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基于高频信号注入和卡尔曼滤波器的交流永磁同步电机参数辨识

张忠英  
【摘要】:随着工业控制、加工制造、航空航天、汽车等行业的飞速发展,伺服控制系统的研究和应用越来越广泛。而永磁同步电机凭借自身优良的特性逐渐成为了伺服控制系统中的主流电机。如何提高控制系统的性能和可靠性成为了各国科学家和学者研究的热点。 在电机矢量控制系统的研究中离不开电机转子的位置信号与转速信号的获取。传统工业控制中常通过增加霍尔传感器、光电码盘等机械传感器来检测转速和转子的位置等参数。这不仅增加了系统的成本,而且极大的降低了控制系统的控制精度和可靠性。因此,无速度传感器矢量控制系统的研究应运而生,且必将成为电机控制系统发展的趋势。 目前常用的估算转子位置与转速的方法有多种,如常用的通过测量电机端电压和端电流来间接获取电机的反电动势,从而估算出转子的位置和转速的方法。该方法对电机参数的准确性要求较高,且当电机在低速和零速运行时反电动势几乎为零,很难检测到。因此,该方法不适合运用于零速和极低速情况下的估算。为了解决低速运行时存在的问题,本文在对永磁同步电机无位置传感器矢量控制系统研究的背景和现状进行深入分析的基础上,进一步分析了坐标变换理论,并以此建立了永磁同步电机在各坐标系下的数学模型。接着对永磁同步电机几种常用的控制方法进行比较、分析,得出各种控制方法的优缺点。最后引入高频载波信号注入法,将凸极跟踪理论与卡尔曼滤波理论相结合运用于电机无位置传感器矢量控制系统中。通过在电机定子端注入高频正弦载波电压信号,利用电机凸极效应,通过外差处理的方法来实现高频载波的解调,进而从载波电流中提取出位置估计的误差信号,通过将该误差信号经过PI调节器使该误差信号趋于零,保证估计值收敛于实际值,从而递推出转子位置和转速信息。同时,将卡尔曼滤波理论引入到电机无位置传感器矢量控制系统中,充分利用卡尔曼递推算法的优越性实现对电机参数的快速、精确的辨识。 基于以上理论本文以一台内埋式永磁同步电机为例,在Simulink中对电机参数进行在线辨识,验证高频信号注入理论在凸极同步电机中的运用。同时,又以一台表贴式同步电机为例,验证了卡尔曼滤波算法在隐极式同步电机中的优越性。


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