變頻調(diào)速系統(tǒng)轉速辨識方法的研究.pdf

1、隨著電力電子技術和微電子技術不斷發(fā)展,交流調(diào)速系統(tǒng)逐漸取代了直流調(diào)速系統(tǒng)。在交流調(diào)速系統(tǒng)中,速度檢測是必不可少的環(huán)節(jié)。為檢測速度,傳統(tǒng)方法在轉軸上安裝傳感器,增加了系統(tǒng)的復雜度和成本,對環(huán)境適應力不強,無速度傳感器矢量技術利用定子電壓和電流間接獲得轉速,省去了傳感器,增強了系統(tǒng)的簡易性和魯棒性,逐漸成為近年來的研究熱點。本文采用三種方法對異步電動機的轉速進行了辨識。
　　 介紹了變頻調(diào)速系統(tǒng)轉速辨識研究現(xiàn)狀、矢量控制基本原理以及

2、三相異步電動機在不同坐標系下的數(shù)學模型,在此基礎上重點闡述了轉子磁場定向矢量控制技術,并在MATLAB／Simulink環(huán)境下搭建了變頻調(diào)速矢量控制系統(tǒng)模型。
　　 根據(jù)波波夫超穩(wěn)定性理論設計自適應律,并結合模型參考自適應系統(tǒng)基本理論,設計了基于模型參考自適應系統(tǒng)的速度辨識算法,仿真分析了該系統(tǒng)在空載、負載、轉速突變和低磁時性能,結果表明,該算法辨識速度跟隨性較好,響應速度快,動態(tài)性能良好,但存在穩(wěn)定誤差。
　　 根據(jù)擴

3、展卡爾曼濾波法基本原理,利用異步電動機狀態(tài)方程,推導了轉速和轉子磁鏈的辨識方法,并選擇合適的濾波參數(shù),編寫辨識算法,對比仿真分析了系統(tǒng)在不同工況下的性能,結果表明,該方法具有良好的濾波效果,抗干擾能力強,穩(wěn)定性較好。
　　 神經(jīng)網(wǎng)絡法具有超強的自學習能力和魯棒性,通過學習訓練能任意逼近非線性函數(shù),因此本文根據(jù)多層前向網(wǎng)絡模型設計了二層神經(jīng)網(wǎng)絡,采用BP算法對轉速進行辨識,選擇合適的學習因子對系統(tǒng)進行仿真研究,結果表明該方法動、靜