导读:本文包含了无速度传感器算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:永磁同步电动机,无速度传感器控制,扩展卡尔曼滤波
无速度传感器算法论文文献综述
邵磊,朱沙,成耀天[1]（2019）在《基于扩展卡尔曼滤波算法的永磁同步电机无速度传感器控制系统的设计》一文中研究指出当前PMSM无速度传感器控制系统的关键点为如何精确的估算出转子的位置及电机转速。针对这一问题,本文以永磁同步电机在两相静止坐标系中的数学模型为系统方程,选取电机转子位置θ及转速ω_e为系统状态变量,利用扩展卡尔曼滤波理论,最优估算出系统下一时刻状态变量,并将状态变量输出,最后输出值取代了增量式编码器的信号值,完成永磁同步电机无速度传感器控制系统。(本文来源于《电气开关》期刊2019年02期）
张岩[2]（2018）在《异步电机无速度传感器控制算法仿真研究及驱动器设计实现》一文中研究指出随着控制技术的不断发展与成熟,异步电机变频调速系统得以应用的市场空间越来越大,系统的性能也越来越好。比如在电动汽车、工业生产以及地下铁路建设中,越来越多的场合会要求使用大功率的异步电机。因此本文以DSP为硬件基础,针对异步电机的控制算法和能够应用在大功率异步电机上的驱动器进行了设计与探究。本文的主要研究内容如下:本文首先对变频调速系统的发展背景以及发展历程、变频调速控制理论进行了简单介绍,同时对异步电机在数学模型基础上的推导,以及坐标轴的转换理论进行了较为详细的阐述。其次,本文利用转子磁场定向方法完成电机转矩分量和励磁分量之间的解耦,从而实现了对异步电机矢量控制的仿真模拟,并且在模拟中显示出了良好的调速性能,以及优秀的转矩控制性能。再次,本文针对当前较为主流的SVPWM调制算法进行分析,并在分析推导的过程中,建立了开环驱动电机的仿真模拟,提高了电压的利用率,并针对闭环控制时速度传感器所带来的一些问题,采用模型参考自适应方法对转子速度重新进行估值。为简化控制过程,本文使用超稳定方法对转速估计的自适应定律进行推导,并且进行仿真模拟,分析了仿真参数的选择,仿真结果显示了系统具有良好的控制性能。最后,本文基于TI公司产的TMS320F2812的控制核心,自主设计了整个驱动器的系统结构。它分别包括控制板、驱动板以及电源板这叁块电路板,其中的控制板中的信号处理核心则是搭载了DSP最小系统;电源板上全部的搭载模块都有:电源模块、采样电路以及预充电电路;驱动板上有对IGBT有驱动和保护功能的模块。在整机设计上采用了对大功率电机的供电隔离以及光耦隔离等等一系列措施。最后基于现有的小功率电机对驱动器进行了实体测试,并且编程写出了矢量控制程序来保证电机的正常运转,最终验证了设计的可行性。(本文来源于《湖北工业大学》期刊2018-11-22）
冯晓彤[3]（2018）在《永磁同步电机的无速度传感器控制算法研究》一文中研究指出随着近代电机技术的发展,永磁同步电机(PMSM)已经凭其自身的诸多优点越来越广泛地应用到日常生活中,因此掌握同步电机的调速方法就显得格外地重要。在永磁同步电机的控制系统中,转子位置信息和转速信息都非常重要,所以通常都需要在电机轴上安装编码器或者旋转变压器等传感器以得到转子的位置和速度信号,来提供速度偏差和转角做坐标变换。近来,无位置传感器控制技术近年来已经成为了永磁同步电机的研究热点之一,本文主要介绍高频注入法和扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)两种方法。为了方便控制算法的设计,本文首先提出了坐标变换的相关理论,并得到了基于各个坐标系的PMSM模型,并介绍了常用的电机调速系统所使用的磁场定向控制理论,通过控制同步旋转坐标系电流,就可以将系统解耦,等效为直流电机控制。同时介绍了空间矢量调制(Space Vector Pulse Width Modulation,SVPWM)技术,在电机控制系统中提供稳定高效的逆变效果,是电机调速系统中不可或缺的一部分。针对电机调速系统转子位置估计的问题,首先推导了线性卡尔曼滤波方法,并针对离散型和连续型分别提出了基本方程。通过线性的卡尔曼滤波方程,可以对非线性方程进行近似分解,可以推导出近似的非线性卡尔曼滤波方程,即广义拓展卡尔曼滤波方法。根据得到的同步旋转坐标系下的电机模型,文中设计了基于拓展卡尔曼滤波的无传感器控制算法。针对EKF速度转子观测器在零速以及低速情况下性能较差的情况,文中接下来介绍了高频注入法。这种方法需要再控制系统中额外增加一个信号发生器,会增加系统成本和系统体积。高频注入法是通过在控制系统中增加一个高频信号,在其经过电机之后,会携带电机转子信息,接着通过滤波方法获得系统中的有用信号,最后使用位置跟踪观测器或PLL的技术来提取信号中包含的转子位置信息。最后,针对上文提出的两种方法,在Matlab/Simulink环境下完成了系统模型的搭建,对拓展卡尔曼滤波和高频注入的算法分别进行了仿真验证,验证了上述两个算法的正确性和有效性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
程传宗[4]（2018）在《基于滑模观测器的PMSM无速度传感器控制算法研究及实现》一文中研究指出对于永磁同步电机矢量控制系统,电机转子的位置和速度是两个必不可少的重要参数。传统的矢量控制策略,大多采用在转子轴上安装光电编码器或旋转变压器等机械装置来检测转子位置信息。这样不仅增加了硬件成本,还降低了控制系统的灵活性和可靠性。同时也限制了其在恶劣环境和复杂工况条件下的应用。由于无传感器算法控制省去了检测转子位置的机械装置,具有低成本、高可靠性等优点,逐渐成为研究热点。本文以永磁直驱风机测试系统为背景,对表贴式永磁同步电机的无传感器算法进行了深入研究。首先,说明了本课题的研究背景与意义,比较分析了不同电机驱动系统的性能特点。介绍了国内外无传感器控制算法的研究现状。其次,阐述了永磁同步电机的结构分类及其运行原理,并对其数学模型进行了简要分析。同时论述了电压空间矢量脉宽调制技术和几种常规的矢量控制方法。然后,介绍了滑模控制的基本原理,设计了电流型滑模观测器,实现对电机反电动势的观测。为了获得更高的精度,采用正交锁相环来估算转子位置信息。针对滑模观测器在零速域附近辨识精度不够以及无传感器控制启动困难的问题,采用了一种速度开环电流闭环的电机启动策略。分析了该启动方法的运行原理,给出了相关控制参数的选取原则。为了避免控制策略切换造成电机失步,研究了一种改进的切换策略,实现了开环启动和无速度传感器闭环运行的平稳过渡。在MATLAB/SIMUINK平台上搭建了无速度传感器控制的仿真模型,仿真结果验证了本文所研究控制算法的正确性。最后,对无速度传感器控制系统进行了软硬件设计。以倍福CX1030为主控制器,搭建了硬件实验平台。基于TwinCAT开发环境,进行了控制系统软件设计,并详细介绍了程序流程及其代码实现过程。随后,在一台200W多极表贴式永磁同步电机上进行了实验验证。经实验数据分析,证明了本文所研究控制算法的正确性和可行性。(本文来源于《湖南大学》期刊2018-04-16）
李筱筠[5]（2018）在《基于自适应全阶观测器的异步电机无速度传感器控制算法研究》一文中研究指出为解决日益突出的原油供给短缺和环境污染问题,新能源汽车受到广泛关注,并在系列政策激励下得到快速发展,趋于普及。异步电机由于具有成本低,调速性能优越,设计技术成熟等优点,而被广泛用于新能源汽车电驱动中。矢量控制能够获得良好的稳态和动态性能而成为异步电机的主流控制方案。速度作为矢量控制算法的重要信息,多通过旋变、光电编码器等机械部件获得,这不仅增加了控制系统成本,而且增加了安装布线的复杂性,降低了系统运行可靠性。因而,无速度传感器控制成为学界研究的热点和难点问题。全阶观测器因具有较好的观测精度且便于工程实现,而受到青睐。然而,异步电动机全阶观测器的稳定性问题,尤其是低速再生模式下的稳定性问题,尚未得到较好的解决,这严重制约着无速度传感器控制系统的低速运行性能。电动汽车低速大转矩的负载特性,使得无速度传感器控制系统的低速稳定性问题更加突出。本文在对全阶观测器低速稳定性进行深入分析的基础上,对比研究了现有针对稳定性提升的改进方案,并提出了一种基于误差加权自适律的全阶自适应观测器方案,有效提升了观测器的低速稳定性和动态性能。具体而言本文的主要工作有:1.在建立自适应全阶观测器传递函数的基础上,对其特征根的分布进行了讨论,并基于此对其不稳定的原因进行了剖析;2.运用劳斯一霍尔维兹稳定判据对传统自适应全阶观测器的不稳定工作区域进行了量化界定;3.对现有的改造自适应律方案进行分析,并对其所存在的问题进行了讨论;4.提出一种基于误差加权自适律的全阶自适应观测器方案,该方案直接将励磁电流分量误差引入到转速自适应律中,并通过权重系数设计获得了较好的低速运行特性;5.根轨迹对比分析表明所提自适应全阶观测器方案相比现有改进方案具有更好的稳态和动态性能;6.为了进一步揭示基于反馈矩阵设计和基于自适应律设计两种稳定性提升途径之间的关联,对两类方案进行传递函数和根轨迹进行分析揭示二者在性能上的等价性,并依据本文所设计的误差加权自适应律方案设计了其对应的误差反馈矩阵方案或得了相同的运行性能;7.搭建了异步电机的实验平台,对所设计的异步电机矢量控制、自适应全阶观测器,及其无速度传感器控制系统进行了仿真研究。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2018-04-01）
徐凤星,刘连根,佘岳,张少云[6]（2017）在《双馈电机无速度传感器控制算法研究》一文中研究指出为解决电网不对称条件下,双馈电机转速、转子位置估算不准确问题,从而解决无速度控制算法无法工程化应用问题,提出一种基于比例积分谐振(PIR)闭环控制器的自适应控制器的无速度传感器控制算法。分析了速度估算原理与实现方法及无速度传感器控制策略研究。搭建2 MW的双馈异发步电机(DFIG)背靠背及电网跌落装置试验台,验证了在电网对称、不对称条件下,估算转子位置在不同转速和功率下都能准确跟踪实际值,确保有功、无功解耦的准确控制,证明了所提方案的可行性。并成功应用到商业化风机上,在风力发电场也得到验证。(本文来源于《电力电子技术》期刊2017年08期）
汤辉[7]（2017）在《基于改进遗传算法的异步电机无速度传感器矢量控制系统研究》一文中研究指出目前,随着生活水平和科学技术的提高,人们对电力能源的需求逐渐增加而且工业能源的浪费现象严重,研究高效节能的异步电机越来越受到高校研究者和企业的关注。在异步电机中,转速PI调节器的参数整定对异步电机调速性能起着主要的影响作用。为了解决转速PI调节器参数整定的问题,本文首先对改进的遗传算法以及多性能指标函数进行了深入的研究,然后提出了基于改进遗传算法的异步电机无速度传感器矢量控制转速PI参数优化。本文研究的内容如下:1、改进遗传算法研究。遗传算法(GA)对无速度传感器控制系统转速PI参数优化中,存在着人为预先设定交叉、变异概率而造成PI参数很早就收敛或者陷入不是最优解的可行解的局部范围。于是,为了解决遗传算法对转速PI参数调节存在的缺陷,本文研究了采用指数函数特性和个体适应度在每一代的发展程度设置交叉、变异概率的改进遗传算法(IGA)。2、多性能指标函数研究。性能指标函数决定着控制系统的性能。本文在误差时间性能指标函数的基础上,增加了转速PI控制器的控制输出量、超调量及稳态误差性能。3、为了证明基于改进遗传算法对异步电机无速度传感器矢量控制系统具有很好的优化效果,本文在MATLAB/Simulink仿真平台上,构建整个系统的仿真模型。并采用Z-N整定法、遗传算法、改进遗传算法这叁种方法对转速PI控制器同时进行参数优化和仿真。仿真结果表明:采用改进的遗传算法对异步电机转速PI参数优化的转速响应曲线比基于Z-N法、遗传算法具有更好的调节性、响应性及稳定性。最后,基于异步电机教学仪器实验平台,对整个优化系统进行实验验证。实验结果证明:基于改进遗传算法的异步电机无速度传感器矢量控制在实际控制领域中是可行的、正确的、有效的,而且在工业市场上有着良好的应用前景。(本文来源于《陕西师范大学》期刊2017-05-01）
李曦[8]（2017）在《基于滑模—自适应复合观测器的电动车辆异步驱动系统无速度传感器矢量控制算法研究》一文中研究指出在能源危机和环境污染日益严重的背景下,电动车辆作为一种高效、节能、环保的新型交通工具,越来越为人们所重视,学界对电动车辆的研究也逐渐深入。电机是电动车辆动力机构的重要组成部分,电机及其控制系统的性能,对整车的运行性能起着确定性的作用。异步电机以其简单可靠的结构、低廉的制造和维护成本、较宽的调速范围,在电动车辆驱动电机市场占据着主导地位。而矢量控制技术使得异步电机获得与直流电机相媲美的运行性能,矢量控制异步驱动系统依然是目前所广为采用的主流调速方案。出于对运行性能和技术难度的考虑,当前多数电动车辆都安装有用于检测电机转速的旋转变压器。尽管如此,无速度传感器控制技术依然是电动车辆变流驱动系统重要的技术需求之一。一方面,无速度传感器控制可以作为速度检测异常时的备用方案,增加系统的冗余性以提升整车运行的可靠性;另一方面,随着无速度传感器性能的提升,有望彻底避免旋变的安装,提升驱动系统的可靠性,并降低控制器成本。本文围绕着异步电机转子磁场定向矢量控制技术展开研究。首先从基本原理出发,对直接磁场定向和间接磁场定向两种典型矢量控制方案进行讨论,分析了直接磁场定向矢量控制系统性能对转子磁链获得的依赖性和间接磁场定向对转子时间常数的参数敏感性。其次,针对目前应用较多的直接计算法、模型参考自适应法、滑模观测器法以及自适应观测器法等无速度传感器方案的优缺点和适用范围进行了讨论。在实际应用中,通常将多种方法结合起来使用,以达到更好的效果。最后,本文提出了一种基于滑模—自适应复合观测器的异步电机无速度传感器矢量控制算法。通过定义一中间电流变量对异步电机Γ型等效电路进行简化,并以该中间变量为状态量,设计了滑模观测器(SMO),依据异步电机磁链电流方程,获得了SMO等效控制量的状态方程,并以此为可调模型,以SMO实际等效控制量为参考模型,设计完成了模型参考自适应系统(MRAS)实现对异步电机转速的观测。同时,将等效控制量直接计算获取的转速通过前馈运算融合到MRAS的转速自适应律中,既提升了MRAS收敛速度和动态性能,又克服了直接计算法参数鲁棒性不足的弊端。研究表明,本文所提出的速度观测方案,具有较好的稳态、动态性能和较强的参数鲁棒性。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2017-04-01）
贾文哲[9]（2017）在《感应电机无速度传感器两类控制算法的研究》一文中研究指出在发展中国家,大多数的电能是应用在感应电机上面。它是最关键产量最高的供能设备,在工业生产中如同脊柱一般的地位。因此对于感应电机的研究势在必行,感应电机控制的好坏直接关系到未来感应电机的发展前途。目前感应电机的研究重点主要是集中在无速度传感器的控制上面。因为感应电机结构简单,便于维护,所以一但完全投入使用,优势将大大超越直流电机,并将完全取代。但是目前面临的主要难题就是感应电机是多变量的非线性系统,控制起来不如直流电机方便,良好的控制手段将至关重要。本文对此展开了深入的研究与讨论。首先对感应电机的多变量结构进行研究。给出不同坐标系下的变换模型,提.出空间矢量变换。为后面具体算法的融入进行结构铺垫。然后给出矢量控制原理和直接转矩控制原理。这是感应电机控制的最经典的两种控制方法。对这两种控制方式进行了具体深入的研究,给出公式推导,以及结构模型。在两种经典模型的基础上提出了一种控制滤波的方法:卡尔曼滤波。它是一种估算的滤波方法,并简单概述了卡尔曼滤波的发展过程。从而引出无迹卡尔曼滤波,以及它存在的问题,并针对这些问题,进行优化改造。接下来提出了容积卡尔曼滤波。同样针对其出现的问题进行了两种方式的优化,然后对于提出的算法在Matlab/Simulink仿真平台进行验证,以及误差对比分析。最后提出人工智能算法中的神经网络算法。将人工神经网络算法结合直接转矩控制与矢量控制进行研究分析。并提出了利用人工神经网络进行转速估算的方法。然后应用这种方法在仿真平台中搭建出基于人工神经网络的感应电机无速度传感器矢量控制的模型。将估计值与实际仿真值作误差化比较分析,验证误差的合理范围。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2017-03-01）
江金鱼,黄磊,杨春杰[10]（2016）在《感应电动机无速度传感器矢量控制优化算法》一文中研究指出电动汽车无速度传感器矢量控制需要估计电机转速,利用电压模型估计转速用到的电机参数少,算法简单,但由于纯积分环节的存在,会导致积分输出漂移和饱和。常规的抑制办法是采用滤波器,但会带来较大的幅值与相位误差,影响速度观测精度甚至导致系统失稳。为了解决因纯积分导致的问题,提出了一种改进的电压模型转速估计算法,该算法不含滤波器,而是利用定子侧反电势获得同步转速进而估算电机转速,避开了电机电流的微分运算以免放大检测噪声,不需要预测下一拍电流,算法简单有效,易于实现。最后实验验证了所提方法的正确性和有效性。(本文来源于《微特电机》期刊2016年05期）
无速度传感器算法论文开题报告
（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：
随着控制技术的不断发展与成熟,异步电机变频调速系统得以应用的市场空间越来越大,系统的性能也越来越好。比如在电动汽车、工业生产以及地下铁路建设中,越来越多的场合会要求使用大功率的异步电机。因此本文以DSP为硬件基础,针对异步电机的控制算法和能够应用在大功率异步电机上的驱动器进行了设计与探究。本文的主要研究内容如下:本文首先对变频调速系统的发展背景以及发展历程、变频调速控制理论进行了简单介绍,同时对异步电机在数学模型基础上的推导,以及坐标轴的转换理论进行了较为详细的阐述。其次,本文利用转子磁场定向方法完成电机转矩分量和励磁分量之间的解耦,从而实现了对异步电机矢量控制的仿真模拟,并且在模拟中显示出了良好的调速性能,以及优秀的转矩控制性能。再次,本文针对当前较为主流的SVPWM调制算法进行分析,并在分析推导的过程中,建立了开环驱动电机的仿真模拟,提高了电压的利用率,并针对闭环控制时速度传感器所带来的一些问题,采用模型参考自适应方法对转子速度重新进行估值。为简化控制过程,本文使用超稳定方法对转速估计的自适应定律进行推导,并且进行仿真模拟,分析了仿真参数的选择,仿真结果显示了系统具有良好的控制性能。最后,本文基于TI公司产的TMS320F2812的控制核心,自主设计了整个驱动器的系统结构。它分别包括控制板、驱动板以及电源板这叁块电路板,其中的控制板中的信号处理核心则是搭载了DSP最小系统;电源板上全部的搭载模块都有:电源模块、采样电路以及预充电电路;驱动板上有对IGBT有驱动和保护功能的模块。在整机设计上采用了对大功率电机的供电隔离以及光耦隔离等等一系列措施。最后基于现有的小功率电机对驱动器进行了实体测试,并且编程写出了矢量控制程序来保证电机的正常运转,最终验证了设计的可行性。
（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。
无速度传感器算法论文参考文献
[1].邵磊,朱沙,成耀天.基于扩展卡尔曼滤波算法的永磁同步电机无速度传感器控制系统的设计[J].电气开关.2019
[2].张岩.异步电机无速度传感器控制算法仿真研究及驱动器设计实现[D].湖北工业大学.2018
[3].冯晓彤.永磁同步电机的无速度传感器控制算法研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[4].程传宗.基于滑模观测器的PMSM无速度传感器控制算法研究及实现[D].湖南大学.2018
[5].李筱筠.基于自适应全阶观测器的异步电机无速度传感器控制算法研究[D].合肥工业大学.2018
[6].徐凤星,刘连根,佘岳,张少云.双馈电机无速度传感器控制算法研究[J].电力电子技术.2017
[7].汤辉.基于改进遗传算法的异步电机无速度传感器矢量控制系统研究[D].陕西师范大学.2017
[8].李曦.基于滑模—自适应复合观测器的电动车辆异步驱动系统无速度传感器矢量控制算法研究[D].合肥工业大学.2017
[9].贾文哲.感应电机无速度传感器两类控制算法的研究[D].昆明理工大学.2017
[10].江金鱼,黄磊,杨春杰.感应电动机无速度传感器矢量控制优化算法[J].微特电机.2016