在早期階段，直流調速系統在傳動領域中占統治地位。然而，從60年代后期開始，交流電動機在工業應用領域正在取代直流電動機，交流傳動變得越來越經濟和受歡迎。永磁交流伺服系統作為電氣傳動領域的重要組成部分，在工業、農業、航空航天等領域發揮越來越重大的作用。永磁同步電動機以其特點廣泛應用于中小功率傳動場合，成為研究的重要領域。然而，永磁同步電動機具有較大的轉動脈動，而對于這些應用場合，轉矩平滑通常是基本要求。因此，對永磁交流伺服系統的應用，必須考慮其轉矩脈動的抑制問題。本文針對電機傳動系統中參數變化對電機性能的影響，以永磁同步電機為例，圍繞如何通過參數辨識來提高永磁同步電動機的控制性能，借助自行開發的全數字永磁交流伺服系統平臺，對永磁同步電動機的磁場定向控制，參數辨識，神經網絡和擴展卡爾曼濾波在控制系統中的應用，抑制轉矩脈動，提高系統性能幾個方面展開深入的研究。 本文從永磁同步電動機及其控制系統的基本結構出發，對通過參數辨識抑制轉矩脈動進行了較為細致的分析。針對不同情況，通過改進電機的控制系統，提出了多種參數辨識方法。主要內容如下： 1、基于定子磁鏈方程，建立了永磁同步電動機的一般數學模型。經坐標變換，得出在靜止兩相（α—β）坐標系和旋轉兩相（d—q）坐標系下永磁同步電動機電壓方程和轉矩方程。 2、分析了永磁同步電動機id=0矢量控制系統的工作原理，介紹了永磁同步電動基于磁場定向的矢量控制的基本概念。經對永磁同步電動機系統進行分析，推導并建立了id=0控制時整個電機系統的數學模型。 3、基于超穩定性理論的模型參考自適應控制原理，設計了一種模型參考自適應控制系統，考慮電機參數的時變性，對永磁交流伺服系統的繞組電阻和電機負載轉矩辨識進行了研究，以保持系統的動態性能。利用Matlab/Simulink建立仿真模型，對控制性能進行了驗證，仿真實驗證明這種方法的可行性。 4、人工神經網絡具有很強的學習性能，經過訓練的多層神經網絡能以任意精度逼近非線性函數，因此為非線性系統辨識提供了一個強有力的工具。本章針對永磁同步電機提出了一種以電機輸出轉速為目標函數的神經網絡控制方案，同時應用人工神經網絡理論建立和設計了負載轉矩擾動辨識的算法以及相應的控制系統的補償方法，并應用MATLAB軟件進行了計算機仿真，仿真證明和傳統的控制方法相比，以電機輸出轉速為指導值和目標函數的神經網絡控制方案能有效地提高神經網絡的收斂速度，能有效地改善控制系統的動態響應，具有跟蹤性能好和魯棒性較強等優點。 5、電機的參數會隨著溫升和磁路飽和發生變化，需進行在線實時辨識。本文利用電機的定子電流、電壓和轉速，采用遞推最小二乘法進行在線參數辨識，該方法不需要觀測的磁鏈信號，消除了磁鏈觀測和參數辨識的耦合。電機狀態方程由于存在狀態變量的乘積項，對電機參數辨識以后，仍然是非線性方程，為了對電機狀態方程進行狀態估計，得到電機的參數辨識值，本文采用擴展卡爾曼濾波進行狀態估計，對以上方法的仿真實驗得到了滿意的結果。 6、本文基于數字電機控制專用DSP自行開發了全數字永磁交流伺服系統平臺，通過軟件實現擴展卡爾曼濾波對電阻和磁鏈的估計，以及基于磁場定向的空間矢量控制算法，獲得了令人滿意的實驗結果，證明擴展卡爾曼濾波算法對電阻和磁鏈的實時估計是很準確的，由此構成的永磁交流伺服系統具有良好的靜、動態性能。
標簽：
電機
傳動系統
參數辨識
上傳時間：
2013-07-28
上傳用戶：鳳臨西北
