导读:本文包含了速度同步控制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:永磁,速度,传感器,同步电机,模型,观测器,自适应。
速度同步控制论文文献综述
张一西,马建,赵轩,刘晓东,唐自强[1]（2019）在《基于离散小波变换的永磁同步电机速度控制研究》一文中研究指出针对永磁同步电机驱动系统转速快响应和强鲁棒性的速度控制需求,在分析永磁同步电机数学模型和离散小波变换技术的基础上,设计了最优小波函数为"db4",分解级数为2的永磁同步电机离散小波变换速度控制器,并基于Matlab/Simulink仿真平台,建立了永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)驱动系统仿真模型和控制系统代码模型,结合基于TMS320F2812 DSP(Digital Signal Processing)的永磁同步电机驱动系统实验平台,通过负载扰动工况仿真、空载阶跃输入工况仿真与实验来验证永磁同步电机离散小波变换速度控制器的性能.仿真和实验结果表明:相比于传统比例积分微分(Proprotional Integral Derivative, PID)速度控制器,离散小波变换速度控制器达到稳态转速的速度更快,动态性能更优;在负载突变时,转速跌落小,抗负载扰动能力更强,是一种提升永磁同步电机速度控制器鲁棒性和稳定性的有效方法.(本文来源于《西南大学学报(自然科学版)》期刊2019年11期）
潘峰,秦国锋,王淳标,袁媛[2]（2019）在《电动汽车用永磁同步电机模型预测MRAS无速度传感器控制》一文中研究指出针对电动汽车机械式传感器在复杂工作环境下易失效的问题,将基于模型参考自适应(MRAS)的无速度传感器技术应用于电动汽车中。针对传统MRAS无速度传感器控制存在的转子位置估计相位延迟较大、转速估计误差较大等问题,将模型预测控制算法应用到MRAS中。参考模型选用永磁同步电机(PMSM)电流磁链方程,可调模型选取电压磁链方程,代价函数是磁链的差值,待估计参数选择转子位置。与传统MRAS无速度传感器控制算法相比,转速、转子位置估计结果更加精确,估计误差较小,动态性能和稳态性能优良。通过仿真和试验验证了算法的可行性和有效性。(本文来源于《电机与控制应用》期刊2019年10期）
向凡,许鸣珠[3]（2019）在《基于MRAS和磁链补偿的无速度传感器永磁直线同步电机直接推力控制》一文中研究指出永磁直线同步电机(PMLSM)直接推力控制系统中的传统机械传感器在恶劣工况下难以准确获取控制系统反馈信息。将模型参考自适应算法应用到PMLSM,设计了基于模型参考自适应系统(MRAS)的无速度传感器直接推力控制系统,依据辨识得到的磁链位置重新构建了一种磁链观测器,对磁链进行补偿,减小了直接推力控制推力响应的波动。通过仿真,证明了基于MRAS和磁链补偿的无速度传感器PMLSM直接推力控制系统能够准确地辨识初级的速度和位置信息,得到了较好的动静态性能。(本文来源于《电机与控制应用》期刊2019年08期）
刘畅,赵凯旋,牛青[4]（2019）在《关于永磁同步电机速度特性鲁棒性控制研究》一文中研究指出针对永磁同步电机控制系统中的传统滑模速度控制器输出存在系统抖振,从而导致转速、转矩超调,动态响应慢等问题,设计出一种改进型的滑模变结构速度控制器。首先,利用模型参考自适应的辨识思想,以及合适的自适应律实现对电机转速参数辨识,并作为速度控制器的输入。再通过预设负载转矩上、下界的滑模结构将速度误差与系统状态量的变化相关联,以实时改进滑模控制率。最后,变指数趋近律引入,让系统以变速和指数两种速率实时趋近滑模面。由于滑模变结构的加入,使速度控制器的鲁棒性大大加强。通过预设负载转矩上下界的滑模结构,极大的削弱了系统抖振,提高了电流、转矩波形的平滑性。而变指数趋近律的引入,缩减了转速,转矩的超调时间,且使系统动态响应能力也大大加强。通过在Matlab中搭建模型,仿真结果表明所设计控制方案在满足控制精度的同时,减弱了系统抖振,抑制了状态变量的超调,提高了系统的鲁棒性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年07期）
尹亚南,韩浩[5]（2019）在《多轴速度同步偏差耦合控制》一文中研究指出目的解决传统印刷机、包装机各轴机械连接方式下,多电机同步控制存在的机械磨损严重、同步控制精度低等问题。方法基于偏差耦合控制系统结构,将PID与神经网络控制相结合,提出一种径向基神经网络PID的多电机速度同步控制策略。结果通过仿真可知,该算法相较于传统PID控制超调量更小,系统能够以较快的速度实现同步跟踪,速度同步精度明显高于PID控制。结论该控制算法能够大大提升印刷机多轴同步控制的动态性能,可以有效提高印刷质量。(本文来源于《包装工程》期刊2019年13期）
许中阳,郭希铮,邹方朔,游小杰,邱腾飞[6]（2019）在《永磁同步电机无速度传感器控制离散化方法研究》一文中研究指出基于定子电流模型参考自适应的永磁同步电机无速度传感器控制算法简单,对参数扰动具有较强鲁棒性,适用于中高速运行场合下的转子位置估计。利用数字处理器执行无速度传感器控制算法时,需要将连续的电机时域模型转换为离散模型,常用的前向欧拉方法随着离散化步长的增加,已不能构造准确的可调模型。本文以内置式永磁同步电机无速度传感器控制为目标,分析在开关频率变化时,七种不同离散化方法对于转子位置估计精度的影响。仿真与实验结果表明,当开关频率大于5kHz时,采用前向欧拉法或阶跃响应法,可以节省控制器运算资源,防止数字系统超限;在低开关频率2kHz下,采用斜坡响应变换法或时移阶跃响应变换法可兼顾转子位置估计精度与运算时长要求,更加适用于大功率、低开关频率的场合。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年S1期）
侯永乐[7]（2019）在《永磁同步电动机鲁棒预测速度控制策略研究》一文中研究指出在航天航空、工业机器人、数控机床以及轨道交通等领域,永磁同步电动机因其功率密度高、结构简单、效率高和转矩惯性比大等优点而得到了广泛地应用。近年来,模型预测控制由于其建模直观、动态响应快和易于进行多目标控制等优点已被广泛应用于电力电子变换器和电机驱动等领域。预测速度控制策略可实现对电机速度和电机电流的同时控制,这种控制结构有利于提高系统的动态性能。但预测速度控制策略实质是一种基于模型的控制策略,其系统性能与模型准确度直接相关。在实际电机驱动控制系统中,负载转矩变化和模型参数不确定性都会导致预测模型与实际模型不匹配,而预测模型失配会对预测速度控制策略的动稳态性能产生不利影响。本文针对永磁同步电动机预测速度控制策略的预测模型失配问题,研究了一种鲁棒预测速度控制策略,该策略采用两种降阶扩张状态观测器来估计系统的状态变量和集总扰动,利用估计出的状态变量和集总扰动对预测模型进行实时补偿,并采用补偿后的预测模型来预测系统的状态变量,以增强控制系统的参数鲁棒性。同时,该策略在价值函数设计中直接考虑了负载转矩扰动,以改善控制系统的抗负载扰动能力。为了验证本文所研究的永磁同步电动机鲁棒预测速度控制策略的可行性和有效性,本文对鲁棒预测速度控制策略进行了仿真和实验研究。仿真和实验结果均表明:相比于预测速度控制策略,本文所研究的鲁棒预测速度控制策略具有较好的抗负载扰动能力和较强的参数鲁棒性。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
冉艳,邓涛,李军营,尹燕莉[8]（2019）在《永磁同步电机变工况下无速度传感器控制》一文中研究指出对于永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM),无速度传感器检测转子位置因其系统成本低、可靠性高等优点,逐渐取代了传统的机械位置传感器。针对PMSM在低速运转波动大和高速运转平稳的特点,首先建立两种工况下的数学模型,提出基于旋转高频电压注入和滑模变结构的PMSM无速度传感器控制策略,并分别进行仿真分析。然后建立平均速度控制函数来进行两种控制策略之间的平滑切换,实现PMSM在全速范围内的无传感器调速控制。结果表明,两种PMSM无速度控制算法都能较好地跟踪电机转速,鲁棒性好,能较准确地估算出转子位置,验证了低速工况下基于高频电压注入的无位置传感器选用和高速工况下基于滑模变结构的无速度传感器选用的可行性。(本文来源于《微电机》期刊2019年06期）
王轶昆[9]（2019）在《永磁同步电机全速度无传感器控制研究》一文中研究指出永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)因其具备功率密度大、响应快、控制性能优越等一系列的优点,近年来在诸多领域得到了应用。本文所采用的控制策略为矢量控制策略。传统的矢量控制需要通过位置传感器获取相应的位置信息从而完成闭环控制,然而,由于传统的位置传感器具有成本高,可靠性差等一系列的缺点,因此,利用电流电压信号来估测电机转子位置角的方法得到越来越多人的重视。对无传感器控制方法比较之后,设计了 I/f流频比开环启动与基于干扰观测器相结合的全速度范围内的永磁同步电机无传感器控制的控制方法。本文主要内容如下:1.在矢量控制策略的基础之上研究了两种永磁同步电机初始位置定位的方法—预定位法,设计了该种方法的控制模型,并运用Matlab仿真验证这种方法的准确性。在初始位置确定后,提出了基于I/f开环启动策略,运用Matlab仿真验证了这种方法的准确性。最后,当电机在零低速范围内启动成功后,提出了平滑切换至中高速闭环控制的方法。2.在中高速范围内的无传感器控制当中,提出了基于干扰观测器估测扩展反电动势的无传感器控制方法。本文分别介绍了基于隐极机和凸极机的干扰观测器,推理出干扰观测器的方程。在运用干扰观测器估测了扩展反电动势之后,设计了适用于隐极机的PLL锁相环速度估测器以及适用于凸极机的自适应速度估测器。最后,运用Matlab仿真在恒转矩工况,转矩突变工况下进行仿真。3.对在隐极机和凸极机下影响估测角度的非理想因素进行推理,根据干扰观测器极点配置的相关推导可以推导出影响位置估测的因素——观测器增益、转速、定子电阻以及电感,并且推导出这些因素的变化对位置估测的具体的影响。并用Matlab仿真平台运用前面验证过的控制模型进行探究,得出相应的结论。4.运用永磁同步电机硬件实验平台对前面所推导的无传感器模型在不同负载的情况下分别进行验证,并且探究在不同负载的情况下两种模型位置角误差的变化。同时,也对于观测器增益。转速。定子电阻以及电感等非理想因素对于位置估测的影响进行实验探究,验证前面得到的结论。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-17）
闵翔宇[10]（2019）在《基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机无速度传感器控制》一文中研究指出高效率、高功率因数、高功率密度的永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)近年来已经越来越成为工业领域应用的焦点,而随着电力电子技术以及无速度传感器矢量控制理论的发展成熟,使得交流电机的控制变得越来越高效稳定。如今,永磁同步电机在电动汽车、数控机床、天空航天领域都得到了广泛应用,研究永磁同步电机的控制系统对进一步推动社会生产力发展具有非凡意义。针对机械式速度传感器存在的系统复杂、适应性低以及成本高的问题,本文主要研究了一种基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统,具体内容如下:首先,介绍了永磁同步电机研究现状,表明PMSM无速度控制方法有很多种,这些方法在电机不同运行阶段的表现不一,有的适应于电机的中高速运行,有的适应于低速运行;并且在分析PMSM结构的基础上建立其数学模型,并进行坐标的推导与变换,阐述了永磁同步电机空间电压矢量调制原理。其次,分析了永磁同步电机矢量控制系统仿真模型的建立方法,包括双闭环调速系统框架设计、电流环与速度环PI调节器的参数设计,研究了永磁同步电机基于直轴电流为零的转子磁场定向控制策略,以及该控制策略下空间矢量脉宽调制波形(SVPWM)的产生机理以及产生方法。建立了MATLAB/Simulink下的永磁同步电机无速度传感器矢量控制仿真模型,进行了仿真结果分析。然后,给出了卡尔曼滤波算法的原理,对EKF模型进行详尽地推导分析,介绍了EKF在离散和连续系统中的使用方法,给出了利用扩展卡尔曼滤波器作为观测器的永磁同步电机无速度传感器矢量控制模型,在MATLAB中进行仿真,分析仿真结果,论证了EKF算法在永磁同步电机无速度传感器矢量控制中的有效性和良好的跟随性能,同时在改变电机参数条件下,验证了EKF算法的鲁棒性。最后,以TMS320F28335型号DSP芯片为核心,设计控制系统软、硬件结构和主要功能模块的原理及其实现方法。硬件部分设计控制系统的控制电路和辅助电路,软件部分编写系统的主程序、中断子程序和各部分的软件实现程序,并在实验平台上完成了系统的调试。(本文来源于《湖南工业大学》期刊2019-06-11）
速度同步控制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对电动汽车机械式传感器在复杂工作环境下易失效的问题,将基于模型参考自适应(MRAS)的无速度传感器技术应用于电动汽车中。针对传统MRAS无速度传感器控制存在的转子位置估计相位延迟较大、转速估计误差较大等问题,将模型预测控制算法应用到MRAS中。参考模型选用永磁同步电机(PMSM)电流磁链方程,可调模型选取电压磁链方程,代价函数是磁链的差值,待估计参数选择转子位置。与传统MRAS无速度传感器控制算法相比,转速、转子位置估计结果更加精确,估计误差较小,动态性能和稳态性能优良。通过仿真和试验验证了算法的可行性和有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
速度同步控制论文参考文献
[1].张一西,马建,赵轩,刘晓东,唐自强.基于离散小波变换的永磁同步电机速度控制研究[J].西南大学学报(自然科学版).2019
[2].潘峰,秦国锋,王淳标,袁媛.电动汽车用永磁同步电机模型预测MRAS无速度传感器控制[J].电机与控制应用.2019
[3].向凡,许鸣珠.基于MRAS和磁链补偿的无速度传感器永磁直线同步电机直接推力控制[J].电机与控制应用.2019
[4].刘畅,赵凯旋,牛青.关于永磁同步电机速度特性鲁棒性控制研究[J].计算机仿真.2019
[5].尹亚南,韩浩.多轴速度同步偏差耦合控制[J].包装工程.2019
[6].许中阳,郭希铮,邹方朔,游小杰,邱腾飞.永磁同步电机无速度传感器控制离散化方法研究[J].电工技术学报.2019
[7].侯永乐.永磁同步电动机鲁棒预测速度控制策略研究[D].西安理工大学.2019
[8].冉艳,邓涛,李军营,尹燕莉.永磁同步电机变工况下无速度传感器控制[J].微电机.2019
[9].王轶昆.永磁同步电机全速度无传感器控制研究[D].北京交通大学.2019
[10].闵翔宇.基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机无速度传感器控制[D].湖南工业大学.2019
论文知识图
