基于模型参考自适应的电机转速辨识方法研究

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要{{异步电动机的无速度传感器矢量控制技术近年来在交流变频调速的研究与应用中得到了极大的关注。较之带速度传感器的矢量控制技术，它不仅降低了交流调速系统的成本，更提高了系统的可靠性和对环境的适应能力。鉴于此，利用现有的电机参数估计转子转速的方法很自然地成为当前热门研究方向之一。无速度传感器技术必须解决转子转速的在线辩识。到目前为止提出的转速估计的方案比较多，较之其他辨识方案而言，采用自适应理论的闭环转速观测器，具有较好的抗参数变化和噪声干扰的鲁棒性。y，本文基于转子磁链观测模型和自适应理论，建立了模型参考自适应的转速辩识模型，根据波波夫超稳

2、定性定理推导出满足系统稳定性条件的转速估计的自适应律，并对该辨识系统的动态稳定性进行了分析，运用Matlab语言对该辨识方案进行了仿真研究，结果验证了该方案的有效性。全文结构如下：首先回顾了交流调速系统的发展与现状，提出课题研究的意义；接下来对异步电动机在不同坐标系下的数学模型和矢量控制原理进行介绍，分析了目前比较常用的几种转速辨识方案：通过建立模型参考自适应转速辨识模型，深入探讨了转速辨识自适应律及辨识系统的稳定性并对该辨识算法实现软件仿真：最后，为进一步探讨改善转速辨识效果的方法，本文提出转速开环条件下基于最小二乘理论的异步电机参数辨识方法，通过仿真验证了该方

3、法有效性。关键词：矢量控制x．／无速度传枣篡波波夫超糕定性模型参害百筵应I华中科技大学硕士学位论文一一：目==≈=====目====目==；=；；==；====《∞AbstractInrecentyearsspeed．sensorlessvectorcontrolofinductionmotorhasgainedmuchattentionontheapplicationandresearchofACspeed·adjustablesystem．Comparedwithvectorcontroltechnologywithspeedsensor,itnotonlyl

4、owersthecostofdevice，butalsoenhancesreliabilityandadaptiveabilitytotheenvironment．Thishasledtotheestimationoftherotorspeedusingmotorparameterbecameoneofthehotsubjectinthefieldofelectricdrive．EstimationinfieldisthekeyofSpeed-seusorlesstechnology．Therearemanyschemesbeproposedbyfar．Compa

5、redwithotherschemes，closed-loopobservationusingadaptivetheoryhas900drobustnessandbetterresistancetoparametervariationordisturbance．Basedonmodelofrotorfluxobserverandadaptivetheory,authorbuildsarotorspeedidentificationmodelandinducestheadaptiveestimatealgorithmusingPopov’shyper-stabili

6、tytheory．Systemisconvergentbothinstableslateandindynamicprocess．Attheendofthepaper,themodelistestifiedusingMaⅡab．itisprovedvalidbytheresdt．Thepartsofthispaperarearrangedasfollows：givingareviewoftheACspeed·adjrustablesystem’sdevelopmentandproposingsignificanceofthetask；thenintroducingt

7、hemodelofinductionmotorindifferentreferenceframeandvectorcontroltheory；analyzingseveralestimationschemeswhichaleusuallyappliedatpresent；Asthemostimportantpartofthispaper,buildingaestimationmodelbasedonmodelreferenceadaptivesystem(MRAS)，thenstudyingdeeplyonadaptiveformulaandsmbnityandt

8、estif