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基于EKF无速度传感器矢量控制系统的研究

作　者: 田恩国
导　师: 亓学广；吕英俊
学　校: 山东科技大学
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 无速度传感器矢量控制扩展卡尔曼算法转速估计 DSP
分类号: TM34
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 82次
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内容摘要

交流电机的优势在于电机本身,其本身具有结构坚固、无电刷、维护方便、价格低、重量轻等优点,但对于交流电机的调速,经典的交流调速仅仅限于异步电动机的变级、变压、转子回路串电阻等有级调速方式。相比于直流电机良好的调速性能,使得最初交流电机的应用大大落后于直流电机。自从上世纪六十年代矢量控制理论提出后,为我们解决交流调速的难题提供了一种很好的解决方案,使得交流电机可以按照直流电机的控制规律加以控制。无速度传感器矢量控制系统由于省去了速度传感器,既降低了成本,又增加了电机运行的可靠性,只是通过三相电流估算出电机的转速。随着电力电子技术的发展,将扩展卡尔曼算法应用到无速度传感器矢量控制系统中实现对电机转速的估计,已经逐渐成为估算电机转速最为有效的方法。首先,本文在引言中主要介绍了无速度传感器的矢量控制技术以及国内外的研究现状。矢量控制技术的提出使人们相信：交流调速代替直流调速的时代即将到来。本文第二章介绍了异步电动机基本的数学模型和矢量控制系统的基本理论。其中,作为认识无速度传感器矢量控制系统及其转速辨识理论的基础,重点介绍了矢量控制理论中坐标变换的思想。本文第三章在无速度传感器矢量控制系统的基础上提出用扩展卡尔曼算法实现转子转速的辨识估计。其中重点介绍了扩展卡尔曼算法和其他转速辨识算法的一些基本理论,并比较了扩展卡尔曼算法与其他转速辨识算法的优缺点。随着具有高运算速度、高精度电力电子器件的发展,扩展卡尔曼算法已逐渐成为电机转速估计的最佳算法。本文第四章根据无速度传感器矢量控制技术的基本理论和扩展卡尔曼算法,建立了相应的系统仿真模型,通过Matlab/Simulnik对其工作性能进行了仿真。仿真结果表明基于扩展卡尔曼算法的速度估计模型估计精度高,而且对噪声扰动有很好的抑制作用。最后,本文采用电机控制专用DSP芯片,再次检验基于扩展卡尔曼算法的速度估计模型的估计性能,其结果再次表明该速度估计模型的估计精度高,证明该模型具有很强的容错性和对非线性系统的逼近能力。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
1 引言  9-12
  1.1 矢量控制技术的发展历程  9-10
  1.2 研究的背景及意义  10
  1.3 主要研究内容  10-12
2 异步电动机无速度传感器矢量控制系统  12-29
  2.1 三相交流异步电动机数学模型  12-19
  2.2 异步电动机的等效电路  19-22
  2.3 矢量控制系统  22-29
3 基于EKF的无速度传感器矢量控制系统  29-41
  3.1 无速度传感器矢量控制系统的转速辨识方法  29-36
  3.2 扩展卡尔曼滤波算法(EKF)矢量控制  36-41
4 系统仿真  41-46
5 系统的硬件和软件设计  46-56
  5.1 系统硬件设计  47-49
  5.2 系统软件设计  49-53
  5.3 实验结果分析  53-56
6 工作展望  56-57
致谢  57-58
在校期间成果  58-59
参考文献  59-61

基于EKF无速度传感器矢量控制系统的研究

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