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高压变频器无速度传感器矢量控制转速辨识

电力电子技术 2012年第8期46卷 97-99页

作者：杨奇张裕峰胡炫钱诗宝中国华电集团国电南京自动化股份有限公司江苏南京210003

针对级联高压变频器异步电机无速度传感器矢量控制,研究了一种基于两相旋转坐标系下模型参考自适应系统(MRAS)来辨识异步电机转速的方案。仿真和实验结果表明,该转速辨识方案结构简单,易于实现,能准确地估计电机的磁链和转速。

关键词：变频器异步电机无速度传感器转速辨识

基于神经网络PID的异步电机转速MRAS辨识

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中国农村水利水电 2015年第7期 185-187页

作者：陈显彪南昌工程学院机械与电气工程学院南昌330099

提出了一种基于神经网络PID的异步电机转速MRAS辨识方法。该方法利用Popov超稳定性理论推导的转速估算公式,并采用单神经元PID控制器进行电机转速辨识。在MATLAB∕Simulink环境中,建立了一个基于该方法的无速度传感器异步电机矢量控制系... 详细信息

提出了一种基于神经网络PID的异步电机转速MRAS辨识方法。该方法利用Popov超稳定性理论推导的转速估算公式,并采用单神经元PID控制器进行电机转速辨识。在MATLAB∕Simulink环境中,建立了一个基于该方法的无速度传感器异步电机矢量控制系统,并进行了仿真试验,仿真结果表明,该方法提高了电机转速估算的精度和响应速度,从而提升了系统的性能。

关键词：异步电机神经网络转速辨识仿真

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全阶状态观测器在转速辨识系统中的应用改进

电气传动 2015年第3期45卷 7-11页

作者：李彬郎张斌秦帅兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070

将基于全阶状态观测器的无速度传感器技术应用于异步电机矢量控制系统中,实现对电机转速的实时辨识。通过对异步电机数学模型的分析、全阶状态观测器的设计以及转速自适应律的推导,最终完成对完整系统的构建。在观测器设计的环节中,基... 详细信息

将基于全阶状态观测器的无速度传感器技术应用于异步电机矢量控制系统中,实现对电机转速的实时辨识。通过对异步电机数学模型的分析、全阶状态观测器的设计以及转速自适应律的推导,最终完成对完整系统的构建。在观测器设计的环节中,基于状态误差方程推导出反馈增益系数的取值判定式,缩小了该系数的数值选取范围,从而降低选取系数值的盲目性。在Matlab/Simulink仿真环境下,进行了仿真验证。实验结果表明,在限定范围内对反馈增益系数取值,将使系统具有更加良好的稳定性及转速估算性能。

关键词：全阶状态观测器反馈增益系数转速辨识异步电机

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变异蚁群神经网络及其对DTC转速的辨识

华中科技大学学报（自然科学版） 2006年第10期34卷 64-66页

作者：曹承志杜晶郭晓凤沈阳工业大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110023

将变异机制引入基本蚁群算法中,然后利用这种变异蚁群算法去优化神经网络的权值,有效地解决了神经网络容易陷入极小点的缺点,同时又远比只采用单一的基本蚁群算法提高了收敛速度,从而得到一种时间效率和求解效率都比较好的启发式方法,... 详细信息

将变异机制引入基本蚁群算法中,然后利用这种变异蚁群算法去优化神经网络的权值,有效地解决了神经网络容易陷入极小点的缺点,同时又远比只采用单一的基本蚁群算法提高了收敛速度,从而得到一种时间效率和求解效率都比较好的启发式方法,即变异蚁群神经网络.通过对直接转矩控制中电机转速进行辨识的仿真实验,结果表明:这种变异蚁群神经网络兼具了神经网络和蚁群算法两方面的优点,不仅具有广泛的映射能力,还明显提高了运算效率,用变异蚁群神经网络构造的转速辨识器能够准确地跟踪电机转速的变化,使系统具有良好的动态性能.

关键词：神经网络蚁群算法直接转矩控制变异机制转速辨识

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基于混沌神经网络的异步电主轴转速辨识

现代制造工程 2011年第12期 18-23页

作者：杨炎孙首群吴虹江崔熠上海理工大学机械工程学院上海200093

针对BP神经网络易陷于局部最优,且学习速度慢的缺陷,研究了采用混沌优化算法改进BP神经网络并应用于异步电主轴转速辨识的方法。该方法使用新的混沌自映射函数取代一般的有限折叠次数的Logistic自映射函数,使其兼具了混沌优化算法的全... 详细信息

针对BP神经网络易陷于局部最优,且学习速度慢的缺陷,研究了采用混沌优化算法改进BP神经网络并应用于异步电主轴转速辨识的方法。该方法使用新的混沌自映射函数取代一般的有限折叠次数的Logistic自映射函数,使其兼具了混沌优化算法的全局寻优与BP算法局部寻优的优点。借助MATLAB/Simulink软件对无传感器电主轴转速辨识系统进行数值仿真。仿真结果表明,采用新方法使整个系统的辨识性能更优,学习速度更快。

关键词：转速辨识混沌优化算法 BP神经网络异步电主轴

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永磁同步电机的变结构MRAS转速辨识系统

自动化仪表 2014年第12期35卷 79-82,87页

作者：杜永栋滕青芳左瑜君兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070

为改善模型参考自适应系统(MRAS)速度观测器在永磁同步电机控制中对参数变化和负载扰动较敏感的问题,提出一种变结构MRAS转速辨识方法。该方法利用滑模变结构代替MRAS的自适应律,利用双曲正切函数Sigmoid代替符号切换函数,以降低滑模模... 详细信息

为改善模型参考自适应系统(MRAS)速度观测器在永磁同步电机控制中对参数变化和负载扰动较敏感的问题,提出一种变结构MRAS转速辨识方法。该方法利用滑模变结构代替MRAS的自适应律,利用双曲正切函数Sigmoid代替符号切换函数,以降低滑模模态的抖动。理论分析和仿真结果表明,基于变结构MRAS观测器的永磁同步电机无速度传感器控制系统具有较好的动静态性能和较强的鲁棒性。

关键词：永磁同步电机无速度传感器变结构模型参考自适应转速辨识

一种基于改进反电动势的模型参考自适应转速辨识方法

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工矿自动化 2013年第9期39卷 75-79页

作者：陈义衡张爱玲张义海天地(常州)自动化股份有限公司江苏常州213015 太原理工大学电气与动力工程学院山西太原030024

构建了感应电动机的数学模型;在分析基于无功功率的模型参考自适应的稳定性的基础上,提出一种基于改进反电动势的模型参考自适应转速辨识的新方法,即重新构造模型参考自适应转速辨识的误差信号,该信号包括反电动势的误差矢量与转子磁链... 详细信息

构建了感应电动机的数学模型;在分析基于无功功率的模型参考自适应的稳定性的基础上,提出一种基于改进反电动势的模型参考自适应转速辨识的新方法,即重新构造模型参考自适应转速辨识的误差信号,该信号包括反电动势的误差矢量与转子磁链矢量的叉乘和点乘,通过误差信号辨识出电动机的转子转速。试验结果表明,该方法克服了基于反电动势的模型参考自适应在停车制动及发电状态下的不稳定性问题。

关键词：感应电动机无速度传感器矢量控制转速辨识模型参考自适应 MRAS

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变频调速系统转速辨识方法的研究

变频调速系统转速辨识方法的研究

作者：江巧逢西南交通大学

学位级别：硕士

随着电力电子技术和微电子技术不断发展,交流调速系统逐渐取代了直流调速系统。在交流调速系统中,速度检测是必不可少的环节。为检测速度,传统方法在转轴上安装传感器,增加了系统的复杂度和成本,对环境适应力不强,无速度传感器矢量技术... 详细信息

随着电力电子技术和微电子技术不断发展,交流调速系统逐渐取代了直流调速系统。在交流调速系统中,速度检测是必不可少的环节。为检测速度,传统方法在转轴上安装传感器,增加了系统的复杂度和成本,对环境适应力不强,无速度传感器矢量技术利用定子电压和电流间接获得转速,省去了传感器,增强了系统的简易性和鲁棒性,逐渐成为近年来的研究热点。本文采用三种方法对异步电动机的转速进行了辨识。介绍了变频调速系统转速辨识研究现状、矢量控制基本原理以及三相异步电动机在不同坐标系下的数学模型,在此基础上重点阐述了转子磁场定向矢量控制技术,并在MATLAB/Simulink环境下搭建了变频调速矢量控制系统模型。根据波波夫超稳定性理论设计自适应律,并结合模型参考自适应系统基本理论,设计了基于模型参考自适应系统的速度辨识算法,仿真分析了该系统在空载、负载、转速突变和低磁时性能,结果表明,该算法辨识速度跟随性较好,响应速度快,动态性能良好,但存在稳定误差。根据扩展卡尔曼滤波法基本原理,利用异步电动机状态方程,推导了转速和转子磁链的辨识方法,并选择合适的滤波参数,编写辨识算法,对比仿真分析了系统在不同工况下的性能,结果表明,该方法具有良好的滤波效果,抗干扰能力强,稳定性较好。神经网络法具有超强的自学习能力和鲁棒性,通过学习训练能任意逼近非线性函数,因此本文根据多层前向网络模型设计了二层神经网络,采用BP算法对转速进行辨识,选择合适的学习因子对系统进行仿真研究,结果表明该方法动、静态性能良好,抗干扰能力强。比较分析三种方法在不同工况下、电机参数变化以及噪声干扰时对转速辨识的影响。结果表明,模型参考自适应法和神经网络法响应速度快,跟随性较好,但受定子电阻影响大,扩展卡尔曼滤波法稳定性较好,抗干扰能力强,但受电机参数影响较大。

关键词：无速度传感器转速辨识模型参考自适应扩展卡尔曼滤波神经网络

基于蒙特卡罗法的感应电机转子槽数及转速辨识方法

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微特电机 2020年第10期48卷 16-19页

作者：李良宋文乐张树亮蒋曦王朝阳赵俊蕾李鹏宇国网河北省电力有限公司沧州供电分公司河北061001 华北电力大学电气与电子工程学院北京102206

在实际工程中对笼型感应电机进行能效评估时,通常采用非侵入式的转子槽频率方法辨识电机转速,但前提是转子槽数需提前给定,从成本与不影响生产的角度考虑,如何快速便捷地辨识得出转子槽数成为关键。研究了一种基于可测电气量的电机转子... 详细信息

在实际工程中对笼型感应电机进行能效评估时,通常采用非侵入式的转子槽频率方法辨识电机转速,但前提是转子槽数需提前给定,从成本与不影响生产的角度考虑,如何快速便捷地辨识得出转子槽数成为关键。研究了一种基于可测电气量的电机转子槽数及转速辨识方法。通过电机的空载和负载两种特殊运行状态采集输入端电流数据,并通过傅里叶分解与蒙特卡罗(Monte Carlo)法推算出电机槽数;采集不同工况下的定子电流波形,进行快速傅里叶分解,估算负载转差率得出转子槽频率的大致区间,解决了转子槽频率和齿谐波容易混淆的问题;利用转子槽频率反推求解得到转子转速。以一台5.5 kW样机为例,对该转速辨识方法进行了实验验证,结果表明能够满足工程需求,该研究成果为电机转速辨识与能效准确评估提供了必要参考。

关键词：笼型感应电机蒙特卡罗法转子槽数转速辨识能效评估