无速度传感器的矢量控制系统mATLAB 仿真

基于MATLAB的无速度传感器矢量控制仿真陈荣华;袁秀平【摘要】设计了参数自调整模糊控制代替常规的PI调节器,构建无速度传感器异步机矢量控制系统,并运用MatlabSimulink工具构造异步电动机的矢量控制解藕数学模型、自适应神经网络速度辩识模型和参数自调整模糊控制器,对无速度传感器矢量控制系统进行了仿真.仿真结果表明:自适应神经网络速度辨识具有较高的辨识精度,且该系统具有良好动、静态性能.【期刊名称】《上海师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2006(035)004【总页数】5页(P41-45)【关键词】无速度传感器;异步电机模型;神经网络速度辩识;矢量控制;仿真【作者】陈荣华;袁秀平【作者单位】江西教育学院,南昌,330029;上海师范大学,机械与电子工程学院,上海,201418【正文语种】中文【中图分类】TP20 引言随着近年来电力电子工业和计算机技术的迅猛发展，交流调速系统正广泛应用于工业生产的各个领域，为了满足高性能交流传动的需要，必须对转速进行闭环控制，但由于速度传感器的安装、维护、非线性和低速性能方面的问题，影响了异步电动机调速系统的简便性、廉价性、可靠性.因此越来越多的学者和公司将目光放在无速度传感器控制系统的研究和开发上，无速度传感器控制系统的核心问题就是对转子的速度进行估计和辨识，主要的出发点就是用直接计算、参数辨识、状态估计、间接测量等手段，从定子边比较易测量的量(如定子电压电流)中计算出与速度有关的量，从而得到转子速度，并将其运用到速度反馈控制系统中[1～3].随着近年来新的功能强大的数字信号处理器(DSP)芯片的发展，各国学者在这方面已作了大量的工作，较为典型的估计方法有：由电机方程式直接计算、模型参考自适应法、扩展卡尔曼滤波法、滑模变结构法、定子侧电量FFT分析等，但是这些方法只是解决了某一方面问题，都是不很完善.近十年来，由于仿真技术的出现，使得其在工程设计、理论研究、产品开发等方面得到了广泛的应用[4,5].特别是Math Works公司的MATLAB/SIMULINK产品，具有强大的数值计算、数据分析、可视化及动态仿真功能.本文运用MATLAB/SIMULINK工具进一步分析异步电机的动态特性、速度辨识方法、控制器设计及其构成的无速度传感器交流调速系统的性能，为电机、自适应神经网络及系统的优化设计提供一种高效便捷的手段.1 无速度传感器矢量控制系统设计1.1 系统组成和工作原理异步电机无速度传感器矢量控制系统[6],见图1.其工作原理：采用磁链开环、速度闭环的结构形式、结合电压跟踪逆变器，对电机进行矢量控制.图 1 无速度传感器矢量控制系统1.2 系统各组成部分设计1.2.1 主电路主电路由整流、中间滤波和逆变部分组成.主电路采用典型的交-直-交电压源型IGBT-PWM通用变频器结构，逆变部分通过功率器件的导通和关断，输出交变的电压序列.它的功能是将恒频恒压交流电源转换为可调频调压的三相交流电源供给异步电动机的定子绕组.1.2.2 控制系统控制系统主要由转差计算、速度观测、模糊控制、转子磁链相位偏差计算、电流滞环比较环节等几部分组成.控制电路的设计思想：通过给定磁链产生M轴电流分量im1，通过转速误差产生T轴电流分量it1；然后经过二旋转到三静止的坐标变换，得到三相静止定子给定电流给定电流与观测到的电机定子电流比较，经过电流滞环比较器产生等幅不等宽的SPWM波，驱动逆变器的六个开关管.为了保持频率控制与电流控制的协调，必须考虑转差的计算.1.3 系统控制器设计本系统采用带参数自调整的模糊控制器(见图2).图中h1,h2和h3是论域调整参数，用以分别修正量化因子K1，K2和比例因子K3.当转速偏差或偏差变化率较大时(主要考虑系统的响应问题，稳态精度问题可暂不考虑)，可以通过减少量化因子K1和K2来降低对e和ec的分辨率，同时加大比例因子K3以取较大的控制变量，使系统响应加快；当转速偏差或偏差变化率较小时，则增大量化因子K1和K2来提高对e和ec的分辨率，同时减小比例因子K3，取较慎微的控制量，以提高控制精度，减少超调量和提高动态品质.可以看出，参数自调整的思想正是人们实际经验中的粗调和细调的概念.图 2 带参数自调整的模糊控制器2 系统仿真模型建立运用Matlab\Simulink工具分别构建异步电动机的矢量控制解藕数学模型(图3)和参数自调整模糊控制器模型(图4).图 3 电机仿真模型图 4 带参数自调整的模糊控制器仿真模型3 系统仿真3.1 系统初始化对电机及控制系统建模的基础上，建立无速度传感器矢量控制异步电机仿真系统. 3.1.1 电机参数输入不同的电机有不同的参数，同时表现出不同的观测值，本系统选择西安电机厂生产的Y132-8系列三相异步电.机为例进行验证.电机参数：额定功率PN= 2.2KW，极对数p = 4，额定电压UN = 380V，额定电流IN =5.8A，定子电阻Rs =1.898Ω，转子电阻Rr = 1.454Ω，定子电感Ls = 196mh，转子电感Lr =196mh，互感Lm =186mh，转动惯量J = 0.02Kg ·m2，采样周期T = 2e-4s.通过输入电机参数，可计算出电机仿真模型中所需参数，从而为电机下一步进行仿真作好准备.3.1.2 电机仿真系统电机仿真系统是以异步电机模型而构造如图3所示的仿真模块，主要对异步电机在M,T坐标下的性能研究，可观测到定、转子在M,T坐标系和α,β 坐标系下的电压、电流、磁链、转矩、转速等多个量.3.1.3 主电路初始化主电路初始化主要给整流电路、滤波器、和逆变器设置初始值.3.1.4 控制系统初始化控制系统初始化是完成I/V变换中所需电机参数Rs,Rr,Ls,Lr,Lm的设定、模糊控制表的载入、自适应神经网络速度辨识系统学习速率Learn_rate和采样周期T的设定.3.2 系统仿真在无速度传感器矢量控制系统中，转速调节器分别采用PID控制、模糊控制算法，对系统进行仿真.3.2.1 突加、减负载时，系统性能比较表 1 4种不同情况下系统采用PID和自调整模糊控制的性能指标突加一半额定负载恢复时间超调量%稳态误差突加额定负载恢复时间超调量%稳态误差一半额定负载起动恢复时间超调量%稳态误差额定负载起动恢复时间超调量%稳态误差PID 0.3s61.2%0.4s3.21%.35s31.2%0.5s51.6%模糊0.2s0.60.4%0.2s10.4%0.2s1.30.5%0.4s2.20.8%3.2.2 低、高速时，系统性能比较(图5,6)图 5 系统在低速空载时转速、转矩曲线图 6 系统在高速空载时转速、转矩曲线表 2 低、高速时系统采用PID和自调整模糊控制的性能指标给定转速95r/min超调%起动时间(s)过渡时间(s)制动时间(s)给定转速750r/min 超调%起动时间(s)过渡时间(s)制动时间(s)PID60.10.370.1240.550.350.3模糊4.710.070.40.081.330.550.20.24 系统性能分析从仿真曲线、表1和表2可以看出：在突加减负载时，模糊控制比PID控制能使转速较快的恢复到给定值，这是因为参数自调整模糊控制能够吸收人的控制经验，在控制过程中能根据误差及误差变化率对控制量进行调整，响应较快，鲁棒性强，能有效适应系统的多种变化情况.而PID控制中控制参数(Kp,KI, KD)不能根据系统误差，误差变化率作适当调整，以至于不能适应系统的变化情况.5 结语由仿真结果看出用Matlab\Simulink工具，可采用不同的控制法对无速度传感器矢量控制系统进行动态仿真研究，且具有方便、直观和准确的优点.同时可以得出与PID控制在同样条件下的控制效果相比，自调整模糊控制器在改善被控过程的动态性能、稳态性能与提高抗干扰能力以及对参数时变的适应能力等方面均优于常规PID控制，且本控制器设计简单、易于实现，对提高采用PID控制的过程控制质量具有相当的实际意义.参考文献:[1] 纪志成．异步电机无速度传感器矢量控制系统速度辩识方法[J]．无锡轻工大学学报,1997,17(4),93-98.[3] 陈多磊．无速度传感器矢量控制中转速估计的研究[J]．电气自动化，2000(3).[4] 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，1997.1-144.[5] 闻新,周露．MATLAB模糊逻辑工具的分析与应用[M]．北京:科学出版社,1998.34-89.[6] 张晓华．控制系统数字仿真与CAD[M]．北京:机械工业出版社,1999.1-178.[7] 海田英俊．无速度传感器矢量控制系统的世界结构[J]．变频器世界，1999(3).。

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。

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。

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基于MRAS的无速度传感器矢量控制系统仿真王俭朴;任成龙【摘要】研究了一种基于矢量控制的模型参考自适应异步电机无速度传感器方案.该方案利用转子磁链的电压方程和电流方程分别计算转子磁链,用电压模型的输出作为转子磁链的实际值,用电流模型的输出作为转子磁链的估算值,将电压模型与电流模型误差信号送至辨识计算法自适应机构中,通过自适应机构的调节来产生控制信号,进而调节电流模型中的参数,最终实现输出误差为零.对该方案进行了仿真比较,结果表明,提出的方案在高低速均能准确检测到转子的位置和速度,具有良好的动静态运行性能.【期刊名称】《农业装备与车辆工程》【年(卷),期】2015(053)006【总页数】4页(P5-8)【关键词】模型参考自适应系统;矢量控制;MATLAB仿真【作者】王俭朴;任成龙【作者单位】211167 江苏省南京市南京工程学院汽车与轨道交通学院;211167 江苏省南京市南京工程学院汽车与轨道交通学院【正文语种】中文【中图分类】U4820 引言城市轨道交通车辆都采用的是电力牵引，随着科学技术和城市化的发展，大运量的城市轨道交通在现代大城市中的重要作用尤显突出。

对于控制算法来说，矢量控制现在几乎已经成为一个工业标准，特别是转子磁场定向，因为可以实现磁链和转矩的解耦控制而在传动系统中得到广泛应用，我国引进的各种电力机车和动车组也都普遍采用矢量控制。

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的定向的准确性[1]。

从电动机的数学模型可以看出，电动机的实际转速可以通过推算得到。

无速度传感器的矢量控制系统由于灵活性好、可靠性高、成本低廉以及抗干扰能力强等优点，在最近十几年来得到飞速发展，目前基于模型参考自适应系统（MRAS）的方法是研究的主要方向[2]。

本文介绍了一种基于矢量控制的模型参考自适应异步电机无速度传感器方案，并通过仿真观察速度推算的效果。

基于MATLAB永磁同步电动机矢量控制系统的仿真研究永磁同步电动机（Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM）是一种应用广泛的高性能电机。

在工业领域，PMSM通常采用矢量控制方法来实现精确的速度和位置控制。

本文基于MATLAB对PMSM矢量控制系统进行仿真研究，探讨其工作原理及性能。

首先，PMSM的矢量控制系统由控制器、电机和传感器三部分组成。

其中，控制器根据电机的反馈信号和期望输出来计算电机的控制信号。

传感器用于测量电机的转速、位置和电流等参数，反馈给控制器。

通过调节控制信号，控制器可以实现电机的速度和位置控制。

在PMSM的矢量控制系统中，通常采用dq轴矢量控制方法，将三相电流转换为直流参考轴和旋转参考轴的dq坐标系，进而对电机进行控制。

其次，本文利用MATLAB软件对PMSM矢量控制系统进行了仿真实验。

首先，建立了PMSM电机的数学模型，包括电机的动态方程、反电动势方程和电流方程。

然后，在MATLAB环境中编写程序，实现电机模型的数值求解和控制算法的计算。

通过调节控制参数，可以对电机的速度和位置进行精确控制，并实时监测电机的工作状态。

在仿真实验中，通过改变电机的负载情况、工作电压和控制参数等条件，分析了PMSM矢量控制系统的性能。

实验结果表明，当负载增加时，电机的转动惯量增大，控制系统的响应时间变长，但依然可以实现精确的速度和位置控制。

当电机的工作电压增加时，电机的输出功率和转速增大，但也会产生更大的电流和损耗。

当控制参数的比例增益和积分时间常数变化时，系统的稳定性和动态性能均会受到影响，需要进行合理的调节。

总结起来，本文基于MATLAB对PMSM矢量控制系统进行了仿真研究，探讨了其控制原理和性能。

通过仿真实验，可以深入理解PMSM矢量控制系统的工作原理，优化系统的参数和性能，并为实际应用提供参考。

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。

感应电机全阶磁链观测器矢量控制系统的离散化仿真周杰;宋文祥;尹赟【摘要】基于MATLAB/Simulink仿真平台,采用模块化的思想分别建立了矢量控制模块、全阶磁链观测模块及转速自适应模块,建立了无速度传感器异步电机全阶磁链观测器的离散化仿真模型,可以十分便捷地实现和验证控制算法.与使用S-function搭建的全阶磁链观测器连续域的感应电机模型和控制模型仿真方法相比,给出的模块化离散仿真模型能够大大提高仿真速度.仿真结果表明,离散化采样周期可以合理控制仿真速度和精度,同时也证实了该离散化仿真模型的合理性、有效性,为电机控制系统的快速仿真研究提供了一条思路.%Based on analyzing the mathematical model of an adaptive full-order flux observer for induction motors, the independent functional blocks, such as vector control block, full-order flux observer block and speed-adaption block had been modeled according to the modularization idea in MATLAB/Simulink. By the organic combination of these blocks, the model of discrete simulation of an adaptive full-order flux observer for sensorless induction motor drives had been established easily to test and verify control algorithms very conveniently. Compared with the mathematical model which was constructed by S-function in MATLAB/Simulink, the simulation speed was improvd. All the simulation results showed that the precision and speed of simulation could by the discrete simulation model proposed can be controlled by the discretization sampling period and the reasonability and validity had also been testified. This method offers a thoughtway for the fast simulation research of motor control system.【期刊名称】《电机与控制应用》【年(卷),期】2012(039)001【总页数】6页(P16-21)【关键词】感应电机;全阶磁链观测器;模块化仿真;离散化仿真;矢量控制【作者】周杰;宋文祥;尹赟【作者单位】上海大学上海市电站自动化技术重点实验室,上海200072;上海大学上海市电站自动化技术重点实验室,上海200072;上海大学上海市电站自动化技术重点实验室,上海200072【正文语种】中文【中图分类】TM301.20 引言感应电机全阶观测器可实现对转子磁链和定子电流的观测，并根据定子电流的估计误差和转子磁链的估计值自适应辨识出电机的实际转速和定子电阻［1-2］。