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基于容积卡尔曼滤波异步电机电力无速度传感器矢量控制的研究

时间:2018-04-13 20:57来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是一篇电力工程论文,电力工程(electric power engineering),即与电能的生产、输送、分配有关的工程,广义上还包括把电作为动力和能源在多种领域中应用的工程。
本文是一篇电力工程论文,电力工程(electric power engineering),即与电能的生产、输送、分配有关的工程,广义上还包括把电作为动力和能源在多种领域中应用的工程。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇电力工程论文,供大家参考。
 
第一章 绪 论
 
1.1 异步电机交流调速系统的发展概况
随着科学技术的不断发展,电动机作为主要的动力设备普遍地应用于工业、农业以及日常生活中的各种场合。据相关统计,我国电机的用电量占总发电量的一半以上,其中交流机占电机总量大部分比例[1]。而为了节约能源,每台电机都需要调速控制,这样才能够满足相关领域中对于传动系统的转速和转矩能准确控制的要求。电机主要包括直流电机与交流电机,其中交流电机又包含同步电机与异步电机,如图(1-1)所示。早期,因直流电机方便调速控制且其性能良好,所以在很长一段时间内直流调速系统在变速传动领域中占据主导地位。但是直流电机也因机械接触式换向器的特有结构以及电刷的存在,使其制作与维护成本高且工作环境受很大的限制。这使直流调速系统远不能满足现代化生产的要求,极大限制了直流电机的使用。随着科学技术不断地发展进步,交流传动系统出现且因性能良好被广泛应用于电机控制系统中。然而,交流电机多变量、高阶次、非线性、强耦合的特征,使其相对于直流电机的调速控制较为复杂。早期交流调速系统是以调压调速方法、电磁转差离合器调速、线绕式异步电机转子串电阻调速和串级调速等调速方法为主,但是这些调速方法的应用效率不高,而且可以利用的场所很受限制。而变频调速是应用于交流电机的一种高效率调速方式,它不仅能够实现无极调速,还能明显改进起动性能,大幅度的降低起动电流,且增加起动转矩[2]。其最开始所用的控制方法是转速开环恒压频比控制,也就是 V/f 控制,此控制方案的结构较为简单,可以实现一般调速的要求。但是,由于静态性能与动态性能有限,所以较多应用于一些对电机调速动态性能需求不高的地方,例如风机、水泵等。随着变频技术不断地发展进步,交流电机的控制技术也有了显著的提高。上世纪 70 年代,有学者提出了转子磁场定向控制理论。它根据直流调速控制的原理,对电机进行了矢量解耦,使电机的转矩与磁链可以独立的进行调节,并成功地应用到了交流电机的控制系统中[3]。这种技术可靠性能好,效率高,促进了交流电机调速的发展,已经成为现在最常用的控制方法之一。高效的异步电机矢量控制系统,依然存在着一些实际的问题:矢量控制技术对电机参数的依赖性强,运行过程中及时追踪和检测较为困难;应用速度闭环控制时要考虑安装高精度的传感器,但是系统的可靠性与经济性都会受到影响[4-5]。而无速度传感器技术的出现为交流调速矢量控制系统很好的解决了这一缺陷。无速度传感器控制技术使用从电机中测量到的一些物理量,比如定子电压、电流等来估算速度来代替速度传感器[6]。它不仅简化了系统的机械结构,而且提高了系统的经济性。近年来,无速度传感器矢量控制技术在现代电机控制中得到了普遍的应用,也成为了学者们研究的焦点。
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1.2 异步电机无速度传感器矢量控制技术的发展现状
异步电机矢量控制系统中,若想实现高性能的交流调速,提高调速系统的静态、动态性能,必定要装设电机转速的闭环控制环节。在对电机的运行状态监测时,一般会安装测速的光电数字脉冲编码器等速度传感器对转速进行检测,且反馈转速信号,来组成速度的闭环控制。然而,在实际应用中,装设传感器会降低电机可靠性以及系统的经济性,而且可使用的场合很受限制,维护困难。所以,在没有速度传感器装置的情况下,电机调速系统依旧具有较高的动、静态性能的研究,给无速度传感器控制技术提供了很好的前景。一般情况下,无速度传感器控制系统都应用于对转速、转矩有性能要求的场所中,因此无速度传感器成为了研究高性能变频器的关键。国外早在上世纪 70 年代就开始对这方面进行了研究,在之后的很多年,国内外学者也做了大量工作。其中研究较多的有以下几种算法:直接计算法、模型参考自适应系统法、基于人工神经网络的方法、扩展卡尔曼滤波算法等[7],如图 1-2 所示。
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第二章 三相异步电机的数学模型及其矢量控制原理
 
2.1 引言
异步电机是一个多变量、强耦合、高阶次、非线性的被控对象。为了实现对异步电机的闭环控制,优化系统的控制性能以及改进电机转速估计的方法,就必须对异步电机的结构进行分析,建立电机的数学模型并简化数学模型,才能应用到实际控制系统当中。为了更好的解决异步电机的控制问题,20 世纪 70 年代推出了异步电机的矢量控制理论,其主要是对异步电机进行矢量解耦,实现磁链与转矩控制的独立调节,使系统可以达到与直流调速控制同样的动态响应性能。本章将在介绍三相异步电机数学模型的基础上,采用矢量控制的方法建立异步电机的调速控制系统。
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2.2 三相异步电机的数学模型
 
2.2.1 三相静止坐标系下的数学模型
电机模型的发展与控制技术的进步是息息相关的。因此,在研究交流异步电机的稳态、暂态特性和控制方法时,就需要分析电机多变量的数学模型。基于三相异步电机的结构和原理,对实际电机进行简化来抽象出理想化的电机模型。通常做出如下假设[30]:(1)设电机的定子、转子的三相绕组是完全对称分布的,即相差 120 度。(2)各绕组的自感和互感都是恒定的。(3)忽略铁心涡流饱和影响以及磁滞损耗,忽略空间谐波。(4)不计温度与频率变化对绕组电阻的影响。(5)不计气隙磁场的高次谐波,磁动势沿气隙圆周按正弦分布。将异步电机的转子等效为绕线转子,并将其参数折算到定子侧,折算后的每相匝数都相等。这样三相异步电机的物理模型可由图 2-1 表示。
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第三章 基于扩展卡尔曼滤波算法异步电机矢量控制的研究.........32
3.1 引言.............32
3.2 卡尔曼滤波算法的原理...........32
3.3 扩展卡尔曼滤波算法的原理.............36
3.4 基于扩展卡尔曼滤波异步电机控制系统模型的建立.............40
3.5 基于扩展卡尔曼滤波异步电机矢量控制系统的仿真.......43
3.6 仿真结果分析.......46
3.7 本章小结.........48
第四章 基于容积卡尔曼滤波算法异步电机矢量控制的研究.........49
4.1 引言........49
4.2 容积卡尔曼滤波算法的原理 ............49
4.3 基于容积卡尔曼滤波算法无速度传感器异步电机转速估计原理.............53
4.4 仿真结果的分析.............58
4.5 本章小结.....65
第五章 基于容积卡尔曼滤波异步电机矢量控制系统的实验设计...........66
5.1 引言....66
5.2 DSP 的介绍与 TMS320F2812 芯片的介绍 .........66
5.3 基于 CKF 电机矢量控制系统的设计方案............67
5.4 实验控制系统建立及代码的生成......73
5.5 实验结果与分析....76
 
第五章 基于容积卡尔曼滤波异步电机矢量控制的实验设计
 
5.1 引言
异步电机无速度传感器矢量控制系统的稳定性取决于状态观测系统对电机状态估计的准确性与追踪能力。数字信号处理器具有强大的运算能力,它的出现使无速度传感器控制算法得以更好的实现,也让控制系统进行实时估计成为了可能。DSP 控制器具有可实现快速、高精度、在线实时计算的优点。所以使用 DSP控制器来设计异步电机调速系统是可靠的,也是现在的主流应用。传统的 DSP代码开发,应编写汇编语言,但编写的过程太复杂且困难,开发的效率较低[53]。因此,让代码快速生成尤其是自动代码生成方法现已是 DSP 代码开发研究的关键内容。本章主要根据卡尔曼滤波无速度传感器矢量控制原理,设计了基于 DSP 芯片 TMS320F2812 的速度磁链观测器,构成了异步电机无速度传感器矢量控制系统。主要分成硬件和软件两部分阐述控制系统的设计方案。硬件方面设计了整流器与中间直流电路以及逆变器。软件方面介绍了基于 MATLAB/Simulink 的DSP 代码生成与程序的调试方法。在此基础上给出异步电机无速度传感器状态观测系统的设计方案。
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结论
 
阅读了大量相关文献,在此基础上研究了非线性的扩展卡尔曼滤波算法与容积卡尔曼滤波算法,为能够实现异步电机的无速度传感器控制提供了理论依据。在对各种无速度传感器控制技术的发展概况与优缺点的研究分析的基础上,本文选择采用估计效果较好的卡尔曼滤波算法来设计异步电机无速度传感器矢量控制的系统,对电机的状态进行估计。本文研究主要内容如下。
(1)综述了交流异步电机无速度传感器控制算法的研究现状及卡尔曼滤波算法在无速度传感器控制中应用的现状,目前主要应用 EKF、UKF 对电机的转速进行估计,而新型的 CKF 主要是应用于航空航天,目标跟踪,导航等领域,但在异步电机转速估计中应用的较少。
(2)介绍了有关异步电机控制的预备知识与矢量控制的基本原理。在对转子磁场定向矢量控制理解研究的基础上在 simulink 中搭建了坐标变换模块、PI 调节器、磁链估计模块、空间矢量模型等,构成了异步电机矢量控制系统的仿真模型。通过仿真表明,本文搭建的电机的矢量控制系统动态估计效果较好,同时也为卡尔曼滤波控制系统的研究打下了基础。
(3)对卡尔曼滤波算法进行了学习与研究,进而阐述了扩展卡尔曼滤波算法在异步电机状态估计中的应用步骤。通过 S 函数构造了滤波函数模块,并对异步电机无速度传感器矢量控制闭环系统进行了仿真实验。在进行大量的仿真实验时发现 EKF 的估计效果会受到协方差初始值的影响。设置的参数会使算法有时收敛有时发散。需要经过不断地试凑去确定噪声协方差矩阵的初始值。在仿真中经过调节扩展卡尔曼滤波算法中的各个参数,得到了比较满意的结果。通过仿真结果验证了扩展卡尔曼滤波算法对状态估计效果较好,具有良好的跟踪性能。
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参考文献(略)
 
(责任编辑:gufeng)
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