无速度传感器异步电动机极低转速下的矢量控制
无速度传感器异步电机矢量控制方法
无速度传感器异步电机矢量控制方法在高性能的异步电机矢量控制系统中，转速的闭环控制环节普通是必不行少的。
通常，采纳光电码盘等速度来举行转速检测，并反馈转速信号。
但是，因为速度传感器的安装给系统带来一些缺陷：系统的成本大大增强；精度越高的码盘价格也越贵；码盘在电机轴上的安装存在同心度的问题，安装不当将影响测速的精度；电机轴上的体积增大，而且给电机的维护带来一定困难，同时破坏了异步电机的容易结实的特点；在恶劣的环境下，码盘工作的精度易受环境的影响。
因此，越来越多的学者将眼光投向无速度传感器控制系统的讨论。
国外在20世纪70年月就开头了这方面的讨论，但首次将无速度传感器应用于矢量控制是在1983年由R．Joetten完成，这使得沟通传动技术的进展又上了一个新台阶，但对无速度传感器矢量控制系统的讨论仍在继续。
2 无速度传感器的控制办法在近20年来，各国学者致力于无速度传感器控制系统的讨论，无速度传感器控制技术的进展始于常规带速度传感器的传动控制系统，解决问题的动身点是利用检测的定子、等简单检测到的物理量举行速度估量以取代速度传感器。
重要的方面是如何精确地猎取转速的信息，且保持较高的控制精度，满足实时控制的要求。
无速度传感器的控制系统无需检测硬件，免去了速度传感器带来的种种棘手，提高了系统的牢靠性，降低了系统的成本；另一方面，使得系统的体积小、分量轻，而且削减了电机与控制器的连线，使得采纳无速度传感器的异步电机的调速系统在工程中的应用越发广泛。
国内外学者提出了许多办法。
（1）动态速度估量法主要包括转子磁通估量和转子反电势估量。
都是以电机模型为基础，这种办法算法容易、直观性强。
因为缺少无误差校正环节，抗干扰的能力差，对电机的参数变幻敏感，在实际实现时，加上参数辨识和误差校正环节来提高系统抗参数变幻和抗干扰的鲁棒性，才干使系统获得良好的控制效果。
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一种新型极低速异步电机无速度传感器控制方法
一种新型极低速异步电机无速度传感器控制方法近年来，异步电机的无速度矢量控制成为讨论热点。
目前，异步电机无速度传感器矢量控制在中高速段已获得良好的控制性能，但在极低速段（＜1Hz）却仍未实现良好的控制。
这是由于常用的异步电机无速度传感器矢量控制办法需要利用反电势，而反电势在极低速时很小，受采样精度和电机参数变幻影响较大，导致控制性能降低，无法实现极低速段的无速度传感器矢量控制。
为了实现极低速段的异步电机无速度传感器控制，讨论人员提出了各种控制办法。
其中讨论较多的是高频信号注入法，利用注入的高频定子信号产生的响应来估量转子位置-。
这些基于高频信号注入的办法都利用了异步电机的非抱负特性，如转子凸极、齿槽效应及饱和效应等。
但是，这些基于高频信号注入的办法存在一个共同的缺点，即高频响应信号经常与其他高频谐波混合在一起，较难分别。
需要采纳复杂的信号处理办法获得所需高频响应信号，从而降低了系统响应速度，增强了控制系统的复杂性。
此外，因为基于高频信号注入的办法利用了异步电机的非抱负特性，因此受电机结构影响较大，缺乏一定的通用性。
为避开上述高频信号注入法所固有的各种问题，本文提出了一种基于低频信号注入的办法。
该办法将文献中的高频谐波信号变为低频谐波信号，通过注入低频d轴定子电流信号，利用产生的角度误差估量电机转速。
该办法仅利用异步电机的基波模型，不依靠各种非抱负特性，所以不受异步电机结构影响，具有普遍的适用性。
此外，该办法所需低频响应信号简单分别，消退了高频信号注入法信号分别难的缺点，而且对电机参数具有较强的鲁棒性，无须举行参数估量，使得控制系统结构相对容易。
及试验结果证实，本文提出的基于低频信号注入的办法可以很好地实现极低速段异步电机无速度传感器矢量控制。
2 低频信号注入法原理由异步电机数学模型及运动方程可知，异步电机的电磁转矩可表示为：图2低频信号注入法系统控制原理框图3 电机参数鲁棒性分析由上述分析可知，本文提出的低频信号注入法仅与注入信号及其引起的转矩响应有关，而与异步电机的定子和转子电阻无关，因此对定转子电阻有很好的鲁棒性。
《异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现》
《异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现》一、引言异步电机在工业应用中占有重要地位，其运行性能的优劣直接影响到生产效率和产品质量。
随着现代控制理论的发展，无速度传感器矢量控制系统因其高精度、高效率的特性被广泛应用于异步电机控制。
本文将探讨异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现，旨在为相关领域的研究与应用提供参考。
二、系统设计1. 系统架构设计异步电机无速度传感器矢量控制系统主要由控制器、驱动器、逆变器、异步电机等部分组成。
其中，控制器是整个系统的核心，负责实现矢量控制算法和无速度传感器技术。
驱动器接收控制器的指令，将电压和电流信号输出给逆变器。
逆变器根据驱动器的指令，将直流电源转换为交流电源，驱动异步电机运行。
2. 矢量控制算法设计矢量控制算法是实现异步电机高效运行的关键。
本系统采用无速度传感器矢量控制算法，通过检测电机的电压和电流信号，估算电机的转速和转子位置，实现电机的精确控制。
该算法包括磁场定向控制(MTPA)和直接自控制(DTC)两种方法，具有较高的动态性能和稳态性能。
3. 无速度传感器技术设计无速度传感器技术是实现异步电机无机械传感器运行的关键技术。
本系统采用基于电流模型和电压模型的无速度传感器技术，通过检测电机的电流和电压信号，估算电机的转速和转子位置。
该方法具有较高的估算精度和可靠性，降低了系统的成本和复杂度。
三、系统实现1. 硬件实现硬件实现主要包括控制器、驱动器、逆变器等部分的选型和设计。
控制器采用高性能数字信号处理器(DSP)，具有高速运算和强大的控制能力。
驱动器采用高精度、低噪声的功率模块，保证电机的稳定运行。
逆变器采用智能功率模块(IPM)，具有较高的效率和可靠性。
2. 软件实现软件实现主要包括矢量控制算法和无速度传感器技术的编程实现。
本系统采用C语言编写程序，实现矢量控制算法和无速度传感器技术的实时运算和控制。
同时，为了方便调试和维护，系统还提供了友好的人机交互界面。
《异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现》
《异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现》一、引言随着现代工业技术的飞速发展，对于电机控制系统的性能和可靠性要求也越来越高。
其中，异步电机无速度传感器矢量控制系统是一种能够满足高性能需求的技术手段。
这种系统不需要机械式速度传感器，就能够精确控制电机的转矩和速度，具有较高的动态响应和稳定性。
本文将详细介绍异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现过程。
二、系统设计1. 总体设计异步电机无速度传感器矢量控制系统主要由电机本体、逆变器、控制器等部分组成。
其中，控制器是整个系统的核心部分，负责实现电机的矢量控制。
2. 矢量控制算法设计本系统采用无速度传感器矢量控制算法，主要包括磁链观测、转子时间常数辨识、电流控制等部分。
其中，磁链观测是实现无速度传感器控制的关键技术之一，能够根据电机定子电压和电流信息估计出转子磁链的位置和大小。
转子时间常数的辨识则是为了提高系统的动态性能和鲁棒性。
电流控制则是根据电机转矩需求和观测到的转子磁链信息，控制逆变器输出电压，实现电机的精确控制。
3. 控制器硬件设计控制器硬件主要包括微处理器、功率驱动电路、采样电路等部分。
微处理器是控制器的核心部件，负责运行矢量控制算法和实现各种保护功能。
功率驱动电路将微处理器的控制信号转换为逆变器所需的驱动信号。
采样电路则负责实时采集电机的电压、电流等信号，为矢量控制算法提供必要的输入信息。
三、系统实现1. 软件设计软件设计主要包括操作系统、控制算法程序等部分。
操作系统负责管理控制器的硬件资源，为控制算法程序提供运行环境。
控制算法程序则是实现无速度传感器矢量控制的核心程序，包括磁链观测、转子时间常数辨识、电流控制等部分的实现。
2. 实验验证为了验证本系统的性能和可靠性，我们进行了大量的实验验证。
实验结果表明，本系统具有较高的动态响应和稳定性，能够精确控制电机的转矩和速度，且无需机械式速度传感器，具有较高的实用价值。
四、结论本文介绍了一种异步电机无速度传感器矢量控制系统的设计与实现过程。
异步电机无速度传感器矢量控制策略综述
矢量控制策略具有动态响应快、转 矩脉动小、运行效率高等技术优势 ，在异步电机控制领域得到了广泛 应用。
02
异步电机无速度传感器技术
无速度传感器技术原理
估计转速和位置
通过检测电机的电压、电流等电气信 号，利用特定的算法估计电机的转速 和转子位置。
消除机械传感器
无需使用机械式的速度传感器，降低 了系统的复杂性和成本，同时提高了 系统的可靠性和维护性。
节能环保
无速度传感器技术能够实 现电机的精确控制，减少 不必要的能耗，有利于节 能环保。
矢量控制策略简介
基本原理
矢量控制策略是一种通过坐标变 换将三相交流电机等效为直流电 机进行控制的方法，可以实现电
机的高性能控制。
控制方法
矢量控制策略包括磁场定向控制（ FOC）和直接转矩控制（DTC）等 方法，可以根据不同的应用需求选 择合适的控制方法。
无速度传感器技术分类
01
基于电机模型的方法
利用电机的数学模型，通过检测电机的电压、电流等电气信号估计转速
和转子位置。如基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的方法。
02
基于信号处理的方法
通过分析电机运行过程中的信号特征来估计转速和转子位置。如基于振
动信号分析、电流频谱分析等方法。
03
混合方法
结合电机模型和信号处理的方法，以充分利用两者的优点，提高估计精
展望
• 在未来，该控制策略有望成为电机控制领域的主流 技术之一，为工业自动化、智能家居等领域带来更 多的创新和变革。
THANK YOU
异步电机无速度传感器矢量控制策略的优势与局限
优势
局限
• 无需使用速度传感器，降低了系统成本和复杂度。
• 通过对电机参数的精确测量和计算，可以实现高精度 的矢量控制，提高了电机的运行效率和性能。
异步电机无速度传感器矢量控制策略综述
基于滑模控制的自适应控制策略
总结词
滑模控制是一种非线性控制策略，其核心思 想是在控制过程中使系统的状态轨迹在预设 的滑模面上滑动，以达到预设的目标。
详细描述
在无速度传感器矢量控制中，滑模控制通常 用于估计转速和转子位置。通过设计适当的 滑模面和控制律，可以使系统的状态轨迹在 滑模面上滑动，并根据滑模面的输出估计转 速和转子位置。
基于人工智能的无速度传感器控制技术
1 2
神经网络（NN）
利用多层神经网络对电机转速进行估计，具有 较好的自适应性和鲁棒性。
支持向量机（SVM）
通过构建支持向量机分类器或回归器，实现对 电机转速的估计和控制。
3
强化学习（RL）
通过设计合适的奖励函数和策略，实现对电机 转速的优化控制。
基于信号处理的无速度传感器控制技术
无速度传感器技术的优势
无速度传感器技术能够简化系统结构，降低成本，提高可靠性，因此研究无速 度传感器矢量控制策略具有重要的实际意义。
研究现状与发展
研究现状
目前，异步电机无速度传感器矢量控制策略的研究已经取得了一定的成果，各种 控制方法不断涌现，如基于模型的控制、滑模控制、神经网络控制等。
发展方向
未来的研究将更加注重控制算法的优化和实际应用效果的验证，同时结合现代信 号处理技术和人工智能技术，进一步发展新型的无速度传感器矢量控制策略。
CHAPTER 03
无速度传感器矢量控制技术
基于模型的无速度传感器控制技术
模型预测控制（MPC）
利用电机动态模型进行预测和反馈控制，以达到良好的动态性能 。
滑模观测器（SMO）
通过设计滑模面和滑模控制器，实现对电机转速的精确估计。
扩展卡尔曼滤波（EKF）
电压控制型异步电动机无速度传感器的矢量控制方法
电压控制型异步电动机无速度传感器的矢量控制方法曾岳南冯垛生章云（广东工业大学）陈伯时（上海大学）摘要：本文以转子磁链q轴分量控制器的输出作为电机转速估计值，实现了一种无速度传感器的矢量控制，该控制方式具有解耦条件对转子电阻的变化保持不变的特点.计算机仿真与系统实验结果验证了所述方法的可行性关键词：异步电动机；速度估计；矢量控制一、前言异步电动机电压型矢量解耦控制实现了转子磁链与转矩电流的独立调节，被认为是最好的交流电机调速控制策略之一［1］.然而该方法在实际应用中存在两点不足：1、当转子电阻的设定值与实际值不一致时，解耦条件不再成立；2、系统中所采用的速度传感器是一般工业驱动系统普遍要求取消的矢量控制的解耦条件是转子磁链q轴分量Ψqr为零.因此，本文设计了一个Ψqr控制器，并令其输出为电机转速估计值，实现了一种电压控制型无速度传感器的矢量控制.由于Ψqr是根据与转子电阻无关的磁链观测器得到，因此解耦条件与转子电阻无关.当转子电阻的设定值偏离实际值时，转差角频率计算产生误差，该误差将导致速度估计稳态误差，且两者相等.由于这一误差较小，因此速度估计稳态精度受转子电阻变化的影响较小.本文对所述方法进行了计算机仿真与系统实验研究，结果表明所述方法是可行的.二、控制原理1、电压控制型异步电动机矢量控制基本方程由文献［1］得知，笼型异步电动机在两相同步旋转坐标系d,q上的转子电压方程以及电压型矢量控制基本方程式其中式中参数与变量说明见附录A.上标*的变量及参数为给定值.当转子电阻的设定值与实际值不一致时，由式(1)及式(3)可知，解耦条件不成立.2、电机旋转速度估计在无速度传感器情况下，电机旋转角速度ωr不能直接量测得到.由于ωr未知，所以ωs不能确定.现假定电机旋转角速度可以估计得到，并令其为，则有同步角频率计算式将(6)式代入(1)式，得到由(7)式以及(3)式知，如果附加一个使Ψqr为零的控制，则在稳态时，既实现了Ψqr为零的解耦控制目的，同时又有因此，采用一个PI调节器对转子磁链q轴分量Ψqr进行为零的调节控制，并令该调节器的输出为.即有电机转子旋转速度估计式转子磁链q轴分量Ψqr可以根据磁链观测器(电压模型法)得到.由上述分析知，速度估计与解耦控制是同时进行的.当Ψqr为零的解耦条件达到时，电机旋转速度的估计值即为实际值.又由于磁链观测器与转子电阻无关，因此，当转子电阻的设定值与实际值不一致时，解耦条件不受影响3、转子电阻变化速度估计精度的影响令转子电阻的标称值为R*,变化值为ΔR，则其实际值可表示为R=R*+ΔR.(10)又由式(7)知，当转子磁链q轴分量Ψqr处于零稳态时，有将式(3)以及代入式(11)，整理得到由式(12)知，当转子电阻设定值与实际值不一致时，将导致速度估计误差.该误差即为转差频率计算误差.三、计算机仿真实验控制系统方框图如图1所示.仿真用电机参数见附录B.在以下仿真波形中为便于区分以及简单起见，称计算机仿真速度响应与速度估计分别为实际速度和估计速度.称计算机仿真转子磁链d轴分量与q轴分量分别为d轴磁链和q轴磁链.图1 无速度传感器矢量控制系统方框图图2为电机带额定负载起动时计算机仿真速度曲线.图3与图4分别为电机带额定负载运行，转子电阻突减50%标称值和突加50%标称值的计算机仿真速度曲线.图5为电机带额定负载运行，转子电阻突减50%标称值后又突加50%标称值的计算机仿真转子磁链曲线.图2 带额定负载起动时速度曲线图3 转子电阻突减50%标称值的速度曲线图4 转子电阻突加50%标称值的速度曲线图5 转子电阻突变时的磁链响应曲线四、系统实验系统实验在自制双CPU(80C196MC)控制IPM变频器和异步电动机——直流发电机机组上进行，异步电动机参数见附录C.图6为斜坡给定空载起、制动速度波形.图7为空载稳定运行于1200r/min后突加81.8%额定负载时的速度与电流波形.图8为带81.8%额定负载稳定运行于1200r/min后突减81.8%额定负载时的电流与速度波形.图6 起、制动速度波形图7 突加负载时的速度与电流波形图8 突减负载时的速度与电流波形五、结论本文对电压控制型异步电动机无速度传感器的矢量控制方法进行了理论分析与计算机仿真和系统实验研究，得出以下结论：1、转子电阻不变时，本控制方法实现了稳态无静差速度控制；2、稳态时实现了解耦条件对转子电阻的变化保持不变；3、转子电阻变化时，速度估计产生稳态误差.该误差是由转差角频率计算误差造成，且两者相等；4、采用电压型逆变器供电，所以用定子电压指令值与定子电流检测值计算转子磁链Ψqr.若对逆变器输出死区时间不进行补偿，则会产生Ψqr计算误差.该误差将影响速度估计精度.参考文献(References)1 Kouhei Ohnishi et al.Decoupling control of secondary flux and secondary current in induction motor drive with controlled voltage source and its compa rison with voltage/hertz control.IEEE Trans.on Ind.Ap-pl.,1985,21(1):241-2472 曾岳南，陈伯时等.无速度传感器异步电动机电压型解耦控制.控制理论与应用，1996，13(1)：118-1203 冯垛生，曾岳南编著.无速度传感器矢量控制原理与实践.北京：机械工业出版社，19974 曾岳南，陈伯时，冯垛生.基于电压解耦的异步电动机速度推算方法.1997，27(1)：25-29附录A符号说明(Symbol explanation)U：电压；L m：互感；I:电流；T r：转子回路时间常数；Ψ：磁链；L1s:定子漏感；R:电阻；L:自感ωsl：转差角频率；ω：角频率.下标α，β：α，β坐标系参数量；下标r,s：定、转子参量；下标d,q:d,q坐标系参量.附录B仿真用三相异步电动机参数(Indutcion motor parameters used in simulation) 铭牌数据：V ol:90,AMP:4.2,Hz:60,np:4,Torque:32kg.Cm,R.P.M.:1680实测参数：R s:1.2Ω,R r:1.03Ω,L s:0.0805H,L r:0.08377H,L m:0.0777H,J:0.001kg*m2附录C实验用三相异步电动机参数(Induction moto r paramters used inexperiment)铭牌数据：220V/380V, 2.69A/1.55A,50Hz,4极,550W,1680r/min实测参数：R s:14.4Ω,R r:13Ω,L s:0.04318H,L r:0.0486 H,L m:0.7957H,J:0.002kg.m2【关闭窗口】。
基于PI自适应法的无速度传感器异步电动机矢量控制系统
2
电工技术学报
2002 年 2 月
常重要 。 根据异步电机方程 , 可以推出电压型转子磁链 模型和电流型转子磁链模型表达式 电压模型 Ψr =
～
z— — — 补偿信号
从式 ( 5) 中可以发现 z 分别取 0 或 y 时 , 其改进 积分环节可分别视为低通环节和纯积分环节 。因此 适当的调整补偿量 , 可以使此改进型积分环节起到 介于纯积分环节和低通滤波器之间的作用 。本系统 β 坐标系下 , 其结构 中采用上述磁通观测器 , 在α 2 图如下 :
第 17 卷第 1 期
电工技术学报
2002 年 2 月
基于 PI 自适应法的无速度传感器 异步电动机矢量控制系统
Speed Sensor2less Vector Control System of Induction Motor Based on PI Adaptive Mechanism
王文森 李永东 王光辉 陈 杰 李明才 ( 清华大学电机工程系 100084)
ωc — 式中 — — 高通滤波器
x— — — 系统的输入 y— — — 系统的输出
1/ s — — — 纯积分环节
也就是说用滞后环节 TL / ( 1 + TL s ) 代替上式中的 积分项 , 由此带来的幅相误差可以用转子磁通参考 值 Ψr3 来加以补偿 , 从而得到改进电压型转子磁 链观测模 Ψr TL e r Ψr = + 1 + TL s 1 + TL s
Keywords : Flux observer Speed estimator Dynamic Steady Robustness
1 引言
无速度传感器技术的运用 , 一方面可以完成高 性能控制中对速度闭环的需要 , 另一方面又减少了 由安装速度传感器而引起的系统硬件复杂性上升和 可靠性下降 。在所有异步电动机无速度传感器的控 制策略中 , 磁通的观测及其准确控制尤为重要 。但 是由于目前所有磁通或速度观测器都或多或少地依 赖于电机参数辨识的准确性 , 因此提高电机控制策 略的鲁棒性是研究异步电动机控制系统的关键 。在 异步电动机的参数中 , 转子电阻由于温升和饱和的 效应 , 相对于定子电阻和感抗而言变化较快 , 有时
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。