發(fā)布時間：2018-11-20 05:23

【摘要】：由于感應(yīng)電機速度、轉(zhuǎn)矩響應(yīng)的快速性和本身結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢,高性能的感應(yīng)電機矢量控制已在工業(yè)控制領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。在矢量控制系統(tǒng)中,磁鏈和轉(zhuǎn)速是實現(xiàn)坐標變換和閉環(huán)控制的必須信號。但因為速度傳感器的裝配、信號傳送、環(huán)境條件限制等問題影響控制系統(tǒng)性能,而磁鏈在實際應(yīng)用中很難用傳感器檢測到。因此使用無速度傳感器技術(shù)在電機控制領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)越來越廣泛。利用滑模觀測器的轉(zhuǎn)速估計策略能增強系統(tǒng)對參數(shù)擾動和外部不利因素的抗干擾能力,因此得到了廣泛的應(yīng)用。分數(shù)階微積分與滑�？刂葡嘟Y(jié)合時,具有更大的調(diào)節(jié)自由度,可以有效地抑制傳統(tǒng)滑模觀測器中存在的抖振問題,實時性更好,響應(yīng)速度快,能夠進一步提高系統(tǒng)的控制性能。本文的主要內(nèi)容是基于分數(shù)階滑模轉(zhuǎn)速估計的感應(yīng)電機控制研究,結(jié)合滑�？刂评碚摵头謹�(shù)階微積分理論的優(yōu)點,采用感應(yīng)電機的定子電壓、電流作為輸入,設(shè)計出基于定子電流觀測誤差的滑模面和分數(shù)階滑�？刂坡实姆謹�(shù)階滑模觀測器,對感應(yīng)電機磁鏈和轉(zhuǎn)速進行高精度估計,并將其用于感應(yīng)電機矢量控制系統(tǒng)中,以提高矢量控制系統(tǒng)的控制性能。最后分析電機參數(shù)變化對控制系統(tǒng)的影響,并利用基于分數(shù)階滑模觀測器的參數(shù)辨識方法對感應(yīng)電機的定子電阻和轉(zhuǎn)子時間常數(shù)進行了辨識。根據(jù)所設(shè)計的感應(yīng)電機分數(shù)階滑模觀測器,分別搭建了感應(yīng)電機轉(zhuǎn)速估計模型、矢量控制系統(tǒng)模型以及定子電阻和轉(zhuǎn)子時間常數(shù)辨識模型,在Matlab/Simulink仿真平臺上進行了正確性和有效性驗證,并將仿真結(jié)果進行比較分析。仿真結(jié)果表明,相較于普通整數(shù)階滑模觀測器,分數(shù)階滑模觀測器對轉(zhuǎn)速和磁鏈的辨識精度高、跟隨性能好,有效地減小了抖振,改善了控制系統(tǒng)的靜態(tài)和動態(tài)性能。并通過對定子電阻和轉(zhuǎn)子時間常數(shù)的辨識提高了系統(tǒng)對參數(shù)變化的魯棒性。
[Abstract]:The high performance vector control of induction motor has been widely used in the field of industrial control because of the speed of induction motor, the speed of torque response and the advantages of its own structure. In vector control system, flux and speed are the necessary signals to realize coordinate transformation and closed-loop control. However, the performance of the control system is affected by the assembly of speed sensors, signal transmission and environmental constraints, and the flux linkage is difficult to detect in practical applications. Therefore, speed sensorless technology has been widely used in motor control field. The speed estimation strategy of the sliding mode observer can enhance the anti-interference ability of the system to the parameter disturbance and the external adverse factors, so it has been widely used. With the combination of fractional calculus and sliding mode control, it has more adjustable degrees of freedom, which can effectively suppress the buffeting problem existing in the traditional sliding mode observer, and can improve the control performance of the system with better real-time performance and faster response speed. The main content of this paper is the research of induction motor control based on fractional sliding mode speed estimation. Combined with the advantages of sliding mode control theory and fractional calculus theory, the stator voltage and current of induction motor are used as input. A fractional sliding mode observer based on stator current observation error and fractional sliding mode control rate is designed. The flux and speed of induction motor are estimated with high accuracy, and applied to the vector control system of induction motor. In order to improve the control performance of vector control system. Finally, the influence of motor parameters on the control system is analyzed, and the stator resistance and rotor time constant of induction motor are identified by using the parameter identification method based on fractional sliding mode observer. According to the designed fractional sliding mode observer of induction motor, the speed estimation model, vector control system model, stator resistance and rotor time constant identification model are built respectively. The correctness and validity are verified on the Matlab/Simulink simulation platform, and the simulation results are compared and analyzed. The simulation results show that compared with the ordinary integer order sliding mode observer, the fractional order sliding mode observer has high identification accuracy for speed and flux chain and good following performance. It can effectively reduce buffeting and improve the static and dynamic performance of the control system. The robustness of the system to parameter variation is improved by identifying the stator resistance and rotor time constant.
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TM346

【參考文獻】

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本文編號：2343887