论文摘要
针对永磁同步电机(PMSM)位置与速度传感器易受外部条件和自身精度的影响,以及PMSM无传感器控制等问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的PMSM非线性预测无传感器控制方法。该方法具有预测性、自适应能力、抗干扰性、易于软件实现等优点。首先,详细分析了PMSM的矢量控制系统数学模型和EKF原理。其次,将EKF算法应用于PMSM的无传感器矢量控制中,即将电机αβ轴电流和电压作为输入变量,经过EKF算法运算,估算出转子转速和转子位置来代替电机的位置与速度传感器。最后,搭建基于MATLAB/Simulink的PMSM无传感器矢量控制系统仿真模型。仿真结果表明,EKF控制方法能准确估算出电机在空载和负载(随机)时的位置和转速,且具有较好的可预测性和系统响应性。在电机突加负载的情况下,也可以快速恢复到稳定状态,具有较强的抗负载性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 季传坤,钱俊兵
关键词: 永磁同步电机,卡尔曼滤波,电机仿真模型,矢量控制,无传感器控制,系统响应性,抗负载性
来源: 自动化仪表 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 昆明理工大学机电工程学院
基金: 云南省科技计划面上基金资助项目(KKS0201701026)
分类号: TM341
DOI: 10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2018070005
页码: 11-14
总页数: 4
文件大小: 1094K
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标签：永磁同步电机论文; 卡尔曼滤波论文; 电机仿真模型论文; 矢量控制论文; 无传感器控制论文; 系统响应性论文; 抗负载性论文;