低分辨率位置传感器永磁同步电机在通道闸中的研究与应用

来源 :江西理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:windows2xp
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
传统的交流异步电机(AC Asynchronous Induction Motor,ACIM)存在起动电流大,功率因数低以及带载能力差等问题。为解决交流异步电机存在的问题,并积极响应国家节能减排和双碳战略,使用功率因数更高的永磁同步电机(Permanent Magnet synchronous Motor,PMSM)代替交流异步电机已成必然趋势。为降低成本,同时扩大应用场景,永磁同步电机位置传感器选择低分辨率的霍尔位置传感器,通过初始位置检测以及位置估计方法,获得较高精度的位置信号,再合理设计电流环和速度环控制器,实现低分辨率永磁同步电机在通道闸上的应用。论文主要工作为:(1)首先介绍通道闸伺服系统的研究背景和意义以及存在的问题,针对这些问题,介绍通道闸伺服系统采用的控制方法。(2)建立PMSM在旋转坐标系下的电压平衡方程以及运动方程,再根据矢量控制原理,建立PMSM伺服系统控制框图。(3)根据PMSM伺服系统控制框图、性能要求以及存在的问题,建立PMSM速度电流双闭环控制框图,再按照先内环后外环的原则,先后设计电流环和速度环控制器。电流环控制器采用“PI+电流前馈补偿”,通过电流前馈补偿抵消q轴和d轴电压矢量耦合性,提高电流环动态响应速度。速度环控制器采用“PI+负载转矩观测器”,通过负载转矩观测器抵消负载转矩对伺服系统的影响,提高速度环动态响应速度。(4)根据霍尔信号判断转子所处扇区,然后向PMSM注入该扇区对应的电压矢量,在零矢量作用时刻,检测相电流的变化量,根据相电流变化量计算PMSM初始位置。然后在电机加速阶段,选择平均加速度法估计转子位置,在电机平稳运行阶段,选择平均速度法估计转子位置。(5)设计通道闸伺服系统各模块硬件电路,并完成通道闸伺服系统主控芯片相关模块的程序设计和编写。(6)搭建实验平台,通过位置测试实验,验证采用新的位置估计方法的可行性。随后进行速度和电流环测试实验,通过与电流环和速度环都采用PI调节器的伺服系统进行对比,验证电流环采用“PI+电流前馈补偿”、速度环采用“PI+负载转矩观测器”方法的可行性。
其他文献
社会发展使能源的需求量不断增长,对于能源存储的要求也越来越高。锂离子电池因自身储能方面的优势被广泛应用在各领域的储能设备尤其是电动汽车动力电池中。为电池配备电池管理系统BMS,对电池运行状态进行监视和控制,对电池状态的变化进行预测,能够发挥电池的最佳性能,延长电池寿命,防止事故的发生。首先,本文介绍了锂离子电池,详细介绍了其主要性能参数。介绍了BMS关键技术,包括信息采集、均衡控制和电池状态估算,
学位
随着无人驾驶和扫地机器人市场的兴起,路径规划一直成为机器人领域研究的热点,机器人全局路径规划主要是指机器人在可知的二维或三维环境信息中寻找到可以到达终点的可行路径,所找到的路径代价和时间代价是否最低一直是研究重点,在众多探索路径算法中,A*(A Star Algorithm)算法作为一种启发式算法,虽然可以通过预估代价和现有代价计算找到一条渐进最优的路径,但是通常会过多的消耗时间和内存。对比人工势
学位
随着社会经济的快速发展和人民生活水平的日益提升,车辆驾驶者安全意识不足与道路车辆数目急剧增加不相匹配的矛盾成为当下影响道路交通安全的重大隐患,为建立更完善的道路监管体系,本文针对目前智能交通系统中监控摄像机覆盖范围小,无法全方位监督车辆安全行驶的问题,展开了基于车载视频的车辆压线行为检测的研究,主要研究工作总结如下:(1)为完成基于车载视频的车辆压线行为检测任务,构建了一种面向车辆压线行为检测的模
学位
在道路交通事故当中,二轮车驾乘人员群体往往处于防护弱势的一方,因此监督该类群体在道路行驶过程中是否佩戴头盔可以有效减少伤亡风险,对道路交通安全具有重要意义。现有的二轮车头盔检测算法一般采用多阶段分类方法,过程复杂繁琐,同时带来了庞大的参数量和计算资源消耗,造成二轮车头盔检测算法的检测速度缓慢和可迁移性受限。针对上述问题,本文以基于深度学习的目标检测算法为基础,提出了两种轻量化单阶段头盔检测算法,主
学位
密集场景是出入巡检、疾病防控和紧急疏散的重点关注区域,是身份核验、客流统计和定向追踪任务的高频地点。在密集场景进行行人检测,能够助力身份互联认证、跨镜追踪和构建计数系统,为智慧城市的构建提供便利。深度学习的出现为目标检测领域带来契机,为行人检测任务提供了新的思路。但高精度的深度学习模型往往与高复杂度、高计算量并存,这给模型部署和嵌入式应用造成了阻碍。针对上述问题,本文以密集场景的行人为研究对象,对
学位
电线电缆是传输电能、传递信息的基础器材,在各个领域有着广泛的应用,随着制造业向高端转型,各行业对电线电缆的品质要求愈发严格,但现阶段国内的聚四氟乙烯(Poly Tetra Fluoroethylene,PTFE)电缆线径控制系统还存在着自动化水平落后,线径控制精度不足的问题。针对此问题,本文从优化控制算法及控制系统升级改造两方面对PTFE电缆线径控制系统进行研究与设计,主要研究内容如下:(1)分析
学位
随着大数据技术、计算机技术以及遥感光谱成像技术的蓬勃发展,遥感场景中的高光谱图像(HSI)处理已经成为了国内外各个相关领域的研究热点,其中HSI异常检测和分类研究具有十分重要的研究意义和应用价值。遥感光谱成像技术可以生成光谱信息丰富的HSI,而由于HSI存在光谱维度高、空间分辨率低、数据量缺乏以及样本不平衡等问题,且在处理过程中容易受到噪声和混合像元等因素的影响,因此HSI异常检测和分类研究仍面临
学位
心音信号包含大量关于心血管疾病的信息,心音听诊是心血管疾病诊断的重要手段。但由于受环境、心脏内部等各种因素的干扰,加大了心音听诊的难度,传统的听诊器诊断方式,仅依靠医生的听诊经验进行诊断,导致诊断准确率低。本文通过信号处理、模式识别对心音信号的自动分类识别进行研究,为心血管疾病诊断提供客观依据,提高心血管疾病的诊断效率。主要研究工作如下:(1)心音信号的降噪处理。针对采集的心音信号含有噪声,提出联
学位
分布式驱动电动汽车四轮转矩独立精确可控、响应快速,在传动效率、结构布置以及整车动力学控制等方面具有巨大的优势而日益受青睐,是未来电动汽车发展的重要方向和研究热点。汽车主动安全控制技术依赖于路面附着的准确估计、有效的主动控制方式和协调控制算法。本文以分布式驱动电动汽车为研究对象,针对路面附着估计方法、主动前轮转向和转矩矢量协调控制开展了相关研究工作,具体内容如下:基于L-M优化算法的Elman神经网
学位
机器人跟踪并抓取动态目标是制造业和空间探索中面临的一项挑战性任务。例如工业机器人需要分拣传送带上输送的零件,空间机械臂需要抓捕运动中的空间碎片等。为了实现精确而又可靠的抓取,机器人需要从复杂的背景中准确识别目标,然后预测目标运动情况并引导机器人抓取。针对这一需求,本文从两个方面开展工作:基于传统机器视觉技术和运动估计方法结合,研究平面运动物体的运动估计及抓取问题;基于深度学习框架,研究非结构化场景
学位