基于滑模观测器的电力牵引系统速度辨识方法的改进

作     者：褚方舟 

作者单位：大连交通大学 

学位级别：硕士

导师姓名：刘文生

授予年度：2018年

学科分类：08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 

主      题：转速辨识 低开关频率 滑模观测器 模糊PI 模型预测 

摘      要：电力牵引传动系统作为高速动车组和大功率电力机车的原动力,其控制性能决定整车的运行性能,同时准确的速度信息又是保证列车安全、可靠运行的前提。然而,速度传感器受安装位置温度变化、电磁干扰等因素影响,故障率较高,成为制约牵引系统可靠性的一个瓶颈,且增加了系统体积和重量,不利于列车节能增效和轻量化的实现。因此,对无速度传感器技术的研究具有十分重要的现实意义。本文鉴于此背景,以某异步牵引电机为控制对象,简要阐述其数学模型及坐标变换原理,为全文的研究奠定理论基础。在现有转速辨识策略中,对开环转速辨识策略和模型参考自适应法(MRAS)的基本原理进行了详细介绍,并指出两者系统均易受参数变化干扰,稳定性较差,且难以保证低开关频率下转速的辨识精度。为提高系统对参数变化的鲁棒性,采用基于滑模观测器(SMO)的转速辨识方案,通过Lyapunov函数法设计转速自适应律。此外,针对抖振现象导致的系统控制性能下降的问题,提出改进型模糊SMO转速辨识策略。通过引入转速误差的平方项,改进传统观测器状态方程的切换增益,迫使滑模抖振随时间推移成衰减走势;同时,采用基于模糊推理的自适应PI结构,并设计相应的控制器参数及模糊规则表。针对系统低速区转速辨识精度差的问题,在改进型模糊SMO方案的基础上,结合模型预测控制(MPC),加入开关状态约束条件及延时补偿算法,使用权值法设计包含平均开关频率的多种优化目标的价值函数。利用Matlab/Simulink软件,搭建上述各转速辨识策略系统仿真模型。分析各系统在高、低速区控制性能,并着重对比在不同转矩、不同转速下各方案转速辨识精度及系统参数鲁棒性。结果表明,本文所提基于MPC的改进型模糊控制策略可有效降低传统观测器抖振现象,显著提升全速度范围内转速辨识精度,达到抑制输出转矩脉动的效果,且系统具有较强的参数鲁棒性。