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前言
第1部分绪论和基础知识
第1章概述1
1.1研究背景及意义1
1.2高性能感应电机控制策略简述2
1.2.1矢量控制2
1.2.2直接转矩控制2
1.2.3模型预测控制3
1.2.4无速度传感器控制5
1.3本书主要内容6
第2章三相感应电机数学模型9
2.1三相静止坐标系下的数学模型9
2.2三相系统的空间矢量描述10
2.3两相坐标系下感应电机的数学模型13
2.4电机参数及常用公式14
2.5本章小结16
第3章高性能电机控制中的基本问题17
3.1逆变器非线性特性辨识与补偿17
3.2电机参数辨识19
3.3磁链观测器23
3.3.1传统磁链观测方法23
3.3.2全阶观测器24
3.3.3转速自适应律25
3.3.4观测器的离散化26
3.3.5增益矩阵设计28
3.4本章小结32
第2部分传统控制策略
第4章磁场定向矢量控制34
4.1基本原理34
4.2电流调节器设计35
4.2.1线性PI调节器设计36
4.2.2复矢量调节器设计38
4.2.3离散域调节器设计40
4.3外环调节器设计42
4.3.1磁链环设计42
4.3.2转速环设计43
4.4仿真和实验结果44
4.4.1仿真结果44
4.4.2实验结果46
4.5本章小结49
第5章直接转矩控制50
5.1直接转矩控制概述50
5.2单矢量直接转矩控制50
5.2.1基本原理51
5.2.2仿真结果52
5.2.3实验结果53
5.3双矢量直接转矩控制54
5.3.1基本原理54
5.3.2仿真结果56
5.3.3实验结果57
5.4考虑转速影响的双矢量直接转矩控制58
5.4.1转速变化对转矩斜率的影响58
5.4.2新型占空比计算方法59
5.4.3仿真和实验结果61
5.5本章小结64
第3部分模型预测控制
第6章传统模型预测控制65
6.1模型预测控制概述65
6.2模型预测转矩控制66
6.2.1基本原理66
6.2.2计算简化67
6.2.3控制延迟补偿68
6.2.4起动电流抑制68
6.2.5仿真和实验结果69
6.3本章小结71
第7章无权重系数模型预测控制72
7.1模型预测磁链控制72
7.1.1基本原理72
7.1.2仿真和实验结果74
7.1.3磁链控制与转矩控制的实验对比76
7.2级联式模型预测控制78
7.2.1级联模型预测控制78
7.2.2广义级联模型预测控制79
7.2.3仿真对比80
7.2.4实验对比82
7.3本章小结87
第8章鲁棒模型预测控制88
8.1鲁棒模型预测控制策略概述88
82基于超局部模型的无模型预测电流控制89
8.3基于扩张状态观测器的无模型预测电流控制90
8.4实验对比92
8.4.1动态性能92
8.4.2稳态性能93
8.4.3参数鲁棒性94
8.5本章小结100
第9章双矢量模型预测控制101
9.1双矢量模型预测控制介绍101
9.1.1传统双矢量预测转矩控制101
9.1.2改进双矢量预测转矩控制102
9.1.3广义双矢量预测转矩控制102
9.1.4广义双矢量预测磁链控制104
9.1.5开关点优化预测磁链控制105
9.2仿真和实验结果106
9.2.1仿真结果106
9.2.2实验结果112
9.3性能比较和量化分析117
9.3.1双矢量MPC之间的对比117
9.3.2双矢量MPC与传统方法的对比118
9.4本章小结122
第10章三矢量模型预测控制123
10.1三矢量模型预测控制概述123
10.2开关点优化模型预测磁链控制123
10.2.1整体框图123
10.2.2矢量选择124
10.2.3矢量占空比优化124
10.2.4仿真结果125
10.2.5实验结果126
10.3基于SVM的模型预测磁链控制127
10.3.1整体框图127
10.3.2电压参考值计算127
10.3.3基于固定矢量合成的SVM128
10.3.4仿真结果130
10.3.5实验结果131
10.4统一多矢量模型预测控制132
10.4.1控制框图132
10.4.2定子磁链无差拍控制132
10.4.3单矢量MPC133
10.4.4双矢量MPC134
10.4.5广义双矢量MPC135
10.4.6仿真结果136
10.4.7实验结果138
10.5本章小结143
第11章无速度传感器运行及弱磁控制144
11.1无速度传感器控制144
11.1.1基本原理145
11.1.2仿真结果149
11.1.3实验结果150
11.2弱磁区模型预测控制152
11.2.1弱磁控制概述152
11.2.2恒功率区弱磁控制152
11.2.3恒电压区弱磁控制156
11.3本章小结159
第12章三电平模型预测控制160
12.1三电平逆变器原理160
12.1.1数学模型160
12.1.2中点电位波动原因162
12.1.3调制策略164
12.2三电平模型预测转矩控制171
12.2.1状态预测172
12.2.2目标函数172
12.2.3仿真结果173
12.3三电平模型预测磁链控制175
12.3.1基本原理175
12.3.2优化矢量表176
12.3.3权重系数调试178
12.3.4实验验证178
12.3.5无速度传感器运行183
12.4基于SVM的模型预测控制187
12.4.1模型预测磁链控制187
12.4.2模型预测电压控制191
12.4.3实验结果对比分析195
12.5本章小结199
第13章感应电机调速系统设计过程200
13.1硬件设计200
13.2软件设计201
13.2.1仿真框架202
13.2.2实验框架203
13.2.3代码自动生成及程序执行时间204
13.3本章小结205
第14章展望206
参考文献207 2100433B
模型预测控制是近些年在交流电机控制领域兴起的一种高性能闭环控制技术,具有概念简单、多变量控制和动态响应快等优点,得到了国内外学者的广泛关注。《感应电机模型预测控制》(电气自动化新技术丛书)系统介绍了作者近年来在感应电机高性能控制方面的研究成果,包括矢量控制、直接转矩控制和模型预测控制,其中模型预测控制是全书的重点内容。《感应电机模型预测控制》(电气自动化新技术丛书)首先介绍了感应电机高性能控制中的共性问题,包括逆变器非线性补偿、电机参数辨识和磁链观测器设计等内容,在其基础上介绍了磁场定向矢量控制、直接转矩控制等传统控制策略,在第3部分则对模型预测控制进行了详细介绍。《感应电机模型预测控制》(电气自动化新技术丛书)突破了有限状态集模型预测控制的理论局限,提出了多矢量模型预测控制的系统思想和框架,并解决了其计算量大、权重优化设计、参数鲁棒性、稳态性能和变开关频率等问题。另外,《感应电机模型预测控制》(电气自动化新技术丛书)还将无速度传感器控制、弱磁控制以及三电平拓扑和模型预测控制相结合,提高了模型预测控制工程应用价值。*后,《感应电机模型预测控制》(电气自动化新技术丛书)还介绍了基于模型的设计思想和方法,实现了从概念仿真到代码生成的快速开发。《感应电机模型预测控制》(电气自动化新技术丛书)不仅包括理论分析和设计,还配有详细的仿真结果和经作者亲自验证过的实验结果以及大量翔实的数据图表,方便读者深入分析和验证。《感应电机模型预测控制》(电气自动化新技术丛书)可作为电力电子与电力传动专业高年级本科生和研究生的参考书,也可供电机控制领域的科研工作者和应用开发人员参考。
串激电机和感应电机的区别如下:1、串激电机是单相串励电动机的定子由凸极铁心和励磁绕组组成,转子由隐极铁心、电枢绕阻、换向器及转轴等组成。励磁绕组与电枢绕组之间通过电刷和换向器形成串联回路。2、感应电机...
洗衣机普通电机和感应电机是同一种点击,感应电机是普通电机的一种。 1、普通的单相电容电机,主绕组和副绕组是不一样的:副绕组线圈圈数较多、漆包线线径较细,运行时需要对调副绕组(或者主绕组)的头、尾才能改...
感应电机.
1 第五章 感应电机 一、 填空 1. 如果感应电机运行时转差率为 s,则电磁功率,机械功率和转子铜耗之间的比例是 2: P :e CuP p = 。 2. ★当三相感应电动机定子绕组接于 Hz50 的电源上作电动机运行时,定子电流的频率 为 ,定子绕组感应电势的频率为 ,如转差率为 s,此时转子绕组感 应电势的频率 ,转子电流的频率为 。 3. 三相感应电动机,如使起动转矩到达最大,此时 ms = ,转子总电阻值约为 。 4. ★感应电动机起动时,转差率 s ,此时转子电流 2I 的值 , 2cos , 主磁 通比, 正常 运 行时要 , 因此起 动转 矩 。 5. ★一台三相八极感应电动机的电网频率 Hz50 ,空载运行时转速为 735转 /分,此时转 差率为 ,转子电势的频率为 。当转差率为 0.04 时,转子的转速 为 ,转子的电势频率为 。 6. 三相
感应电机例题(1)
感应电机例题 1.设有一 50 Hz ,三相 4极异步电机,请填满下表 ( / min)n r 1540 1470 —600 s 1 0 2 ( )f Hz 工作状态 2.有一台 50 Hz ,三相四极感应电动机,正常运行时转子的转差率 5%s ,试求: 1).此时 转子电流的频率; 2)转子磁势相对于转子的转速; 3) .转子磁势在空间(相对于定子)的 转速; 解: 1) .转子电流的频率 2 1 0.05 50 2.5f sf Hz Hz 2.) 转子磁势相对于转子的转速(和同步转速同方向) 2 2 60 60 2.5 / min 75 / min 2 f n r r p 3)由于转子转速 1 (1 ) 1500(1 0.05) / min 1425 / minn n s r r ,所以转子磁势在空 间的转速为 2 (1425 75) / min 1500 / minn n r r
对未知非线性系统,研究综合利用预测控制和无模型自适应控制各自优点的无模型自适应预测控制(Model Free Adaptive Predictive Control, MFAPC),也就是说,研究仅利用闭环系统I/O数据的非线性系统的预测控制方法,实现对某些无法获取较精确数学模型的被控系统的稳定控制,对于非线性系统控制理论的发展和将理论在工业控制中实践都非常重要。
利用等价的动态线性化数据模型方法,结合不同预测控制设计思想,可以给出不的预测控制方法,如无模型自适应控制与函数预测控制相结合的无模型自适应函数预测控制方法、无模型自适应控制与PI控制相结合的无模型自适应预测PI控制方法、无模型自适应控制与动态矩阵控制相结合的无模型自适应动态矩阵预测控制等。这些方法目前仅处于部分被控对象的实验仿真阶段,但都取得了良好的实验结果。无模型自适应预测控制算法,综合了无模型自适应控制的仅利用被控系统输入输出数据不需建立被控系统模型,和预测控制的预测未来时刻的输入输出的特点,是一种数据驱动的非线性系统自适应预测控制方法,与己有的基于模型的自适应预测控制方法相比,具有更强的鲁棒性和更广泛的可应用性。 2100433B
预测控制理论虽然在上个世纪70年代就已提出,在工程实践中也有成功应用的案例,但是经过了近四十年的发展,还有很多问题值得更深入的探索和研究。
1)预测控制理论研究。预测控制的起源与发展与工程实践紧密相连。实际上理论研究迟后于实践的应用。主要设计参数与动静态特性,稳定性和鲁棒性的解析关系很难得到。且远没达到定量的水平。
2)对非线性,时变的不确定性系统的模型预测控制的问题还没有很好的解决。
3)将满意的概念引入到系统设计中来,但满意优化策略的研究还有待深入。
4)预测控制算法还可以继续创新。将其他学科的算法或理论与预测控制算法相结合,如引入神经网络、人工智能、模糊控制等理论以更加灵活的适应生产需要。
从模型预测控制理论和实践的飞速发展来看,预测控制已经存在大量成功的工业应用案例,一些线性预测和非线性预测工程软件包已经推出和应用。传统预测控制理论研究日臻成熟,预测控制与其他先进控制策略的结合也强益紧密。预测控制已成为一种极具工业应用前景的控制策略。2100433B
各类模型预测控制(MPC)算法虽然在模型、控制和性能上存在许多差异, 但其核心都是在每个采样周期,以系统当前状态为起点,在线求解有限时域开环最优问题,得到一个最优控制序列,并将该序列的第一个控制量作用于被控系统,作为一种有限时域滚动优化策略,MPC 具有三个基本要素:预测模型、滚动优化和反馈校正。这一算法的基本结构如图1所示,其基本原理图如2所示。
图中,y 是系统当前输出,
参考轨迹:它对改善闭环系统的动态特性及鲁棒性起重要作用,根据 y 和设定值生成的
滚动优化:在每个采样周期,求解有限时域优化问题,并将求出的最优控制序列中对应当前时刻的部分应用于被控对象。
预测模型和预测器:基于模型和系统信息求出预测值