發(fā)布時(shí)間：2018-11-27 21:15

【摘要】：永磁同步電機(jī)（PMSM）伺服系統(tǒng)在現(xiàn)代社會(huì)中有著諸多的應(yīng)用。然而，隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展和深化，對(duì)伺服系統(tǒng)本身的性能有了更高的要求，要求其能夠做到更高的跟蹤精度和更為良好的魯棒性。為此，很多學(xué)者努力探索算法和控制策略。就現(xiàn)有的大部分的控制方式而言,電機(jī)的電氣參數(shù)和機(jī)械參數(shù)的準(zhǔn)確度對(duì)控制效果有著很大的影響。因此，對(duì)電機(jī)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)便成了一個(gè)很有意義和重要的工作。 本文針對(duì)一臺(tái)面裝式小慣量電機(jī)，根據(jù)PMSM的數(shù)學(xué)描述公式和基于i d0的矢量控制方案搭建了仿真平臺(tái)，進(jìn)行了平臺(tái)系統(tǒng)的仿真，分析了該系統(tǒng)的帶載和切載性能。 給出了在已知定子相電阻和轉(zhuǎn)速的情況下，應(yīng)用模型參考自適應(yīng)（MRAS）算法對(duì)電感和磁鏈進(jìn)行辨識(shí)的方案。并根據(jù)可調(diào)模型的表達(dá)式，詳細(xì)分析了影響辨識(shí)動(dòng)態(tài)性能的五個(gè)要素，對(duì)辨識(shí)過(guò)程的動(dòng)態(tài)性能（包括收斂速度和精度）進(jìn)行了優(yōu)化，仿真結(jié)果證明了算法的有效性。 針對(duì)實(shí)際過(guò)程中時(shí)變的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量對(duì)運(yùn)行機(jī)構(gòu)的性能有著很大的影響的問(wèn)題，應(yīng)用遺忘因子最小二乘算法（FFRLS）和Landau離散時(shí)間遞推算法進(jìn)行了轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的跟蹤辨識(shí)。仿真結(jié)果證明，這兩種方法都能夠準(zhǔn)確跟蹤辨識(shí)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，且收斂時(shí)間和收斂精度能夠滿(mǎn)足要求。 對(duì)另一個(gè)機(jī)械參數(shù)負(fù)載擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩進(jìn)行了跟蹤辨識(shí)。通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)降階擾動(dòng)觀測(cè)器對(duì)其進(jìn)行了跟蹤辨識(shí)，該觀測(cè)器的其中一個(gè)輸入就是辨識(shí)出的系統(tǒng)慣量值。另外，，針對(duì)突然增加或減少負(fù)載將會(huì)引起轉(zhuǎn)速的跌落與突增的問(wèn)題，研究了瞬時(shí)速度補(bǔ)償?shù)脑恚瑧?yīng)用辨識(shí)出來(lái)的負(fù)載擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩作為前饋補(bǔ)償加入到速度調(diào)節(jié)器的輸出，作為力矩給定。通過(guò)該措施可進(jìn)行瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的補(bǔ)償，提升機(jī)構(gòu)的抵抗外界干擾的能力。
[Abstract]:Permanent magnet synchronous motor (PMSM) (PMSM) servo system has many applications in modern society. However, with the continuous expansion and deepening of the application field, the performance of servo system has higher requirements, which requires it to achieve higher tracking accuracy and better robustness. Therefore, many scholars try to explore algorithms and control strategies. For most of the existing control methods, the accuracy of electrical and mechanical parameters has a great impact on the control effect. Therefore, the parameter identification of the motor has become a very significant and important work. In this paper, a simulation platform is built according to the mathematical description formula of PMSM and the vector control scheme based on id0 for a table mounted small inertia motor. The simulation of the platform system is carried out, and the performance of the system with and without load is analyzed. In this paper, a scheme of identifying inductance and flux by using model reference adaptive (MRAS) algorithm is presented when the stator phase resistance and speed are known. According to the expression of the adjustable model, five factors affecting the dynamic performance of the identification are analyzed in detail, and the dynamic performance (including convergence speed and precision) of the identification process is optimized. The simulation results show that the algorithm is effective. Aiming at the problem that the time-varying moment of inertia has great influence on the performance of the operating mechanism, the oblivion factor least square algorithm (FFRLS) and the discrete time recursive algorithm (Landau) are applied to track and identify the moment of inertia. The simulation results show that the two methods can accurately track and identify the moment of inertia, and the convergence time and accuracy can meet the requirements. The load disturbance torque of another mechanical parameter is tracked and identified. A reduced order disturbance observer is designed to track and identify the observer. One of the inputs of the observer is the recognized inertia value of the system. In addition, aiming at the problem that the sudden increase or decrease of load will cause the speed drop and increase, the principle of instantaneous speed compensation is studied. The identified load disturbance torque is added to the output of speed regulator as feedforward compensation. Given as a moment. Through this measure, the instantaneous speed compensation can be carried out, and the ability of the mechanism to resist external interference can be improved.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TM341

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本文編號(hào)：2362058