發(fā)布時間：2018-05-30 23:15

  本文選題：異步電機(jī) + 模型設(shè)計(jì)　； 參考：《中國礦業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：異步電機(jī)的高效性能在調(diào)速領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,利用無速度傳感器和參數(shù)辨識控制技術(shù)能夠確保異步調(diào)速系統(tǒng)的穩(wěn)定性和精確性,節(jié)省運(yùn)行成本。將模型設(shè)計(jì)思想引入電機(jī)控制中,可以提高系統(tǒng)開發(fā)效率,并能以圖形化模型和友好化界面高效地實(shí)現(xiàn)對算法的調(diào)整測試和電機(jī)的實(shí)時監(jiān)測控制。本文首先介紹了異步電動機(jī)的數(shù)學(xué)模型和空間矢量控制的工作原理,其次對無速度傳感器電機(jī)控制系統(tǒng)進(jìn)行了研究,建立了基于模型參考自適應(yīng)(MRAS)的參數(shù)辨識模型。在傳統(tǒng)轉(zhuǎn)子磁鏈電壓和電流模型對轉(zhuǎn)速估測算法的基礎(chǔ)之上,添加對定子電阻的同時辨識,實(shí)現(xiàn)參考模型和可調(diào)模型交替互換的雙參數(shù)辨識結(jié)構(gòu),以改善電機(jī)的辨識性能。并且針對轉(zhuǎn)子磁鏈電壓模型純積分環(huán)節(jié)存在的積分初值、直流偏置和一階濾波器替代積分器方式所帶來的相位和幅值偏移問題,對電壓模型進(jìn)行正交反饋改進(jìn),補(bǔ)償其固有缺陷。除此,結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,將原有MRAS可調(diào)模型以線性神經(jīng)元結(jié)構(gòu)替代,自適應(yīng)規(guī)律引入在線學(xué)習(xí)算法,提出了轉(zhuǎn)子時間常數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)機(jī)構(gòu),以提高其控制精度。利用軟件對無速度傳感器異步電機(jī)參數(shù)辨識矢量控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真研究,分析驗(yàn)證了其可行性。在理論分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)模型設(shè)計(jì)方法,在MATLAB/Simulink環(huán)境將原有純軟件連續(xù)系統(tǒng)仿真改進(jìn)為DSP控制器所支持的離散化控制算法模型,將控制器各處理單元模塊細(xì)化并取代電機(jī)作為虛擬控制對象,通過外部接口匹配與寄存器地址和映射關(guān)系配置,搭建了半實(shí)物仿真模型。通過對實(shí)時工作空間(RTW)進(jìn)行擴(kuò)展,可以實(shí)現(xiàn)從Simulink模型到控制器實(shí)時硬件代碼的自動下載,同時利用通信端口完成上位機(jī)與控制器的數(shù)據(jù)交互,借助GUI環(huán)境設(shè)計(jì)了電機(jī)監(jiān)測界面,可實(shí)時對電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和參數(shù)波形在線觀測并發(fā)送控制指令,由此建立了電機(jī)實(shí)時仿真軟硬件工作平臺。最后,在硬件電路設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上對整體實(shí)時控制平臺進(jìn)行實(shí)驗(yàn)調(diào)試,通過實(shí)驗(yàn)分析,本平臺能夠在MATLAB環(huán)境集模型搭建、代碼自動生成、在線觀測和實(shí)時控制于一體,有較高的開發(fā)效率和良好的可行性。
[Abstract]:The high efficiency performance of asynchronous motor is widely used in the field of speed regulation. The speed sensorless and parameter identification control technology can ensure the stability and accuracy of the asynchronous speed regulation system and save the running cost. Introducing the model design idea into motor control can improve the efficiency of system development and realize the adjustment and testing of the algorithm and the real-time monitoring control of the motor efficiently with graphical model and friendly interface. In this paper, the mathematical model of asynchronous motor and the working principle of space vector control are introduced. Secondly, the speed sensorless motor control system is studied, and the parameter identification model based on model reference adaptive control (MRASS) is established. On the basis of the traditional rotor flux voltage and current model to estimate the rotational speed, the stator resistance is identified at the same time, and the two-parameter identification structure of the reference model and adjustable model is realized alternately, so as to improve the identification performance of the motor. In order to solve the problem of phase and amplitude offset caused by the pure integral of rotor flux voltage model, DC bias and first-order filter instead of integrator, the voltage model is improved by quadrature feedback. Compensate for its inherent defects. In addition, combining with the artificial neural network algorithm, the original MRAS adjustable model is replaced by the linear neuron structure, and the adaptive law is introduced into the on-line learning algorithm, and a neural network adaptive mechanism with rotor time constant is proposed to improve its control accuracy. The parameter identification vector control system of speed sensorless asynchronous motor is simulated by software, and its feasibility is verified. On the basis of theoretical analysis, according to the method of model design, the simulation of pure software continuous system in MATLAB/Simulink environment is improved to discrete control algorithm model supported by DSP controller. The processor modules of the controller are refined and replaced by the motor as the virtual control object. The hardware-in-the-loop simulation model is built by matching the external interface with the register address and mapping relation. By extending the real-time workspace, the real-time hardware code can be automatically downloaded from the Simulink model to the controller. At the same time, the communication port is used to complete the data exchange between the host computer and the controller, and the motor monitoring interface is designed with the help of the GUI environment. The real-time operating state and parameter waveform of the motor can be observed online and the control command can be sent. The hardware and software working platform of the real-time simulation of the motor is established. Finally, on the basis of hardware circuit design, the whole real-time control platform is debugged. Through experimental analysis, the platform can be set up in MATLAB environment model, code generation automatically, on-line observation and real-time control in one. Have high development efficiency and good feasibility.
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM343

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1957247