三相异步电动机磁链观测器与参数辨识技术研究

三相异步电动机磁链观测器与参数辨识技术研究

论文摘要

交流传动已经占领变速传动领域的主导地位,各种高性能的交流电机变频调速系统也广泛应用于工农业生产。磁链估计和参数辨识是高性能变频调速传动的关键技术,已成为各国学者研究的热点。交流三相异步电动机是多变量、非线性和强耦合的高阶系统,基于空间矢量分析的交流电机复数模型具有物理概念清晰、形式简洁的特点,论文系统总结了基于空间矢量分析的交流电机复数模型。提出了以Luenberger状态观测器理论为基础的定、转子磁链观测器的一般形式,并通过反馈矩阵的选择,可以使得磁链观测模型不出现某些特定的参数,从而使得磁链观测不受某些参数变化的影响,提高磁链观测的鲁棒性。证明了各种常见磁链模型都只是Luenberger观测器的特例。 提出了基于模型参考方法的磁链自适应观测与参数辨识方法,不但可以准确观测电动机的磁链,当满足充分激励的条件时还可以同时辨识电动机的所有四个参数,即使不满足充分激励的条件,当部分参数已知时也可辨识其余参数。分别研究了在定子坐标系下和转子坐标系下基于模型参考方法的磁链观测和参数辨识,推导了参数的自适应律,从理论上证明了一定条件下的磁链和参数的收敛性,基于Matlab/Simulink进行了仿真,并对实际电动机的采样数据进行了实验,仿真和实验结果表明这种方法正确而有效。 遗传算法是一种成熟的具有极高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法。由于遗传算法具有不受问题性质的限制,在解决电机参数辨识方面的较大潜力。本文提出利用电动机的启动过程进行基于遗传算法的参数辨识。结果表明,在定子坐标系下辨识时,定子电阻和总漏感的辨识精度较高,转子时间常数和定子电感的辨识精度较低;而在转子坐标系下辨识时,漏感、转子时间常数和定子电感的辨识精度较高,定子电阻的辨识精度却有明显下降。如果将两种坐标系下的辨识结合起来,以在定子坐标系下辨识得到的定子电阻为已知参数,再在转子坐标系下进行其它参数辨识,全部参数辨识精度大大提高。 对按转子磁场定向的矢量控制系统来说,由于参数变化影响系统运行性能的程度最大的是转子时间常数的变化。本文提出一种新的异步电动机转子时间常数的在线校准方法,这种方法在励磁电流中间歇地叠加窄的负脉冲信号,根据此叠

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • §1.1 引言
  • §1.2 异步电动机磁链估计
  • §1.3 异步电机参数辨识方法综述
  • §1.4 论文的主要内容
  • 第2章 三相异步电动机数学模型及状态观测
  • §2.1 基于空间矢量分析三相异步电动机数学模型
  • §2.1.1 磁动势分布和电流空间矢量
  • §2.1.2 磁链空间矢量
  • §2.1.3 电压空间矢量
  • §2.1.4 电压方程
  • §2.1.5 状态方程
  • §2.1.6 电磁转矩及运动方程
  • §2.2 基于Luenberger降维观测器的磁链估计
  • §2.2.1 Luenberger降维观测器基本原理
  • §2.2.2 转子磁链的Luenberger观测器设计
  • §2.2.3 定子磁链的Luenberger观测器设计
  • §2.3 本章小结
  • 第3章 基于模型参考方法的异步电动机磁链自适应观测及参数辨识
  • §3.1 模型参考自适应系统的基本理论
  • §3.1.1 模型参考自适应系统的基本结构
  • §3.1.2 模型参考自适应系统的设计方法
  • §3.1.3 模型参考自适应辨识的参数收敛条件
  • §3.1.4 正实误差模型条件下的自适应算法
  • §3.2 定子坐标系下的定子磁链观测与参数辨识
  • §3.2.1 基本原理
  • §3.2.2 观测模型的设计及误差模型的建立
  • §3.2.3 参数自适应律的设计及收敛性证明
  • §3.2.4 仿真和实验结果
  • §3.3 转子坐标系下的转子磁链观测与参数辨识
  • §3.3.1 基本原理
  • §3.3.2 观测方程与误差模型
  • §3.3.3 参数自适应律的设计
  • §3.3.4 仿真实验结果
  • §3.4 本章小结
  • 第4章 基于遗传算法的异步电动机参数辨识
  • §4.1 遗传算法的基本理论
  • §4.1.1 遗传算法及其基本操作
  • §4.1.2 遗传算法的工作流程
  • §4.1.3 遗传算法的特点
  • §4.2 基于遗传算法的参数辨识问题的描述及辨识的一般步骤
  • §4.2.1 基于遗传算法的参数辨识问题的描述
  • §4.2.2 遗传算法应用于动态系统参数辨识的一般步骤
  • §4.3 基于遗传算法的异步电动机参数辨识
  • §4.3.1 异步电动机在定子坐标系下的参数辨识
  • §4.3.2 异步电动机在转子坐标系下的参数辨识
  • §4.3.3 提高遗传算法异步电动机参数辨识精度的方法
  • §4.4 本章小结
  • 第5章 一种异步电动机转子时间常数在线校准方法
  • §5.1 典型矢量控制系统
  • §5.2 脉冲叠加法辨识转子时间常数的原理
  • §5.3 基于Matlab/Simulink的建模与仿真
  • §5.3.1 电流PI调节器的设计
  • §5.3.2 转速PI调节器的设计
  • §5.3.3 脉冲期间转矩变化的检测及转子时间常数的调整算法
  • §5.3.4 仿真结果
  • §5.4 本章小结
  • 第6章 总结和展望
  • §6.1 总结
  • §6.2 进一步研究工作的展望
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间发表的论文
  • 致谢
  • 相关论文文献

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