新型进给系统—永磁直线同步电机的磁极位置及速度估计算法研究

论文摘要

永磁直线同步电机进给系统具有很高的动态响应速度和加速度、极高的刚度、高的定位精度、平滑的无差运动,能满足高速精密数控机(床)高速高精度的要求。然而,由于该进给系统位置传感器的存在,使系统成本增加、运行可靠性下降、使用范围受限、及系统尺寸增加等。将无位置传感器控制技术引入永磁直线同步电机进给系统,无疑可以克服直接进给系统中位置传感器带来的局限。本论文以研究新型进给系统——永磁直线同步电机(PMLSM)的磁极位置与速度估计算法为主要目的,结合国家自然科学基金资助项目“无位置传感器的高速精密直接进给系统研究”(No.50475101)等科研项目,采用理论研究、计算机仿真与实验研究相结合的研究方法,建立PMLSM的磁极位置与速度估计器,并系统地进行了算法分析、比较和优化及相应的技术基础研究与实验研究。首先,介绍国内外PMLSM控制技术及其无位置传感器控制系统的研究及发展现状,综述国内外旋转永磁同步电机位置与速度估计方法。在分析PMLSM的坐标系及坐标变换原则的基础上,沿用旋转永磁同步电机原理,得到PMLSM在三种坐标系下的数学模型。提出基于位置与速度估计器的PMLSM无位置感器运行系统,并建立PMLSM无位置传感器运行系统的状态方程。其次,针对PMLSM进给系统存在系统参数摄动、负载扰动等不确定因素,基于“无穷大质量”的假设条件,建立用于状态估计器的PMLSM动态模型,用以克服电机系统的机械参数变化。PMLSM进给系统具有较强的非线性,结合非线性估计理论及滤波技术,提出以扩展卡尔曼滤波器(EKF)作为电机磁极位置与速度的状态估计器,并深入研究EKF位置与速度估计器的性能。由于UKF采用UT变换来处理系统的非线性变换,能克服EKF非线性模型一阶线性化存在的不足,UKF在许多非线性估计领域取得了成功应用,且估计性能优于EKF。本文将UKF应用于PMLSM进给系统的位置与速度估计,仿真研究基于UKF的永磁直线同步电机的磁极位置与速度估计器的估计性能,并对EKF和UKF两种估计器的性能进行对比分析。粒子滤波方法作为一种基于贝叶斯估计的非线性滤波算法,在处理非高斯非线性系统的状态滤波问题方面有独到的优势。对粒子滤波在PMLSM进给系统的位置及速度估计中的应用进行探索性研究。详细阐述基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法:设计基于PF的PMLSM进给系统的磁极位置与速度估计器,通过计算机仿真实验,对基于PF、UKF及EKF的PMLSM磁极位置与估计器的性能进行对比。最后,在已有的PMLSM进给系统的基础上,研制PMLSM三相相电压和相电流测量装置;同时,在不同工况下,采用EKF、UKF估计器对PMLSM进给系统磁极位置与速度进行估计实验,并把实验结果与直接测量的实验结果进行比较和分析。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 致谢
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 直线电机概述
• 1.2.1 直线电机的分类及特点
• 1.2.2 永磁直线同步电机的结构及工作原理
• 1.3 永磁直线同步电机的控制策略
• 1.3.1 永磁直线同步电机的矢量控制
• 1.3.2 永磁直线同步电机伺服系统中的不确定性
• 1.3.3 永磁直线同步电机的控制技术
• 1.4 永磁同步电机位置与速度估计方法综述
• 1.5 论文的主要研究内容
• 第二章 永磁直线同步电机无位置传感器控制系统研究
• 2.1 坐标变换
• 2.1.1 永磁直线同步电机坐标系
• 2.1.2 坐标变换原则
• 2.1.3 变换矩阵
• 2.2 永磁直线同步电机的数学模型
• 2.2.1 永磁直线同步电机在静止abc坐标系中的数学模型
• 2.2.2 永磁直线同步电机在dq坐标系的数学模型
• 2.2.3 永磁直线同步电机在αβ坐标系中的数学模型
• 2.3 永磁直线同步电机无位置传感器控制系统状态方程
• 2.3.1 无位置传感器控制系统构成
• 2.3.2 αβ坐标系中的状态方程
• 2.3.3 dq坐标系中的状态方程
• 2.4 空间脉宽调制原理及实现
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于扩展KALMAN滤波的永磁直线同步电机状态观测
• 3.1 非线性滤波与估计理论基础
• 3.2 KALMAN滤波方法
• 3.3 基于EKF的PMLSM状态估计
• 3.3.1 PMLSM系统模型
• 3.3.2 EKF位置与速度估计器
• 3.3.3 初始条件
• 3.3.4 Q阵和R阵的设计
• 3.4 仿真分析
• 3.4.1 收敛特性仿真
• 3.4.2 Q阵和R阵对EKF收敛特性的影响
• 3.4.3 参数摄动对估计性能的影响
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于UNSCENTED卡尔曼滤波的永磁直线同步电机状态观测
• 4.1 非线性滤波理论新进展
• 4.2 UT（UNSCENTED TRANSFORMATION）变换
• 4.2.1 UT变换的原理
• 4.2.2 随机变量的采样策略
• 4.2.3 UT变换的精度
• 4.3 基于UKF的PMLSM状态估计
• 4.3.1 Unscented卡尔曼滤波方法
• 4.3.2 UKF位置与速度估计器
• 4.3.3 初始条件及噪声方差阵
• 4.4 仿真分析
• 4.4.1 收敛特性仿真
• 4.4.2 Q阵和尺阵对UKF收敛特性的影响
• 4.4.3 UKF与EKF的估计性能比较
• 4.5 本章小结
• 第五章 基于粒子滤波的永磁直线同步电机状态观测
• 5.1 引言
• 5.2 蒙特卡罗粒子滤波
• 5.2.1 序贯重要性抽样法（SIS）
• 5.2.2 重要性函数选择
• 5.2.3 重新抽样
• 5.2.4 粒子滤波算法
• 5.2.5 算法的收敛性
• 5.3 基于粒子滤波（PF）的PMLSM状态估计
• 5.4 仿真分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 永磁直线同步电机磁极位置与速度估计实验研究
• 6.1 引言
• 6.2 PMLSM实验装置及电压电流测量电路
• 6.2.1 PMLSM实验装置
• 6.2.2 三相相电压测量电路研制
• 6.2.3 三相相电流测量电路研制
• 6.3 磁极位置与速度估计实验
• 6.4 本章小结
• 第七章 结论与展望
• 7.1 主要结论
• 7.2 展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表学术论文和参加科研情况
• A 发表或录用的学术论文
• B 参加的科研项目