感应电机参数辨识算法及其FPGA设计研究

论文摘要

感应电机由于其可靠性好、结构简单等优点成为工业伺服控制的主要传动装置。但是感应电机同时又是一个多变量、非线性、强耦合的系统,矢量控制较好地解决了感应电机磁链和转矩的解耦,取得了优良的控制性能。但随着运行工况的变化,电机的参数尤其是电气参数的变化严重地影响了矢量控制系统的控制效果,转子电阻的变化破坏了磁链和转矩之间的解耦关系,致使电机的控制变得更加困难。因此在线辨识感应电机的转子电阻对提高感应电机矢量控制系统性能具有重要意义。论文综述并分析了多年来感应电机转子参数辨识的各种控制策略,详细阐述了感应电机动态数学模型的性质,通过坐标变换,给出了在不同坐标系下感应电机的数学模型的表达形式并基于转子磁场定向的旋转坐标系,介绍了矢量控制系统的基本原理,基于Matlab建立了该系统地仿真模型,仿真研究了转子电阻变化对系统性能的影响。在此基础上,开展采用模型参考自适应理论(MRAS)的感应电机转子电阻智能辨识方案的研究。文中分析了传统MRAS存在的问题,采用无功功率模型,结合模糊控制技术,设计了转子电阻模糊模型参考自适应辨识策略;将神经网络和MRAS技术相结合,提出了基于神经网络的MRAS转子电阻智能辨识器。论文对所提辨识器进行了仿真研究,证明了其有效性,并基于FPGA技术,采用SG仿真工具,对转子电阻辨识器的硬件实现进行了初步探讨,为辨识器的工业应用奠定了基础。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的背景、题目及研究意义
• 1.1.1 课题的研究意义
• 1.2 感应电机参数辨识方法综述
• 1.2.1 感应电机参数的离线辨识
• 1.2.2 最小二乘法辨识感应电机转子电阻
• 1.2.3 状态观测器法辨识电机参数
• 1.2.4 基于模型参考自适应（MRAS）法辨识电机参数
• 1.2.5 智能控制方法辨识电机参数
• 1.2.6 其他电机参数辨识方法
• 1.3 本文的内容安排及主要工作
• 第二章 感应电机矢量控制系统的理论基础
• 2.1 矢量控制的基本原理
• 2.2 坐标变换理论
• 2.2.1 静止坐标系间的坐标变换
• 2.2.2 两相静止到两相旋转坐标系的坐标变换
• 2.2.3 三相静止到两相旋转的坐标变换
• 2.3 感应电机在不同坐标系下的数学模型
• 2.3.1 感应电机在三相静止坐标系下的数学模型
• 2.3.2 感应电机两相静止坐标系下的数学模型
• 2.3.3 感应电机同步旋转坐标系下的数学模型
• 2.3.4 感应电机M，T 坐标系下的数学模型
• 2.4 矢量控制
• 2.4.1 矢量控制的基本原理
• 2.4.2 矢量控制的基本类型
• 2.5 感应电机矢量控制系统仿真建模研究
• 2.6 小结
• 第三章 基于模糊模型参考自适应的转子电阻辨识
• 3.1 转子电阻变化对于矢量控制系统的影响分析
• 3.2 基于模型参考自适应理论的感应电机转子电阻辨识器的研究
• 3.3 基于转子磁链电流电压模型的转子电阻辨识器的设计
• 3.4 基于瞬时无功功率模型的转子电阻辨识器
• 3.5 基于MRAS 和模糊理论的感应电机转子电阻辨识器
• 3.6 仿真研究
• 3.7 小结
• 第四章 基于神经网络的感应电机转子电阻的辨识
• 4.1 人工神经网络的理论基础
• 4.2 基于神经网络的模型参考自适应转子电阻辨识法基本原理
• 4.3 学习算法
• 4.4 基于神经网络的感应电机转子电阻辨识仿真
• 4.5 小结
• 第五章 基于SG 的感应电机转子电阻辨识器的设计
• 5.1 FPGA 设计输入方法
• 5.2 System Generator 建模方法
• 5.2.1 MATLAB、Simulink 和SG 设计环境
• 5.2.2 SG 信号的数据类型
• 5.2.3 SG 模块的硬件实现
• 5.3 基于SG 的感应电机转子辨识器的仿真实现
• 5.4 小结
• 第六章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文