基于CESO磁鏈觀測(cè)器的模型參考自適應(yīng)感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)速辨識(shí)

韋文祥，　劉國(guó)榮

(1.湖南大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082；2.湖南科技大學(xué) 信息與電氣工程學(xué)院，湖南 湘潭 411201；3.湖南工程學(xué)院 電氣與信息工程系，湖南 湘潭 411101)

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基于CESO磁鏈觀測(cè)器的模型參考自適應(yīng)感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)速辨識(shí)

韋文祥1,2，劉國(guó)榮3

(1.湖南大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082；2.湖南科技大學(xué) 信息與電氣工程學(xué)院，湖南 湘潭 411201；3.湖南工程學(xué)院 電氣與信息工程系，湖南 湘潭 411101)

摘要:針對(duì)感應(yīng)電機(jī)無速度傳感器矢量控制下的速度辨識(shí)問題，設(shè)計(jì)了一種基于擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)觀測(cè)器的閉環(huán)轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)器(CESO)，并提出以其作為參考模型的模型參考自適應(yīng)(CESO-MRAS)轉(zhuǎn)速辨識(shí)方法。該磁鏈觀測(cè)器將模型中不確定部分進(jìn)行狀態(tài)擴(kuò)展并反饋補(bǔ)償，是一種閉環(huán)觀測(cè)器，因而對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)子電阻變化以及外部擾動(dòng)具有良好的魯棒性，克服了傳統(tǒng)電壓轉(zhuǎn)子磁鏈模型的純積分和低速區(qū)的電壓降問題。通過與傳統(tǒng)MRAS的仿真比較研究，在轉(zhuǎn)子電阻和轉(zhuǎn)矩的大范圍變化低速區(qū)，該算法能顯著提高矢量控制系統(tǒng)的速度動(dòng)態(tài)辨識(shí)能力和轉(zhuǎn)矩抗擾能力。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的正確性和有效性。

關(guān)鍵詞:感應(yīng)電動(dòng)機(jī)；閉環(huán)擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)觀測(cè)器；模型參考自適應(yīng)；轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)；轉(zhuǎn)速辨識(shí)

0引言

在有速度傳感器的感應(yīng)電機(jī)矢量控制系統(tǒng)中，在電機(jī)機(jī)端安裝光電脈沖編碼器是一種實(shí)用而有效的轉(zhuǎn)速檢測(cè)方法，但有速度傳感器增加了系統(tǒng)的成本和復(fù)雜性，降低了系統(tǒng)的可靠性。無速度傳感器技術(shù)可簡(jiǎn)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，提高系統(tǒng)可靠性，已成為感應(yīng)電機(jī)控制領(lǐng)域的熱門研究課題之一。

近年來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了多種感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)速辨識(shí)方法[1-17]，如滑模觀測(cè)器[1-3]、擴(kuò)展卡爾曼觀測(cè)器[4,5]、注入信號(hào)法[6]、優(yōu)化電壓模型法[7]和模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)方法[8-17]?；诟袘?yīng)電機(jī)理想模型和穩(wěn)定性理論的模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)(model reference adapt system，MRAS)具有穩(wěn)態(tài)精確度較高、算法較簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn)，且參數(shù)辨識(shí)的漸近收斂性由Lyapunov方程和Popov超穩(wěn)定性理論保證，此參數(shù)辨識(shí)方法受到廣泛關(guān)注，已經(jīng)被提出并應(yīng)用于感應(yīng)電機(jī)無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)中[9]。

依據(jù)參考模型與可調(diào)模型的不同選擇，基于MRAS的轉(zhuǎn)速辨識(shí)方法也多樣化。參考模型本身參數(shù)的準(zhǔn)確度是影響速度辨識(shí)精確度的關(guān)鍵，所以參考模型的選擇是研究難點(diǎn)，其中研究最多的是以電壓模型為參考模型，以包含轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子電阻的電流模型為可調(diào)模型的MRAS轉(zhuǎn)速辨識(shí)法[8-17]，該方法實(shí)用性強(qiáng)，但存在積分初值和漂移問題，為了解決積分問題。文獻(xiàn)[8]采用了改進(jìn)磁鏈觀測(cè)器的MRAS的轉(zhuǎn)速辨識(shí)方法，在參考模型中引入定子磁鏈補(bǔ)償電壓，而定子磁鏈在低速區(qū)受定子電阻變化影響，導(dǎo)致參考模型的精確度存在諸多不確定性。文獻(xiàn)[10]采用了基于反電動(dòng)勢(shì)的MRAS的轉(zhuǎn)速辨識(shí)方法，避開了參考模型的純積分問題，但低速時(shí)反電勢(shì)變化小，算法對(duì)定子電阻的變化魯棒性差，辨識(shí)的動(dòng)態(tài)誤差較大。文獻(xiàn)[12]提出的MRAS轉(zhuǎn)速辨識(shí)方法中，以感應(yīng)電機(jī)模型為參考模型，以雙電流模型為可調(diào)模型，克服了電壓模型的不足，算法對(duì)電機(jī)參數(shù)變化的魯棒性強(qiáng)，但未考慮電機(jī)參數(shù)大范圍變化時(shí)的轉(zhuǎn)速辨識(shí)問題。文獻(xiàn)[13-14]提出了一種基于雙參數(shù)的MRAS轉(zhuǎn)速辨識(shí)方法，對(duì)定子電阻辨識(shí)以提高參考模型的精確度。文獻(xiàn)[15-17]提出了一種基于變結(jié)構(gòu)的MRAS轉(zhuǎn)速辨識(shí)方法，以滑?？刂撇呗蕴娲鶰RAS中PI自適應(yīng)率，克服了MRAS對(duì)系統(tǒng)參數(shù)變化時(shí)邊界難于確定的不足，但未對(duì)電壓參考模型帶來的積分問題提出解決方案。

以上提到的MRAS轉(zhuǎn)速辨識(shí)方案中參考模型均采用開環(huán)觀測(cè)方法，觀測(cè)精確度依賴于感應(yīng)電機(jī)的部分參數(shù)和電流電壓傳感器的測(cè)量精確度，降低了辨識(shí)算法的魯棒性。

本文提出一種基于閉環(huán)擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)觀測(cè)器(closed loop extended state observer，CESO)磁鏈觀測(cè)的MRAS感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)速辨識(shí)方法，作為參考模型的CESO磁鏈觀測(cè)器不依賴于電機(jī)參數(shù)，在低速區(qū)也能準(zhǔn)確辨識(shí)轉(zhuǎn)子磁鏈。磁鏈CESO利用狀態(tài)擴(kuò)展和閉環(huán)補(bǔ)償方法，保證了電機(jī)參數(shù)發(fā)生變化的情況下的轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)精確度。解決了傳統(tǒng)電壓模型的積分初值和直流偏置問題，消除了低速時(shí)轉(zhuǎn)子電阻變化對(duì)轉(zhuǎn)速辨識(shí)的影響，提升轉(zhuǎn)矩的抗擾能力，最后利用Popov超穩(wěn)定性理論分析了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。

1基于CESO的MRAS的轉(zhuǎn)速辨識(shí)

1.1基于MRAS的轉(zhuǎn)速辨識(shí)原理

MRAS是一種基于穩(wěn)定性設(shè)計(jì)的參數(shù)辨識(shí)方法，保證了參數(shù)辨識(shí)的漸近收斂。其主要思想是將不含未知數(shù)的方程作為參考模型，而將包含待辨識(shí)參數(shù)的方程作為可調(diào)模型，利用兩個(gè)模型中相同物理意義的輸出量誤差構(gòu)成合適的自適應(yīng)律來實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)可調(diào)模型的待測(cè)參數(shù)，最終達(dá)到控制對(duì)象的輸出跟蹤參考模型的目的。

兩相靜止坐標(biāo)上的轉(zhuǎn)子磁鏈電壓模型可表示為

(1)

兩相靜止坐標(biāo)系上的轉(zhuǎn)子磁鏈電流模型表示為

(2)

圖1　基于MRAS的轉(zhuǎn)速辨識(shí)原理框圖Fig.1　Speed estimation structure based on MRAS

上述MRAS轉(zhuǎn)速辨識(shí)方法中參考模型大多采用電壓模型，因具有算法簡(jiǎn)單和電機(jī)轉(zhuǎn)子參數(shù)影響小的優(yōu)勢(shì)，但定子電阻壓降、純積分環(huán)節(jié)等問題影響了低速區(qū)的轉(zhuǎn)速辨識(shí)精度和系統(tǒng)穩(wěn)定性。

2基于ESO的轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)模型

利用擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)觀測(cè)器(extended state observer，ESO)進(jìn)行轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)時(shí)，可根據(jù)觀測(cè)所得磁鏈進(jìn)行反饋補(bǔ)償與否分為開環(huán)ESO和閉環(huán)ESO兩種。以觀測(cè)器結(jié)構(gòu)和補(bǔ)償方法對(duì)兩種ESO觀測(cè)器進(jìn)行推導(dǎo)。

2.1開環(huán)ESO觀測(cè)器

選擇定子電流、轉(zhuǎn)子磁鏈為狀態(tài)變量，則感應(yīng)電機(jī)在兩相靜止坐標(biāo)系的狀態(tài)方程為[18]

(3)

在感應(yīng)電機(jī)大轉(zhuǎn)矩低速運(yùn)行時(shí)，電機(jī)參數(shù)Rr變化明顯[19]，如何減小Rr的影響是提高磁鏈觀測(cè)精確度的關(guān)鍵因素。將式(3)中電流動(dòng)態(tài)方程進(jìn)行整理，把帶有轉(zhuǎn)子電阻項(xiàng)合并在一起，得到

(4)

不妨定義新的狀態(tài)量w1、w2為：

(5)

w(t)=[w1(t) w2(t)]T代表式(4)中的不確定項(xiàng)，結(jié)合式(3)中磁鏈動(dòng)態(tài)方程可知w(t)為轉(zhuǎn)子磁鏈導(dǎo)數(shù)，利用ESO觀測(cè)到w(t)即可得到轉(zhuǎn)子磁鏈。

(6)

可構(gòu)造轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)器的開環(huán)ESO為[19]：

(7)

2.2閉環(huán)ESO觀測(cè)器

針對(duì)磁鏈開環(huán)ESO中的不足，可以將式(5)中轉(zhuǎn)子電阻分解為模型設(shè)定值和不確定變化值，同時(shí)將將觀測(cè)到的電流值、磁鏈觀測(cè)值反饋到已知轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)器中，形成閉環(huán)結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)有利于降低模型的不確定程度，減小觀測(cè)運(yùn)算量，增強(qiáng)自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力，CESO觀測(cè)器如圖2所示。

重新整理不確定項(xiàng)，并定義新的狀態(tài)變量w3、w4為

(8)

圖2　閉環(huán)ESO磁鏈觀測(cè)器結(jié)構(gòu)圖Fig.2　CESO based Flux estimation structure

可構(gòu)造轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)器CESO為：

(9)

(10)

在轉(zhuǎn)子磁鏈CESO中，確定項(xiàng)使用轉(zhuǎn)子電阻設(shè)定值Rr0，分離不確定項(xiàng)并采用ESO進(jìn)行觀測(cè)，再與反饋的電流、磁鏈的觀測(cè)值代入磁鏈方程構(gòu)成閉環(huán)觀測(cè)器。改進(jìn)后的磁鏈觀測(cè)器進(jìn)行了模型補(bǔ)償，不確定的未知模型逐漸減小，消去了轉(zhuǎn)子電阻變化對(duì)磁鏈觀測(cè)的影響。合理選擇CESO的反饋函數(shù)g(x)參數(shù)可使觀測(cè)誤差的積累按指數(shù)減小，可以有效解決積分飽和及直流偏置問題，本仿真整定的g(x)參數(shù)為[β1,β2,α1,α2,δ]=[218.5,1155.2,0.5,0.25,0.001]。因此，轉(zhuǎn)子磁鏈CESO是精確的磁鏈觀測(cè)參考模型。

3轉(zhuǎn)速辨識(shí)系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析

MRAS的設(shè)計(jì)依賴于PopoV超穩(wěn)定性理論，可等價(jià)于一典型反饋系統(tǒng)(如圖3)的穩(wěn)定特性研究。

圖3　非線性反饋系統(tǒng)Fig.3　Nonlinear feedback system

該系統(tǒng)保證全局穩(wěn)定要滿足如下條件：

條件1：前向線性不變量系統(tǒng)的傳遞函數(shù)是嚴(yán)格正實(shí)的；

條件2：反饋非線性時(shí)變系統(tǒng)滿足PopoV不等式

在齒輪所受各向分力已知的條件下，軸承軸向力由軸承類型、支承形式和安裝方式等因素決定，根據(jù)已有文獻(xiàn)，總結(jié)計(jì)算方法[7],[11-13]簡(jiǎn)述如下：

(11)

由式(3)可得到兩相靜止坐標(biāo)系下的轉(zhuǎn)子磁鏈模型

(12)

式(12)中的ωr視為常數(shù)，則電流模型變?yōu)橐粋€(gè)線性狀態(tài)方程[9]，并構(gòu)造參數(shù)可調(diào)的轉(zhuǎn)子磁鏈估計(jì)模型為

(13)

根據(jù)MRAS原理，尋找合適的自適應(yīng)律，不妨定義狀態(tài)誤差

(14)

(15)

將式(13)減去式(12)可得到誤差狀態(tài)方程

(16)

(17)

根據(jù)PopoV超穩(wěn)定性理論可知，式(17)應(yīng)滿足PopoV不等式(11)

將式(17)代入式(11)，不等式可寫為

(18)

不妨取PI自適應(yīng)律，則可推得角速度ωr的辨識(shí)公式為

(19)

將式(19)代入式(18)，再根據(jù)不等式(20)可知式(17)滿足PopoV不等式。

(20)

因此，PI自適應(yīng)律機(jī)制滿足PopoV不等式，式(17)中的線性補(bǔ)償矩陣D可保證前向模塊嚴(yán)格正實(shí)。所以該MRAS轉(zhuǎn)速辨識(shí)方法滿足PopoV定理且系統(tǒng)穩(wěn)定。

4仿真與實(shí)驗(yàn)研究

4.1仿真結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證提出辨識(shí)算法的有效性，采用Matlab 2010b的SIMULINK工具箱，針對(duì)基于IFOC的感應(yīng)電機(jī)控制系統(tǒng)建立仿真模型，將傳統(tǒng)的MRAS方法和本文的CESO-MRAS方法分別進(jìn)行轉(zhuǎn)速估計(jì)并反饋構(gòu)成閉環(huán)運(yùn)行方式，對(duì)兩種方法的辨識(shí)性能進(jìn)行仿真比較。仿真實(shí)驗(yàn)中測(cè)試電機(jī)參數(shù)如表1所示。

表1　測(cè)試電機(jī)參數(shù)

在轉(zhuǎn)速辨識(shí)的仿真的過程中，電機(jī)轉(zhuǎn)速初始值為額定轉(zhuǎn)速1 450 r/min，并在2 s和4 s時(shí)依次變化為750、100 r/min，初始給定負(fù)載轉(zhuǎn)矩為30 N·m，在中速段3 s時(shí)轉(zhuǎn)矩增加到額定值150 N·m，圖4給出了變轉(zhuǎn)速變負(fù)載時(shí)采用兩種算法的轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)、轉(zhuǎn)速辨識(shí)和轉(zhuǎn)矩響應(yīng)仿真曲線圖。

圖4　轉(zhuǎn)子電阻不變的轉(zhuǎn)速和磁鏈估計(jì)曲線Fig.4　Speed and rotor flux estimation with constant　　　 rotor resistance

圖4的仿真結(jié)果表明，假定系統(tǒng)在恒定Rr0且變負(fù)載運(yùn)行時(shí)，兩種辨識(shí)方法在高速段辨識(shí)轉(zhuǎn)速變化平緩且穩(wěn)態(tài)時(shí)跟蹤性能較好，但在低速時(shí)傳統(tǒng)MRAS方法因轉(zhuǎn)子磁鏈電壓模型中的純積分環(huán)節(jié)的影響，導(dǎo)致轉(zhuǎn)子磁鏈明顯偏離參考值，此時(shí)轉(zhuǎn)速辨識(shí)也出現(xiàn)明顯波動(dòng)，低速區(qū)最大誤差達(dá)到4.0%，轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)明顯，在CESO-MRAS方法的轉(zhuǎn)速辨識(shí)中，提高了辨識(shí)精確度，低速區(qū)的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)也得到了較好的改善，低速區(qū)最大轉(zhuǎn)速誤差僅為1.5%，轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)減小。

為驗(yàn)證低速區(qū)轉(zhuǎn)子電阻Rr的變化對(duì)轉(zhuǎn)速辨識(shí)的影響，在仿真過程中t=2 s時(shí)將Rr增加到1.5Rr0，依照表1參數(shù)執(zhí)行仿真實(shí)驗(yàn)。圖5給出了感應(yīng)電機(jī)負(fù)載TL和Rr同時(shí)變化時(shí)傳統(tǒng)MRAS和CESO-MRAS的磁鏈、轉(zhuǎn)速辨識(shí)和轉(zhuǎn)矩響應(yīng)仿真曲線圖。

圖5的仿真結(jié)果表明，當(dāng)Rr由額定值Rr0增加到1.5Rr0后，采用MRAS辨識(shí)方法轉(zhuǎn)速辨識(shí)曲線波動(dòng)幅度增加，辨識(shí)誤差達(dá)到5.0%，所觀測(cè)磁鏈波動(dòng)明顯，轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)幅度加大，而采用CESO-MRAS方法時(shí)轉(zhuǎn)速辨識(shí)誤差小，僅為2.4%，轉(zhuǎn)子磁鏈基本保持不變，轉(zhuǎn)矩的抗擾性能優(yōu)于前者。

由此可見，CESO-MRAS兼有MRAS和CESO觀測(cè)器的優(yōu)點(diǎn)，CESO觀測(cè)器提升了系統(tǒng)對(duì)電機(jī)參數(shù)變化和外部負(fù)載擾動(dòng)的抗擾能力，提高了轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)精確度和轉(zhuǎn)速辨識(shí)精確度。尤其在大轉(zhuǎn)矩的低速段，轉(zhuǎn)子電阻變化明顯，MRAS辨識(shí)方法受影響較大，而CESO-MRAS辨識(shí)方法此階段能夠保證轉(zhuǎn)速辨識(shí)精度和轉(zhuǎn)矩抗擾能力。

圖5　變轉(zhuǎn)子電阻的轉(zhuǎn)速和磁鏈估計(jì)曲線Fig.5　Speed and rotor flux estimation with 　　　variable rotor resistance

4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證CESO-MRAS辨識(shí)算法的有效性，在感應(yīng)電機(jī)變頻調(diào)速實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，利用轉(zhuǎn)速估計(jì)值反饋并閉環(huán)運(yùn)行。系統(tǒng)控制板采用TMS320F28335處理器，PWM開關(guān)頻率限幅值設(shè)置為5 KHz，采樣周期為25 us。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)構(gòu)成如圖6所示。

圖6　實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)構(gòu)成Fig.6　Experimental system structure

圖7　感應(yīng)電機(jī)矢量控制系統(tǒng)框圖Fig.7　Vector control Induction motor system scheme

圖8、圖9中感應(yīng)電機(jī)首先以30 N·m的輕載啟動(dòng)至100 r/min，待轉(zhuǎn)速穩(wěn)定后加載到接近額定轉(zhuǎn)矩(約150N·m)運(yùn)行，隨后再提升轉(zhuǎn)速至300 r/min進(jìn)行比較運(yùn)行。由圖可見，系統(tǒng)在100 r/min的低速段穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)，采用CESO-MRAS方法的轉(zhuǎn)速辨識(shí)值保持了較好的精確度，在誤差小于2.5%，在增加負(fù)載時(shí)，轉(zhuǎn)速辨識(shí)值與設(shè)定值跟蹤良好，能夠快速恢復(fù)到靜態(tài)無超調(diào)狀態(tài)。而采用MRAS方法的轉(zhuǎn)速辨識(shí)在負(fù)載變化時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)明顯，100 r/min的低速段穩(wěn)態(tài)辨識(shí)誤差達(dá)到5.0%，且轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)現(xiàn)象明顯加劇。在轉(zhuǎn)速300 r/min運(yùn)行時(shí)，采用MRAS方法，轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)明顯，轉(zhuǎn)速誤差偏大，而CESO-MRAS方法在辨識(shí)誤差和轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)方面都明顯優(yōu)于前者。

圖8　負(fù)載變化時(shí)轉(zhuǎn)速波形Fig.8　Experimental speed response with variable torque

圖9　負(fù)載變化時(shí)轉(zhuǎn)矩波形Fig.9　Experimental torque response wave

5結(jié)論

本文設(shè)計(jì)了一種新穎的模型參考自適應(yīng)(CESO-MRAS)觀測(cè)器，用于感應(yīng)電機(jī)無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速辨識(shí)。該方法結(jié)合了CESO磁鏈觀測(cè)器和MRAS方法的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)參考模型的精確、快速跟蹤，并滿足系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差和穩(wěn)定性要求。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與MRAS轉(zhuǎn)速辨識(shí)方法相比，CESO-MRAS兼有MRAS和CESO觀測(cè)器的優(yōu)點(diǎn)，其中CESO觀測(cè)器提升了系統(tǒng)對(duì)電機(jī)參數(shù)變化和外部負(fù)載擾動(dòng)的抗擾性，提高了轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)和轉(zhuǎn)速辨識(shí)精確度。在轉(zhuǎn)子電阻變化明顯的低轉(zhuǎn)速運(yùn)行階段，采用CESO-MRAS辨識(shí)方法轉(zhuǎn)速辨識(shí)精確度小，轉(zhuǎn)矩響應(yīng)脈動(dòng)小，轉(zhuǎn)速辨識(shí)精確度和抗擾能力均優(yōu)于MRAS方法。

參 考 文 獻(xiàn):

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(編輯：賈志超)

Speed identification for induction motor based on CESO flux observer and MRAS

WEI Wen-xiang1,2,LIU Guo-rong3

(1.College of Electrical and Information Engineering，Hunan University,Changsha 410082,China;2.Information & Electrical Engineering College,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan 411201,China;3.Department of Electrical and Information Engineering，Hunan Institute of Engineering,Xiangtan 411101,China)

Abstract:Flux observer based on closed loop extended-state-observer (CESO) and model reference adaptive system (MRAS) based estimation algorithms were proposed in the thesis,and used in the speed-sensorless vector controlled induction motors (IMs) system.A modified flux estimation model using CESO and integrated with flux compensate technology is introduced to reduce the uncertainty of the IMs model.Sensitivity of the sensorless drive against parameter and measurement errors is also qualitatively discussed.The speed identification algorithms is less sensitive to integration-related problems such as saturation and voltage drop at low speed,and its accuracy is independent the rotor resistance and torque variations as well.Simulations and experimental results proved the validity and practicability of the algorithm by comparing with classic MRAS method.

Keywords:induction motors; closed loop extended-state-observer; model reference adaptive system; rotor flux estimation; speed identification

中圖分類號(hào):TM 315

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

文章編號(hào):1007-449X(2016)04-0057-07

DOI:10.15938/j.emc.2016.04.008

通訊作者:韋文祥

作者簡(jiǎn)介：韋文祥(1977—)，男，博士研究生，研究方向?yàn)榻涣麟姍C(jī)系統(tǒng)及其控制；劉國(guó)榮(1957—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)椴淮_定多變量系統(tǒng)的控制、交流電機(jī)系統(tǒng)及其控制。

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金(51177040、51477047、51577057)

收稿日期:2014-11-09