基于卡尔曼滤波的PMSM无传感器控制

摘要

永磁同步电动机因为其运行性能优越，体积小等优点在电机传动领域得到广泛应用。矢量控制因为控制方便、可靠，是经常被用到的一种控制方法。矢量控制需要知道电机转子的信息，传统的方法是使用专门的机械传感器来获取这些信息。但是机械传感器容易受外界因素影响，同时还增加了电机控制成本，使电机的控制精度下降，应用场合受到限制。因此如何不借助机械传感器来获取转子信息就成为研究的热点。这类不借助机械传感器的控制方法称为无传感器控制方法。本文对无传感器转子信息获取做了许多研究。
　　首先本文探讨了永磁同步电动机无传感器控制方法发展的背景与现状，并介绍了主要的几种无传感器控制方法。
　　接着对永磁同步电动机的数学模型进行了详细的描述，介绍了常用的三种坐标系下的电机数学模型，分析了各自的优缺点，为下一步的电机无传感器控制做铺垫。
　　然后深入研究了无传感器控制方法适用于不同调速范围的控制算法。先研究了适用于中高速阶段的卡尔曼滤波方法。并针对扩展卡尔曼滤波计算量大的缺点，建立了新的电机模型，给出了降阶线性卡尔曼滤波算法估计转子信息的实现方法。此种算法不仅计算量减小了，同时也保证了估计精度。然后研究了两种适用于低速阶段的高频电压信号注入法。找出了这两种方法的共同点，采用了基于定子电流统一模型卡尔曼滤波与高频信号注入法结合的控制算法。
　　最后基于前文的分析研究，对永磁同步电动机的无传感器控制算法进行了仿真验证。实验结果证明了前面提出的算法的有效性，并给出了一种合适的中高速与低速算法的切换方案，验证了它的有效性。

目录

声明

摘要

图与附表清单

1 绪论

1．1 论文研究的背景意义

1．2 国内外研究现状

1．3 本文研究的内容安排

2 永磁同步电动机的数学模型及矢量控制

2．1 永磁同步电机的类型简介

2．2 永磁同步电机的数学模型

2．2．1 三相静止坐标系下的电机模型

2．2．2 两相静止坐标系下的电机模型

2．2．3 两相旋转坐标系下的电机模型

2．3 PMSM的矢量控制

2．3．1 矢量控制方法的常见类型

2．3．2 矢量控制下电机的控制系统

2．4 本章小结

3 永磁同步电动机无传感器转子信息估计

3．1卡尔曼滤波器算法的原理及实现

3．2 降阶线性卡尔曼滤波器算法的原理和实现

3．2．1 RLKF算法下PMSM描述方程的建立

3．2．2 RLKF下的PMSM转子信息估计

3．3 高频信号注入法的原理及实现

3．3．1 旋转高频电压信号注入法原理

3．3．2 高频旋转电压信号下的转子信息估计

3．3．3 高频脉振电压注入法原理

3．3．4 高频脉振电压下的转子信息估计

3．4 卡尔曼滤波与高频信号注入相结合的算法

3．4．1 高频信号注入法下的定子电流共同特性

3．4．2 定子电流统一形式下的转子信息估计

3．5 本章小结

4 基于卡尔曼滤波的PMSM无传感器控制仿真

4．1 永磁同步电动机的矢量控制Simulink模型

4．2 永磁同步电动机的矢量控制仿真

4．3 基于RLKF的PMSM无传感器控制仿真

4．4 基于卡尔曼滤波和高频信号注入的PMSM无传感器控制仿真

4．5 PMSM算法切换无传感器控制仿真

4．6 本章小结

5 结论与展望

参考文献

致谢

个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果