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《石家庄铁道大学》 2017年
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永磁同步电动机驱动控制与算法研究

李玲瑞  
【摘要】:随着创新时代的来临、各种理论的不断涌现,矢量控制、直接转矩控制、磁场定向等技术的逐渐成熟,永磁同步电动机才凭借其效率高、功率密度大等优势,得到致力于工业控制相关方面系统研究的科学技术人员的广泛关注。随着永磁同步电动机控制系统性能的不断改良,其已逐步广泛应用于工业、运输、国防等领域中,并且正在逐步取代直流电动机控制系统等成为控制系统发展的主流。本论文围绕改进永磁同步电动机伺服系统的稳定性和鲁棒性展开工作,主要内容如下:一、本文以永磁同步电动机驱动控制系统为研究对象,分析了矢量控制的基本原理和方法,建立了永磁同步电动机数学模型,并在此基础上讨论永磁同步电动机的矢量控制方案,给出了电动机的矢量控制结构框图。讨论了控制系统硬件结构和主要功能模块的原理及其实现方法,在硬件实验平台的基础上,采用C语言编程,实现了速度和电流的双闭环控制。二、设计了自适应PID控制器。在PID参数与控制系统匹配的情况下PID控制器可以取得良好的控制效果,但当系统参数不确定或未知时,PID参数就需要不断优化改进,本文将自适应算法与经典PID算法相结合应用于永磁同步电动机控制系统中,通过硬件实验对比,这种复合的PID控制器能够获得更高的控制精度。三、提出了基于新型混合趋近律的滑模变结构控制器。提高电动机变速时延可以直接有效的提高电动机的运行效率,本文在基于传统的幂次趋近律的滑模变结构控制的基础上,将幂次趋近律与等速趋近律结合设计了一种新型的混合趋近律,将两种趋近律分别应用于永磁同步电动机控制系统中对比,改进的新型滑模变结构控制器将永磁同步电动机的变速时延和速度误差均减小了一倍。四、提出了基于扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)的参考模型逆线性二次型(Model Reference Inverse Linear Quadratic,MR-ILQ)最优电流控制器。MR-ILQ可以在实现系统非线性状态反馈的同时实现d、q轴的系统的解耦和全局线性化,使电动机控制系统的鲁棒性和跟踪性能得到进一步提高,但由于电动机在低速运行时存在运行不平稳、噪声大的问题,将EKF应用于电流的估计,设计基于EKF的MR_ILQ最优电流控制器,实验结果证明,该控制器能够很好地解决电动机低速运行时存在的问题。五、提出了基于EKF的电流预测控制器。经典PID控制容易出现滞后、振荡等问题,而预测控制可以实现对指令信号无超调的快速跟踪,再利用EKF具有的估计、滤波的优势,降低预测控制对控制对象精确数学模型的依赖性,实验证明该控制器实现了指令信号无超调的快速跟踪,动静态性能得到了提高,电动机低速运行时的特性也得到了提高。
【学位授予单位】:石家庄铁道大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP273;TM341

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