基于矢量控制的异步电机改进模型预测控制_刘威

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一种改进的空间矢量调制的异步电机直接转矩控制系统

ＡｂｔｃＤｒｃＴｒｕｏｔｌＤＣＪｏｄｃｏｏｒｓｋｏｎｔｏｅｓｉｓｎｎｏｓｔｑｅａｄｆｘｃｎｒｌｉｉｌｃｎｒｓａｔ：ｉｔｏｑｅＣｎｒ（Ｔｆｎｕｔｎｍｔｎｗｏｆｒａｔｎｔｔｅｕｒｕｎｕｏｔｔａｓｅｏｔｌｒｅｏｉｉｏｉｆａａｏｌｏｗｈｍｐｏ
矢量理论，通过检测定子电压和电流，在定子坐标系下观测电机的磁链和转矩，观测值与给定的磁链和转矩比较，将差值经滞环控制器调节得到相应的控制信号，综合磁链和转矩信号来选择相
应的电压空间矢量，电机定子磁链及转矩进行直接控制，获对以
Ｋｅｗｏｒｓ：ｒｃｒｅＣｏｔｏ；ｎｕｃｉｎｍｏｏＳｙｄＤｉｅｔＴｏｑｕｎｒｌＩｄｔｔｒ；ＶＭｏ
０引言
直接转矩控制（ｉｃＴｒｕｎｏ，ＤＣ）ｅｒ
关键词：直接转矩控制；异步电动机；空间矢量调制［中图分类号］Ｔ４［Ｍ３３文献标志码］Ａ［文章编号］１０３８（０２００４Ｏ００— ８６２１）４－０５一２
ＡｎＩｒｖｄＩｄｃｉｎＭｏｏｓｅＢｓｄｏＶＭ－ＴＣｍｐｏｅｎｕｔｔｒＳｙｔｍａｅｎＳｏＤ
ｓｕｔｒ．Ｈｗｖｒｈｓｃｅｅｄｅｔｔｅｕｅｏｙｔｅｉｃｍａｔｒ，ｈｓｔｏｍａｒｉｄａｔｅｕａｅａａｌｉｖｒｒｔｃｅｏｅｅ，ｔｈｍｕｓｆｓｒｓｏｐｒｏｓａｊｓｖｎａｏｓｎｍｌｖｒｂｅｎｅｔｒｕｉｓｏｈｈｅｓａｗｏｄａｇｙｉｅ

异步电机控制技术发展现状及未来趋势分析

异步电机控制技术发展现状及未来趋势分析引言：近年来，随着能源需求的不断增长和环境保护意识的提高，异步电机控制技术在工业和家庭领域中得到了广泛应用。

本文将对异步电机控制技术的发展现状及未来趋势进行分析，并探讨其在能源节约和环境保护方面的潜力。

一、异步电机控制技术的发展现状1. 传统的异步电机控制技术传统的异步电机控制技术主要包括启动、运行和停止等方面的控制。

其中，启动控制通过启动电流的控制实现电机的平稳启动；运行控制主要包括转速控制、负载控制和故障保护等；停止控制主要通过切断电源来停止电机的运行。

2. 先进的异步电机控制技术随着电力电子技术的发展，先进的异步电机控制技术逐渐兴起。

其中，矢量控制技术通过测量电机的电流和转子位置来实现对电机的精确控制。

矢量控制技术可以实现电机的高效运行，并在低速和高速运行时提供更好的性能。

此外，模型预测控制技术也得到了广泛应用。

模型预测控制技术通过建立电机的数学模型并预测电机的未来运行状态，从而调整控制器的输出信号，实现对电机的控制。

模型预测控制技术在响应速度和动态性能方面具有优势，可用于实现高精度的电机控制。

3. 异步电机控制技术在工业领域中的应用异步电机控制技术在工业领域中发挥着重要作用。

例如，在制造业中，异步电机控制技术可用于控制生产线上的各种设备，提高生产效率；在风电领域中，异步电机控制技术可用于控制风力发电机组的转速和负载，提高风能的利用效率；在交通运输领域，异步电机控制技术可用于控制电动汽车的驱动系统，提高能源利用率。

二、异步电机控制技术的未来趋势1. 高效能源利用未来，随着能源短缺和环境问题的不断突出，异步电机控制技术将更加注重能源的高效利用。

通过优化电机的控制算法和控制策略，减少电机的能量损耗，提高电机的能效。

同时，结合再生能源技术，推动异步电机控制技术与太阳能、风能等能源的融合，实现可持续发展。

2. 智能化和自动化随着人工智能技术和自动化技术的迅猛发展，异步电机控制技术也将朝着智能化和自动化方向发展。

异步电机无速度传感器矢量控制策略综述

基于滑模控制的自适应控制策略
总结词
滑模控制是一种非线性控制策略，其核心思想是在控制过程中使系统的状态轨迹在预设的滑模面上滑动，以达到预设的目标。
详细描述
在无速度传感器矢量控制中，滑模控制通常用于估计转速和转子位置。通过设计适当的滑模面和控制律，可以使系统的状态轨迹在滑模面上滑动，并根据滑模面的输出估计转速和转子位置。
基于人工智能的无速度传感器控制技术
1 2
神经网络（NN）
利用多层神经网络对电机转速进行估计，具有较好的自适应性和鲁棒性。
支持向量机（SVM）
通过构建支持向量机分类器或回归器，实现对电机转速的估计和控制。
3
强化学习（RL）
通过设计合适的奖励函数和策略，实现对电机转速的优化控制。
基于信号处理的无速度传感器控制技术
无速度传感器技术的优势
无速度传感器技术能够简化系统结构，降低成本，提高可靠性，因此研究无速度传感器矢量控制策略具有重要的实际意义。
研究现状与发展
研究现状
目前，异步电机无速度传感器矢量控制策略的研究已经取得了一定的成果，各种控制方法不断涌现，如基于模型的控制、滑模控制、神经网络控制等。
发展方向
未来的研究将更加注重控制算法的优化和实际应用效果的验证，同时结合现代信号处理技术和人工智能技术，进一步发展新型的无速度传感器矢量控制策略。
CHAPTER 03
无速度传感器矢量控制技术
基于模型的无速度传感器控制技术
模型预测控制（MPC）
利用电机动态模型进行预测和反馈控制，以达到良好的动态性能。
滑模观测器（SMO）
通过设计滑模面和滑模控制器，实现对电机转速的精确估计。
扩展卡尔曼滤波（EKF）

三电平逆变器变频调速系统的研究

三电平逆变器变频调速系统的研究随着电力电子技术和微处理器技术的不断发展，三电平逆变器变频调速系统在工业领域中的应用越来越广泛。

这种调速系统具有高效率、高可靠性、节能等优点，因此受到许多行业的青睐。

本文将对三电平逆变器变频调速系统进行深入研究，旨在为其在工业控制领域中的更好应用提供理论支持和实践指导。

三电平逆变器变频调速技术是一种基于电力电子器件逆变器的高效调速方法。

其基本原理是通过改变逆变器的开关状态，控制交流电机的转速，从而实现电机的调速。

三电平逆变器相较于传统的两电平逆变器，具有更高的电压利用率、更低的谐波畸变和更好的电磁兼容性等优点。

因此，三电平逆变器变频调速系统在工业领域具有广泛的应用前景。

建立三电平逆变器变频调速系统的数学模型，包括三电平逆变器模型和交流电机模型。

通过MATLAB/Simulink进行系统仿真，探究不同参数对系统性能的影响。

结果表明，随着电机转速的增加，三电平逆变器的开关频率也相应增加，系统效率得到提高；同时，适当的调制策略能够有效降低谐波畸变和电磁干扰。

基于异步电动机和矢量控制的三电平逆变器变频调速控制策略，通过将异步电动机的定子电流分解为转矩分量和磁通分量，并分别对其进行控制，从而实现电机的精确调速。

对该控制策略进行仿真分析，结果表明该策略具有较高的控制精度和响应速度，并且在不同负载和电机参数下均表现出良好的鲁棒性。

为验证所提出控制策略的有效性和优越性，搭建了三电平逆变器变频调速实验平台，并对不同参数设置下的调速效果进行了比较。

实验结果表明，采用基于异步电动机和矢量控制的三电平逆变器变频调速控制策略的实验系统，具有更高的调速精度、更快的响应速度和更好的鲁棒性。

对比传统的两电平逆变器变频调速系统，三电平逆变器变频调速系统在效率和性能上均表现出显著优势。

通过对三电平逆变器变频调速系统的深入研究，本文成功建立了一套完整的数学模型，提出了一种基于异步电动机和矢量控制的三电平逆变器变频调速控制策略，并通过实验验证了其有效性和优越性。

改进电压模型的异步电机矢量控制系统仿真

ＨｕａｎｇＱｉｎ，ＬｉＸｉａｎｇｆｅｉ，ＬｉＷｅｎｆｅｎｇ，ＭａＪｉａｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＺｈｕｚｈｏｕＨｕｎａｎ４１２００７，Ｃｈｉｎａ）
ｄｏｉ：１０．３９６９０．ｉｓｓｎ．１６７３ — ９８３３．２０１３．０１．０１２
改进电压模型的异步电机矢量控制系统仿真
黄钦，李祥飞，李文锋，马箭
（湖南工业大学电气与信息：【程学院，湖南株洲４１２００７）
收稿日期：２０１２－１卜２５
缺陷对估计值的影响。由于电流模型对电机转子参数的敏感性，将会
增加磁链观测的不准确性程度，故一般只应用于低
速场合，实际中，电压模型比电流模型应用广泛，但存在着２个缺点】：一是低速场合对定子电阻变化
第２７卷第１期２０１３年１月
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Ｖｏ１．２７ＮＯ．１
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

矢量控制系统中异步电动机参数的估算和测量

矢量控制系统中异步电动机参数的估算和测量
马小亮
【期刊名称】《电气传动》
【年(卷),期】2010(040)007
【摘要】异步电动机矢量控制系统需要电动机电阻和电感参数.介绍了在调试时,面对1台电机如何估算和测量这些参数,方法有:用电动机铭牌或样本数据估算参数,通过空载和短路实验测取参数,利用变频器测取参数及在运行中修正参数.这些方法也是设计调速系统中自调试功能的基础.
【总页数】5页(P3-7)
【作者】马小亮
【作者单位】天津电气传动设计研究所,天津,300180
【正文语种】中文
【中图分类】TM343
【相关文献】
1.异步电动机无速度传感器矢量控制系统的速度估算及参数调整问题和解决方案[J], H. Tajima
2.间接矢量控制系统中的异步电动机参数辨识 [J], 刘洋;赵金;王庆义
3.参数自调整模糊控制在异步电动机矢量控制系统中的应用 [J], 刘昆;范少泉
4.交流电动机矢量控制变压变频调速系统（七）第七讲异步电动机矢量控制系统[J], 李华德;杨立永
5.交流电动机矢量控制变压变频调速系统（八）第八讲双馈异步电动机矢量控制系统 [J], 李华德;杨立永
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基于预测控制的异步电机矢量控制性能的优化

■技术探讨与研究TECHNIQUE RESEARCH基于预测控制的异步电机矢量控制性能的优化Optimization of Oector Control Performance of Asynchronous Motor Based on Predictive Control武汉晴川学院刘铁湘(Liu Tiexiang)张洪华(Zhang Honghua)桂林航天工业学院邹龙生(Zou Longsheng)摘要：传统的电压源逆变器异步电机的矢量控制，定子电流的控制效果直接影响矢量控制性能，且对电机的参数变换很敏感。

对此，提出了一种异步电机矢量控制的预测电流控制方法，来减小对参数解耦所造成的影响，保证异步电机矢量控制电流的跟随性能。

研究结果表明，该策略能够有效地优化了矢量控制的动态响应，电流和转矩波动大大减少，并具有较强的鲁棒性。

关键词：异步电机；矢量控制；预测电流控制；动态响应；鲁棒性Abstract:Traditional vector control of voltage source inverter asynchronous motor,the stator current control effect directly affects the vector control performance,is very sensitive to the parameter tynsformation of the motor o In this paper,a predictive current control method of asynchronous motor vector control is proposed,to reduce the influence of parameter decoupling and ensure the current following performance of asynchronous motor vector control o Research results show that this strategy can effectively optimize the dynamic response of vector control, greatly reduce the current and torque fluctuations,and has strong robustness.Key words:Asynchronous motor;Vector control;Predictive current;Dynamic response;Robustness【中图分类号】TM343【文献标识码】B【文章编号】1561-0330(2019)11-0084-031引言异步电机矢量控制是一种模拟直流电动机的控制方式，将定子电流分解为可独立控制的励磁分量和转矩分量，具有较高的动态性能；通过数字处理器可进行实时控制；和目前控制性能较差的控制方法相比，成本几乎不用增加就可实现高性能的控制方法，在工业应用场合得到了非常广泛的应用电流控制电压源逆变器的矢量控制，通过电流控制可使逆变器输出电流快速跟踪给定电流，因此此控制中不需要电流控制器，且比其它调制方法更为简单，对于给定的带宽和逆变器的给定直流电压，逆变器功率器件的开关频率会随着电动机参数的变化而变化，这是釆用容差带电流控制逆变器的主要特点。

一种储能变流器控制方法及储能变流器

一种储能变流器控制方法及储能变流器摘要储能变流器是储能系统中非常重要的部分，它的控制对储能系统的性能有着重要影响。

本文介绍了一种基于电压矢量控制的储能变流器控制方法。

该方法可在不需要外部控制信号的情况下，实现电网输电侧和储能侧之间的交互。

本文还介绍了一种储能变流器的设计，该储能变流器可满足多种应用需求，包括电池储能系统和超级电容储能系统等。

最后，本文通过实验验证了该控制方法的有效性和储能变流器的性能。

关键词：储能变流器、电压矢量控制、电池储能、超级电容储能AbstractThe energy storage inverter is a very important part of the energy storage system, and its control has an important impact on the performance of the energy storage system. This paper introduces a voltage vector control based energy storage inverter control method. The method can achieve interaction between the grid-side and the storage-side without requiring external control signals. This article also introduces a design of an energy storage inverter that can meet various application requirements, including battery energy storage systems and supercapacitor energy storage systems. Finally, this paper verifies the effectiveness of the control method and the performance of the energy storage inverter through experiments.Keywords: energy storage inverter, voltage vector control, battery energy storage, supercapacitor energy storage引言随着全球能源消耗的不断增长，能源的储存和利用成为了人们关注的热点问题。

基于两步模型预测控制的ACIM电流控制方法

电力电子技术Power Electronics第53卷第8期2019年8月Vol.53, No.8August 2019基于两步模型预测控制的ACIM 电流控制方法王小辉刘向辰2,寇水潮 >,杨沛豪I（1.西安热工研究院有限公司，陕西西安7100542.航空工业兰州万里航空机电有限责任公司，甘肃兰州761286）摘要：基于比例积分（PI ）控制器的交流异步电机电流环控制系统虽然结构简单、易于实现，但传统PI 控制器对电机参数的准确性依赖程度较高，导致交流异步电机控制性能欠佳。

针对以上问题，提岀一种基于两步模型预测控制（MPC ）的交流异步电机电流环控制方案，该方案在继承传统MPC 优点的基础上，解决了数字控制系统存在一个周期的延时问题。

通过Matlab/Simulink 仿真和实验，验证了基于两步MPC 的交流异步电机电流环控制方案具有良好的控制性能和较强的参数鲁棒性。

关键词：比例积分控制器；模型预测控制；电流环控制中图分类号:TK323文献标识码：A文章编号:1000-100X （2019）08-0052-04Current Control Method for ACIM Based onTwo-step Model Predictive ControlWANG Xiao-hui 1, LIU Xiang-chen 2, KOU Shui-chao 1, YANG Pei-hao 1 (1 .Xi * an Thermal Power Research Institute Co., Ltd., Xi * an 710054, China)Abstract : Although the current loop control system of AC asynchronous motor based on proportional integral (PI ) co ntroller is simple and easy to implement , the traditional Pl controller has a high dependence on the accuracy of mo tor parameters , resulting in poor control performance of AC asynchronous motor.To solve the above problems , a cur -rent loop control scheme based on two-step model predictive control (MPC ) for AC asynchronous motor is proposed . This scheme inherits the advantages of traditional MPC and solves the problem of a period delay in digital controlsystem.Through the simulation and experiment of Matlab/Simulink , it is proved that the current loop control scheme of AC induction motor based on two-step MPC has good control performance and strong parameter robustness.Keywords : proportional integral controller ； model predictive control ； current loop control1引言随着现代工业水平的提升，传统直流电机应用的局限越来越明显。

异步电机矢量控制系统损耗模型磁通智能优化方法及其应用

异步电机矢量控制系统损耗模型磁通智能优化方法及其应用张维;马立新;姚鹏;张智华
【期刊名称】《电机与控制应用》
【年(卷),期】2009(36)9
【摘要】在异步电机的矢最控制损耗模型的效率优化中,最优磁通的求解是关键环节,针对传统理论上解析式算法的不足,提出一种智能优化方法--基于神经网络的预测最优磁通的算法.仿真试验表明该方法建模便捷、运算快,得到了较好的优化磁通结果,是提高矢量控制系统效率的一种新方法.
【总页数】4页(P22-25)
【作者】张维;马立新;姚鹏;张智华
【作者单位】上海电器科学研究所(集团)有限公司,上海,200063;上海理工大学,上海,200093;上海理工大学,上海,200093;上海电器科学研究所(集团)有限公司,上海,200063;上海电器科学研究所(集团)有限公司,上海,200063
【正文语种】中文
【中图分类】TM301.2;TM343
【相关文献】
1.基于磁通观测器的异步电机矢量控制系统 [J], 叶军军
2.基于磁通观测器的CVS异步电机矢量控制系统 [J], 李汉强;高承伟;刘玉娟
3.异步电机智能空间矢量控制系统的研究 [J], 马立新;史道年;王小琴
4.基于磁通观测器的转差频率型异步电机矢量控制系统 [J], 李汉强
5.磁通观测器异步电机矢量控制系统建模与仿真 [J], 李汉强;黎明森
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基于矢量控制的异步电动机节能运行的研究

ｔｎｈｐｂｔｅｔｒｌｓｎｏｏｕｎｄｆｒｎｐｒｔｎｏｄｔｎｓａｃｍｂｎｔｏｆｍｏｏｏｓｉｓｉｅｗｅｎｍｏｏｏｓａｄｒｔｒｆｘｉｉｆｅｔｏｅａｉｇｃｎｉｏ，ｏｉａｉｎｏｔｒｌｓｏｌｅｉｍｏｅｎｈｅｏｌｎｅｒｈｈｂｄｅｅｇ－ａｉｇｃｎｔｏｔｏｓａｏｔｄ．Ｔｈｓｍｅｈｄｗａｅｔｒｄｌａｄｔｎｉｅｓａｃｙｒｎｒｙｓｖｎｏｒｌｍｅｈｄｗａｄｐｅｉｉｔｏｓｂｔｅｅｆｃｅｃｎｏｕｓｎｓｏａｅｔｈｉｌｏｓｍｏｅｆｅｅｇ —ａｉｇｃｎｒｌｍｅｈｄＦｉａｌｆｉｎｙａｄｒｂｔｅｓｃｍｐｒｄｗｉｔｅｓｍｐｅｌｓｄｌｏｎｒｙｓｖｎｏｔｏｔｏ．ｉｈｎｌｙ，ｔｒｕｈｓｍｕａｉｎｓｕｉｓｖｒｆｅｈｏｒｃｎｓｆｔｅｍｅｈｄｈｏｇｉｌｔｔｄｅｅｉｄｔｅｃｒｅｔｅｓｏｈｔｏ．ｏｉＫｅｏｄｙＷｒｓ：Ｅｎｒｙｓｖｎｅｇ — ａｉｇ；ＶｅｔｒｃｎｒｌＩｄｃｉｎｍｏｏ；Ｏｎｉｅｓａｃｃｏｏｔｏ；ｎｕｔｔｒｏｌｎｅｒｈ
异步电动机在运行过程中的损耗主要由以下几个部分组成：
提高电机本身的运行效率；二是研究电动机的控制技术＿，通过先进的控制技术使整个电动机系】刮

异步电机矢量控制及其参数辨识研究的开题报告

异步电机矢量控制及其参数辨识研究的开题报告一、题目：异步电机矢量控制及其参数辨识研究二、背景和意义：异步电机广泛应用于工业生产领域，它们具有结构简单、维护量少、成本低等优势。

矢量控制方法是一种实现异步电机快速响应和较高动态性能的控制技术，已经在各种工业领域中得到了广泛应用。

但是，异步电机的参数难以准确测量和辨识，因此难以实现高精度的矢量控制和优化控制。

因此，对异步电机参数辨识技术进行深入的研究具有重要的意义。

三、研究内容：本研究计划使用基于矢量控制的异步电机系统，设计和开发一个高精度的参数辨识技术，其中包括三个主要的研究内容：1. 基于矢量控制的异步电机系统建模与仿真使用MATLAB/Simulink软件对基于矢量控制的异步电机系统进行建模和仿真。

通过对模型进行分析和验证，探究其电机输出变量和控制信号之间的关系，并为后续的参数辨识做准备。

2. 异步电机参数辨识算法的设计和实现研究异步电机参数辨识算法的各种方法和技术，并对其进行比较和分析，选择最合适的算法并进行实现。

该研究将包括传统算法和新兴技术的探索，如神经网络、模糊逻辑和粒子群优化。

3. 异步电机参数辨识实验验证使用实验平台进行异步电机参数辨识实验，验证异步电机控制系统的高精度。

通过对实验数据的分析，讨论算法的优缺点，并提出改进意见和建议。

四、研究方法：本研究将采用以下方法进行研究：1. 理论研究：对矢量控制和异步电机参数辨识进行深入的理论研究，包括文献调研和算法分析。

2. 实验设计：设计和搭建异步电机实验平台，并进行辨识实验。

3. 数据分析：对实验数据进行收集、整理和分析，以评估参数辨识算法的准确性和实际应用性。

4. 算法实现：使用MATLAB软件实现异步电机参数辨识算法，并进行仿真验证。

五、预期成果和创新点：本研究的预期成果包括：1. 建立基于矢量控制的异步电机系统模型，探究其电机输出变量和控制信号之间的关系。

2. 设计并实现一种高精度的异步电机参数辨识算法，验证其实际应用性和辨识精度。

1基于改进灰色预测模型的自适应PID控制算法_刘威

第10卷第2期 2010年1月1671)1815(2010)2-0501-04科学技术与工程Science T echno logy and Eng i neeringV o l 110 No 12 Ja n 12010Z 2010 Sci 1T ech 1Engng 1计算机技术基于改进灰色预测模型的自适应P ID 控制算法刘威肖军翟春艳付秋峰(辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,抚顺113001)摘要针对大滞后系统提出一种基于改进灰色预测模型的自适应P ID 控制,采用优化背景值和初始条件的改进GM (1,1)模型作为预测模型,用预测结果代替被控对象测量值,克服了大滞后系统控制效果不能及时反馈的不足,并将二次型性能指标引入到P ID 控制器的整定过程中,按照性能指标的负梯度方向修改加权系数,实现了自适应P ID 的最优控制。

仿真结果证明,该方法对大滞后系统具有较好的适应性和鲁棒性。

关键词灰色预测自适应控制 P ID 控制梯度优化纯滞后中图法分类号 TP273121; 文献标志码 A2009年10月16日收到辽宁省教育厅科学研究计划(2004D031)资助第一作者简介:刘威(1984)),辽宁省抚顺市人,硕士研究生,研究方向:预测控制、智能控制算法及应用。

E-m ai:l li uw ei 840321@163.co m 。

在大多数工业控制系统中,不同程度地存在着时间滞后的工艺过程。

在大滞后系统中,时间滞后会严重影响系统的稳定性和动态特性。

并且当被控对象特别复杂且存在时变的情况下,要通过建立对象的精确模型进行预估补偿控制是很难实现的。

灰色预测能够根据少量信息进行预测,不需要掌握关于被控对象模型结构的先验信息和控制经验数据,超前步数可在线修正,能够克服对象模型的时变特性,具有很强的自适应性,因而很适于工业过程的实时控制。

但同时,由于灰色建模是根据序列本身的数据来寻找规律进行预测,有时会出现预测误差较大的情形。

改进电压模型的异步电机无速度传感器矢量控制

改进电压模型的异步电机无速度传感器矢量控制
姜宏丽;宗伟;刘其辉;齐桓若
【期刊名称】《电气传动》
【年(卷),期】2015(45)2
【摘要】无速度传感器矢量控制技术能够有效提高交流传动系统的可靠性,降低系统成本.该技术的核心问题是准确获取电机转子转速,并将其反馈到速度闭环控制环节.介绍一种采用改进模型参考自适应转速估计方法的异步电机矢量控制系统,克服了一般电压模型低速观测不准确的缺点.另外,为了消除外界干扰的影响,对模型做了抗噪声处理.利用PSCAD进行系统仿真,仿真结果表明该方法具有较好的低速控制效果和较强的鲁棒性.
【总页数】5页(P8-12)
【作者】姜宏丽;宗伟;刘其辉;齐桓若
【作者单位】华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京102206;华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京102206;华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京102206;华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京102206
【正文语种】中文
【中图分类】TM346
【相关文献】
1.异步电机无速度传感器矢量控制速度估算的改进 [J], 廖文建;张春喜;王佳子
2.改进EKF的异步电机无速度传感器矢量控制 [J], 李旭春;张鹏;赵非
3.一种改进电压模型的异步电机无速度传感器矢量控制方法 [J], 钟建强;游林儒;徐芹文
4.改进型MRAS无速度传感器的无轴承异步电机矢量控制 [J], SUN Yu-
xin;TANG Jing-wei;SHI Kai;ZHU Huang-qiu
5.基于改进电压模型的感应电机无速度传感器矢量控制 [J], 胡冰; 张利军; 崔晓光; 咸粤飞
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驱动控制 2016 年第 44 卷第 7 期 rive and control 1 1 2 3 3 1 刘威，甘雪，于贵，龙勇，王瑶，曹太强（ 1．西华大学，成都 610039 ； 2．四川文理学院，达州 635000 ； 3．西南民族大学，成都 610041 ） MPC）在线计算量大且复杂等问摘要：针对异步电机矢量控制系统中模型预测控制（ Model Predictive Control，题，提出了一种改进型 MPC 方法，该方法首先以基础电压矢量为角平分线将矢量平面分成 6 个大区，再利用无差拍并通过旋转因子转换到横轴所在的大区，最控制理论和引入纵向压缩变换概念得到参考电压预测值及所在大区，。 8 ， 8 7 后通过逻辑判断得到最优电压矢量该方法不需要次滚动预测其价值函数最优控制由原来的次计算和次从而减小了计算量。仿真结果表明：采用改进性 MPC 和传统 MPC 的电机虽然都判断简化为 1 次计算和 4 次判断，但前者电磁转矩的波动比后者小 12． 5 N · m，同时前者的定子电流两相静止坐标绝对值比具有一致的调速性能，后者小 10A，因此跟踪效果更好。：关键词异步电机矢量控制；改进型 MPC；纵向压缩变换；参考电压预测中图分类号： TM343 文献标志码： A 文章编号： 1004 － 7018 （ 2016 ） 07 － 0066 － 06 Improved Model Predictive Control Based on Vector Control for Asynchronous Motor LIU Wei1 ，GAN Xue1 ，YU Gui2 ，LONG Yong3 ，WANG Yao3 ，CAO Taiqiang1 China； 2． Sichuan University of Arts and Science， Dazhou 635000 ， China；（ 1． Xihua University，Chengdu 610039 ， 3． Southwest University for Nationalities，Chengdu 610041 ，China） Abstract ： Aimed at solving the problem that online calculation of model predictive control （ MPC） for induction motor is large and complex，an improved MPC based on the asynchronous motor vector control system as the research object was the vector plane was divided into six regions based on basic voltage vector as angle bisector， at the put forward． First of all， same time，using the control theory of non － error and introducing the concept of longitudinal compression transformation get the predicted value of reference voltage and its region，and through the conversion of rotation factor to the horizontal axis re gion，then using the logical judgment to get the optimal voltage vector． This method does not need 8 times rolling forecasts， and the value function of optimal control reduced to 1 time calculation and 4 times judgment from the original 8 times calcu lation and 7 times judgment，thus reduced the amount of calculation． Simulation results show that motors using the im proved MPC and traditional MPC have consistent performance of speed adjustment，but the former’ s electromagnetic torque ripple is 12． 5 N·m smaller than the latter，and the two stationary coordinates stator currents of the former is 10 A smaller 刘 than the latter，therefore the improved MPC has better tracking effect．威 Key words： induction motor vector control； improved model predictive control （ MPC ）； longitudinal compression 等 transformation； prediction of reference voltage 基于［2 ］矢想。近年来，随着微处理器技术的快速发展，一量 0 引言控些高性能处理器的出现使 MPC 复杂运算成为可能，制模型预测控制（以下简称 MPC ）是 20 世纪 70 大大提高了该算法的控制性能，由于 MPC 具有无需的异年代后期出现于工业控制领域典型的计算机控制算调制算法、适合多目标控制、通用型强等优点，因此步［3 － 8 ］电法［1］。1983 年 Holtz J 等人首先提出在电力传动领。由于该控引起了国内外专家学者的广泛关注机制算法的控制性能与采样周期和微处理器的处理速但由于该算法计算量大，受制改域中应用 MPC 思想，进度密切相关，为了提高 MPC 的控制性能，需要 MPC 其控制效果并不理模于当时的控制芯片和硬件水平，［9 ］型，工作于低采样周期因此很多文献研究了如何通预测过减少计算量或者简化价值函数复杂的评估过程优收稿日期： 2016 － 01 － 21 控：（ ycjj2015209 ）；基金项目西华大学研究生创新基金研究项目 10］通过对滚动量进行预处理，化控制，文献［减少制西华大学学生创新创业项目（苗子工程）（ 2015ＲZ0030 ）；攀枝花市太 11］了滚动计算负担，但没有减少滚动次数；文献［阳能光伏离 / 并网智能化控制逆变一体集成应用（ 2014CY － S － 1 －提出了基于扇区判断和相邻矢量的两种价值函数评 2 ）；攀枝花学院分布式光伏多逆变器并网控制研究（ 2014YB11 ）；攀枝花市科技计划项目（ 2015CY － C － 5 ）；四川省高校重点实验室项估方法，但是扇区判断法只适合负载基波角固定的目（ 2013TYNZ － 02 / TYN2015 － 09 ）；四川省电力电子节能技术与装 66 场合和相邻矢量法只适合稳态运行的场合；文献
D
基于矢量控制的异步电机改进模型预测控制
备重点实验室项目（ szjj2015 － 066 ）
驱动控制 rive and control ［ 12］Ｒr ， L r 分别为定子和转子电阻、提出了一种准无差拍模型预测电流控制策略，电感； L m 为互感； T r = L r / Ｒ r 为转子电磁时间常数； σ = 1 － L m L m / L s L r 电 13］该方法只是减少了滚动次数；文献［通过将模型机漏磁系数。预测电流控制转换为模型预测电压控制，实现了无但该方法扇区判断和分区判断复杂，不需循环寻优， 2 传统 MPC 机理分析利于控制器的设计。［12 ］本文以异步电机矢量控制系统为研究对象，在异步电机的模型预测控制框图如图 1 所示。分析了传统 MPC 机理的基础上提出了改进 MPC 。首先，建立了异步电机的离散数学模型，同时简单分析了异步电机传统 MPC 算法机理；然后，重点阐述主要包括：参考电了改进 MPC 算法具体设计过程，压的预测；价值函数最优控制问题的转换；改进最优电压的选取。该改进算法可将传统 MPC 中 8 次电流滚动预测和价值函数最优控制（ 8 次价值函数计算和 7 次逻辑比较）简化为 1 次参考电压预测及最 4 次逻辑判断）。因此，改优电压的选择（ 1 次计算、进算法大大减少了计算量和价值函数最优控制的复图 1 异步电机传统 MPC 框图杂程度，同时保证了良好的动静态性能。本文主要采用具有延时补偿作用的 MPC 算法的电机矢量控制系统，其原理如下，在 k 采样时刻， 1 异步电机的离散数学模型由相关采样值和式（ 1 ）～式（ 4 ）得到两静止 αβ 坐标当采样周期较小时，采用向前欧拉法，根据异步下磁链矢量 ψrαβ （ k + 1 ）和定子电流矢量 i sαβ （ k + ［12 ］电机在两相静止 αβ 坐标系下动态数学摸型可得 1），同时由于在 k 采样时刻进行滚动预测和价值函其离散数学模型如下：数的最优控制，得到的最优电压矢量为当前采样周 2 2 Ｒs Lr + Ｒr Lm 期的电压矢量，但由于数字控制系统存在一拍延迟， i sα （ k + 1 ） = （ 1 －） T s i sα （ k ） + 2 ［2 ， 9 ］ σL s L r 。为了消除延迟控导致最优电压矢量延时作用需要在第 k 采样时刻再由 ψrαβ （ k + 1 ）和 i sαβ （ k + 制， Lm Lm Ts T ω （ k ） ψ rβ （ k ） + ψ （ k） + 1 ）以及 8 种基础电压矢量 u i （ k + 1 ）滚动预测 i sαβ （ k σ L s L r T r rα σL s L r s r + 2），即将式（ 1 ）和式（ 21） + 2 时刻的预测值： σ L s sα 刘 2 2 2 2 Ｒs Lr + Ｒr Lm Ｒs Lr + Ｒr Lm i （ k + 2 ） = （ 1 －） T i （ k + 1 ） + i sβ （ k + 1 ） = （ 1 －） T s i sβ （ k ）－ i sα s sα 2 2 威 σL s L r σL s L r 等 Lm Lm Ts Lm Ts Lm Ts T ω （ k + 1） · ψ rα （ k + 1 ） + ω r （ k ） ψ rα （ k ） + ψ rβ （ k ） + L L T Ls Lr s r 基 σ σ σL s L r σL s L r T r s r r 于矢 Ts Ts u i sα （ k + 1 ）（ 5 ）量 ψ rβ （ k + 1 ） + u sβ （ k ）（ 2） L 控 σ L σ s s 制 2 2 Ｒs Lr + Ｒr Lm Lm Ts 1 的 i i sβ （ k + 2 ） = （ 1 －） T s i sβ （ k + 1 ）－ i （ k ） + （ 1 －） T s ψ rα （ k ）－ ψ rα （ k + 1 ） = 2 异 T r sα Tr σL s L r 步电 T s ω r （ k ） ψ rβ （ k ）（ 3） Lm Ts 机 ω （ k + 1 ） ψ rα （ k + 1 ） + 改 σL s L r r Lm Ts i sβ （ k ） + T s ω r （ k ） ψ r α （ k ） + ψ rβ （ k + 1 ） = 进 Tr Lm Ts Ts 模 u isβ （ k + 1 ）型 ψ rβ （ k + 1 ） + 1 预 σL s L r T r σL s （ 1 －） T s ψ rβ （ k ）（ 4）测 Tr （ 6）控 i sα （ k ）式中： T s 为采样周期； i sα （ k + 1 ）和 i sβ （ k + 1 ），式中： ω r （ k + 1 ）为 k + 1 时刻转子电角频率预测值；制和 i sβ （ k ）， ψ rα （ k + 1 ）和 ψ rβ （ k + 1 ）， ψ rα （ k ）和 ψ rβ （ k ） u i sα （ k + 1 ）， u i sβ （ k + 1 ）， i i sα （ k + 2 ）， i isβ （ k + 2 ）分别为分别为 k + 1 和 k 时刻定子电流与转子磁链的 α， β 8 个基础电压矢量及其对应作用下预测电流 α， β轴轴分量； u sα （ k ）和 u sβ （ k ）为异步电机定子输入电压值，下标 i = 0 ～ 7 。 67 Ls 和 α， β 轴分量； ω r （ k ）为转子 k 时刻角速度；Ｒ s ，最后进行价值函数最优控制（ 8 次价值函数的