基于参数识别的PMSM无传感器矢量控制

简介：
本研究提出了一种基于参数识别技术的感应电机（PMSM）无传感器矢量控制系统，通过精确估计电机状态实现高效驱动。 在永磁同步电机（PMSM）无传感器矢量控制系统中，需要实现对转子位置及转速的准确估计。由于电机运行过程中参数会发生变化，这会对系统的性能产生影响。为了提高检测精度，我们设计了一种改进型滑模观测器。首先使用遗忘因子递推最小二乘法在线辨识电机参数，并将这些实时更新的参数值反馈到滑模观测器中以增强其性能。最后通过Simulink进行仿真验证。 在现代工业环境中，为了满足高精度和高性能驱动系统的需求，PMSM得到了广泛应用。随着控制技术的进步，无位置传感器矢量控制成为提升电机性能的关键方法之一。然而，在实际运行过程中参数的不稳定性和变化对控制系统产生显著影响。为解决这一挑战，本段落提出了一种基于参数识别改进滑模观测器的方法来提高无位置传感器矢量控制系统的精确度和鲁棒性。 在深入讨论该方案前，有必要了解PMSM的数学模型及其重要性。电机电压方程与磁链方程构成了控制系统的基础，在dq坐标系下表现尤为明显。然而这些参数并非恒定不变，在实际操作中会随时间变化而变动，影响系统的性能。 为应对这一问题，本段落采用了遗忘因子递推最小二乘法进行在线辨识电机关键参数的实时更新，并通过引入遗忘因子避免数据饱和以确保准确性和稳定性。这种方法使得新旧数据能有效结合，适应参数的变化。 利用这些识别出的参数设计滑模观测器（SMO），能够更精确地估计转子位置和速度。将上述辨识值反馈至SMO中可以增强其鲁棒性，并提高精度。 为验证改进方案的有效性，在Simulink环境下进行了仿真测试，结果显示该方法能有效克服电机参数变化带来的不良影响，显著提升了系统的整体性能，即使在参数发生变化的情况下也能保持高精度的转子位置估计和良好的动态响应。这保证了PMSM的稳定运行。 本段落提出的基于参数识别改进滑模观测器的方法为无位置传感器矢量控制提供了新的解决方案。该方案能实时适应电机参数变化，显著提升系统的性能与可靠性，在推动PMSM在各种工业应用中的广泛应用方面具有重要的现实意义和价值。随着技术的发展，可以预见这种基于参数识别的无位置传感器矢量控制将在未来的高性能驱动系统中占据更加重要地位。