【摘要】：近些年電機的高效利用和控制逐漸成為了各界研究和探索的主要課題。永磁同步電機(PMSM)憑借其功率密度高、工作效率高、應用范圍廣,和無需外接勵磁裝置等諸多優(yōu)點被廣泛應用于各種交流變頻調速系統(tǒng)中,并且與其相關的電子器件及控制方法也已經有了比較深入的研究。傳統(tǒng)的電機控制方式中,需要精確的轉子的轉速、轉角信息來判讀轉自位置,所以需要傳感器來檢測轉子的轉速和轉子角位置。這不但增加了電機的成本,還對電機在一些特殊環(huán)境下的運行造成了可靠性的風險,因此限制了電機的應用場合,為了取消這些位置信號采集裝置,針對無位置傳感器電機的轉速估算方法不斷成為學術界的重要課題。本文從電機的經典控制理論出發(fā),介紹了交流電機相關的控制方法和無位置傳感器的電機轉速估算方法,詳細介紹了PMSM的數學模型以及矢量控制的原理。針對無位置傳感器的PMSM控制,討論了現有一些電機轉速估算和調速方案,并應用了擴展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter)算法,對PMSM的狀態(tài)方程進行了線性化處理,將Kalman Filter算法推廣到了非線性的電機控制系統(tǒng)當中,運用EKF設計了對無位置傳感器的PMSM轉速估計系統(tǒng)。在以往的大多數應用擴展卡爾曼濾波對電機轉速估計得論文當中,主要是對穩(wěn)態(tài)和精確的電機參數下數學模型的轉速估計研究,這樣對理論依賴性過強,相對實際應用缺乏參考性。本文根據電機實際的工作狀態(tài),對一些常見的負載工況使用了Matlab中的Simlink仿真軟件進行了無位置傳感器轉速估計的仿真研究。并且從真實的工程實際出發(fā),針對電機參數的變化引起的實際模型和參考模型之間的差異,用EKF算法進行了驗證,并分析了EKF這一遞推算法在一定的公差允許范圍內有較強的魯棒性和容錯性。
[Abstract]:In recent years, the efficient utilization and control of motor has gradually become the main research and exploration topic. Permanent magnet synchronous motor (PMSM) has been widely used in various AC variable frequency speed regulation systems because of its high power density, high working efficiency, wide application range and no external excitation device. And the related electronic devices and control methods have been deeply studied. In the traditional motor control mode, accurate rotor speed and rotation angle information are needed to judge the rotor position, so sensors are needed to detect the rotor speed and rotor angle position. This not only increases the cost of the motor, but also causes the reliability risk to the operation of the motor in some special environments, so it limits the application of the motor. In order to cancel these position signal acquisition devices, The speed estimation method for sensorless motor has become an important topic in academic circles. Based on the classical control theory of motor, this paper introduces the control method of AC motor and the estimation method of motor speed without position sensor. the mathematical model of PMSM and the principle of vector control are introduced in detail. Aiming at the sensorless PMSM control, some existing motor speed estimation and speed regulation schemes are discussed, and the state equation of PMSM is linearized by using the extended Kalman filter (Extended Kalman Filter) algorithm. The Kalman Filter algorithm is extended to the nonlinear motor control system, and the position sensorless PMSM speed estimation system is designed by using EKF. In most of the previous papers, extended Kalman filter (EKF) is used to estimate the speed of motor, which is mainly about the speed estimation of mathematical model under steady state and accurate motor parameters, which is too dependent on theory. There is a lack of reference in relative practical applications. In this paper, according to the actual working state of the motor, the position sensorless speed estimation is simulated by using the Simlink simulation software in Matlab for some common load conditions. And from the real engineering practice, aiming at the difference between the actual model and the reference model caused by the change of motor parameters, the EKF algorithm is used to verify the difference between the actual model and the reference model. The robustness and fault tolerance of EKF algorithm in a certain tolerance range are analyzed.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TM341

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