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        基于EKF的PMSM滑模控制策略研究*

        2021-10-11 06:50:40苗敬利于俊林馬晨浩孫立城張書華
        機(jī)械工程與自動(dòng)化 2021年5期

        苗敬利,于俊林,馬晨浩,孫立城,張書華

        (河北工程大學(xué) 信息與電氣工程學(xué)院,河北 邯鄲 056038)

        0 引言

        得益于稀土永磁材料及電力電子技術(shù)的發(fā)展,永磁同步電機(jī)(PMSM)以其質(zhì)量輕、效率高、體積小等優(yōu)勢在各領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[1],然而在應(yīng)用中存在位置傳感器維護(hù)成本昂貴、安裝空間受限等問題。因此,在PMSM控制領(lǐng)域中關(guān)于無傳感器的研究一直受到國內(nèi)外專家學(xué)者的重視。

        現(xiàn)階段,研究人員針對無傳感器控制問題提出多種有效算法,以進(jìn)行PMSM轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速的估計(jì),如SMO(滑模觀測器),其優(yōu)點(diǎn)在于具有良好的魯棒性,便于實(shí)現(xiàn),缺點(diǎn)是對電機(jī)相關(guān)參數(shù)估計(jì)不穩(wěn)定[2]。MRAS(模型參考自適應(yīng)系統(tǒng))由自適應(yīng)率、參考模型、可調(diào)模型組成控制策略,但難以適應(yīng)參數(shù),魯棒性較差[3]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法有效地提高了電機(jī)控制系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性,但其計(jì)算量大,實(shí)際應(yīng)用尚不成熟[4]。EKF(擴(kuò)展卡爾曼濾波)可實(shí)時(shí)跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行有效輸出,同時(shí)可減少干擾、抑制噪聲,即使當(dāng)噪聲估算不準(zhǔn)確時(shí),依舊能夠讓觀測器收斂[5]。

        滑??刂谱鳛檫m用廣泛的自動(dòng)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法,它的主要功能是對趨近律進(jìn)行設(shè)計(jì)以及滑模面的選取,并且與控制對象的參數(shù)、外界擾動(dòng)無關(guān)[6]。二階超螺旋滑模控制(STSM)算法只需要滑模變量,并且具有很強(qiáng)的魯棒性,已成功應(yīng)用于電機(jī)的驅(qū)動(dòng)控制[7]。

        本文以擴(kuò)展卡爾曼濾波算法為基礎(chǔ),建立基于EKF算法的估算轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速的數(shù)學(xué)模型,根據(jù)高階滑??刂评碚摚O(shè)計(jì)二階超螺旋滑??刂破魅〈鶳I控制器作為電流環(huán)調(diào)節(jié)器,并給出了收斂和穩(wěn)定條件。

        1 PMSM的數(shù)學(xué)建模

        EKF算法可用于PMSM作為一種狀態(tài)觀測器,本文基于其電機(jī)模型選用靜止坐標(biāo)系搭建數(shù)學(xué)模型以降低其計(jì)算時(shí)間和非線性程度,提高估算精度。

        表貼式三相PMSM在靜止坐標(biāo)系下的電壓方程為[8]:

        (1)

        其中:uα、uβ為定子電壓在α、β軸上的分量;iα、iβ為定子電流在α、β軸上的分量;R為定子電阻;Ls為定子電感;ωe為轉(zhuǎn)子角速度;φf為永磁轉(zhuǎn)子磁通;θe為轉(zhuǎn)子位置。

        將式(1)變換為電流方程,可得:

        (2)

        考慮到式(3)所示的關(guān)系式:

        (3)

        可以獲得如下的狀態(tài)方程:

        (4)

        y=Cx.

        (5)

        其中:

        (6)

        (7)

        (8)

        式(4)和式(5)是非線性的,此非線性使得式(4)和式(5)必須采用EKF算法將其離散化,搭建整體的數(shù)學(xué)模型為:

        x(k+1)=f[x(k)]+B(k)u(k)+V(k).

        (9)

        y(k)=C(k)x(k)+W(k).

        (10)

        其中:C(k)為觀測矩陣;V(k)為系統(tǒng)噪聲;W(k)為測量噪聲。

        假設(shè)V(k)和W(k)均為白噪聲,即有:

        E{V(k)}=0,E{W(k)}=0.

        (11)

        其中:E{ }表示數(shù)學(xué)期望值。

        在EKF算法的遞推計(jì)算中,并不直接利用噪聲矢量V和W,而是需要利用V的協(xié)方差矩陣Q以及W的協(xié)方差矩陣R。協(xié)方差矩陣Q和R被定義為:

        (12)

        假設(shè)V(k)和W(k)兩者互不相關(guān),初始時(shí)刻下的計(jì)算狀態(tài)x(0)是隨機(jī)矢量,與V(k)和W(k)也互不相關(guān)。

        2 擴(kuò)展卡爾曼濾波器的狀態(tài)估計(jì)

        EKF的狀態(tài)估計(jì)大致分為預(yù)測階段和校正階段,具體步驟如下:

        (13)

        (14)

        (3)計(jì)算誤差協(xié)方差矩陣,即:

        (15)

        其中:

        (16)

        結(jié)果為:

        (17)

        (4)計(jì)算EKF的增益矩陣K(k+1),即有:

        (18)

        (19)

        這一步驟稱為校正的狀態(tài)估計(jì),即為“濾波”。

        (6)為了下一次的估計(jì),要預(yù)先計(jì)算出誤差協(xié)方差矩陣,即有:

        (20)

        3 Super-twisting滑??刂破髟O(shè)計(jì)

        超螺旋(Super-twisting)滑模算法又稱為二階滑模控制算法,其自身對滑模抖振具有較強(qiáng)的抑制能力以及魯棒性強(qiáng)的特點(diǎn)。

        對于一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)[9]:

        我們國家近十幾年來中小學(xué)校不斷推廣尤其在發(fā)達(dá)的沿海形成北京、上海、深圳、杭州、武漢等地創(chuàng)辦不同的社會(huì)實(shí)踐基地,深圳市寶安區(qū)有社會(huì)實(shí)踐基地但主要任務(wù)是接受來自深圳各個(gè)中學(xué)生來體驗(yàn)陶瓷拉坯、陶瓷盤泥、陶瓷繪制、陶瓷燒成、陶瓷樣品觀賞推動(dòng)這一片區(qū)對陶瓷發(fā)展拓寬將起到一定的作用。

        (21)

        其中:x為狀態(tài)變量;u為控制輸入量;y為輸出量;a、b、c均為未知函數(shù)。

        u=-kP|s|rsgn(s)+u1.

        (22)

        (23)

        其中:kP、kI、r為待設(shè)計(jì)參數(shù),kP>0,kI>0。

        Super-twisting滑模控制器不需要滑模變量的導(dǎo)數(shù),在滑模面上收斂和穩(wěn)定的充分必要條件[10]為:

        (24)

        其中:AM、BM、Bm為正整數(shù),且滿足不等式AM≥|A|、BM≥B≥Bm,A、B為輸出量y的二階導(dǎo)數(shù)的上限和下限。

        因此,Super-twisting電流滑??刂破髟O(shè)計(jì)如下:

        (25)

        圖1 Super-twisting滑模控制器框圖

        圖2 基于EKF的PMSM矢量框圖

        4 仿真分析與驗(yàn)證

        4.1 仿真模型搭建及參數(shù)設(shè)定

        利用MATLAB軟件在Simulink環(huán)境下搭建兩電平空間矢量調(diào)制(SVPWM)的PMSM仿真模型。EKF算法采用s函數(shù)編寫設(shè)計(jì)。電機(jī)部分參數(shù)如表1所示。

        表1 PMSM部分參數(shù)

        永磁同步電機(jī)輸入量為靜止坐標(biāo)下的定子電壓與定子電流,輸出量為電機(jī)轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)子位置以及定子電流估計(jì)值。Simulink仿真采用定步長,采樣時(shí)間為10-6s。選用的協(xié)方差矩陣Q、R及誤差協(xié)方差陣初始值p0如下:

        Super-twisting控制器分別設(shè)定參數(shù)kP=58和kI=3。

        4.2 仿真結(jié)果分析

        仿真時(shí)間為0.4 s,初始時(shí)刻的負(fù)載轉(zhuǎn)矩TL=0 N·m,PMSM給定零速以空載啟動(dòng)上升到給定參考轉(zhuǎn)速1 000 r/min,到達(dá)0.2 s時(shí)突然負(fù)載轉(zhuǎn)矩變?yōu)門L=3 N·m,電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)值與實(shí)際值、電磁轉(zhuǎn)矩、三相電流和轉(zhuǎn)子位置的仿真結(jié)果如圖3所示。圖3(a)顯示從初始零速到達(dá)參考轉(zhuǎn)速,超調(diào)量很小,僅用0.015 s便達(dá)到穩(wěn)態(tài),在0.2 s時(shí)遇到負(fù)載轉(zhuǎn)矩突然的增大,轉(zhuǎn)速也能很快恢復(fù)。圖3(b)、圖3(c)分別顯示電磁轉(zhuǎn)矩和三相電流的變化情況,圖3(d)為轉(zhuǎn)子位置估計(jì)值與實(shí)際值的變化曲線,估算曲線與實(shí)際曲線偏差較小,擬合情況良好,波形往返有規(guī)律性。

        圖3 仿真結(jié)果

        當(dāng)初始條件不變,0.2 s時(shí)負(fù)載轉(zhuǎn)矩改為TL=0,轉(zhuǎn)速突然降為800 r/min,仿真結(jié)果如圖4所示。圖4中顯示轉(zhuǎn)速能在突然降速時(shí)很快進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài),平穩(wěn)狀態(tài)波動(dòng)范圍小,無超調(diào),轉(zhuǎn)速跟蹤性能好,能夠滿足系統(tǒng)穩(wěn)定性要求。

        圖4 電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)值與實(shí)際值變化曲線

        5 結(jié)論

        在靜止坐標(biāo)系下搭建了基于PMSM的EKF算法和超螺旋算法的數(shù)學(xué)模型,在MATLAB環(huán)境中構(gòu)建仿真平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了EKF算法用于轉(zhuǎn)速與位置估計(jì)的無傳感器控制;并利用超螺旋算法設(shè)計(jì)的滑模控制器取代PI控制器,進(jìn)一步削弱了系統(tǒng)的抖振和超調(diào),縮短了動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間、提高了抗擾動(dòng)能力。經(jīng)過仿真,結(jié)果驗(yàn)證了該策略具有一定的實(shí)用性意義,能夠滿足實(shí)際電機(jī)的控制需求。然而該方法在估計(jì)精度和理論分析水平方面仍需進(jìn)一步提高,以實(shí)現(xiàn)更高的控制精度。

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