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三相永磁同步電機(jī)無(wú)速度(位置)傳感器控制與智能控制技術(shù)

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2017-02-14

同步電機(jī)

  人們從20世紀(jì)80年代末開(kāi)始研究永磁同步電機(jī)的無(wú)速度(位置)傳感 器控制技術(shù),在近三十年里提出了很多方法,主要分為兩類:①基于電機(jī)基 頻數(shù)學(xué)模型(反電動(dòng)勢(shì)或者磁鏈信息)的估計(jì),即模型法,主要包括基于電 機(jī)數(shù)學(xué)方程的直接計(jì)算法、模型參考自適應(yīng)法、觀測(cè)器法和人工智能算法等。 這些方法適用于中、高速,同時(shí)大多基于電機(jī)基波模型,直接或間接從反電 勢(shì)中獲取轉(zhuǎn)子位置信息,相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)。②利用電機(jī)的凸極性估計(jì),比較典 型的方法有載波頻率成分法、低頻信號(hào)注人法和高頻信號(hào)注人法。這類方法 主要適用于零速和低速。由于在低速時(shí)反電勢(shì)信號(hào)較小且不易檢測(cè),特別是 當(dāng)電機(jī)靜止時(shí)反電勢(shì)為零,難以從反電勢(shì)中獲得轉(zhuǎn)子位置,因此,零速和低 速無(wú)位置傳感器控制技術(shù)一直是研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。

  本章將介紹永磁同步電機(jī)無(wú)速度傳感器控制的直接計(jì)算法、基于擴(kuò)展卡 爾曼濾波器(Extended Kalman Filter, EKF)的方法和基于模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)(Model Reference Adaptive System, MRAS )的方法,同時(shí)介紹基于 ANN

  的永磁同步電機(jī)速度、電阻和電感等參數(shù)檢測(cè)方法。

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