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无刷直流电机(Brushless Direct Current Motor,BLDCM)是一种取消了直流电机的碳刷和滑环等换相装置,又具有普通直流电机相同调速性能的特种电机,具有效率高、寿命长、可靠性好、调速性能优良等优点。但是需要安装位置传感器来提供换相信号,这又增加了电机结构复杂性和成本。因此,取消传感器装置并提高电机运行性能具有重要的意义,这也逐步成为当前对无刷直流电机的研究热点。本文研究了基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法的无刷直流电机无位置传感器控制系统,能够实现电机在无传感器状态下运行。该方法动态性能好,对电机参数变化不敏感,可以较好的实现无刷直流电机的无传感器控制。但是,传统EKF方法在对非线性系统方程进行线性化处理时,只具有泰勒级数的一阶精度,因而在实际应用中,需要对卡尔曼滤波方法进一步改善。针对这一问题,本文对一种改进的卡尔曼滤波算法--无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)进行了深入研究,研究结果表明,UKF算法在无刷直流电机无传感器控制系统中的应用效果优于EKF。首先,给出了无刷直流电机的数学模型,并根据该数学模型建立了基于Matlab/Simulink的无刷直流电机转速、电流双闭环系统仿真模型。其次,对扩展卡尔曼滤波算法进行了详细的介绍,在推导出无刷直流电机的状态方程基础上,建立了基于EKF的无刷直流电机无传感器控制系统仿真模型,并对其进行了深入的仿真研究,仿真结果表明EKF用于无刷直流电机无传感器控制系统具有较好的观测效果。再次,针对传统EKF算法只有一阶精度的缺点,对一种改进的卡尔曼滤波算法UKF进行了详细的介绍和分析,并将其应用于无刷直流电机中,设计了基于UKF的无刷直流电机无传感器控制系统。仿真和分析发现,UKF用于无刷直流电机无传感器控制系统,其观测效果优于EKF,能有效提高估算精度,但是计算量更大。最后,搭建了无刷直流电机无传感器控制系统的硬件平台,并编写了软件程序,对基于EKF的无刷直流电机无传感器控制系统进行了实验验证,实验结果证明了该算法的有效性。