电动车用交流感应电机转速与转子电阻辨识研究

发布时间：2021-04-19 17:28

　　传统汽车消耗不可再生的石油资源,向空气中排放碳氧化合物、氮氧化合物等有害气体。随着环境和能源危机的出现,电动车逐渐成为研究的热点。电动汽车主要包括整车控制、电池和电驱动系统。其中,电驱动系统将电能直接转化为机械能,对电动车性能起决定性作用。本文以电动汽车中常用的交流感应电机为对象进行研究。为了实现转速闭环控制,需要测量电机转速作为反馈。为了避免转速传感器的安装带来的可靠性降低、成本增加、维护困难及安装限制等问题,无传感器矢量控制逐渐成为研究热点。基于电机模型的转速辨识方法会受电机参数影响,尤其是随着电机运行变化较大的转子电阻。因此,需要在无传感器控制技术中引入转子电阻的在线辨识,以减少转子电阻对转速辨识的影响,增大转速辨识的准确度。总结了交流感应电机转速辨识、电机参数离线辨识及电机参数在线辨识的常用方法,对各种方法进行了分析对比,确定了本文要研究的方法。分析了矢量控制、坐标变换的基本原理,推导出坐标变换的表达式。推导出交流感应电机在三相静止坐标系、两相静止坐标系、同步旋转坐标系和按磁场定向时的数学模型,为无传感器矢量控制和转子电阻辨识奠定了理论基础。对两种模型参考自适应法进行了研究,以... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题来源及研究目的和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 转速估计研究现状
        1.2.2 电机参数离线辨识研究现状
        1.2.3 在线辨识研究现状
        1.2.4 国内外文献综述简析
    1.3 本文主要研究内容
第2章 交流感应电机矢量控制
    2.1 交流感应电机矢量控制与坐标变换
        2.1.1 直接矢量控制
        2.1.2 间接矢量控制
        2.1.3 Clark变换及其逆变换
        2.1.4 Park变换及其逆变换
    2.2 交流感应电机的数学模型
        2.2.1 三相静止轴系中的数学模型
        2.2.2 两相静止坐标系中的数学模型
        2.2.3 同步旋转坐标系中的数学模型
        2.2.4 按转子磁场定向时的数学模型
    2.3 仿真模型的搭建
    2.4 仿真结果及分析
    2.5 本章小结
第3章 交流感应电机转子电阻辨识
    3.1 MRAS基本理论
        3.1.1 MRAS简析
        3.1.2 局部参数最优化法
        3.1.3 李雅普诺夫稳定性理论
        3.1.4 波波夫超稳定性理论
    3.2 基于电磁转矩MRAS的转子电阻辨识
        3.2.1 MRAS模型的确定
        3.2.2 转子电阻自适应律的推导
    3.3 基于无功功率MRAS的转子电阻辨识
    3.4 仿真模型的搭建
    3.5 仿真结果及分析
        3.5.1 小功率电机转子电阻辨识
        3.5.2 大功率电机转子电阻辨识
    3.6 本章小结
第4章 交流感应电机转速辨识
    4.1 基于EKF的转速辨识
        4.1.1 EKF理论的简析
        4.1.2 基于EKF的转速辨识
    4.2 基于转子电阻辨识的转速辨识
    4.3 仿真模型的搭建
    4.4 仿真结果及分析
        4.4.1 小功率电机仿真结果及分析
        4.4.2 大功率电机仿真结果及分析
    4.5 本章小结
第5章 实验系统设计及验证
    5.1 实验平台的搭建
    5.2 程序流程设计
        5.2.1 EKF观测器程序设计
        5.2.2 中断程序流程图
        5.2.3 转子电阻辨识程序设计
    5.3 实验结果及分析
        5.3.1 基于EKF的转速辨识
        5.3.2 转子电阻在线辨识
        5.3.3 基于转子电阻辨识的转速辨识
    5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进的MRAS磁链观测与转速估计方法[J]. 余耀威,周少武,李苏城.  现代信息科技. 2018(03)
[2]基于改进型MRAS无轴承异步电机矢量控制系统转速辨识研究[J]. 孙宇新,唐敬伟,施凯,朱熀秋.  电机与控制应用. 2018(03)
[3]基于自适应模糊滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制[J]. 彭思齐,宋彦彦.  控制与决策. 2018(04)
[4]基于MRAS的改进型转速估计法[J]. 刘建,赵华东,王俊鹏,王若羽,辛双志.  电力科学与工程. 2017(05)
[5]我国新能源汽车产业发展现状及思考[J]. 李振宇,任文坡,黄格省,金羽豪,师晓玉.  化工进展. 2017(07)
[6]基于分数阶滑模观测器的感应电机速度估计[J]. 缪仲翠,巨梅,党建武,张昊,韩天亮.  中国矿业大学学报. 2016(06)
[7]基于双辨识参数全阶自适应观测器的感应电机低速性能[J]. 尹忠刚,张延庆,杜超,孙向东,钟彦儒.  电工技术学报. 2016(20)
[8]BP神经网络在无速度传感器技术中的应用[J]. 刘奕.  技术与市场. 2016(09)
[9]基于高频注入的异步电机无传感器控制[J]. 邓先明,张宇宁,安亚刚.  微电机. 2015(12)
[10]基于粒子群优化算法的无传感器调速系统研究[J]. 杨圣蓉,王剑平,王思,张果,杨晓洪.  传感器与微系统. 2015(07)



本文编号：3147989