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《哈尔滨工业大学》 2007年
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基于扩展卡尔曼滤波的无位置传感器PMSM系统研究

李波  
【摘要】: 永磁同步电动机由于具有功率密度和效率高,运行性能好等优点,在理论研究和实际应用中得到广泛重视;永磁同步电机及其驱动控制电路组成的系统已广泛地应用于数控机床、机器人以及航空、航天和航海等领域中。在一些特殊拖动应用领域中,电机系统的可靠性显得尤为重要;本文结合潜艇侧推电机系统研制的需要,开展了无位置传感器永磁同步电动机系统的研究工作,目的在于提高潜艇侧推电机系统的运行性能和可靠性,解决电机系统传感器密封问题,同时希望在永磁同步电动机系统的研究中获得一些理论成果。 本文以无位置传感器永磁同步电动机驱动系统为研究对象,有针对性地对电机转子位置和转速的在线估计、电机参数的在线检测以及电机的控制策略等问题进行了较为深入的研究。 文中首先推导了永磁同步电动机在两相静止坐标系下的电机模型,并在此基础上设计了扩展卡尔曼滤波器。在该模型的建立过程中,考虑了系统转动惯量对滤波器算法跟踪性能的影响。对于不同的电机系统,扩展卡尔曼滤波器矩阵参数也不尽相同,确定这些参数的难度的问题严重阻碍了该算法在永磁同步电动机无位置传感器系统中的应用。为了解决这个问题,文中引入了参数归一化的处理方法,使得滤波器矩阵参数具有了一致性,从而节约了系统的开发时间,有利于该方法在实际系统中的广泛应用。 采用扩展卡尔曼滤波器估计电机转子位置和转速时,随机参数对估计结果有很大的影响。文中就模型参数和系统噪声对滤波器估计效果的影响进行了深入的研究,并通过仿真和实验对比进行了验证。针对不同运行状态下,滤波器估计效果的不同,文中提出了变参数的估计方法,以保证滤波器的性能,满足辨识方法在系统动态和稳态过程中的应用要求。 为了解决扩展卡尔曼滤波器受电机模型参数变化影响的问题,对电机参数的在线辨识方法进行了较为深入的研究。文中采用了模型参考自适应的参数辨识方法,从Popov超稳定理论出发,结合电机的模型,设计了双结构辨识模型对电机的电阻、电感以及转子磁通进行在线辨识,从而对扩展卡尔曼滤波器的估算效果进行有效的补偿。 为了提高系统的动态响应和抗扰动性能,本文采用一种具有对外部扰动和系统参数变化强鲁棒性的积分滑模变结构控制方法来进行永磁同步电动机的速度控制。在实际应用中,由于采样时间等因素使得滑模变结构控制系统出现抖振现象。为了减小变结构控制引起的抖振,本文提出一种基于模糊滑模变结构控制的复合控制方法。 针对上述问题,本文设计了基于双DSP的全数字无位置传感器永磁同步电动机控制系统。系统采用高速SPI口实现两片DSP之间的数据交换,保证了数据的实时性。在此基础上,对各部分内容进行了深入的仿真研究和实验验证。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TM341

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