异步电机矢量控制系统的参数辨识研究

发布时间：2017-06-13 09:05

  本文关键词：异步电机矢量控制系统的参数辨识研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着电力电子技术的发展,变频技术不断成熟,控制器芯片计算能力大幅提高,交流传动技术也日渐成熟。异步电动机矢量控制方法作为现代交流传动系统也逐渐被广泛应用。矢量控制系统的性能需要依赖电动机本身的参数。异步电动机参数的离线辨识,适用范围有限,且电机参数随工况的变化也会产生较大的变化,传统的在线辨识也有一定的缺点。针对这一情况,本文围绕异步电动机参数的在线辨识问题展开研究。首先简述了交流传动技术发展历程,对比常用的电动机参数辨识方法,分别归纳电动机控制策略以及参数辨识方法的应用范围和优缺点。然后分析研究电动机的数学模型,并阐述矢量控制的基本原理。建立状态空间模型,深入研究其特性。其次,阐述了传统异步电动机参数的测量方法,并在MATLAB/Simulink仿真平台上搭建异步电动机矢量控制系统仿真模型,分析验证参数变化对转子磁链的影响和对调速系统的影响。然后采用模型参考自适应的方法,分别以转子磁链的电流模型和电压模型作为可调模型和参考模型,根据波波夫超稳定性理论设计自适应率,对影响调速性能较为严重的转子时间常数进行在线辨识。并分别采用粒子群算法和差分进化两种智能算法在线辨识异步电动机参数。并对差分进化算法存在的不足进行改进,对几种辨识结果进行对比,改进算法辨识精度更高。最后搭建基于DSP2812异步电动机矢量控制系统。为进一步将模拟仿真与硬件实验结合奠定坚实基础。
【关键词】：异步电动机 矢量控制 参数辨识 模型参考自适应系统 智能算法
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM343;TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-13
• 1.1 交流调速系统的发展9-10
• 1.2 电机参数辨识10-12
• 1.2.1 离线辨识10
• 1.2.2 在线辨识10-12
• 1.3 研究背景及意义12
• 1.4 本文主要研究内容12-13
• 2 交流异步电动机数学模型及其矢量控制系统13-26
• 2.1 异步电动机的数学模型13-15
• 2.2 坐标变换15-18
• 2.2.1 Clark变换15-17
• 2.2.2 Park变换17-18
• 2.3 交流异步电动机的动态方程18-21
• 2.3.1 两相静止坐标系中的动态模型18-19
• 2.3.2 两相旋转坐标系中的动态模型19-20
• 2.3.3 状态方程20-21
• 2.4 异步电动机矢量控制系统21-23
• 2.4.1 按转子磁链定向的控制系统21-22
• 2.4.2 按转子磁链定向的闭环控制22-23
• 2.5 SVPWM控制技术23-25
• 2.6 小结25-26
• 3 异步电动机离线参数测量26-38
• 3.1 传统异步电机参数的测量26-29
• 3.1.1 定子电阻的测量26-27
• 3.1.2 堵转实验27-28
• 3.1.3 空载实验28-29
• 3.2 电动机参数对转子磁链的影响29-34
• 3.2.1 参数的变化对电流模型的影响29-32
• 3.2.2 参数的变化对电压模型的影响32-34
• 3.3 参数的变化对调速系统的影响34-37
• 3.4 小结37-38
• 4 基于模型参考自适应的参数辨识38-45
• 4.1 模型参考自适应的基本理论38-40
• 4.1.1 MRAS的原理38
• 4.1.2 波波夫超稳定性理论38-40
• 4.2 基于MRAS的转子时间常数辨识40-42
• 4.3 仿真模型及其结果42-44
• 4.4 小结44-45
• 5 基于智能算法的异步电机参数辨识45-55
• 5.1 基于智能算法的辨识原理45-46
• 5.2 基于粒子群算法的异步电动机参数辨识46-48
• 5.2.1 粒子群算法简介及原理46-48
• 5.2.2 算法流程48
• 5.3 基于差分进化算法的异步电机参数辨识48-51
• 5.3.1 差分进化算法简介及原理48-49
• 5.3.2 差分进化算法及流程49-51
• 5.4 对差分进化算法的改进51-52
• 5.5 仿真及辨识结果分析52-54
• 5.6 小结54-55
• 6 异步电动机矢量控制系统实验平台55-64
• 6.1 矢量控制系统的整体设计55
• 6.2 控制部分55-56
• 6.3 驱动部分56-58
• 6.3.1 主电路部分56-57
• 6.3.2 驱动电路57-58
• 6.4 软件部分58-60
• 6.4.1 开发环境与开发流程58-59
• 6.4.2 主程序设计59-60
• 6.4.3 PWM中断服务程序60
• 6.5 实验装置60-61
• 6.6 基于硬件平台的异步电动机参数辨识61-63
• 6.7 小结63-64
• 结论64-66
• 致谢66-67
• 参考文献67-70
• 攻读学位期间的研究成果70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：446159