导读:本文包含了无速度传感器控制论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:风力发电机组,变桨控制,异步电动机,无传感控制
无速度传感器控制论文文献综述
本柏忠,侯力,张丹,徐晓惠,韩泽俊[1]（2019）在《风力机变桨电机无速度传感器控制系统研究》一文中研究指出随着风电机组功率等级的增加,变速变桨发电机组已成为风力发电技术发展的主流。为进一步提高变桨距风力机运行的稳定性和不断优化输出功率,解决变桨电机转速传感器易受外部环境影响致使系统可靠性严重降低等问题,提出将发电机转速变化情况作为变桨距执行机构工作的判断标准,进一步提出了变桨电机无传感器矢量控制策略,设计了一种模型参考自适应(MRAS)转速辨识器,用于变桨电机无传感矢量控制系统的转速辨识。仿真实验表明,提出的变桨电机无传感器矢量控制策略能够达到设计的预期目标,为其在实际风场的应用提供了理论基础。(本文来源于《电气传动》期刊2019年11期）
胡银全,刘和平,伍小兵[2]（2019）在《基于磁链函数的BLDC无速度传感器控制策略》一文中研究指出针对高速无刷直流电机的驱动控制问题,基于与转速无关的磁链方程,设计了一种无刷直流电机无速度传感器高速驱动控制方案。首先,基于无刷直流电机的电路模型,推导了适用于电机低速运行且与转速无关的磁链方程,保证了电机低速时的可靠运行;然后,设计了电机高速运行时的校正策略,以提供高速时准确的换相点,进而形成了全转速范围内适用的无速度传感器闭环控制系统。最后,基于高速无刷直流电机驱动试验平台开展了全转速范围内的电机驱动控制试验,试验结果验证了所设计控制方案的有效性。(本文来源于《电气传动》期刊2019年10期）
张金霞,张兴华[3]（2019）在《IPMSM的无速度传感器Deadbeat直接转矩控制》一文中研究指出提出一种基于模型参考自适应有效磁链观测器的内置式永磁同步电机(IPMSM)无差拍直接转矩控制(DB-DTC)策略。通过引入有效磁链的概念,将电压模型与电流模型级联,构建模型参考自适应有效磁链和转速观测器,观测有效磁链的幅值和相位,进而实现转子位置和转速估计。将有效磁链观测器与DB-DTC相结合,实现IPMSM无速度传感器驱动控制。实验结果表明,该观测器可以在较宽速度范围内准确观测转子位置与速度,驱动系统具有良好的动、静态性能。(本文来源于《电力电子技术》期刊2019年10期）
蒋林,郭兴,韩璐,邱存勇[4]（2019）在《一种基于SM-MRAS的PMSM无速度传感器控制方法》一文中研究指出针对永磁同步电机(PMSM)无速度传感器控制系统对电机参数变化敏感、鲁棒性差的问题,提出一种基于滑模模型参考自适应系统(SM-MRAS)的无速度传感器控制方法。该方法采用以定子电流模型为可调模型的模型参考自适应系统(MRAS)估计电机转速和转子位置角,并在线辨识随电机运行变化较大的定子电阻,以提高系统对定子电阻变化的抗干扰能力。采用改进型指数趋近率的滑模控制器(SMC)取代传统PI速度控制器,以提高系统的鲁棒性。仿真与实验结果表明,该方法在电阻突变、负载突变和转速突变的情况下都具有良好的动、静态响应,并在全速度范围内具有良好的控制效果。(本文来源于《电力电子技术》期刊2019年10期）
潘峰,秦国锋,王淳标,袁媛[5]（2019）在《电动汽车用永磁同步电机模型预测MRAS无速度传感器控制》一文中研究指出针对电动汽车机械式传感器在复杂工作环境下易失效的问题,将基于模型参考自适应(MRAS)的无速度传感器技术应用于电动汽车中。针对传统MRAS无速度传感器控制存在的转子位置估计相位延迟较大、转速估计误差较大等问题,将模型预测控制算法应用到MRAS中。参考模型选用永磁同步电机(PMSM)电流磁链方程,可调模型选取电压磁链方程,代价函数是磁链的差值,待估计参数选择转子位置。与传统MRAS无速度传感器控制算法相比,转速、转子位置估计结果更加精确,估计误差较小,动态性能和稳态性能优良。通过仿真和试验验证了算法的可行性和有效性。(本文来源于《电机与控制应用》期刊2019年10期）
冯高明,徐铮[6]（2019）在《矿用电机车无速度传感器矢量控制高精度调速》一文中研究指出针对国内矿用电机车传统的速度传感器存在安装不便、容易损坏、维修昂贵、抗电磁干扰能力差等弊端,对以交流电机作为牵引机的矢量控制系统进行了改进。通过实验实现了无速度传感器矢量控制系统的高性能控制。综合数据表明:在无速度传感器闭环带载条件下电机转速平稳,完全能够满足矿井牵引的需要,并为矿用电机车无速度传感器矢量控制系统的研究提供了理论指导和参考。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年10期）
袁庆庆,张波涛,吴豪栋,钱金跃[7]（2019）在《基于定子磁链滑模观测器的无速度传感器感应电机模型预测控制》一文中研究指出为了对感应电机进行快速精确的调速,本文把电流模型预测控制做为电机的控制方法。通常电流模型预测算法需要电流和磁链的信息,所以又设计了一种用于估算磁链和电流的定子磁链观测器。观测器一般把定子的电流和磁链当做状态变量,用实际检测电流与估算电流的误差来构造滑模面。并将电机状态开关的信号,反馈到磁链、电流的状态方程中,对磁链、电流的观测进行在线校正,并且由李雅普诺夫函数附加关系式来实现对转子角速度的辨识。MATLAB/Simulink仿真结果表明,基于定子磁链滑模观测器的无速度传感器感应电机模型预测控制系统,对比传统矢量控制,该方法提高了系统的动态响应速度和鲁棒性。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年18期）
杨北辉,钟立群,朱龙胜[8]（2019）在《轨道交通异步牵引电机无速度传感器矢量控制技术分析》一文中研究指出介绍适用于轨道交通的异步牵引电机无速度传感器矢量控制方法。分别从控制原理、不同调制模式的切换、基波电流提取、带速重投以及黏着控制方面对轨道交通中列车异步牵引电机的矢量控制原理进行说明。着重阐述如何根据异步牵引电机数学模型采用全阶磁链观测器观测出异步牵引电机的转子磁链,利用转速估计计算,实现异步牵引电机无速度传感器的转速估计。仿真和实验结果表明,该方法可以实现转速的快速和准确估计,系统具有良好的动静态性能。(本文来源于《现代城市轨道交通》期刊2019年09期）
任宝兵,张岩峰[9]（2019）在《基于滑模观测器的直线电机无速度传感器控制》一文中研究指出研究了一种基于模型参考自适应算法(MRAS)和滑模观测器(SMO)的速度估计方案用于直线牵引电机无速度传感器控制系统。首先,给出考虑动态边端效应的直线牵引电机状态空间模型;在状态空间模型基础上,设计一种以定子电流为滑模面的SMO,并以此为可调模型。考虑直线牵引电机在运行过程中,定子电阻变化会带来速度估计误差增加甚至控制系统的不稳定性,在所研究的速度估计方案中引入定子电阻在线辨识方案,以降低速度估计误差并提高系统稳定性。最后,对该速度辨识方案进行仿真和硬件在环测试并与传统的SMO进行对比,结果验证了该方案的可行性。(本文来源于《电力电子技术》期刊2019年09期）
任丽娜,刘爽爽,杨欢欢,刘福才[10]（2019）在《海上风电机组的无速度传感器控制》一文中研究指出鉴于海上风力发电机组运行环境的复杂性和不确定性,不易安装速度传感器,提出一种基于Hamilton模型的自适应控制和扩张状态观测器(ESO)相结合的转速辨识理论的无速度传感器海上风电机组控制策略。首先根据海上风电机组本身的物理结构特性,建立其端口受控Hamilton结构模型;然后基于此模型设计系统的全维状态观测器得到系统的速度估计,实现系统无速度传感器控制;同时在控制器设计中还考虑外界干扰问题,利用扩张状态观测器对系统扰动进行实时观测并补偿;最后,通过Matlab进行系统仿真,验证所提控制策略的有效性。(本文来源于《太阳能学报》期刊2019年08期）
无速度传感器控制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对高速无刷直流电机的驱动控制问题,基于与转速无关的磁链方程,设计了一种无刷直流电机无速度传感器高速驱动控制方案。首先,基于无刷直流电机的电路模型,推导了适用于电机低速运行且与转速无关的磁链方程,保证了电机低速时的可靠运行;然后,设计了电机高速运行时的校正策略,以提供高速时准确的换相点,进而形成了全转速范围内适用的无速度传感器闭环控制系统。最后,基于高速无刷直流电机驱动试验平台开展了全转速范围内的电机驱动控制试验,试验结果验证了所设计控制方案的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
无速度传感器控制论文参考文献
[1].本柏忠,侯力,张丹,徐晓惠,韩泽俊.风力机变桨电机无速度传感器控制系统研究[J].电气传动.2019
[2].胡银全,刘和平,伍小兵.基于磁链函数的BLDC无速度传感器控制策略[J].电气传动.2019
[3].张金霞,张兴华.IPMSM的无速度传感器Deadbeat直接转矩控制[J].电力电子技术.2019
[4].蒋林,郭兴,韩璐,邱存勇.一种基于SM-MRAS的PMSM无速度传感器控制方法[J].电力电子技术.2019
[5].潘峰,秦国锋,王淳标,袁媛.电动汽车用永磁同步电机模型预测MRAS无速度传感器控制[J].电机与控制应用.2019
[6].冯高明,徐铮.矿用电机车无速度传感器矢量控制高精度调速[J].传感器与微系统.2019
[7].袁庆庆,张波涛,吴豪栋,钱金跃.基于定子磁链滑模观测器的无速度传感器感应电机模型预测控制[J].电子测量技术.2019
[8].杨北辉,钟立群,朱龙胜.轨道交通异步牵引电机无速度传感器矢量控制技术分析[J].现代城市轨道交通.2019
[9].任宝兵,张岩峰.基于滑模观测器的直线电机无速度传感器控制[J].电力电子技术.2019
[10].任丽娜,刘爽爽,杨欢欢,刘福才.海上风电机组的无速度传感器控制[J].太阳能学报.2019