感应电机无速度传感器矢量控制系统

【摘要】： 本论文的研究目标是感应电机无速度传感器矢量控制系统的实现。论文的重难点是感应电机的控制方法、转子磁链以及电机转速的估计方法，本文第一章对近几年在这几方面的研究成果进行了总结和归纳，并简要介绍了本实验系统的硬件构成。 无速度传感器的矢量控制技术是在常规带速度传感器的矢量控制基础上发展起来的，除电机转速信息的获取途径、方法不同之外，仍沿用磁场定向控制技术。因此，本文第二章从带速度传感器的磁场定向矢量控制系统入手，介绍了磁场定向矢量控制的原理，带速度传感器矢量控制系统的仿真系统以及采用F240DSP芯片实现的实际系统。 本论文的核心是第三章——基于卡尔曼滤波估计的无速度传感器矢量控制系统。第三章详细的阐述了卡尔曼滤波器同时实现电机转速和转子磁链估计的工作原理和递归算法。卡尔曼滤波估计实现的难点是，电机运行系统噪声和测量噪声的模型不易获得，而卡尔曼滤波器的收敛性和估计的精度在很大程度上受其影响，本文采用遗传算法对卡尔曼滤波器的输入参数进行离线优化。Matlab仿真实验表明，采用卡尔曼滤波器的无速度矢量控制系统可以获得与带速度传感器矢量控制系统类似的动态性能，并分析了此控制算法对电机参数变化的鲁棒性能。 本文第四章介绍了电机调速系统变频电路的结构和器件的选用，介绍了TMS320F240DSP控制芯片的特点，以及电机定子电流和转速传感器及相应的数字接口处理。 第五章给出了带速度传感器矢量控制系统软件实现的流程图、数据处理的特点和一种新颖的模块化的编程思路和分级递增的调试方法。 论文最后对硕士阶段的研究成果进行了总结，并为下一步的工作提出了建议。