基于非线性观测器的IPMSM无位置传感器控制

为了解决内嵌式永磁同步电机(IPMSM)无位置传感器控制中转子角度和速度估计问题,根据IPMSM的状态方程和非线性理论,设计了一种非线性状态观测器,并基于Lyapunov稳定性原理讨论了观测器稳定条件.同时考虑负载影响,加入了负载转矩的观测由于模型参数问题和采样精度问题,状态变量的观测值和实际值存在一定误差,因此对角度和速度观测值分别进行了修正.仿真和试验研究表明,改进后的非线性观测器能够准确估计转子角度和速度,可以获得良好的动态和稳态性能.     

内置式永磁同步电动机无传感器速度控制和转子初始位置估计方法的应用及实验研究

针对内置式永磁同步电动机传动提出了一种新的无速度传感器控制和转子初始位置估计方法.在内置式永磁同步电动机旋转过程中,采用扩展卡尔曼滤波方法,仅需测量电机定子的电压和电流,便可得到转速和转子位置的估计值.对内置式永磁同步电动机,采用扩展卡尔曼滤波方法的主要困难在于在静止坐标系中其动态模型的复杂性.由于磁路的不对称性,在静止坐标系中建内置式永磁同步电动机的模型比建表面式永磁同步电动机模型更复杂.在无传感器的传动系统中,电机的起动过程是一个问题,因为在起动之前没有任何信息可以获得.转子初始位置估计是在电机静止时,在瞬间对定子绕组施加合适的电压脉冲序列,通过测量峰值电流获得转子位置信息.利用磁饱和效应对凸极性的影响来区分南北磁极.给出基于浮点数字信号处理器TMS320C31平台得到的内置式永磁同步电动机实验结果.     

基于无位置传感器和模糊神经网络的船舶电力推进永磁电机控制研究

本文设计了无位置传感器和基于模糊神经网络的PI控制器，对船舶电力推进永磁电机进行控制。基于磁通观测原理的无位置传感器能够精确确定磁场的动态行为，并且对于负载变化具有很好的鲁棒性，采用模糊神经网络在线调整PI参数对内置式永磁电机进行控制，以便在不同扰动下，获得最佳的驱动性能。用直流发电机模拟螺旋桨特性，作为推进电机的负载，以便对无位置传感器和PI控制器进行研究，并在数字信号处理器（DSP）上得到实现。该设计有助于对船舶电力推进控制规律的研究和应用及推进控制系统的全数化实现，并具有理论指导意义和实际应用价值。