无速度传感器的矢量控制系统仿真

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MATLAB/SIMULINK永磁同步电机无传感器矢量控制系统仿真

MATLAB/SIMULINK永磁同步电机无传感器矢量控制系统仿真

MATLAB/SIMULINK永磁同步电机无传感器矢量控制系统仿真【摘要】永磁同步电机矢量控制系统在电动汽车、轮船等交通运输领域具有广泛的应用前景。

使用MATLAB/SIMULINK的仿真功能,采用模块化的设计结构,分别对速度环调节、电流PI(Proportion Integration)调节、SVPWM(Space Vector Pulse Width Module)波的产生、、双闭环的整个系统模型进行仿真研究。

仿真在线调试,转子转速和转子转角、定子电流、以及转矩通过Scope模块进行观察,及时调整系统模型参数,使系统性能达到最佳化,实现了永磁同步电机矢量控制和正反转调速。

结果表明该种控制方法具有很好的鲁棒性,且该种方法可以提高设计的效率并缩短系统设计时间。

【关键词】永磁同步电动机;无传感器控制;滑膜电流观测器Abstract:The vector control system of PMSM(Permanent Magnetic Synchronization Motor)has a wide application prospect in the fields of electric cars and steamship etc.The simulation research of vector control PMSM system can provide methods for PMSM vector control system design and realization.This thesis involves in simulation research of speed loop modulation,PI(Proportion Integration)adjustment and dq/αβ transformation,gaining SVPWM(Space Vector Pulse Width Module)waves and double loop systems based on module structure under the environment of MATLAB/SIMULINK.Scope module was used to observe the stator current,rotating angle,revolution speed of rotator and rotating of torque.Through adjusting the module parameters timely,vector control and velocity modulation of PMSM was realized.The simulation results indicate that vector control system has the characteristics of fast speed up,strong overload capacity and ideal speed adjustment.Key words:permanent magnet synchronous motor;sensorless control;sliding current mode observer1.引言随着高性能永磁材料、大规模集成电路和电力电子技术的发展,永磁同步电机因为其功率密度高,体积小,功率因数和高效率而得到发展,且引起了国内外研究学者的关注[1]。

高速永磁同步电动机无速度传感器矢量控制

高速永磁同步电动机无速度传感器矢量控制

型离散控制问题进行 了深 入的分析 。文献 [4 分 1]
析了电 机参数误差对永磁同 步电机性能的 影响。文 菘
献 [5 2 ] 别 利 用 模 型 参 考 自适 应 、 波 变 换 和 1— 0 分 小 ;
和高频振动对 机械传感 器精度 造成较大影响 j 。 无速度传感器不但能准确估计转子速度 和转 子位 移, 而且能避免机械式传感器对高速电机转子动力 学 性 能的影 响 。因此无 速度 传感 器对 高速 和超高 速 电机而言具有重要的意义。 目前 , 无传感器 P S M M矢量控制中转子位置和 速度的估计方法有 多种。文献 [ ] 1 采用 一种基 于
如图2 所示, ∞会迫使 i 当 与i 趋于 趋近
致 时 , 逐渐 逼近




R一 一
令:

表示 :

() 2
图2 M R A S估计转子速度和位置
2高速永磁 同步 电动机的参数计算






() 3
高速永磁同步电动机的额 定转速为 6 0 / 000r mn 为了防止永磁体在巨大 的离心力作用下破坏 , i,
即:
RL
掌: 。一 A dt
一了一 L

() 5
高 速永磁 同步 电动机 在 6 0 / n时 的空载 000rmi
电压 E 如图 4所示 。由式 ( ) 。 9 可得其转子磁链约
r 尺L

为 0 0 4 Wb .7

式 中 : = A
W =J( )i, ∞一 J=
转速估计 :
1极磁步速估模 一 隐永同的度计型¨ 一一 d出 ¨

《异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现》

《异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现》

《异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现》一、引言随着现代工业技术的飞速发展,对于电机控制系统的性能和可靠性要求也越来越高。

其中,异步电机无速度传感器矢量控制系统是一种能够满足高性能需求的技术手段。

这种系统不需要机械式速度传感器,就能够精确控制电机的转矩和速度,具有较高的动态响应和稳定性。

本文将详细介绍异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现过程。

二、系统设计1. 总体设计异步电机无速度传感器矢量控制系统主要由电机本体、逆变器、控制器等部分组成。

其中,控制器是整个系统的核心部分,负责实现电机的矢量控制。

2. 矢量控制算法设计本系统采用无速度传感器矢量控制算法,主要包括磁链观测、转子时间常数辨识、电流控制等部分。

其中,磁链观测是实现无速度传感器控制的关键技术之一,能够根据电机定子电压和电流信息估计出转子磁链的位置和大小。

转子时间常数的辨识则是为了提高系统的动态性能和鲁棒性。

电流控制则是根据电机转矩需求和观测到的转子磁链信息,控制逆变器输出电压,实现电机的精确控制。

3. 控制器硬件设计控制器硬件主要包括微处理器、功率驱动电路、采样电路等部分。

微处理器是控制器的核心部件,负责运行矢量控制算法和实现各种保护功能。

功率驱动电路将微处理器的控制信号转换为逆变器所需的驱动信号。

采样电路则负责实时采集电机的电压、电流等信号,为矢量控制算法提供必要的输入信息。

三、系统实现1. 软件设计软件设计主要包括操作系统、控制算法程序等部分。

操作系统负责管理控制器的硬件资源,为控制算法程序提供运行环境。

控制算法程序则是实现无速度传感器矢量控制的核心程序,包括磁链观测、转子时间常数辨识、电流控制等部分的实现。

2. 实验验证为了验证本系统的性能和可靠性,我们进行了大量的实验验证。

实验结果表明,本系统具有较高的动态响应和稳定性,能够精确控制电机的转矩和速度,且无需机械式速度传感器,具有较高的实用价值。

四、结论本文介绍了一种异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现过程。

无速度传感器的矢量控制系统仿真

无速度传感器的矢量控制系统仿真

无速度传感器的矢量控制系统仿真带转矩内环的转速,磁链闭环矢量控制系统的电气原理图如图1所示。

在图中,主电路采用了电流滞环控制型逆变器。

在控制电路中,在转速环后增加了转矩控制内环,转速调节器ASR的输出是转矩调节ATR 的给Te *,而转矩的反馈信号Te ,则通过矢量控制方程 (1) 计算得到。

电路中的磁 链调节器ApsiR 用于对电动机定子磁链的控制,并设置了电流变换和磁链观测环节。

ATR 和ApsiR 的输出分别是定子电流的转矩分量i st *和励磁分量i sm *。

i st *和i sm *经过2r/3s 变换后得到三相定子电流的给定值 并通过电流滞环控制PWM 逆变器控制电动机定子的三相电流。

图1 带转矩内环的转速、磁链闭环矢量控制系统原理图ψr st r m p e i n L L T =i s *C i s *B i s *A带磁链和转矩闭环的矢量控制系统仿真如图2所示。

其中直流电源DC,逆变器inverter,电动机motor和电动机测量模块组成了模型的主电路,逆变器的驱动信号由滞环脉冲发生器模块产生。

三个调节器ASR,ATR和AspiR均是带输出限幅的PI调剂器。

转子磁链观测使用二相同步旋转坐标系上的磁链模型(图3),函数模块Fcn用于计算转矩,dq0-to-abc模块用于2r/3s的坐标变换。

图2 带转矩内环的转速、磁链闭环矢量控制系统仿真模型图3 三相电压的变换模型仿真图带转矩内环的转速,磁链闭环矢量控制系统,调节器参数见表1.模型的仿真算法为ode23tb 。

在矢量控制系统中,为了实现转速的闭环控制和磁场定向,电动机的转速检测是必不可少的,并且转速检测的精度直接影响磁场定向的准确性。

从电动机数学模型可以看出,电动机转速实际上也可以通过推算得到,因此无速度传感器的矢量控制系统成为了交流调速的重要研究内容。

无速度传感器的交流调速一方面减少了设备,另一方面也避免了速度传感器检测本身可能带来的误差。

基于MRAS的无速度传感器矢量变换控制系统的设计与仿真

基于MRAS的无速度传感器矢量变换控制系统的设计与仿真

基于MRAS的无速度传感器矢量变换控制系统的设计与仿真曾晓斌;李全【摘要】为了能精确控制和检测异步电机的转速,设计了一款无速度传感器的转速控制系统,采用矢量控制对电机转速进行控制,并且利用 MRAS 方法对电机转速进行推算。

本文利用Matlab/simlink 构建了本系统的模型并进行仿真,仿真结果表明本文设计的转速控制系统能精确地控制并检测到电机转子的速度,并且转速对负载扰动有良好的抗干扰性。

%In order to control and detect the speed of asynchronous motors, a control system is designed. Vector control is used for control of speed, and an MRAS method is used for calculating the rotation rate of the motor. Finally, a simulation model is established under MATLAB/Simulink. The simulation results show that the speed control system can accurately control and detect the rotor speed and the speed has good resistance to load disturbance.【期刊名称】《五邑大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2013(000)004【总页数】6页(P57-62)【关键词】无速度传感器;MRAS;矢量控制【作者】曾晓斌;李全【作者单位】五邑大学信息工程学院,广东江门 529020;五邑大学信息工程学院,广东江门 529020【正文语种】中文【中图分类】TM343矢量控制实现的基本原理是通过测量和控制异步电动机定子电流矢量,根据磁场定向原理分别对异步电动机的励磁电流和转矩电流进行控制,从而达到控制异步电动机转矩的目的. 目前矢量控制的研究方向主要是提高转子磁链观测的准确性和鲁棒性. 由于使用速度传感器检测转速会增加系统的复杂性和成本且在不同的温、湿度等条件下也会影响其精确性[1],为了避免使用速度传感器带来的问题,本文采用模型参考自适应系统Model Reference Adaptive System(MRAS)方法辨识电机转速. 目前广泛应用的无速度传感器模块主要分为以下4类:感应电动势计算法、转子磁链角速度计算法、定子电流转矩分量误差补偿法和MRAS法. 前两者推算的转速容易受干扰影响,定子电流转矩分量误差补偿法的动态转速准确性较差,而MRAS法则能实时跟踪电机转速变化.由于异步电机的数学模型是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统,要想在动态中准确地控制异步电动机的电磁转矩是比较困难的. 矢量控制的目的是通过矢量坐标变换,把交流电机的物理模型等效为他励直流电机的模型,将交流电机的转矩控制转换成为直流电机的转矩控制[2].矢量坐标变换是矢量控制的核心. 矢量坐标变换包括三相坐标系ABC和静止两相正交坐标系之间的变换(3/2变换)和静止两相正交坐标系到旋转坐标系的变换(变换)[3]. 矢量变换的原则是不同坐标系下绕组产生的磁动势相等,所以三相交流绕组、两相交流绕组和旋转直流绕组彼此等效.若令坐标系中的轴与转子总磁链矢量始终一致,轴与垂直,此时的坐标系称做按转子磁链定向旋转正交坐标系,简称坐标系. 此时,轴改称轴,轴改称轴. 在轴方向的转子磁链等于转子总磁链,轴方向的转子磁链等于0,若用坐标系上的转子磁链表示此方式定向的坐标系上的转子磁链,则有式中表示转子磁链在坐标系的分量,表示转子磁链在坐标系的分量. 在坐标下异步电机的数学模型如下:为同步角速度,为转差角频率,电机在稳态运行时,和为常值,在动态情况下运行时,和均是变量;为定子电压的分量;为定子电流的分量,、为转子电流的、分量. 由式子(1)可得坐标系下的电磁转矩和转子磁链:式中为转子电磁时间常数,.通过坐标系,可以将定子电流的励磁分量和转矩分量完全解耦,改变励磁分量的值可以影响转子磁链的值,电磁转矩则受转矩分量值的影响. 这样励磁分量与转矩分量能与直流电机中的励磁电流与电枢电流相对应,把交流电机等效为直流电机进行控制.矢量控制的过程首先是将定子电流励磁分量给定值和转矩分量给定值,经过反旋转变换得到和,再经过2/3变换得到三相电流给定值、和,然后通过电流跟踪PWM 控制变频器输出三相电流,对电机进行调速控制[4]. 转子磁链定向的矢量控制调速系统原理如图1所示.图中ASR为转速调节器,AΨR为转子磁链调节器,ATR为转矩调节器,FBS为速度传感器. 当转子磁链发生波动时,转矩调节器ATR会及时调整的值,以减少转子磁链变化带来的影响,尽量令转速保持不变. 转子磁链调节器AΨR是用于调节定子电流转矩分量给定值,确保转子磁链恒定.MRAS基本思想是选取转子磁链的电压方程作为参考模型、电流方程作为可调模型分别计算转子磁链,将两个模型输出的转子磁链进行对比,最后通过PI控制器估算得出转子转速[5].式中,为推算转子角速度,、为电压模型法计算得出的转子磁链在坐标下的分量;、为电流模型法计算得出的转子磁链在坐标下的分量.电流模型法是根据磁链和电流的关系计算转子磁链在坐标下的分量. 通过对检测得到的定子电流、、进行3/2变换,得到坐标系下的分量、,由式(5)、(6)计算得和. 电流模型法的计算模型图如图2所示.式中,为转子角速度.电压模型法是根据感应电动势等于磁链变化率的关系,计算转子磁链在坐标下的分量. 对定子三相电压、、和定子电流、、分别进行3/2变换,得到坐标系下的分量、和、. 由式子(7)、(8)计算得转子磁链在坐标下的分量、[6]. 电压模型法的计算模型图如图3所示.式中为转子电感,为定子电感,为互感,漏磁系数.为了验证推算电机转速的准确性,采用Matlab中的simulink工具箱搭建系统模型,并进行仿真,仿真的系统模型如图4所示,图5为根据MRAS方法搭建的转速推算模块. 系统主要包括交流电机、逆变器、PWM生成模块、转速推算模块和3个PI调节器.本系统选用的三相异步电机参数设置如下:380 V、50 Hz、2对极,,,,,,. 定子绕组自感;转子绕组自感;漏磁系数;转子时间常数.电机在空载和加载过程中电机的定子A相电流、电磁转矩、转子磁链幅值(PHIR)和转子磁链轨迹的变化情况如图6-9示. 图10、图11分别表示电机估算转速和实际转速. 电机在启动时,转速逐渐上升,磁链轨迹波动很大,引起转矩的大幅度波动;在0.6 s时,转速到达给定值1 200 r/min,此时A相电流下降为空载电流,转矩也相应降低为. 电机在0.6 s突加负载,转速略有下降后仍然保持为1 200r/min,转矩经调整后保持为,此时定子A相电流上升为.比较图10、图11,电机在启动过程中两组转速都平缓上升,转速到达给定转速后,估算转速有小幅度的波动,检测转速则相对平缓,两者相差很小. 电机0.6 s加载后,转子检测转速略有下降后能保持稳定;估算转速出现波动,此时通过调节PI控制器的比例、积分环节可以尽可能地减少波动. 可见,本系统采用MRAS法搭建的转速估算模型估算到的转速符合工程需求.本文设计的基于转子磁链定向的矢量控制方法,采用转速、电流的双闭环控制,不仅具有良好的动、静态性能,而且能减少负载波动对电机转速的影响,具有强鲁棒性. 调速控制系统仿真结果表明电机转速、转矩对负载扰动有良好的响应,并且MRAS方法估测的转子转速与实际转速相差较少,说明本系统在无速度传感器下能实现转速估测,可以广泛应用在工程实践中. 但是推算的转速达到额定转速后有小幅度的波动,与实际转速有一定差异,并且电机在低速运行时波动更严重. 后续的工作将是寻找更优的转速估计方法提高转速估测的精度,进一步提高系统的动态性能.【相关文献】[1] 周渊深. 交直流调速系统与MATLAB仿真[M]. 北京:中国电力出版社,2007.[2] 张兴华. 基于Simulink/PSB的异步电机变频调速系统的建模与仿真[J]. 系统仿真学报,2005, 17(9): 2099- 2103.[3] 陈伯时. 电力拖动自动控制系统[M]. 北京:机械工业出版社,2005.[4] 刘俊,庄圣贤. 三相异步电机矢量控制的研究[J]. 电气开关,2010(2): 26-30.[5] 冯垛生,曾岳南. 无速度传感器矢量控制原理与实践[M]. 北京:机械工业出版社,1997.[6] 张月芹,薛重德,张志林,等. 基于MRAS的异步电动机无速度传感器矢量控制系统[J]. 农业装备与车辆工程,2007(8): 20-23.。

数控机床转动系统的无速度传感器的矢量控制分析

数控机床转动系统的无速度传感器的矢量控制分析

数控机床转动系统的无速度传感器的矢量控制分析数控机床转动系统是数控机床的重要组成部分,其主要功能是驱动主轴实现旋转运动。

无速度传感器的矢量控制是一种常用的控制方法,本文将对该控制方法进行详细分析。

无速度传感器的矢量控制是指在控制系统中不需要外部速度传感器即可实现主轴转速的闭环控制。

在传统的速度闭环控制中,需要通过速度传感器来测量主轴的转速,然后与设定值进行比较,进而调整驱动力矩以实现闭环控制。

而无速度传感器的矢量控制则是通过对主轴的电流进行控制,利用电机的动态特性和数学模型来实现主轴转速的闭环控制。

无速度传感器的矢量控制主要包括以下几个步骤:通过对电机的电流进行采样和测量,得到主轴的电流信号;然后,通过对电机的电流进行调节和控制,控制电机的输出力矩;接下来,将控制的输出力矩作为输入信号,通过数学模型来计算主轴的转速;将计算得到的主轴转速与设定值进行比较,通过调整控制信号来实现闭环控制。

在无速度传感器的矢量控制中,电机的动态特性是实现闭环控制的关键。

电机的动态特性主要包括转矩常数、转动惯量以及电感和电阻等参数。

通过对这些参数的测量和计算,可以建立电机的数学模型,根据数学模型来计算主轴的转速。

电机的数学模型还可以用于预测转速的变化趋势,进一步优化控制策略,提高控制精度和响应速度。

无速度传感器的矢量控制在数控机床转动系统中具有以下几个优点:由于不需要外部速度传感器,可以减少系统的复杂度和成本,提高系统的可靠性和稳定性;通过电流的控制,可以更精确地调节主轴的输出力矩,提高加工质量和效率;利用电机的动态特性和数学模型,可以实现更精确和快速的闭环控制,提高控制的精度和响应速度。

无速度传感器的矢量控制也存在一些问题和挑战。

电机的动态特性可能会随着时间的变化而产生漂移,导致控制精度和稳定性的下降;电机的数学模型可能受到温度、磁场和机械振动等因素的影响,需要进行定期更新和校准;无速度传感器的矢量控制对电机的参数辨识和模型建立要求较高,需要进行复杂的计算和实验验证。

电梯用永磁同步电机无速度传感器矢量控制研究

电梯用永磁同步电机无速度传感器矢量控制研究

一 2 — 7
分量 。反 电 动 势 、 轴 分 量 表 达 式 包 含 了 PS M M转子位置信息 ,可以利用反电动势来求取转
子位置 。
2 MS 无速度传感器矢量控制 P M
2 1 总体 控制原 理 . 由式 ( ) 可见 ,电机 产生 的驱 动 转 矩 只 与 i 3 。 成 正 比关 系 。为 了使 i 最大 以得 到 最 大 电机 转矩 ,
Ab t a t sr c :Ths p p rsu i st e P M e s r s e tr c n rl s se b s d o h u z b ev r n r s n s i a e t d e h MS s n ol s v co o to y t m a e n t e f zy o s r e ,a d p e e t e
( ) 出 e e c输 和 B
图 3 模 糊观 测器输入/ 出变量隶属度 函数分布 图 输 《 起重运输机械》 2 1 ( ) 02 2
表 1 模糊控制规则表
I1 n 0u t
3 仿真测试
为了验证设计方案 的有效性 和可行性 ,本 文
p M zE zE Ns
。 永 磁 同步 电动 机 作 为 电 梯 曳 引 电 机 具 有 效 率 。
1 P S 数 学 模 型 M M
表面 式永 磁 同 步 电 机 在旋 转 ( d~q 坐标 系 ) 下 的定子 电流数学 模 型为 _ 2 ]
高 、机 械 噪 声 小 、转 矩 脉 动 低 、动 态 响应 快 、质 量 轻 、体 积小 等 优 点 ,因 此 得 到 广 泛 应 用 … 。但 是 ,多数 电梯 控 制 系 统 采 用 机 械 式 传 感 器 测 量 转 子 的速 度 和 位 置 ,这 不 仅 加 大 了系 统 控 制 的复 杂

基于MRAS的异步电机无速度传感器矢量控制

基于MRAS的异步电机无速度传感器矢量控制

基于MRAS的异步电机无速度传感器矢量控制异步电机矢量控制无速度传感器模型参考自适应1引言随着电力电子技术及自动控制技术的发展,交流电动机的调速系统正走向高性能化。

在高性能的交流调速系统中,为了提高系统的控制性能,转速的闭环控制环节一般是必不可少的。

通常,速度反馈量的检测多是采用光电脉冲编码器或测速发电机。

但高精度的速度传感器价格比较昂贵,明显增加了整个控制系统的成本。

同时速度传感器的安装存在同心度问题,由于安装中存在的问题使速度传感器成为系统的故障源,系统的机械可靠性大为降低,由此可以说在某种程度上破坏了交流异步电动机的简单、牢固等特性,限制了交流调速系统的应用范围。

因此研究无速度传感器交流调速系统,受到了国内外学术界和工程界高度重视,成为近年来的研究热点[1]。

无速度传感器矢量控制技术的核心问题是对磁链和转速进行准确辨识。

常见的磁链辨识方法有:电流模型法和电压模型法。

因电流模型需要转子转速的信息,而电压模型中不需要转子转速信息,所以无速度传感器矢量控制系统中通常采用电压模型进行磁链辨识[2]。

电压模型中含有纯积分环节,使得磁链的观测会因积分初值和漂移产生误差。

为了解决这一问题,可以采用一阶惯性环节来代替纯积分环节,由此引起的误差,可以通过参考磁链矢量经低通滤波器后的信号进行补偿[3-4]。

在磁链辨识基础上,需要对电机转速进行辨识。

近年来,随着高性能数字信号处理器的飞速发展,各种转速估计方法层出不穷。

如:直接计算法、模型参考自适应(MRAS—Model Reference Adaptive System)、基于自适应全阶状态观测器的方法、扩展卡尔曼滤波器法(EKF—Extended Kalman Filter)、神经网络法、齿槽谐波检测法、高频信号注入法等。

因MRAS原理简单、容易实现,在无速度交流调速系统中得到了广泛应用。

MRAS参数辨识思想:将不含待辨识参数的模型作为参考模型,将含有待辨识参数的模型作为可调模型,且两个模型具有相同物理意义的输出量,利用其输出量误差,并通过合适的自适应率来调节可调模型参数,已达到控制对象的输出跟踪参考模型的目的。

无速度传感器的矢量控制系统仿真

无速度传感器的矢量控制系统仿真

课程设计任务书学生姓名:专业班级:指导教师:工作单位:武汉理工大学题目: 无速度传感器的矢量控制系统仿真初始条件:电机参数为:额定电压U=380V、频率50=、定子电阻s R=0.252Ω、f Hz额定功率P=2.2KW、定子自感L=0.0016H、转子电阻r R=0.332Ω、额定转速sn=1420rpm、转子自感r L=0.0016H、级对数p n=2、互感m L=0.08H、转动惯量J=0.6Kgm2要求完成的主要任务:(1)设计系统原理图;(2)用MATLAB设计系统仿真模型;(3)能够正常运行得到仿真结果,包括转速、转矩等曲线,并将推算转速与实际转速进行比较参考文献:[1] 洪乃刚.《电力电子和电力拖动控制系统的MATLAB仿真》.北京:机械工业出版社,2005:212-215时间安排:2011年12月5日至2011年12月14日,历时一周半,具体进度安排见下表指导教师签名:年月日系主任(或责任教师)签名:年月日摘要异步电动机具有非线性、强耦合、多变量的性质,要获得高动态调速性能,必须从动态模型出发,分析异步电动机的转矩和磁链控制规律,研究高性能异步电机的调速方案。

矢量控制是目前交流电动机较先进的一种动态模型,它又有基于转差频率控制的、无速度传感器和有速度传感器等多种矢量控制方式。

无速度传感器控制的高性能通用变频器是当前全世界自动化技术和节能应用中受到普遍关心的产品和开发课题。

本文介绍无速度传感器的矢量控制系统的原理和Matlab仿真。

关键词:矢量控制、无速度传感器、Matlab目录1矢量控制概述 (1)2无速度传感器矢量控制系统 (1)3无速度传感器矢量控制方法 (2)4无速度传感器矢量控制系统SIMULINK分析 (3)5仿真结果分析 (8)6学习心得 (9)7参考文献 (1)无速度传感器的矢量控制系统仿真1矢量控制概述空间矢量法是一种应用于交流电机变频调速领域的最重要的闭环控制技术之一,并且常用于交流电机动态建模。

无速度传感器的矢量控制系统mATLAB 仿真

无速度传感器的矢量控制系统mATLAB 仿真

同步转速计算环节根据式( 6)得到ω1 ;θ等于同步转速的积分, 根 据式( 8 ) 得到; 根据式(7)可以得到估算转速ω^。
为了验证上述方案的可行性,根据前述数学模型和系统结构,在 MATLAB /Simulink中建立仿 真模型,进行仿真实验。
考虑到笼型电机转子侧短路,电压为0,异步电机动态数学模型可 表示为:
无 速 度 传 感 器 的 矢 量 控 制 系 统 MATLAB仿真
电气工程学院
姓名:雾里飘月
无速度传感器的矢量控制系统
在异步电动机传动系统中,为了满足高性能控制的要求,需要采用 速度的闭环控制,因此就需要测量异步电动机的转速,然而传统的电 动机转速测量装置多采用测速发电机或光电编码器,它不但增加了系 统的成本、降低系统的可靠性,还存在安装与维护上的困难且不适用 于恶劣环境,因此近年来无速度传感器交流调速系统得到了飞速发 展。无速度传感器交流调速系统的核心问题是如何利用容易测得的电 量准确地获取电机的转速信息。所以无速度传感器异步电机矢量控制 是近年来研究的热点,越来越多的学者将眼光投向无速度传感器控制 系统的研。
仿真结果图形如下:
n1 n
Te
本文提出了一种异步电机无速度传感器矢量控制的方法,在异 步电机按转子磁场定向的动态数学模型基础上,由电流微分表达式推
导出同步转速的表达式,结合转差表达式可估算出转速。利用此估算 转速作为反馈信号构成转速闭环,结合电流闭环和磁链闭环构成异步 电机无速度传感器矢量控制系统。此方法具有概念清晰、直观性强, 算法简单,速度计算无延时的特点,为系统的实现奠定了基础。仿真实 验证明了此方法的可行性。实际系统中,电机参数变会影响系统性能, 所以实现时要加上参数辨识和误差校正环节来提高系统抗参数变化 和干扰的鲁棒性。

MM440 SINAMICS G120:无速度传感器矢量控制(SLVC)

MM440  SINAMICS G120:无速度传感器矢量控制(SLVC)

MM440 / SINAMICS G120:无速度传感器矢量控制(SLVC)/CN/llisapi.dll?func=cslib.csinfo&lang=zh &siteid=cseus&aktprim=0&extranet=standard&viewreg=CN&objid=30563628&t reeLang=zh应用无速度传感器矢量控制(SLVC)无速度传感器矢量控制(SLVC)基于对转子位置的反复计算,任何原因引起的转子位置信息丢失(定向丢失)将导致不可预知的结果。

不正确的电机调试、电源故障引起的温度信息丢失,以及类似的干扰均有可能导致定向丢失。

无速度传感器矢量控制需要精心的调试和设置,这应该由具有MM4 / G120 SLVC 操作经验的调试工程师进行。

重要提示:SLVC 不应用于下列情形:1. 电机-变频器功率比值小于1:42. 最大输出频率大于200Hz3. 多机传动4. 变频器与电机间接有接触器,变频器运行时,绝对不允许打开接触器5. 提升机当变频器定向信息丢失,OFF1 或OFF3 将不再能够使电机停车,这就是在调试变频器时,必须连接OFF2或脉冲禁止功能的原因(可参考ID: 7497349 How can the MM440 be shut down in the event of loss of Vector action?).推荐的调试方法正确地输入电机参数以及完成电机识别对于SLVC的正确工作极其重要,执行的顺序也很重要,因为快速调试生成初始电机模型,而电机识别则对这一模型进行改进。

实现过程如下:1. 快速调试与初始电机模型P0003 = 2 (访问级别2)P0010 = 1 (快速调试)P0300 及接下来的电机参数根据电机铭牌进行设置。

P0700, P1000, P1080/P1082, P1120/P1121 选择命令源,选择设定值源,Fmin/Fmax, 斜坡时间等等。

基于EMF的MRAS无速度传感器矢量控制系统研究

基于EMF的MRAS无速度传感器矢量控制系统研究

摘 要: 转速辨识是无速度传感器矢量控制 系统 的关键 ,转速估计的精度将直接影响矢量控制系统的控制效果 。将
模型参考 自适应( MR AS ) 方法用于异步 电机 矢量控制 系统中,提出 了一种利用 电机反 电动势( E MF ) 构造转速辨识模型的 方法 ,该方 法不 含有 纯积分 环节 ,能 够有 效避免 积分 初始误 差和 直流 偏移 问题 ,较好地 辨识 电机 转速 。最后利 用 MA T L A B / S I MU L I N K 软件对系统进了行建模和仿真研究 ,结果表明,此控制系统具有较好的辨识精度和静 、动态性能。 关键 词 :无速度传感器 ;矢量控制;MR AS ;E MF 中图分类号 :T M3 4 3 T MT M9 2 1 . 5 文献标志码 :A 文章编号 :1 6 7 2 - 4 8 0 1 ( 2 0 1 3 ) 0 4 . 0 4 8 . 0 3
地 逼近 实 际转速 。
2 基于转子磁链的 MR AS速度辨识
基 于MR AS 转速观 测 方案 中,常用 基于 电机
转 子 的磁 链模 型 。经坐标 变换 后 ,由两相 静止坐 标 系 中异步 电机状 态方程 ,可推 导 出转子磁 链 电 压 、电流模 型出估 计值 。这 样便构 成 了基于 转子 磁链 模
1 矢量控制 系统 的 MR A S 转 速观测
在基 于MR AS 观测转 速 的方法 中 ,系统通 常
采用 两并 联模 型( 参 考模 型和 可调模 型) ,这两 种
模 型结构 均不 同 。参 考模 型 中输 入量 不含 电机转
f 、f 为静止 两相 坐标 系 中定 子 电流 : 为转子 角速 度 ; 、R r 为定 子 、转 子 电阻 ;厶 、L r 、L m 分 别为 两相坐 标系 中定子 、转 子 自感及 定转 子 间

异步电机MRAS无速度矢量控制仿真

异步电机MRAS无速度矢量控制仿真

异步电机MRAS无速度矢量控制仿真作者:傅中元来源:《商品与质量·学术观察》2013年第10期摘要:模型参考自适应系统(Model Reference Adaptive System,MRAS)是从20世纪50年代后期发展起来的,这类系统的主要特点是采用参考模型,由其规定了系统所要求的性能。

关键词:MRAS 仿真控制1989年,国外学者首次利用一种基于模型参考自适应系统来估计转速,其基本结构如图1所示。

图1 MRAS的基本结构图1中,参考模型和可调模型(自适应模型)被相同的外部输入所激励,和分别是参考模型和可调模型的状态矢量。

参考模型用其状态(或输出)规定了一个给定的性能指标,这个性能指标与测得的可调系统的性能比较后,将其差值矢量输入自适应机构,由自适应机构来修改可调模型的参数,使得它的状态能够快速而稳定地逼近,也就是使差值趋近于零。

能否构成品质优良的自适应控制系统,关键问题之一是图1中自适应机构所执行的自适应规律的确定。

通常有三种基本方法来设计自适应规律:以局部参数最优化理论为基础的设计方法,以李雅普诺夫函数为基础的设计方法,以波波夫稳定性为基础的设计方法。

第一种设计方法有梯度法、最快下降法和共轭梯度法等,可使可调系统快速理想地靠拢参考模型。

但这种方法有一个致命的缺点,就是不能保证自适应系统的稳定性。

第二种和第三种设计方法能够成功地用来设计稳定的MRAS,因为MRAS自身就是一个时变的非线性系统,其稳定性问题是系统固有的也是首要解决的问题,所以获得了广泛的应用。

本文采用的是第三种设计方法[1]。

一、参考模型、可调模型和状态变量由于定子电压和电流是可以直接测量的,所以通常有定子ABC轴系表示的定、转子电矢量方程来构成MRAS,即有(1)(2)定子电压矢量方程中没有电动机转速变量,而转子电压矢量方程中包含有转子速度信息,所以将定子电压矢量方程作为参考模型,而将转子电压矢量方程作为可调模型。

基于MRAS的异步电机无速度传感器的矢量控制

基于MRAS的异步电机无速度传感器的矢量控制
李肥 翔 ,薛重德 ,朱威威
( 南 京航 空航 天 大 学 江 苏 南 京 2 1 0 0 1 6 )
摘 要 :由 于 电机 定 转 子 参 数 的 变 化 , 利 用一 般 的 转 子磁 链 对 转 速进 行 估 算 , 将导致不能得到准确的结果 。 这 里 采 用积
分 型 转 子 磁 链 的参 考 和 可调 模 型 构 建 出一 个基 于 MR A S的异 步 电机 无速 度 传 感 器 的 矢 量控 制 模 型 。 该 模 型 提 高 了 矢
L I F e i - x i a n g ,XUE Z h o n g — d e,Z HU We i - w e i
( N a n j i n g U n i v e r s i t y o f Ae r o n nt a i c s a n d A s t r o r u mt i c s , N a n j i n g 2 1 0 0 1 6 , C h i n a )
第 2 1卷 第 2 2期
V0 1 . 21 No . 2 2
电 子 设 计 工 程
El e c t r o n i c De s i g n En g i n e eபைடு நூலகம்r i n g
2 0 1 3年 1 1 月
NO V .2 01 3
基于 MR AS的异步 电机 无 速 度传感器 的矢量控制
s i mu l a t i o n o f s p e e d s e n s o de s s v e c t o r c o n t r o l o f I M b y MAT L AB / S I MU L I NK v e if r y t h e f e a s i b i l i t y a n d t h e r o b u s t n e s s t o p a r a me t e r e r r o r o f t h e MRAS me t h o d .

异步电机无速度传感器矢量控制系统的研究

异步电机无速度传感器矢量控制系统的研究
Ke r s i d cin moo ;s e d s n o] s ;v co o t l y wo d : u t tr p e e s r s e tr c nr ;mo e ee e c d p ie c n r l n o e o d l f rn e a a t o t r v o
L e xa g,GE Lin IW n i n a
( col f u m t nadEetce g er g L nhuJ o n nvrt, azo 3 00, ha ) Sho o A t ai n lc i ni ei , azo i t gU i s y L nhu70 7 C in o o r n n ao ei
Ab ta t I r e o r aie t e ra —t d n i c t n o t rr trs e d,t i p p rp o o e si t h sr c : n o d rt e l h e z l i ie t ai f me i f o moo oo p e h s a e rp sst et o ma e t e mo o p e y t e v l g n u r n a u e tt e e d—r go fmoo .T r u h t e e t t n,t e mo e trs e d b h o t e a d c re tme s r d a h n a e in o t r h o g h si i ma o h d l r fr n e a a t e c n r l o h e t rc nr lo p e e s r s a e a h e e . I h T AB S mu i k, e ee c d p i o t r t e v co o t fs e d s n o l s c n b c i v d n t e MA L / i l v o f o e n t e v c o o t ls se o p e e s re s b s d o h s meh d i e tb ih d a d t e s l t n e p r n s h e trc nr y tm fs e d s n o ls a e n t i o t o s sa l e n h i a i x e i s mu o me ti

基于MRAS的无速度传感器矢量变换控制系统的设计与仿真

基于MRAS的无速度传感器矢量变换控制系统的设计与仿真

Z ENG Xi a o - b i n , L I Q n a n ( S c h o o l o f I n f o r ma t i o n En g i n e e r i n g , Wu y i Un i v e r s i t y , J i a n g me n 5 2 9 0 2 0 , C h i n a )
矢 量 控 制 实 现 的 基 本 原理 是 通 过 测 量 和控 制异 步 电动 机 定 子 电流 矢 量 ,根 据 磁 场 定 向原 理 分 别 对 异 步 电 动机 的励 磁 电流 和转 矩 电流 进 行 控 制 ,从 而达 到 控 制 异 步 电 动机 转 矩 的 目的 .目前 矢 量控
Ab s t r a c t :I n o r d e r t o c o n t r o l a n d d e t e c t t h e s p e e d o f a s y n c h r o n o u s mo t o r s ,a c o n t r o l s y s t e m i s d e s i g n e d . Ve c t o r c o n t r o l i s u s e d f o r c o n t r o l o f s p e e d, a n d a n MRAS me t h o d i s u s e d f o r c a l c u l a t i n g t h e r o t a t i o n r a t e o f
来 的 问题 ,本 文采 用 模 型 参 考 白适 应 系统 Mo d e l R e f e r e n c e Ad a p t i v e S y s t e m( MR AS)方法 辨 识 电机 转 速 .目前 广 泛应 用 的无 速 度 传 感 器模 块 主要 分 为 以下 4类 :感 应 电动 势计 算 法 、转 子磁 链 角 速 度

数控机床转动系统的无速度传感器的矢量控制分析

数控机床转动系统的无速度传感器的矢量控制分析

数控机床转动系统的无速度传感器的矢量控制分析数控机床是一种高精度、高效能的加工设备,其转动系统是数控机床的重要组成部分。

数控机床转动系统一般采用矢量控制技术进行控制,而矢量控制技术需要快速准确地获取转动系统的角度和角速度信息。

因此,传统的速度传感器在数控机床的转动系统中是一种重要的设备,但是传统的速度传感器存在精度、成本等方面的问题。

为了解决这些问题,研究人员提出了无速度传感器矢量控制技术。

无速度传感器矢量控制技术是通过观察交流伺服电机的电流和电压来获取机床转动系统的角度和角速度信息。

这种技术与传统的速度传感器不同,无速度传感器矢量控制技术采用了电流反馈和磁场反馈的方式进行位置和速度的闭环控制。

因此,无速度传感器矢量控制技术可以提高机床转动系统的精度和稳定性,同时也可以减少成本和维护。

无速度传感器矢量控制技术的实现需要考虑到机床转动系统的磁场分布和电流分布特性。

在此基础上,建立数学模型,进行系统控制分析。

首先,研究转动系统的磁场特性,确定控制系统所需的磁场反馈信号。

其次,通过一些基本的数学和物理知识,建立伺服系统的数学模型,分析系统的动态响应和稳态性能。

最后,通过实验验证和验证控制算法的效果。

无速度传感器矢量控制技术在数控机床的应用已经具有了广泛的应用前景。

它可以用于旋转精度要求高、加工精度高的零件加工、加工精度要求不高但却存在加工难度的零件加工和一些机床模块内部的转动控制等方面。

无速度传感器矢量控制技术的研究将为进一步探索数控机床的优化控制提供新的思路和方法。

总之,无速度传感器矢量控制技术是一种新的、高精度的控制技术,有着广泛的应用前景。

不仅可以提高机床转动系统的精度和稳定性,还可以减少成本和维护。

在今后的数控机床控制系统中,这项技术有着不可替代的重要地位。

无速度传感器感应电机矢量控制仿真.

无速度传感器感应电机矢量控制仿真.

拖动系统课程设计报告书题目:无速度传感器感应电机矢量控制系统设计与仿真专业:姓名:学号:指导教师:课程设计任务书矢量变换控制(Transvector Control),也称磁场定向控制。

它是由德国学者F.Blaschke等人在1971年提出的一种新的优越的感应电机控制方式,是基于dq轴理论而产生的,它的基本思路是把电机的电流分解为d轴电流和q轴电流,其中d轴电流是励磁电流,q轴电流是力矩电流,这样就可以把交流电机的励磁电流和力矩电流分开控制,使得交流电机具有和直流电机相似的控制特性,是为交流电机设计的一种理想的控制理论,大大提高了交流电机的控制特性。

一般将含有矢量变换的交流电动机控制都称为矢量控制,实际上只有建立在等效直流电动机模型上并按转子磁场准确定向的控制,电动机才能获得最优的动态性能。

本文介绍了矢量控制系统的原理及模型的建立,搭建了带转矩内环的转速、磁链闭环矢量控制无速度传感器调速系统的Simulink模型,并用MATLAB最终得到了仿真结果。

关键词:感应电机; 矢量控制; 磁链观测; 速度估算摘要 (iv)目录 (v)1 异步电机及Simulink模型 (1)1.1 异步电动机的稳态等效电路 (1)1.1.1 等效电路中各参数物理意义 (1)1.1.2 感应电机功率流程 (1)1.2 Simulink仿真基础 (2)1.2.1 异步电动机Simulink模型 (2)1.2.2 异步电动机模型参数设置 (3)1.3 电机测试信号分配器模块及参数设置 (4)2 矢量控制 (5)2.1 矢量控制的基本思路 (5)2.2 矢量坐标变换原理 (7)α-坐标系间的变换) (7)2.2.1 定子绕组轴系的相变换(A-B-C和β2.2.2 转子绕组轴系的变换(A-B-C和d-q坐标系间的变换) (8)3 电流正弦PWM技术 (8)4 转子磁链模型的建立 (9)4.1 基于电压电流模型设计转子磁链观测器 (9)4.2 基于转差频率设计的转子磁链观测器 (10)5 转矩计算模块 (11)6 转速推算器的设计 (11)6.1 基于转矩电流误差推算速度的方法 (11)6.2 基于模型参考自适应方法(MARS)的速度估算 (12)ϕ的速度估算方法 (13)6.3 基于空间位置角s7 感应电机矢量控制系统的Simulink仿真 (13)8 结论 (19)参考文献 (19)αβ的感应电机数学模型 (20)附录1 基于0附录2 基于dq0的感应电机数学模型 (21)附录3 基于dq0的转子磁链定向感应电机数学模型 (22)1 异步电机及Simulink 模型 感应电动机是借定子旋转磁场在转子导体中感应电流,从而产生电磁转矩的一种电机。

基于全阶状态观测的无速度传感器矢量控制仿真

基于全阶状态观测的无速度传感器矢量控制仿真

基于全阶状态观测的无速度传感器矢量控制仿真罗桂山【摘要】引入电流反馈,使用全阶速度观测器来对转速进行估计,系统的鲁棒性得到了提升,降低了电机本身性能与运行过程中不可预计的参数变化对系统的影响.通过Matlab建立无速度传感器矢量控制系统的仿真模型,最终的仿真结果表明本系统具有良好的稳定性.【期刊名称】《机电设备》【年(卷),期】2017(034)003【总页数】5页(P26-30)【关键词】全阶观测器;无速度传感器;矢量控制;Matlab/Simulink【作者】罗桂山【作者单位】海军驻上海704所军事代表室,上海 200031【正文语种】中文【中图分类】TM301无速度传感器交流调速的优点为:1)可以减少检测设备;2)可以避免速度传感器在检测过程中产生的误差。

在计算无速度传感器速度方面,需要检测电机电流和电压,并通过结合矢量控制的基本方程和电机的数学模型来获得转速[1-3]。

速度的估算方法多种多样,本文介绍其中一种:基于全阶状态观测的速度估计[4],其观测器为闭环,可以在一定程度上增强系统的鲁棒性。

电机磁链和电压方程在静止坐标系下可表示为式中:转化为标量形式为式中:状态量x=(iα iβΨαΨβ)T;输入u=(uα uβ)T;状态矩阵输入矩阵输出方程为式中:输出矩阵在闭环观测原理的阐述中,一个校正项是必要的,设校正项为定子的电流差,得到的观测器的表达式为式中:为电流的偏差(作为反馈);K为反馈增益矩阵。

观测器的稳定性是指状态偏差动态特性渐进稳定,并慢慢趋向零。

将式(2)减式(3)得[5]式中:e为估计偏差向量,ΔA为偏差矩阵,通过李雅普诺夫稳定判据得,如果非线性系统稳定,则李雅普诺夫函数连续,并且可导、正定。

函数V定义为式中:待定系数为λ。

若误差e为零,则估计转速等于实际转速ωr,那么函数V等于零。

系统渐进稳定的充分条件为函数V的导数负定,得整理上式可得由于第一项是负的,若保证负定,则化简可得式中:为了达到提高观测器响应速度的目的,上式经过修正得估计转速可通过式(12)接近实际转速ωr,由此可知,所需的自适应规律就是式(12),令接近实际的 x=(i s Ψr ),则式(12)可以简化为在系统中,增益矩阵K用于对矩阵进行加权,当实际的输出is与观测器的输出间出现不同时,校正节和增益矩阵就可以发挥加权的作用,最终实现调节观测器动态响应。

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课程设计任务书学生姓名:专业班级:指导教师:工作单位:武汉理工大学题目: 无速度传感器的矢量控制系统仿真初始条件:电机参数为:额定电压U=380V、频率50=、定子电阻s R=0.252Ω、f Hz额定功率P=2.2KW、定子自感L=0.0016H、转子电阻r R=0.332Ω、额定转速sn=1420rpm、转子自感r L=0.0016H、级对数p n=2、互感m L=0.08H、转动惯量J=0.6Kgm2要求完成的主要任务:(1)设计系统原理图;(2)用MATLAB设计系统仿真模型;(3)能够正常运行得到仿真结果,包括转速、转矩等曲线,并将推算转速与实际转速进行比较参考文献:[1] 洪乃刚.《电力电子和电力拖动控制系统的MATLAB仿真》.北京:机械工业出版社,2005:212-215时间安排:2011年12月5日至2011年12月14日,历时一周半,具体进度安排见下表指导教师签名:年月日系主任(或责任教师)签名:年月日摘要异步电动机具有非线性、强耦合、多变量的性质,要获得高动态调速性能,必须从动态模型出发,分析异步电动机的转矩和磁链控制规律,研究高性能异步电机的调速方案。

矢量控制是目前交流电动机较先进的一种动态模型,它又有基于转差频率控制的、无速度传感器和有速度传感器等多种矢量控制方式。

无速度传感器控制的高性能通用变频器是当前全世界自动化技术和节能应用中受到普遍关心的产品和开发课题。

本文介绍无速度传感器的矢量控制系统的原理和Matlab仿真。

关键词:矢量控制、无速度传感器、Matlab目录1矢量控制概述 (1)2无速度传感器矢量控制系统 (1)3无速度传感器矢量控制方法 (2)4无速度传感器矢量控制系统SIMULINK分析 (3)5仿真结果分析 (8)6学习心得 (9)7参考文献 (1)无速度传感器的矢量控制系统仿真1矢量控制概述空间矢量法是一种应用于交流电机变频调速领域的最重要的闭环控制技术之一,并且常用于交流电机动态建模。

空间矢量是一个复杂变量,其大小和角度都随时间任意地变化。

目前被认为是假定在空间按正弦分布。

在矢量控制的应用中,转速和转子的位置都可以通过使用诸如测速发电机或者编码盘等传统的机电传感器来获得。

但是,这样增加了驱动系统的体积和成本。

如果转速和转子的位置能够估计,我们就不必要再使用传感器。

这就是所谓的无传感器控制技术。

无传感器控制技术的主要目的就是估计转子的位置和转速并利用此电机速度参数测量电压和电流。

矢量控制,即利用空间坐标变换方法控制交流电机模型。

在实现上通过坐标变换将三相坐标系变为两相,再由两相静止坐标系变换到两相旋转坐标系,由此将交流电机模型转化为直流电机模型。

由于电机转速是利用转子磁链直接控制的。

因此,该系统利用了转子磁链的定向控制原理。

矢量变换控制可以让交流电动机模仿直流电动机的控制规律。

实现交流电动机磁通和转矩的相互独立控制,使交流电动机变频调速系统具有直流调速系统的全部优点。

为了适应高精度的转速闭环控制及磁场定向的需求。

要在电机轴上安装速度传感器。

然而,在有些场合不允许外装任何速度和位置检测元件,且安装速度传感器在一定程度上降低了调速系统的可靠性, 增加了速度传感器本身带来的误差。

解决这种问题,可以通过无速度传感器的矢量控制系统研究,使用间接计算法求出电机运行的实际转速值作为反馈信号, 实现转速外环控制。

2无速度传感器矢量控制系统一般说来, 异步电动机无速度传感器控制系统, 把获得转速(或同时获得磁链) 的方法分为三大类一是利用电机的运动方程进行转速的推算; 二是利用电机的状态方程直接1进行转速的计算; 三是利用自适应状态观测器观测磁链并同时对转速进行辨识。

还有其它一些方法是这几类方法的变形、混合或是不便于把它归结为其中的某一种类型。

这种系统是用一个转速推算器代替速度传感器, 其中转速推算器有4个输入信号和2 个输出信号。

转速推算器的一个输出就是电动机运行的实际转速值ω̅,以此作为转速反馈信号。

其中ACR 为电流调节器。

3无速度传感器矢量控制方法在电机定子侧装设电压传感器和电流传感器,检测三相电压U ABC和三相电流I ABC,根据3/2 变换求出静止轴系中的两相电压U sα、U sβ、及两相电流I sα、I sβ。

由定子静止轴系(α−β)中的两相电压、电流可以推算定子磁链,估计电机的实际转速。

当二相同步旋转坐标系按转子磁场定向时,异步电机的数学模型为:dωr dt =pL mjL ri sqψrd−PJT L(1)ωs=L mT rψrdi sq(2)Dψrd dt =−1Tψrd+L mT ri sd(3)di sd dt =L mσL s L r T rψrd−R s L r2+R r L m2σL s L r2i sd+ω1i sq+U sdσL s(4)di sq dt =−L mσL s T rωrψrd−R s L r2+R r L m2σL s L r2i sq+ω1i sd+U sdσL s(5)式中: L s,L r,L m,R s,R r——分别为定、转子的电感、互感和电阻;ω1,ωs,ωr,ω̂,——分别为同步转速、转差、真实转速和估算转速;U sd,U sq,i sd,i sq——分别为按转子磁场定向后定子电压和电流的d、q轴分量;ψrd,θ——分别为按转子磁场定向后转子磁链的d轴分量、d轴与固定坐标α轴夹角;T r,p,T L——分别为转子电磁时间常数、极对数和负载转矩;σ,J ——分别为漏磁系数和转动惯量。

23将(5)代入(2),又由T r =L r R r ⁄,整理得:ω1=−σL s di sq /dt+U sq −R s i sqψrd L m /L r +σL s i sd (6)式(6)表明,可以根据电感量、励磁电流i sd 、转矩电流i sq 、转子磁链ψrd 和转矩电流i sq 的微分计算得到同步转速ω1。

结合式(1) ,得估算转速:ω̂=ω1−ωs (7)由同步转速得磁链角:ω1=dθ/dt (8)电压变换和电流变换环节根据θ将电压和电流变换为按转子磁场定向的同步旋转坐标系下的量;磁链转差计算环节根据式(2)和式 (3)。

由励磁电流和转矩电流及电机参数得到转子磁链幅值和转差;同步转速计算环节根据式(6)得到ω1;θ等于同步转速的积分, 根据式(8)得到;根据式(7)可以得到估算转速ω̂。

4无速度传感器矢量控制系统SIMULINK 分析为了验证上述方案的可行性,根据前述数学模型和系统结构,在MATLAB /Simulink 中建立仿真模型,进行仿真实验。

考虑到笼型电机转子侧短路,电压为0,异步电机动态数学模型可表示为:M L L i rm r r ψ=1 (9) st r r m s i T L ψ=ϖ (10)r m r m L P T i ψ+=11 (11)rr St m e L i L np T ψ= (12) r ψ=1+p r Sm m T i L (13) 基于以上动态模型建立异步电机仿真模型,可以通过MATLAB/Simulink 中的示波器观察系统运行过程中各变量的波形,如基于式( 7)的估算转速、基于式( 11 )的电磁转矩和基于式(12)的实际转速等。

给定不同转速,任意时刻改变负载,可以得到运行过程中各变量的波形。

仿真原理图如图2所示。

图1 仿真原理图1)SWPWM GENERATOR模块SVPWM 不仅使电流谐波分量减少, 而且谐波转矩也减少, 从而使电机的转矩脉动得到一定的抑制。

SVPWM 的数学模型是非线性的, 采用通用的软件进行仿真的工作量很大, 开发周期长, 难度较大。

随着MATLAB7 1 1 的推广, 新增的SPACE VECTOR GENERATOR 可以很好地解决这个问题2)基于MRAS的转速推算模块模型参考自适应的速度推算(MRAS) 是利用转子磁链的电压方程和电流方程分别计算转子磁链。

由于电压模型不含角速度项, 而电流模型有项, 故用电压模型的输出作为转子磁链的期望值, 电流模型的输出作为转子磁链的推算值, 从而得出转速ω r 。

其模型如图42所示。

图 2 转速推算模块3)转子磁链模型结构对于 MRAS 来说 , 这个模型是很重要的 , 关系到推算的结果的精度。

图3和图4分别是电压模型和电流模型结构。

图3转子磁链电压模型5图4转子磁链电流模型仿真波形如下:图3 转子给定转速波形6图4 转子实际转速波形图5 电磁转矩波形7图6定子磁链变化曲线5仿真结果分析本文提出了一种异步电机无速度传感器矢量控制的方法,在异步电机按转子磁场定向的动态数学模型基础上,由电流微分表达式推导出同步转速的表达式,结合转差表达式可估算出转速。

从仿真结果可以看出,无速度传感器矢量控制系统能够满足交流调速的可靠性和快速性的要求,与有速度传感器矢量控制系统相比,减少了检测装置,避免了速度传感器检测本身带来的误差,提高了精度。

该系统能够更好地控制电磁转矩,有利于降低成本,提高企业经济效益,有推广应用价值。

利用此估算转速作为反馈信号构成转速闭环,结合电流闭环和磁链闭环构成异步电机无速度传感器矢量控制系统。

此方法具有概念清晰、直观性强、算法简单、速度计算无延时的特点,为系统的实现奠定了基础。

仿真实验证明了此方法的可行性。

实际系统中,电机参数变会影响系统性能,所以实现时要加上参数辨识和误差校正环节来提高系统抗参数变化和干扰的鲁棒性。

86学习心得这次仿真中我根据无速度传感器的矢量控制的基本概念和系统原理图,建立了交流异步电动机专差频率矢量控制系统的仿真,并进行了仿真实验。

经过不断的尝试发祥为了减少仿真需要的时间,可以在仿真中减小了电动机的转动惯量,但是过小转动惯量容易使系统发生振荡,要通过调节参数来观测参数变化对系统的影响。

仿真结果表明,转差频率矢量控制系统具有良好的控制性能。

通过这次分组实验中,我们小组完成的是无速度传感器的矢量控制系统的仿真,最初遇到了很多困难,最主要的就是参数的正确设定,通过和同组人的讨论分析后,我们仿真出来的图也有了一定的起色,通过网上找资料和翻阅相关图书,再通过自己的不断尝试最终得到了满意的结果,让我知道了学无止境的道理。

我们每一个人永远不能满足于现有的成就,人生就像在爬山,一座山峰的后面还有更高的山峰在等着你。

这次的课程设计也让我看到了团队的力量,我认为我们的工作是一个团队的工作,团队需要个人,个人也离不开团队,必须发扬团结协作的精神。

刚开始的时候,大家就分配好了各自的任务,大家有的绘制原理图,进行仿真实验,有的积极查询相关资料,并且经常聚在一起讨论各个方案的可行性。

在课程设计中只有一个人知道原理是远远不够的,必须让每个人都知道,否则一个人的错误,就有可能导致整个工作失败。

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