基于滑模-自适应复合观测器的电动车辆异步驱动系统无速度传感器矢量控制算法研究

来源 :合肥工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hot_way
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在能源危机和环境污染日益严重的背景下,电动车辆作为一种高效、节能、环保的新型交通工具,越来越为人们所重视,学界对电动车辆的研究也逐渐深入。电机是电动车辆动力机构的重要组成部分,电机及其控制系统的性能,对整车的运行性能起着确定性的作用。异步电机以其简单可靠的结构、低廉的制造和维护成本、较宽的调速范围,在电动车辆驱动电机市场占据着主导地位。而矢量控制技术使得异步电机获得与直流电机相媲美的运行性能,矢量控制异步驱动系统依然是目前所广为采用的主流调速方案。出于对运行性能和技术难度的考虑,当前多数电动车辆都安装有用于检测电机转速的旋转变压器。尽管如此,无速度传感器控制技术依然是电动车辆变流驱动系统重要的技术需求之一。一方面,无速度传感器控制可以作为速度检测异常时的备用方案,增加系统的冗余性以提升整车运行的可靠性;另一方面,随着无速度传感器性能的提升,有望彻底避免旋变的安装,提升驱动系统的可靠性,并降低控制器成本。本文围绕着异步电机转子磁场定向矢量控制技术展开研究。首先从基本原理出发,对直接磁场定向和间接磁场定向两种典型矢量控制方案进行讨论,分析了直接磁场定向矢量控制系统性能对转子磁链获得的依赖性和间接磁场定向对转子时间常数的参数敏感性。其次,针对目前应用较多的直接计算法、模型参考自适应法、滑模观测器法以及自适应观测器法等无速度传感器方案的优缺点和适用范围进行了讨论。在实际应用中,通常将多种方法结合起来使用,以达到更好的效果。最后,本文提出了一种基于滑模—自适应复合观测器的异步电机无速度传感器矢量控制算法。通过定义一中间电流变量对异步电机Γ型等效电路进行简化,并以该中间变量为状态量,设计了滑模观测器(SMO),依据异步电机磁链电流方程,获得了SMO等效控制量的状态方程,并以此为可调模型,以SMO实际等效控制量为参考模型,设计完成了模型参考自适应系统(MRAS)实现对异步电机转速的观测。同时,将等效控制量直接计算获取的转速通过前馈运算融合到MRAS的转速自适应律中,既提升了MRAS收敛速度和动态性能,又克服了直接计算法参数鲁棒性不足的弊端。研究表明,本文所提出的速度观测方案,具有较好的稳态、动态性能和较强的参数鲁棒性。
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