資料介紹
上期文章介紹的磁鏈閉環(huán)、速度開環(huán)的異步電機無速度傳感器的矢量控制,基于其存在的在啟動時有一個較大的估計值且?guī)лd能力弱的問題,本期文章介紹一種模型參考自適應(yīng)的速度估計方法 (MARS)。
傳統(tǒng)的異步電機控制中,常使用速度傳感器作為速度環(huán)的反饋。由于機械結(jié)構(gòu)與安裝布置的原因,通常會存在誤差,且電動汽車使用場景復(fù)雜。在眾多應(yīng)用場景中,周圍環(huán)境的變化容易導(dǎo)致傳感器發(fā)生 故障,甚至損壞。相比之下,無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)體現(xiàn)出優(yōu)勢,它不再受限于應(yīng)用場景,也不用擔(dān)心速度傳感器的使用壽命等問題。 對于異步電機的無速度傳感器控制,已經(jīng)提出多種轉(zhuǎn)速估算方法,如最小二乘法、卡爾曼濾波法、模型參考自適應(yīng)法、滑模觀測法和人工智能技術(shù)等。其中,參考自適應(yīng)速度估算(MRAS)模型得到相 當(dāng)關(guān)注,該方法實現(xiàn)難度較低,且不依賴于定子電阻,不會被電機運轉(zhuǎn)時溫度變化導(dǎo)致的電阻變化所影響,具有較高的穩(wěn)定性和魯棒性。
傳統(tǒng)的異步電機控制中,常使用速度傳感器作為速度環(huán)的反饋。由于機械結(jié)構(gòu)與安裝布置的原因,通常會存在誤差,且電動汽車使用場景復(fù)雜。在眾多應(yīng)用場景中,周圍環(huán)境的變化容易導(dǎo)致傳感器發(fā)生 故障,甚至損壞。相比之下,無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)體現(xiàn)出優(yōu)勢,它不再受限于應(yīng)用場景,也不用擔(dān)心速度傳感器的使用壽命等問題。 對于異步電機的無速度傳感器控制,已經(jīng)提出多種轉(zhuǎn)速估算方法,如最小二乘法、卡爾曼濾波法、模型參考自適應(yīng)法、滑模觀測法和人工智能技術(shù)等。其中,參考自適應(yīng)速度估算(MRAS)模型得到相 當(dāng)關(guān)注,該方法實現(xiàn)難度較低,且不依賴于定子電阻,不會被電機運轉(zhuǎn)時溫度變化導(dǎo)致的電阻變化所影響,具有較高的穩(wěn)定性和魯棒性。
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