基于DSP的永磁同步电机无传感器控制系统的研究

论文摘要

随着永磁同步电机在各个领域得到广泛的应用,对永磁同步电机控制系统的控制性能也有了越来越高的要求,既希望控制系统能有较高的控制精度与稳态性能,又希望系统成本能尽量低廉,而影响这些的一个关键因素就是位置/速度传感器。由于机械式传感器增加了系统的成本、降低了系统的可靠性,而且其应用受到诸如温度、湿度和震动等条件的限制,因此无传感器技术成为近年来的研究热点。本论文在分析比较各种无传感器估计算法的基础上,选择了将扩展卡尔曼滤波算法应用于永磁同步电机无传感器调速系统的控制方案。对永磁同步电机的矢量控制理论和卡尔曼滤波原理进行了详细的分析;在静止αβ0坐标系中应用扩展卡尔曼滤波算法,对永磁同步电机的转子位置和速度进行在线估计;通过仿真总结了矩阵参数的选择准则,证明了该方法具有良好的转角跟踪特性和速度控制性能,并且系统具有较好的鲁棒性;针对扩展卡尔曼滤波估计器运算量大的问题,设计了降阶扩展卡尔曼滤波器,仿真证明该方法在减少计算量的同时,仍然保持了良好的转子位置跟踪性能。最后介绍了本设计所用的软、硬件平台。硬件方面包括以MC56F8346数字信号处理器为核心的控制电路和主电路的设计;软件在Metrowerks Codewarrior集成开发环境下采用C语言编写,给出了系统主程序流程图。进行了系统调试,利用开发环境附带的PC Master得到了实验波形,验证了降阶扩展卡尔曼滤波器的有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 永磁同步电机控制系统发展的动向
• 1.2.1 全数字化伺服系统
• 1.2.2 现代控制理论的应用
• 1.2.3 无传感器控制技术
• 1.2.3.1 基于PMSM 基本电磁关系的转速和位置估算方法
• 1.2.3.2 模型参考自适应（MRAS）方法
• 1.2.3.3 高频注入方法
• 1.2.3.4 人工智能理论基础上的估算方法
• 1.2.3.5 基于各种观测器的估算方法
• 1.3 本文的主要研究内容
• 第二章 永磁同步电机矢量控制系统研究
• 2.1 永磁同步电机矢量控制理论
• 2.1.1 永磁同步电机的电压磁链和磁链方程
• 2.1.2 永磁同步电机的坐标变换
• 2.1.2.1 静止坐标系统αβ0 的3/2 变换
• 2.1.2.2 静止坐标系统αβ0 变换到旋转坐标系dq 0 系统
• 2.1.3 永磁同步电机的数学模型
• 2.1.3.1 PMSM 在静止坐标系αβ0 上的磁链方程和电压方程
• 2.1.3.2 PMSM 在旋转坐标系dq 0 上的磁链方程和电压方程
• 2.1.3.3 PMSM 的电磁转矩
• 2.2 永磁同步电机的矢量控制策略
• 2.3 永磁同步电机矢量控制系统仿真模型
• 2.3.1 坐标变换模块
• 2.3.2 SVPWM 和逆变器模块
• 2.3.2.1 SVPWM 的原理分析
• 2.3.2.2 SVPWM 和逆变器模块建模
• 2.4 仿真结果分析
• 2.5 本章小结
• 第三章 卡尔曼滤波算法及其在PMSM 控制中的应用
• 3.1 卡尔曼滤波原理与分析
• 3.2 扩展卡尔曼滤波模型分析
• 3.3 扩展卡尔曼滤波器在矢量控制中的实现
• 3.3.1 旋转 dq 0坐标系下 EKF 估计器的设计
• 3.3.2 静止αβ0 坐标系下EKF 估计器的设计
• 3.3.3 标么制下扩展卡尔曼滤波器的建立
• 3.4 基于EKF 的PMSM 矢量控制系统的仿真
• 3.4.1 扩展卡尔曼滤波器的建模
• 3.4.2 扩展卡尔曼滤波器的参数选取原则
• 3.4.3 仿真结果分析
• 3.4.3.1 系统静、动态性能分析
• 3.4.3.2 EKF 对转子初始位置的敏感性分析
• 3.4.3.3 电机模型参数的敏感性分析
• 3.5 降阶扩展卡尔曼滤波器在PMSM 控制中的应用
• 3.5.1 降阶卡尔曼滤波器的设计
• 3.5.2 系统仿真
• 3.5.2.1 降阶扩展卡尔曼滤波器的建模
• 3.5.2.2 仿真结果分析
• 3.6 本章小结
• 第四章 永磁同步电机无位置传感器调速系统的DSP 实现
• 4.1 调速系统的硬件设计
• 4.1.1 DSP 主控电路
• 4.1.1.1 JTAG 仿真接口电路
• 4.1.1.2 串口通信电路
• 4.1.1.3 电源转换电路
• 4.1.1.4 D/A 转换电路
• 4.1.1.5 光电码盘信号处理电路
• 4.1.2 功率驱动电路
• 4.1.2.1 IPM 驱动电路
• 4.1.2.2 启动及过热保护电路
• 4.1.2.3 AD 采样调理电路
• 4.1.2.4 保护电路
• 4.2 系统软件设计
• 4.2.1 电流的采样与定标
• 4.2.2 转子位置估算程序
• 4.3 实验结果及分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 工作总结
• 5.2 后续研究工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间研究成果及发表的学术论文