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预测误差驱动的永磁同步电机有限集模型预测控制

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摘要

术语表

第1章绪论

1.1课题研究背景和意义

1.2相关研究综述

1.2.1 FCS-MPC在电力电子与电力传动中的应用

1.2.2 自适应控制及参数在线辨识技术

1.2.3 PMSM无位置传感器控制技术

1.3本文研究内容

第2章FCS-MPC基本方法及其在PMSM控制中的应用

2.1 PMSM的数学模型

2.2 FCS-MPC基本思想和算法

2.2.1预测模型

2.2.2代价函数及其寻优

2.2.3运算延时补偿

2.2.4采用FCS-MPC的PMSM矢量控制仿真结果

2.3 FCS-MPC与传统控制方法的比较

2.3.1多目标协同控制及稳态特性的比较

2.3.2离频动态性能比较

2.4 FCS-MPC在参数失配时的性能讨论

2.5本章小结

第3章PED-MPC方法及PMSM自适应抗扰控制策略

3.1 PMSM的参数扰动和模型预测误差

3.2基于PED-MPC的模型扰动补偿算法(D-MPC)

3.3基于PED-MPC的无参数电流预测控制算法(N-MPC)

3.3.1集总参数预测模型

3.3.2 PED集总参数在线辨识

3.4仿真结果

3.4.1 D-MPC与N-MPC模型验证

3.4.2 D-MPC与N-MPC预测精度与控制性能改善

3.4.3 N-MPC与其他无模型预测控制方法的对比

3.5实验结果

3.6本章小结

第4章基于PED-MPC参数辨识的PMSM高效率控制

4.1 PMSM的MTPA和弱磁控制

4.1.1效率优化的MTPA原则

4.1.2电压限幅下的弱磁优化策略

4.2 PED静态电感参数估计器

4.2.1静态电感二参数估计算法(PED-2PI)

4.2.2估计器的稳定性分析

4.2.3死区补偿与旋转交换延时补偿

4.3 PED稳态三参数辨识

4.3.1 电感磁链三参数估计算法(PED-3PI)

4.3.2稳定性分析

4.4仿真结果

4.4.1 PED-2PI与补偿方法仿真验证

4.4.2 PED-3PI仿真

4.5实验结果

4.6本章小结

第5章基于PED-MPC的PMSM无位置传感器控制

5.1基于反电势的PED-MPC无位置传感器控制

5.1.1 d轴电流预测误差驱动的位置估计法(d-PED法)

5.1.2 d-PED法位置观测器稳定性分析

5.1.3 d-PED法参数误差敏感性分析

5.1.4仿真验证:d-PED法误差项和位置误差之间关系及其参数敏感性

5.2基于磁路凸极性的PED-MPC全速度范围无位置传感器控制

5.2.1 q轴电流预测误差驱动的位置估计法(q-PED法)

5.2.2基于q轴电流预测误差的位置估计参数误差敏感性分析

5.2.3有效矢量注入策略

5.2.4仿真验证:q-PED法误差项和位置误差之间关系及其参数敏感性

5.3自适应无参数PED-MPC无位置传感器控制

5.3.1考虑位置误差时的自适应集总电势模型

5.3.2 q-NPED位置估计算法

5.3.3仿真验证:q-NPED法误差项和位置误差之间的关系

5.3.4一种转子初始位置检测方法

5.4实验结果

5.4.1初始位置检测

5.4.2 AVI注入策略特性研究

5.4.3基于d-PED和q-PED位置估计算法的无位置传感器控制

5.4.4基于自适应无:参数PED-MPSC无位置传感器控制

5.5本章小结

第6章总结与展望

6.1本文主要结论与创新点

6.2后续研究展望

参考文献

附录

攻读博士学位期间研究成果

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摘要

有限集模型预测控制(finite-control-set model predictive control,FCS-MPC)是永磁同步电机(permanent magnet synchronous machine,PMSM)控制的一种新方法,具有设计直观、响应快速、无需调制器、易于实现多目标协同和非线性控制等优点,然而其控制性能依赖于系统模型的准确性,在模型失配时性能下降。同时,当今电机系统对成本、效率、可靠性等要求不断提高,在越来越多场合需要参数辨识和无位置传感器运行,然而对FCS-MPC在PMSM控制中的大部分研究尚停留在电流和转矩指令的跟随上,对参数、位置进行估计时往往与有调制器的传统方法直接组合,这样一方面没有充分发挥FCS-MPC的优点,另一方面无调制器控制造成组合策略实现困难或者达不到原有的性能,此外还进一步凸显运算量上的劣势。对此,本文提出了一种预测误差驱动的有限集模型预测控制策略(prediction-error-driven FCS-MPC,简称PED-MPC),通过自适应解决FCS-MPC依赖精确模型的问题。然后,基于PED-MPC解决PMSM不同应用场景下的控制问题——参数未知或时变场合的自适应抗扰电流控制,用于提高运行效率的参数辨识,以及无位置传感器控制,由此形成PED-MPC在PMSM控制中的方法体系: 一、对于FCS-MPC参数失配时性能下降的问题,提出预测误差驱动的抗扰模型预测控制(D-MPC)和无参数模型预测控制(N-MPC)两种解决方案。D-MPC将所有模型误差折合为总电压扰动进行整体稳态补偿,通过消除平均预测误差来降低控制误差;N-MPC以集总参数模型替代传统电压模型,无需了解实际电机参数即可实现接近精确参数下FCS-MPC的电流控制性能。 二、提出基于PED-MPC的PMSM二参数和三参数辨识法,对电感和永磁体磁链进行在线估计,使最大转矩电流比和弱磁控制模型得到优化,提高了PMSM运行效率以及相同电压电流限幅下的最大速度。同时提出的离散开关控制下的死区补偿和旋转变换延时补偿策略,有效提高了辨识精度。 三、针对FCS-MPC无调制器离散开关直接控制的特点,对参数已知和未知场合分别提出相应的PMSM全速度范围无位置传感器控制策略。对于参数已知场合,提出了分别基于d轴和q轴电流预测误差的d-PED法和q-PED法,分别从反电势激励和离散开关控制固有激励中提取信息驱动位置估计,两者组合实现了包括零速在内的全速度范围位置估计,与有调制器的传统方法相比,达到相同精度所需注入信号少、电流纹波和噪声小、抗扰能力强、无需复杂滤波器设计。对于参数未知场合,在q-PED基础上进一步提出q-NPED法,实现了无需参数且无需高低速方法切换的全速度范围位置估计。 与传统预测控制策略不同,各PED-MPC方法利用模型信息进行预测和控制决策,并利用预测误差驱动模型更新,实现控制和模型辨识过程的有机结合。在模型更新过程中,PED-MPC能借助离散开关控制为辨识和估计过程提供有效激励,无需额外注入而保证辨识精度。通过理论分析、仿真和硬件实验分别对各PED-MPC方法进行了分析和验证,并设计了对照实验与传统方法以及其他文献中的典型方法进行比较,实验结果论证了方法的有效性、特点和优势。

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