【摘 要】
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为了提高传统基于模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS)的转速估计策略的动态性能和鲁棒性,提出了一种基于新型超螺旋滑模自适应观测器(super-twisting
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072
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为了提高传统基于模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS)的转速估计策略的动态性能和鲁棒性,提出了一种基于新型超螺旋滑模自适应观测器(super-twisting algorithm adaptive observer, STA-AO)的转速估计策略.首先,在MRAS结构的基础上加入了反馈校正环节,提高参考模型输出和可调模型输出之间误差的收敛速度.其次,在STA-AO中引入超螺旋滑模算法替代观测器中的PI自适应机构,提高观测器的鲁棒性.最后,通过MATLAB/Simulink仿真软件和由TMS320F28335控制的500 W永磁同步电机进行仿真和实验验证.结果 表明:相比于基于MRAS的转速估计方法,在其基础上改进提出的STA-AO能使得转速估计误差更快地收敛到零,并且当电机参数发生摄动时,STA-AO对转速估计的准确性所受影响更小.因此,相比于基于MRAS的估计策略,基于STA-AO的估计策略有着更加良好的动态性能和鲁棒性.
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