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異步電機無速度傳感器模型預測控制

發(fā)布時間:2018-02-14 17:21

  本文關鍵詞: 異步電機 模型預測控制 無速度傳感器 全階觀測器 出處:《中國電機工程學報》2014年15期  論文類型:期刊論文


【摘要】:模型預測控制(model predictive control,MPC)是近年來在交流電機控制領域得到廣泛關注的一種優(yōu)化控制方法。對于兩電平逆變器驅動的異步電機系統(tǒng),傳統(tǒng)MPC需要對定子磁鏈和定子電流進行7次預測得到使目標函數(shù)最小的最佳電壓矢量,計算量較大,不利于在線實施。通過解析推導定子電流和定子磁鏈之間的關系,該文提出一種改進的MPC,只需對定子磁鏈進行預測,省卻了計算相對復雜的定子電流預測,使算法復雜性和計算量得到顯著降低。另外在MPC的基礎上,為了提高系統(tǒng)的可靠性和降低硬件成本,采用速度自適應全階觀測器實現(xiàn)了無速度傳感器運行。文中考慮了數(shù)字控制延遲對MPC的影響,并提出了補償方法,采用預勵磁的方法獲得較大的啟動轉矩并減小啟動電流。最后在兩電平逆變器異步電機平臺上進行仿真和實驗,結果表明,該文提出的無速度傳感器模型預測控制,在較寬的速度范圍內都具有良好的動靜態(tài)性能。
[Abstract]:Model predictive control (model predictive control, MPC) in recent years is a kind of optimal control method of widespread concern in the field of AC motor control system for asynchronous motor. Two level inverter drive, the traditional MPC of stator flux and stator current of 7 times forecast obtains the minimum target function of optimal voltage vector, the large amount of calculation that is not conducive to the implementation of online. The relation between the derivation of stator current and stator flux, this paper proposes an improved MPC, only need to predict the stator flux and avoids the complicated stator current prediction, the algorithm complexity and computation are significantly reduced. In addition on the basis of MPC, in order to improve the reliability of the system and reduce the cost of hardware, realized speed sensorless speed using adaptive full order observer. The digital control delay of MPC. Ring, and put forward the compensation method, using the method of pre excitation obtaining high starting torque and reduce the starting current. Finally, simulation and experimental platform in two level inverter induction motor. The results show that the proposed sensorless model predictive control in a wide range of speed has good dynamic and static performance.

【作者單位】: 北京市電力電子與電氣傳動工程研究中心(北方工業(yè)大學);
【基金】:國家自然科學基金(51207003,51347004) 北京市科技新星計劃(xx2013001) 教育部留學回國人員科研啟動基金 重慶市自然科學基金(cstc2012jjB107) 軍用特種電源軍隊重點實驗室開放課題(MSPS2012-03,MSPS2013-02)的資助
【分類號】:TM343

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號:1511210


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