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混合动力汽车用永磁同步电机直接转矩控制

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 17:04:16
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混合动力汽车用永磁同步电机直接转矩控制【摘要】:交流永磁同步电动机(Permanent Magnet Synchronous Motor,简称PMSM)是一种高性能电机,因其具有结

【摘要】:交流永磁同步电动机(Permanent Magnet Synchronous Motor,简称PMSM)是一种高性能电机,因其具有结构非常简单、性能十分可靠、转矩/重量比特别高、调速性能非常好、损耗小等突出优势,逐步受到人们的关注,特别是在精度和可靠性要求高的场合备受青睐。从直接转矩控制技术(Direct Torque Control,简称DTC)应用于变频器开始,它便成了新时期变频技术的领军者。直接转矩控制操作简便、转矩动态响应快、对系统内部参数摄动和来自外部的干扰都有很强的鲁棒性,因此广泛应用于永磁同步电机控制系统。但是存在转矩脉动很大、逆变器开关的频率不能保持稳定,在速度较低时很难控制等问题。 滑模变结构控制具有响应反应快、模型精度要求不高、对参数变化和负载扰动有安全的自适应性和鲁棒性、物理实现简单等优点,在电机调速领域得到大范围使用。将快速终端滑模变结构控制策略引入永磁同步电机直接转矩控制,根据李亚普诺夫稳定性定理,设计控制器的参数,达到系统状态在有限时间内收敛、减小稳态误差的目的,从而解决传统DTC存在的问题。 为了取消永磁同步电机调速系统的机械传感器,提出了基于径向基函数(Radial Basis Function,简称RBF)神经滑模观测器的非线性转速/位置估算方法。基于永磁同步电机的数学模型,根据实测电流和观测电流之间的误差构成滑模面,应用观测得到的反电动势计算出估计的转速/位置。滑模变量作为RBF神经网络的输入,网络的输出为观测器的控制策略,控制目标从跟踪误差转为滑模函数,由于神经滑模控制器的输入S始终与控制输入同维,简化了常规神经网络控制结构并降低了一般滑模控制的抖振现象,同时对系统中的确定项具有鲁棒性,以获得高精度的转子位置以及转速估计值,并验证了此方法的稳定性和有效性。 在分析上述理论的基础上,基于MATLAB/Simulink仿真平台对研究的控制系统进行模型搭建和实验分析,结果显示在削弱电机转矩脉动方面,终端滑模变结构控制算法更加优秀,同时也能保证快速响应的特性,对系统参数的变化和负载出现扰动等情况都体现了优良的鲁棒性。 【关键词】:永磁同步电机 滑模变结构 直接转矩控制 空间电压矢量 无位置传感器
【学位授予单位】:长春工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TM341
【目录】:
  • 摘要2-3
  • Abstract3-7
  • 第一章 绪论7-13
  • 1.1 本课题的来源与意义7-8
  • 1.1.1 本课题的来源7
  • 1.1.2 本课题研究的意义7-8
  • 1.2 比较电动汽车所用的各种驱动电机的性能8
  • 1.3 永磁同步电机基础8-11
  • 1.3.1 概述8-9
  • 1.3.2 PMSM的控制策略9-11
  • 1.4 永磁同步电机常用的控制方法11-12
  • 1.5 本文研究内容12-13
  • 第二章 永磁同步电机数学模型13-21
  • 2.1 坐标变换理论13-14
  • 2.2 PMSM的数学模型14-20
  • 2.3 本章小结20-21
  • 第三章 滑模变结构控制21-26
  • 3.1 滑模变结构控制的基本原理21-23
  • 3.1.1 滑模变结构的基本概念21-22
  • 3.1.2 滑模控制的基本问题——存在性和可达性22
  • 3.1.3 滑动模态变结构的等效控制和滑动模态方程22-23
  • 3.2 滑动模态变结构控制系统的设计过程23-25
  • 3.2.1 切换函数的设计23-24
  • 3.2.2 滑模控制率的设计方法24-25
  • 3.3 滑模变结构的分类25
  • 3.4 终端滑模变结构控制原理25
  • 3.5 本章小结25-26
  • 第四章 基于快速终端滑模变结构的永磁同步电机直接转矩控制26-44
  • 4.1 基于滞环控制的永磁同步电机直接转矩控制26-30
  • 4.2 基于SVPWM的永磁同步电机直接转矩控制30-33
  • 4.2.1 基于SVPWM的PMSM-DTC原理30-31
  • 4.2.2 空间电压矢量脉宽调制技术31-33
  • 4.3 基于快速终端滑模变结构的永磁同步电机直接转矩控制33-38
  • 4.3.1 基于快速终端滑模变结构的控制器设计33-36
  • 4.3.2 系统的稳定性分析36
  • 4.3.3 最大转矩电流比动态磁链给定控制策略36-38
  • 4.4 仿真分析38-42
  • 4.4.1 基于滞环控制的PMSM-DTC仿真实验38-39
  • 4.4.2 基于SVPWM的PMSM-DTC仿真实验39-41
  • 4.4.3 基于FTSM的PMSM-DTC仿真分析41-42
  • 4.5 本章小结42-44
  • 第五章 基于RBF神经滑模观测器永磁同步电动机无位置传感器设计44-52
  • 5.1 RBF神经网络概述44-45
  • 5.1.1 RBF神经网络结构原理44-45
  • 5.1.2 RBF神经网络的优点与缺点45
  • 5.2 基于神经滑模观测器的转子位置估算45-49
  • 5.2.1 永磁同步电动机α、β两相静止坐标系下电压平衡方程45-46
  • 5.2.2 转子位置观测器设计46-48
  • 5.2.3 稳定性分析48-49
  • 5.3 仿真分析49-51
  • 5.4 本章小结51-52
  • 全文总结52-53
  • 致谢53-54
  • 参考文献54-57
  • 作者简介57
  • 攻读学位期间的研究成果57-58


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