永磁同步电机智能控制系统研究

发布时间：2017-11-02 06:11

  本文关键词：永磁同步电机智能控制系统研究

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【摘要】：在现代化工业生产中,伺服控制系统占有重要地位,电机的选用在整套系统中属于是重中之重。近些年由于电机制造的工艺水平和精度不断的提高,控制理论、材料、电力电子、计算机以及微电子等一系列技术的发展进步,使得永磁同步电机在工业电机伺服系统中的优势逐渐显现出来。为了达到高性能、高精度的控制效果满足工业伺服系统的控制要求,很有必要针对永磁同步电机驱动控制系统进行研究设计。本文以永磁同步电机驱动控制系统为研究对象,建立了永磁同步电机的数学模型。分析了矢量控制的基本原理和方法,使用该方法对永磁同步电机伺服系统进行控制。设计了以DSP芯片TMS320F2812为核心的硬件控制系统,以及相应的外围电路,驱动电路和辅助电路等模块。最后,根据控制方法和硬件电路结构,设计硬件程序流程并利用模块化方式编写了程序。本文设计了三种控制算法对永磁同步电机进行控制:(1)自抗扰控制,根据永磁同步电机的特性及数学模型特点确定了所选用自抗扰控制器的阶数,同时为了让自抗扰控制算法可以更好应用在硬件平台上,将原非线性系统进行线性离散化处理。通过与PI控制结合使用分别对电机的速度环和电流环进行控制,实现永磁同步电机的平稳调速和快速响应。(2)基于Laguerre模型的预测函数控制,根据控制芯片的特性改进了预测函数控制算法,将位置式控制量改为了增量式,形成了增量型自适应预测控制。针对实验系统硬件特性进行了的简化与优化,实现永磁同步电机的高性能控制。(3)基于Kautz模型的模型预测控制,该模型预测算法在控制结构上与预测函数控制算法基本相同,只是对系统控制量处理方式上不同,基于Kautz模型的算法模型可以更好的逼近系统。作者同样是将该算法控制方式由位置式改为了增量式,对系统输出量进行优化后实现对永磁同步电机的精确控制。最后,将优化后的三种算法分别应用于永磁同步电机驱动控制系统硬件平台,进行了多次实验,实验结果证明本文设计的三种算法均能达到预期目标。实现了对永磁同步电机的快速稳定控制,提高了系统的鲁棒性。
【关键词】：永磁同步电机 矢量控制 自抗扰控制 预测控制 算法优化
【学位授予单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM341;TP273
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 选题的背景及意义9-10
• 1.2 电机控制系统的选择10-12
• 1.2.1 永磁同步电机控制技术10-11
• 1.2.2 电压逆变器PWM控制技术11-12
• 1.3 本文的主要内容与安排12-13
• 第二章 永磁同步电机的模型与控制策略13-22
• 2.1 永磁同步电机的分类及数学模型13-15
• 2.1.1 永磁同步电机的分类及物理模型13-14
• 2.1.2 同步旋转坐标系下的PMSM动态数学模型14-15
• 2.2 PMSM的矢量控制原理15-16
• 2.3 SVPWM逆变器控制方式16-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 PMSM控制驱动系统的实现22-38
• 3.1 驱动系统硬件设计22-34
• 3.1.1 控制芯片22-23
• 3.1.2 PWM处理电路设计23-26
• 3.1.3 驱动电路设计26-28
• 3.1.4 A/D信号采集调理电路28-30
• 3.1.5 PMSM位置速度检测处理电路30-31
• 3.1.6 报警保护电路31-33
• 3.1.7 显示调速电路设计33-34
• 3.2 系统程序设计34-37
• 3.3 本章小结37-38
• 第四章 自抗扰控制器在PMSM控制中的数字化应用38-47
• 4.1 自抗扰控制器原理38-40
• 4.1.1 跟踪微分器39-40
• 4.1.2 扩张状态观测器40
• 4.1.3 非线性状态误差反馈控制律40
• 4.2 ADRC的数字化实现40-43
• 4.2.1 ADRC的线性化40-42
• 4.2.2 ADRC的离散化应用42-43
• 4.3 ADRC的参数整定方法43-44
• 4.4 ADRC的实验研究44-46
• 4.5 本章小结46-47
• 第五章 预测控制算法在PMSM电流控制中的应用47-66
• 5.1 基于Laguerre模型的永磁同步电机电流预测函数控制47-57
• 5.1.1 Laguerre函数系统模型47-49
• 5.1.2 基于Laguerre模型的预测函数控制49-52
• 5.1.3 基于预测函数控制的算法优化52-55
• 5.1.4 基于Laguerre模型的预测函数控制算法应用实验55-56
• 5.1.5 实验结果分析56-57
• 5.2 基于Kautz模型的永磁同步电机调速系统电流预测控制57-64
• 5.2.1 Kautz函数模型57-58
• 5.2.2 基于Kautz模型的模型预测控制58-61
• 5.2.3 基于数字控制器的算法优化61-62
• 5.2.4 基于Kautz模型的预测控制算法应用实验62-63
• 5.2.5 实验结果分析63-64
• 5.3 预测控制算法的对比选用64-65
• 5.4 本章小结65-66
• 第六章 结论与展望66-68
• 6.1 结论66-67
• 6.2 展望67-68
• 参考文献68-72
• 致谢72-73
• 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文73

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本文编号：1130304