異步電機無速度傳感器矢量控制技術(shù)提高了交流傳動系統(tǒng)的可靠性,降低了系統(tǒng)的實現(xiàn)成本。準(zhǔn)確辨識電機轉(zhuǎn)速是實現(xiàn)無速度傳感器矢量控制的關(guān)鍵。 本文對無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)進行了研究,建立了異步電動機無速度傳感器電壓解耦矢量控制系統(tǒng)和基于模型參考自適應(yīng)(MRAS)的無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)。基于MRAS的無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)利用電動機定子電壓方程和電流方程得到電動機轉(zhuǎn)速的模型參考自適應(yīng)辨識算法,在此基礎(chǔ)上建立了一個改進的變參數(shù)MRAS速度辨識數(shù)學(xué)模型,并利用Matlab軟件對基于該速度辨識模型的無速度傳感器異步電動機矢量控制系統(tǒng)在不同的情況下進行了詳細(xì)的仿真研究。仿真結(jié)果驗證了該改進的變參數(shù)MRAS速度辨識模型具有令人滿意的辨識精度和動態(tài)性能。 基于MRAS的轉(zhuǎn)速估算理論從本質(zhì)上來說屬于基于電機理想模型的轉(zhuǎn)速估算方案,該方法依賴于電機參數(shù),而電機參數(shù)在電機運動過程中變化很大,因而給出了對電機的一些定、轉(zhuǎn)子參數(shù)進行實時辨識方法,以保持系統(tǒng)的動、靜態(tài)性能。 在傳統(tǒng)型模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)基礎(chǔ)上,將系統(tǒng)中原有的自適應(yīng)調(diào)節(jié)機構(gòu)用一個具有在線學(xué)習(xí)能力的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異步電機轉(zhuǎn)速估計方法,并給出了速度估計器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法。最后對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)速估計的異步電機矢量控制系統(tǒng)進行了仿真,結(jié)果表明該系統(tǒng)具有良好的性能。 簡單介紹了基于DSP的異步電機無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)以及軟件系統(tǒng)的設(shè)計。
標(biāo)簽:
異步電機
速度傳感器
矢量控制
上傳時間:
2013-05-30
上傳用戶:hakim