马丽勤[1]2002年在《遗传算法在异步电机无速度传感器矢量控制中的应用研究》文中提出无速度传感器交流调速系统是当前交流调速系统研究领域中一个比较活跃的课题。提高无速度传感器交流调速系统方面的理论研究水平并尽快实现产业化，成为摆在我国电机领域学者和业界面前的一个课题。本论文工作就是这方面的一个尝试。 PID控制器已被广泛应用于各个控制领域，其参数的整定技术一直是人们在研究的问题，因为这些参数对控制系统的稳定性和性能有很大的影响。另一方面，遗传算法作为一种在搜索、优化和机器学习方面提供最优解的方法，在近二十年发展很快，引人注目。论文基于以上原因，在查阅相关文献和借鉴前人工作经验的基础上，主要研究利用遗传算法作为优化方法，来实现异步电机无速度传感器矢量控制系统中PI控制器参数的整定。 论文首先针对异步电机矢量控制调速系统，在阐述其基本原理的基础上，分别推导出了矢量控制异步电机的α-β轴及M-T轴数学模型，并在此基础上进一步构成了用卡尔曼滤波器方法辨识转子速度的数学模型。通过仿真实验证明用卡尔曼滤波器的方法进行转子速度辨识是有效可行的。接着深入研究了遗传算法的理论基础，给出了标准遗传算法的计算过程及遗传算子的程序设计。最后简单介绍了PID控制器参数整定的原理及几种常用方法，并基于PI控制规律，利用卡尔曼滤波器辨识出的速度，结合遗传优化算法，设计出了闭环的异步电机无速度传感器矢量控制系统中PI参数的优化调节策略。用遗传算法来寻找PI参数有相关的研究，而论文在避免陷入局部最优解从而提高搜索效率上，提出了改进方法。并在Matlab仿真时，设计了相应的算法函数，以两种不同的模型进行了仿真，并对仿真结果进行了分析。最后对整个异步电机无速度传感器矢量控制系统进行仿真，达到了满意的效果。
蔡骊[2]2003年在《感应电机无速度传感器矢量控制系统》文中研究表明本论文的研究目标是感应电机无速度传感器矢量控制系统的实现。论文的重难点是感应电机的控制方法、转子磁链以及电机转速的估计方法，本文第一章对近几年在这几方面的研究成果进行了总结和归纳，并简要介绍了本实验系统的硬件构成。 无速度传感器的矢量控制技术是在常规带速度传感器的矢量控制基础上发展起来的，除电机转速信息的获取途径、方法不同之外，仍沿用磁场定向控制技术。因此，本文第二章从带速度传感器的磁场定向矢量控制系统入手，介绍了磁场定向矢量控制的原理，带速度传感器矢量控制系统的仿真系统以及采用F240DSP芯片实现的实际系统。 本论文的核心是第叁章——基于卡尔曼滤波估计的无速度传感器矢量控制系统。第叁章详细的阐述了卡尔曼滤波器同时实现电机转速和转子磁链估计的工作原理和递归算法。卡尔曼滤波估计实现的难点是，电机运行系统噪声和测量噪声的模型不易获得，而卡尔曼滤波器的收敛性和估计的精度在很大程度上受其影响，本文采用遗传算法对卡尔曼滤波器的输入参数进行离线优化。Matlab仿真实验表明，采用卡尔曼滤波器的无速度矢量控制系统可以获得与带速度传感器矢量控制系统类似的动态性能，并分析了此控制算法对电机参数变化的鲁棒性能。 本文第四章介绍了电机调速系统变频电路的结构和器件的选用，介绍了TMS320F240DSP控制芯片的特点，以及电机定子电流和转速传感器及相应的数字接口处理。 第五章给出了带速度传感器矢量控制系统软件实现的流程图、数据处理的特点和一种新颖的模块化的编程思路和分级递增的调试方法。 论文最后对硕士阶段的研究成果进行了总结，并为下一步的工作提出了建议。
汤辉[3]2017年在《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》文中进行了进一步梳理目前,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。
顾美华[4]2015年在《基于MRAS的异步电机无速度传感器矢量控制系统设计与优化》文中研究说明在实际的异步电机调速系统中,安装速度传感器存在易受环境影响、成本增加及难以维护等缺陷,而实现无速度传感器的转速辨识能够有效地克服上述缺陷。另外,优化研究异步电机调速系统中PI(比例-积分)调节器参数,对提高系统性能具有重要的意义。为此,本文研究了异步电机矢量控制系统无速度传感器转速辨识以及调节器参数的优化问题,首先采用一种基于改进反电动势的转速模型参考PI自适应辨识方法,实现了异步电机转速的辨识;然后采用改进的量子免疫遗传算法同时优化系统中转速调节器、励磁电流调节器、转矩电流调节器以及转速辨识模块中调节器的参数,以实现系统的优化控制;最后,在Matlab仿真及硬件平台,验证了本文工作的有效性。本文主要工作如下:1、研究了异步电机无速度传感器转速辨识问题。首先,采用一种基于改进反电动势的转速模型参考PI自适应辨识方法,该方法只需检测定子电流和定子电压就能实现异步电机转速的辨识,结构简单、易于实现;然后,采用小信号分析法分析了转速辨识子系统的稳定性;最后,基于Matlab/Simulink仿真平台,搭建异步电机无速度传感器矢量控制系统并进行仿真研究,仿真结果表明:采用基于改进反电动势的转速模型参考PI自适应辨识方法所估计的转速能准确有效地跟踪实际的转速。2、进一步研究了异步电机无速度传感器矢量控制系统的优化控制问题。首先,设计了包含系统转速输出跟踪误差以及调节器输出约束的多性能指标函数,并采用改进的量子免疫遗传算法同时整定异步电机无速度传感器矢量系统中转速调节器、励磁电流调节器、转矩电流调节器以及转速辨识模块中调节器的参数,以实现系统的优化控制;然后,采用Matlab仿真工具,完成异步电机无速度传感器矢量控制系统的优化仿真;最后,基于求是教仪平台,进行实验验证。实验结果表明:采用改进量子免疫遗传算法的优化结果能使调速系统具有良好的性能。
周浩[5]2016年在《异步电机SVPWM的矢量控制系统研究》文中认为本文课题来源于云南电网电力研究院委托的工程项目“电力电子电路仿真及协调控制算法研究”,旨在利用TI公司的DSP芯片TMS320F2812为控制核心,建立一套异步电机交流调速实验平台,满足委托项目中控制策略的开发与实验。本文主要内容如下：首先,确定了实验平台所用的控制方案；理论研究了基于转子磁场定向的SVPWM矢量控制系统；在Matlab/Simulink的环境中、在α-β坐标系下搭建了异步电机的电压输入模型、SVPWM算法模型和矢量控制系统模型；进行了异步电机的空载启动、带载运行、负载突变和动态调速等的仿真实验,结果表明该系统的电机转速动态响应快、稳态静差小、抗负载扰动能力强,进而验证了本文所建异步电机SVPWM的矢量控制系统的可行性、有效性。其次,为了提高实验平台的可靠性,预研了异步电机无速度传感器控制技术。在前人研究的基础上,设计了基于扩展型卡尔曼滤波器(EKF)的异步电机速度观测器；使用遗传算法(GA)离线优化了EKF观测器的协方差矩阵和加权矩阵,得到了EKF速度观测器的最优参数；Simulink仿真表明经过GA优化的EKF速度观测器具有良好的动态和静态性能。该速度观测器的研究为今后开发更高性能的交流调速实验平台奠定了良好的基础。最后,设计并制作了功率驱动板,搭建了实验平台的硬件系统；基于软件开发平台CCS3.3编写了实验平台的软件系统；使用所建实验平台实现了本文基于Simulink搭建的SVPWM调制算法模型,得到六路5V的PWM波(PWM1-PWM6),很好的验证了本文所建实验平台的有效性与实用性。
王斯然[6]2011年在《异步电机高性能变频器若干关键技术的研究》文中指出异步电机变频调速系统具有重要的实用价值和广阔的市场空间,而研究和推广高性能的变频器是提高生产生活水平、促进节能减排、减少电网污染的有效途径,所以这也是人类社会实现科技进步和可持续发展的迫切需要。本文在调研异步电机相关控制技术和变频器硬件实现结构的基础上,主要对变频器传动单元中有利于降低系统成本、提高可靠性和适用性的无速度传感器矢量控制技术以及供电单元中有利于改善网侧电流质量、提高能源利用效率的有源前端实现结构进行了较深入的研究,并提出了一些新的解决方案。首先,本文在分析了几种适用于无速度传感器矢量控制的磁链观测结构的基础上,对转速自适应型全阶磁链观测器进行了较深入的研究。通过线性化小信号模型的方法说明了传统设计方案在低速再生制动工作状态下所存在的不稳定问题,进而提出了一种能够解决这一问题的全阶观测器反馈增益矩阵改进设计方法。然后,在设计并实现了异步电机无速度传感器矢量控制硬件系统的基础上对改进方案进行了实验,实验结果证明所提出的改进方案确实可以拓展无速度传感器控制在低速范围内的稳定工作范围。其次,本文从实际应用的角度出发分析了常见非理想因素对全阶磁链观测器的影响并研究了相应的解决方案。针对电机参数误差对于全阶观测器中磁链观测和转速估算准确性的影响,本文在综合考虑磁链和转速之间耦合关系的基础上进行了详细的理论分析,并且结合系统仿真结果总结了观测误差随不同参数变化的规律。然后分别对电机参数的全静止状态自整定方法和在线辨识方法进行了不同程度的分析和实验。针对传动单元中逆变器硬件系统实现过程中的非理想因素,则分别研究了数字化、采样、死区效应等叁个方面。在数字化问题上分析了常用离散化方法应用于全阶磁链观测器时的优缺点,进而提出并实验验证了一种正向差分与双线性变换相结合的离散化方案。所提出的方案能够同时实现较高的精度和较少的运算量,一定程度上解决了高开关频率应用场合中离散化全阶观测器的实用问题。在采样问题上主要分析了定子电流采样不同频率范围误差对全阶观测器转速估算和磁链观测的影响,并说明了合理设计定子电流采样环节的重点问题。在死区效应的问题上详细分析了电压源逆变器死区效应的产生机理以及对观测器定子电压重构的影响,并在此基础上提出了一种考虑电流过零阶段的电流状态判断电路和方法,以及相应的死区补偿方案。理论分析和实验结果证明该方案可判断出逆变器输出电流的瞬时极性以及两种不同的过零状态,并可根据判断结果选择最适合的死区补偿量来提高死区补偿的准确性,从而有效地减小定子电压重构误差对磁链观测的影响。最后,本文对变频器中基于LCL型滤波器的有源前端供电单元的设计及其网侧电流优化控制技术的研究与实验。在分析了系统硬件参数和控制方案设计原则的基础上,实现了完整的以有源前端结构作为供电单元的变频器硬件样机,并对系统的驱动和回馈制动能力进行了实验。同时也分析了在电网电压畸变的条件下系统网侧电流谐波的抑制能力,并说明了LCL滤波器谐振问题给传统控制方案带来的局限性,进而对改进控制方案进行了研究和实验。一方面从稳定性条件、补偿函数设计、以及谐波抑制特性等方面对两种结构的复合重复控制方案进行了详细的分析,并结合实验总结了两种实现结构各自的优缺点和适用性；另一方面在反馈电容电压的有源衰减方案的基础上,提出了应用降阶观测器观测电容电压代替直接使用传感器对电容电压进行采样的方法来实现有源衰减的方案,而且也通过实验结果证明了该方案能够在不增加系统硬件成本和复杂度的同时实现有源衰减并提高控制性能。另外,也根据实验结果对比了重复控制和有源衰减应用于本系统时各自的优缺点。总之,本文以改善性能和提高实用价值为主要目标对异步电机变频器中的一些关键技术进行了研究。研究过程中提出了一些新的思路或改进方案,而且也通过大量的实验对所作分析和所提方案进行了验证。
张增华[7]2017年在《基于改进磁链观测方法的异步电机矢量控制系统研究》文中研究说明异步电机的高精度动态调速性能是实现精密工业生产的重要前提。磁链观测技术作为构建矢量控制系统的重要环节,如何提高它的观测精度是获得高性能调速系统的关键。由于恶劣的工业生产环境往往会进一步降低异步电机的工作性能。因此,进行准确的磁链估算从而提高系统的调速精度和抗干扰能力是十分必要的研究工作。本文主要对磁链观测技术的电压模型、电流模型、全阶磁链观测器进行了理论改进和仿真研究以及相关算法的实验验证工作。首先,基于带通滤波器的原理特性对电压模型的数学模型进行调整,提高了电压模型对不规则磁链分布的估算能力。建立了基于电流模型和改进电压模型的组合式磁链观测算法,算法能不受电机转速的影响而准确的观测磁链信号。其次,对全阶磁链观测器的理论要点和设计的关键难题进行了深入研究。利用差分进化算法的变异过程原理与较为先进的蝙蝠算法相结合,提高了蝙蝠算法的迭代寻优速度和优化精度。通过人为选择全阶磁链观测器的参数往往使设计的算法不具有通用性,为了克服这一缺陷,使用差分蝙蝠算法对磁链观测器设计过程中的参数进行智能寻优,获得了通用性更好的改进全阶磁链观测器。最后,根据矢量控制原理设计了异步电机实验平台,并对数字控制器和软件开发环境的使用方法进行了研究。在实验平台的基础上,完成了矢量控制程序的软件开发工作。然后对组合式磁链观测器的算法进行了软件程序开发并将其应用在实验平台中,通过数字示波器对系统运行中的电机转速、电流和转子角度等信号进行观察,讨论分析了实验结果。根据仿真分析和实验结果可以得出,组合式磁链观测算法的精度几乎不受电机转速变化的影响,克服了电压、电流模型各自的局限性。差分进化算法良好的搜索能力能够有效改善蝙蝠算法的优化性能。基于差分蝙蝠算法的改进全阶磁链观测器实现了算法设计过程的简易化,能够有效改善异步电机调速系统的性能。组合式磁链观测器的实验结果吻合了算法的理论分析,达到了推广应用的要求。
张寅孩[8]2003年在《无速度传感器异步电机变频调速与位置伺服控制技术研究》文中研究说明本论文的研究目标一是用bang-bang控制思想实现无速度传感器点对点快速定位系统，二是分析基于扩展的卡尔曼滤波器(EKF)异步电机闭环矢量控制系统状态估计器的性能。前者的重点是最优时间控制方法、模糊控制器的推理以及运动相轨迹分析；后者侧重于EKF的状态估计方法、噪声模型对滤波估计性能的影响以及噪声模型的辩识方法。通篇论文围绕无速度传感器下的电气传动控制来进行，关于近几年这方面的研究成果，首先在第一章绪论中作了归纳和总结。 论文第二章从异步电机的基本数学模型入手，介绍了一种基于转子磁场定向的带电流内环控制的电压型逆变器输出闭环矢量控制结构，在理论上证明了该模型可省略电压前馈解耦环节，采用F240DSP芯片构建的带速度传感器实验系统验证了其定子电流励磁分量和转矩分量有良好的解耦控制特性。接着，分析了Pontryagin极小值原理，指出用bang-bang开关信号可对上述系统实现最优时间控制，若速度量采用估计，则生成无速度传感器的时间最优系统。bang-bang控制实现的难点是，在运动相平面的原点周围易形成极限环或出现振荡。为了实现经济实用的点对点快速定位系统，实际系统采用速度开环、位置闭环结构，速度量从模糊控制器得到，既不实测也不软件估计，用模糊开关线代替真实开关线进行控制量状态切换，无极限环或振荡现象，而成本则大大降低。本章最后分析了能耗制动的相轨迹。 论文第叁章对点对点快速定位系统进行了实验研究，重点介绍了196MX PTS中断系统对高速处理实时逻辑信号和消除编码盘光电头边缘振荡效应所起的作用、IPM模块的安全性分析设计等，同时给出了完整的实验波形分析以及基本算法。 论文第四章详细阐述了EKF作为观测器又是估计器用于实现转速和转子磁链估计的工作原理、递归算法、滤波估计器的性能特点等。卡尔曼滤波估计实现的难点是，电机运行的消息噪音和测量噪音模型不易准确获得，而滤波估计的精度和收敛性在很大程度上受其影响。本文用遗传算法(GA)对全闭环矢量控制系统中的EKF噪音模型进行离线优化辩识，仿真结果表明，GA寻优到的噪音模型使采用卡尔曼滤波器的无速度传感器矢量控制系统获得了与带速度传感器矢量控制系统相类似的动态性能，全系统对消息噪音和测量噪音有好的鲁棒性。 论文最后对博士阶段的研究工作进行了总结，并对下一步的工作作出展望。
李海平[9]2003年在《无速度传感器直接转矩智能控制算法及优化》文中认为随着电力电子技术、计算机技术和自动控制技术的迅速发展，交流电机变频调速技术的性能指标已有很大提高，新型调速技术如矢量控制和直接转矩控制已得到了越来越广泛的应用。同时，交流变频调速的控制技术也在不断进步和完善。近几年来，人工智能技术——如专家系统、模糊逻辑和人工神经网络等，正在显示出其实现变频调速的智能化自适应控制的巨大潜力，有研究结果表明，智能控制技术的有效利用，可使变频调速系统做到高效、自适应、自诊断、自保护和动态性能优良。本课题主要研究了模糊控制、遗传算法、神经网络这些智能控制方法对直接转矩控制性能的改善情况，并做了大量的仿真。 直接转矩控制(DTC)对交流传动来说是一个最优的电机控制方法，其思路是把交流电机与逆变器看作一个整体对待。采用空间电压矢量分析方法进行计算，直接控制转矩，免去了矢量变换的复杂计算。控制系统结构简单，便于实现全数字化，并且具有优良的静、动态性能，受到人们普遍关注。本文在阐述直接转矩控制原理的基础上，针对常规的直接转矩控制系统由于转矩调节器和磁链调节器采用施密特触发器，其容差的大小对系统性能影响大这一缺点，将智能控制理论应用于直接转矩控制中，用模糊控制器进行电压开关状态选择，使系统的性能得到明显地改善。但由于模糊控制器的设计具有一定的主观性和盲目性，本文提出了用遗传算法优化模糊控制器设计的方法，仿真结果表明此方法是十分有效的。 近年来，各国学者和研究部门致力于无速度传感器控制系统的研究，利用检测定子电压、电流等容易测量的物理量进行速度估算，以取代速度传感器，提高控制系统的可靠性，降低成本，目前已研究出无速度传感器矢量控制系统的实用产品。本课题探讨了在直接转矩控制系统中速度辨识的方法和途径，建立了神经网络速度辨识模型。由于标准BP算法辨识速度慢，不能保证收敛到全局最小点。本文采用了基于模糊推理的BP学习算法，利用模糊推理系统动态地调整BP算法的学习率和动量因子，弥补了神经网络的不足。仿真结果证明了此方法的有效性。
王腾飞[10]2016年在《基于无源性的异步电机无速度传感器控制系统的设计》文中研究表明异步电机因结构简单、可靠性高、成本低廉等特点而广泛应用于工业生产及日常生活中,针对电机非线性、强耦合的性质,其控制的方法和策略也比较多。无源性控制是一种基于能量观点研究系统问题的非线性方法,将其用在电机控制中具有控制律简单,鲁棒性较强等优点,近年来结合其他控制方法多应用于电力电子、电气传动领域。此外在包含转速闭环的系统中,需要实时反馈转速信息,然而使用速度传感器件不但会增加成本,同时还会受安装技术的制约,如何高精度低成本地估算出转速成了交流传动领域研究的目标和方向,无速度传感器技术的产生则有效地解决了这些问题。本文针对这两个电机调速控制中的热点问题,将基于无源性的电机控制与无速度传感器技术相结合,并对此进行了深入的分析与研究。具体的研究内容如下:(1)为了便于分析,首先对异步电机在各个坐标系中的数学模型及它们之间的坐标变换进行了研究。然后对无源性理论的原理和概念进行了详细地介绍,指明系统的无源性和稳定性之间存在的联系,并通过推导得出电机系统满足无源性定理。运用能量成型和阻尼注入的方法设计系统控制器,给出其控制律,并根据原理设计出异步电机无源性控制的系统结构框图。(2)由于无速度传感器方法的关键是估算转速和观测磁链,且磁链观测是否精确将直接影响到速度估算系统的性能,因此本文在对比基本电压、电流磁链观测器的基础上,重点分析研究了全阶磁链模型观测器,对其结构作了详细的设计,并在该模型方法的基础上推得转速估算系统的自适应控制律。然后分析了所设计系统模型的稳定性,和全阶磁链模型观测器的参数敏感性,为系统的设计和参数的设置调整提供了重要参考价值。(3)系统中转速自适应律的PI参数与系统性能密切相关,人为选取需要较长时间的仿真调试,本文采用遗传智能算法来优化PI参数值,利用其参数寻优的优势,在一定程度上降低了人为选取的盲目性,提供了性能更加良好的参数值。(4)利用MATLAB软件建立出本文所设计系统的仿真模型,通过实验仿真验证其正确性和有效性,研究并分析系统的仿真结果。
参考文献：
[1]. 遗传算法在异步电机无速度传感器矢量控制中的应用研究[D]. 马丽勤. 沈阳工业大学. 2002
[2]. 感应电机无速度传感器矢量控制系统[D]. 蔡骊. 浙江大学. 2003
[3]. 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]. 汤辉. 陕西师范大学. 2017
[4]. 基于MRAS的异步电机无速度传感器矢量控制系统设计与优化[D]. 顾美华. 南京邮电大学. 2015
[5]. 异步电机SVPWM的矢量控制系统研究[D]. 周浩. 昆明理工大学. 2016
[6]. 异步电机高性能变频器若干关键技术的研究[D]. 王斯然. 浙江大学. 2011
[7]. 基于改进磁链观测方法的异步电机矢量控制系统研究[D]. 张增华. 兰州交通大学. 2017
[8]. 无速度传感器异步电机变频调速与位置伺服控制技术研究[D]. 张寅孩. 浙江大学. 2003
[9]. 无速度传感器直接转矩智能控制算法及优化[D]. 李海平. 沈阳工业大学. 2003
[10]. 基于无源性的异步电机无速度传感器控制系统的设计[D]. 王腾飞. 兰州交通大学. 2016
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