略研究26-32
• 3.1.1 观测器线性化模型稳定性分析26-29
• 3.1.2 观测器算法鲁棒性分析29-31
• 3.1.3 反馈矩阵设计方案31-32
• 3.2 基于卡尔曼滤波方法的转子电阻辨识32-36
• 3.2.1 卡尔曼滤波离散系统基本方程32-34
• 3.2.2 卡尔曼滤波方法迭代计算步骤34-36
• 3.3 仿真研究36-40
• 3.4 本章小结40-41
• 第4章 低速估计算法改进及转速测试方法41-52
• 4.1 观测器转速自适应率分析41-43
• 4.2 结合频率注入方法的转速自适应率改进43-45
• 4.3 基于海德汉细分计数卡IK220的测速示波程序设计45-51
• 4.3.1 IK220细分计数卡软件硬件资源介绍45-47
• 4.3.2 计数卡测速示波程序设计方法47-50
• 4.3.3 测速精度分析50-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第5章 基于STM32 ARM的实验平台设计与实验52-63
• 5.1 基于STM32 ARM的硬件试验平台的搭建52-53
• 5.2 感应电机矢量控制算法编程实现53-55
• 5.3 实验结果及分析55-62
• 5.3.1 全阶观测器算法稳定性改进实验结果55-57
• 5.3.2 低速估计算法改进实验结果57-59
• 5.3.3 基于计数卡IK220的测速示波程序实验59-62
• 5.4 本章小结62-63
• 结论63-64
• 参考文献64-69
• 攻读硕士学位期间发表的论文69-71
• 附录71-73
• 致谢73

【参考文献】

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1 李s，

本文编号：750835