一、基于MRFAS模型的感应电机无速度传感器矢量控制系统（论文文献综述）
苟立峰[1]（2021）在《轨道交通车辆牵引电机无位置/速度传感器控制关键技术研究》文中研究表明近些年随着轨道交通的快速发展,无位置/速度传感器控制技术在轨道交通车辆的应用成为一大发展趋势,该项技术的应用能够降低系统成本,提高牵引传动系统的可靠性。本文针对轨道交通中低开关频率下中高速和零低速无位置/速度传感器控制、以及无位置/速度传感器控制下的带速重投这些关键问题进行了深入研究,主要包括以下内容:内置式永磁同步电机（Interior Permanent Magnet Synchronous Motor,IPMSM）无位置传感器控制中,用于估算反电势的连续域状态观测器在轨道交通的低开关频率应用场合下存在离散化误差和反电势交叉耦合的问题,针对该问题本文重新构建了精确的IPMSM离散域模型,并基于该模型提出离散域状态观测器,采用零极点匹配原则设计反馈增益。同时,为了提高转子位置和转速估算的动态性能,基于电机运动方程提出了一种Super-twisting滑模位置观测器用于估算转子位置和转速。所提出的基于离散域状态观测器的中高速无位置传感器控制策略,能够在低开关频率实现转子位置和转速的准确估算,具有良好的稳态和动态性能。IPMSM传统高频电压注入法零低速无位置传感器控制策略在低开关频率下应用受限。在分析了电阻变化和注入频率降低对传统高频电压注入法性能影响的基础上,提出一种适用于低开关频率的基波模型电流注入法零低速无位置传感器控制策略。为了实现基波电流和注入电流的独立控制,提出一种双自由度+矢量PI电流控制策略。分析注入频率降低后估算反电势分量中的谐波成份,提出一种多二阶SOGI（Second-Order Generalized Integrator）自适应滤波器谐波消除策略用于消除反电势谐波。同时,将该控制策略从静止坐标系推广到同步旋转坐标系,实现过程更加简单。最后采用基于转子位置误差的加权切换策略,实现零低速方法和中高速方法之间的平滑切换。可靠的带速重投是轨道交通车辆稳定运行的重要环节之一,为了实现IPMSM无位置传感器控制下的带速重投,提出了一种基于虚拟电阻和Super-twisting滑模观测器的带速重投控制策略。通过旁路正常矢量控制下的电流控制器,采用在静止坐标系下引入虚拟电阻的方式,使得重投过程中电机电流可控。在此基础上,通过带复矢量广义积分器的Super-twisting滑模观测器估算反电势,进而获得转子位置和转速信息。为了消除数字实现过程中的反电势交叉耦合项,设计了基于离散域模型的Super-twisting滑模观测器,同时提出一种基于闭环传递函数的渐进稳定的复矢量广义积分器离散域结构,保证控制系统在离散域实现的稳定性。感应电机作为目前运营车辆的主流牵引电机,针对其无速度传感器控制下的带速重投的研究依然较少。感应电机无速度传感器控制下的带速重投问题可以转化为d轴转子反电势跟踪问题。基于转子反电势非线性系统模型,分析现有的输入输出反馈线性化方法存在电机参数变化时稳定性不能保证和抗扰动性差的问题。在此基础上,提出了一种基于积分滑模的带速重投控制策略。通过设计积分滑模面和等价控制得到估算的转速,采用sigmoid函数设计边界层的方法抑制抖振,并构建李雅普诺夫函数设计出能够保证系统渐进稳定的滑模系数。该方法估算转速所需时间短,动态性能好,并且对电机参数和扰动具有很好的鲁棒性。
李德[2]（2021）在《基于EKF的感应电机无速度传感器矢量控制低速性能提升》文中提出无速度传感器控制能够有效降低电机驱动器的成本,并且具有较高的可靠性,因此能够替代传统矢量控制中的速度传感器进行转速闭环控制。近年来,高性能处理器的发展不断成熟,使得扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）在无速度传感器控制领域得到广泛研究。然而,当电机长时间运行在低速下,电机的定子电阻参数容易发生变化,从而导致定子电阻压降增大,影响转速估计精度。此外,负载突变也会造成电机转速波动,过大的负载变化甚至会导致电机运行失稳,产生不可逆转的后果。为了提高EKF在电机低速运行下转速估计性能以及抵抗负载扰动的能力,本文主要研究了基于扩阶EKF协同负载扰动观测器的感应电机转速辨识方法,对定子电阻参数和电机转速同时估计,并对该算法的鲁棒性和抗扰能力进行理论分析与实验研究。主要内容如下:第一,本文分析了感应电机的数学模型和矢量控制原理,包括感应电机在不同坐标系下的状态方程以及基于转子磁场定向的矢量控制原理。第二,详细阐述了基于扩展卡尔曼滤波的感应电机转速辨识理论,以及在低速运行下转速估计精度下降的问题。第三,对传统的扩展卡尔曼滤波进行扩阶处理,同时辨识定子电阻和电机转速,并且定性分析了扩阶EKF算法对定子电阻的可观测性以及定子电阻变化对转速估计影响,同时设计负载扰动观测器来抑制负载突变导致的转速波动。第四,通过Matlab/Simulink软件对基于定子电阻辨识的EKF协同负载扰动观测器的感应电机转速辨识方法进行仿真验证。最后,搭建了以TI公司TMS320F28377D为主控芯片的实验平台,并对所提算法进行实验验证。仿真和实验结果表明,与传统扩展卡尔曼滤波算法相比,本文提出的基于定子电阻参数辨识EKF协同负载扰动观测器的感应电机转速辨识算法,有效地提高了低速运行下的辨识精度,降低转速估计误差,同时在电机参数失配和负载突变的情况下也能够准确辨识电机转速,显着提高了感应电机无传感器矢量控制系统在低速运行中的稳态和动态性能。
罗成[3]（2021）在《无速度传感器感应电机低速运行及零频穿越策略研究》文中进行了进一步梳理无速度传感器感应电机驱动系统已广泛应用于海上石油钻井设备、港口起重、盾构机等战略性产业,并逐渐成为影响其性能和产业价值的关键技术。因此,研究高精度、强稳定性、强鲁棒性的无速度传感器感应电机驱动系统,有助于推动产业升级和高质量发展。本文以无速度传感器感应电机系统为研究对象,从转速和定子电阻同步辨识、低速发电运行稳定性和定子电流零频穿越等方面出发,展开研究。论文具体内容如下:在低速轻载工况运行时,传统转速和定子电阻同步观测方法中定子电阻观测值对电机转速和负载变化敏感。为此,传统同步观测方法通常建议在低速轻载工况下不观测定子电阻。针对这个问题,本文提出了基于矢量补偿的感应电机转速与定子电阻同步解耦观测方法。首先,将观测器误差方程中定子电流误差,分解成转速误差分量和定子电阻误差分量。分析了定子电流误差中各部分误差的耦合关系,进一步求解出定子电阻误差分量与转速误差分量的解耦表达。以此为基础,构建矢量补偿系数,补偿定子电阻观测器,实现转速和定子电阻的解耦观测。无速度传感器感应电机在低速发电运行时,存在不稳定区域。传统反馈矩阵设计和转速自适应律修正方法未考虑电机工作点变化的影响,影响在低速发电区域带载运行稳定性能。针对这个问题,论文提出了基于运行点跟踪的无速度传感器低速发电区稳定性提升策略。考虑转速观测误差和定、转子电阻参数不匹配,设计了转子磁链误差观测器。将定子电流误差和转子磁链误差作为状态量引入反馈矩阵中,通过稳定性判定定理,选择反馈矩阵系数消除发电不稳定区。同时,利用观测转子磁链误差补偿转速自适应律中被忽略的磁链误差项。所设计的反馈矩阵项和转速自适应律修正系数能够跟随电机运行工况点的变化。虽然基于反馈矩阵的稳定性方法能够提升无速度传感器感应电机在低速发电运行工况下的稳定性,但是,由于电机参数不匹配,该方法并不能完全消除低速发电运行不稳定区域。为了兼顾系统低速发电区稳定性和全阶观测器参数鲁棒性,本文提出了一种考虑低速发电区稳定性和鲁棒性提升的反馈矩阵设计方法。论文考虑转速观测误差和电机参数不匹配,推导了基于图形化方法的反馈矩阵设计准则。通过选择反馈矩阵取值,将观测器误差矢量线性化方程的系数矩阵行列式曲线方程,向纵轴负方向移动,从而满足稳定性必要条件。因此,在存在一定范围内参数不匹配的情况下,仍然能够实现电机在低速发电工况下稳定运行。针对定子电流零频转速不可观测的问题,本文研究了一种无速度传感器感应电机零频穿越方法。采用低速发电区稳定性提升方法能够减小甚至消除低速发电运行不稳定区。在低频工况下,转速可观测性极差。特别的,在稳态、定子电流零频工况下,转速不可观测。针对这个问题,论文提出了基于励磁电流自适应的定子电流零频穿越方法。首先,分析无速度传感器感应电机低速发电运行不稳定和定子电流零频转速不可观测问题的理论机理。其次,推导零频穿越方法的原理和实现过程。讨论实际运行工况下,转矩、电流等限制条件对主动零频穿越边界点选择的影响。最终,实现了无速度传感器感应电机在近稳态工况下定子电流零频穿越。最后,搭建了基于意法半导体ARM STM32F103的感应电机低速对拖实验平台,完成了实验验证,证明了上述所提出方法的有效性和优势。基于所取得的成果,论文致力于完善无速度传感器感应电机低速运行稳定化技术体系,实现无速度传感器感应电机在低速稳态工况下的四象限稳定运行。
杜超[4]（2020）在《感应电机驱动系统的自抗扰控制》文中研究表明感应电机本质上为非线性、多变量、强耦合、参数时变、大干扰的复杂对象,矢量控制在发挥感应电机驱动系统性能方面独具特色。但是,当电机驱动系统遭受外界干扰、参数变化、控制对象波动以及运行过程中其它不可预见的扰动因素时,矢量控制性能将会受到很大影响,特别在驱动系统的鲁棒性、动态抗扰动特性方面需要更加优化的控制。自抗扰控制（Active Disturbances Rejection Control-ADRC）不依赖被控对象的模型参数,内部的观测器能实现扰动估计,受到国内外学者的广泛关注。本文将自抗扰控制与矢量控制结合,旨在提升感应电机驱动系统在鲁棒性、动态抗扰动等方面的性能。具体研究内容如下:首先,本文为了解决感应电机自抗扰控制方法参数多、整定难的问题,提出了基于蚁群算法的感应电机自抗扰控制方法,将蚁群（Ant Colony Optimizatlon-ACO）算法融入到自抗扰控制的参数设计当中,根据感应电机的反馈信息,利用ACO的自主学习能力作为优化机制,经过迭代计算后获得ADRC控制器参数,从而减小ADRC控制性能对其控制参数的依赖性,增强控制器的控制性能。重点讨论了目标函数的建立以及参数优化问题,并利用实验将该方法与传统方法在有效性、收敛性以及优化效率方面进行对比,突出基于蚁群算法进行参数优化的ADRC鲁棒性优于传统的ADRC。其次,在深入的研究后发现,蚁群算法固定的信息素挥发系数会影响其优化性能,这是因为蚁群算法中恒定的信息素挥发系数与局部精确搜索的实际情况相悖,历史信息也与算法的快速收敛性背道而驰,所以具有动态更新能力的优化算法可以进一步提升优化性能。因此,以具有线性更新能力的粒子群（Partical Swarm Optimization-PSO）算法为研究对象,将算法内部的动态更新过程进一步与实际的优化过程相关联,基于实际的优化过程,引入粒子聚合度和进化速度,对惯性权重进行自适应动态更新。将基于自抗扰控制的感应电机系统作为验证对象,自适应粒子群算法和蚁群算法从有效性、收敛性以及优化效率方面进行了对比实验,结果表明前者具有更高的优化效率和收敛性。再次,内模控制是一种鲁棒性较强的控制方法,兼顾了可调参数少和鲁棒性强的优点。但是,传统意义上的电流环内模控制存在两个问题:首先,内模控制器只有滤波器时间常数一个可调参数,是一自由度控制器,不能实现跟踪性能与抗扰性能的分开调节;其次,内模控制器无法有效消除模型失配、参数摄动、负载突变等不确定扰动。本文选取感应电机内模控制作为研究案例,通过借鉴自抗扰控制的思想,旨在解决内模控制的上述问题,提出一种基于自抗扰控制的感应电机内模控制方法。在内模控制中融入了一个状态观测器来估计扰动,将系统的不确定性和外部干扰作为待估计量,将系统中的可测量与观测量的误差作为系统反馈,并根据朱里准则的稳定性判据分析和设计观测器增益,利用扰动补偿的方式与电流环的内模控制相融合,并在实验条件下对基于自抗扰控制的感应电机内模控制方法在加载、参数变化、输入扰动等方面进行了实验验证,验证了引入自抗扰思想的内模控制可提升电流环的抗扰性能。最后,感应电机转速准确快速估计是无速度传感器矢量控制的关键,为了抑制测量噪声、负载突变、电机参数变化等外部干扰对转速辨识结果的影响,借鉴自抗扰思想,将自抗扰思想引入到感应电机无速度传感器控制中,本文提出一种基于自抗扰观测器（Active Disturbances Rejection Observer-ADRO）的感应电机转速估计方法。针对系统的模型扰动,利用状态观测器加以观测和补偿,消除转子电阻摄动对转速观测精度的影响,避免了纯积分的影响,可提高自抗扰观测器的观测精度。通过李雅普诺夫稳定性证明,设计了观测器参数,并验证了基于自抗扰观测器的感应电机转速辨识方法,并针对输入扰动和观测扰动两种形式的扰动,作了抗扰性能和稳定性能分析,并在实验条件下对基于自抗扰观测器的感应电机无速度传感器控制方法在加载、参数变化、输入扰动等方面进行了实验验证。本文以2.2kW的感应电机作为控制对象,搭建了以Matlab/Simulink为核心的软件仿真模型和以TI公司TMS320F28335为控制核心的硬件实验平台,分别对上述基于蚁群算法的感应电机自抗扰控制方法、基于自适应粒子群算法的感应电机自抗扰控制方法、基于自抗扰控制的感应电机内模控制方法和基于自抗扰观测器的感应电机无速度传感器控制方法进行了仿真和实验验证,结果表明感应电机驱动系统在鲁棒性和动态抗扰动等方面的性能得到有效提升。
尹少博[5]（2020）在《轨道列车牵引感应电机无速度传感器控制策略研究》文中研究表明无速度传感器控制技术是轨道列车牵引传动控制核心技术之一,其工程化应用有助于提高牵引传动系统的可靠性并且降低系统的维护成本。本文针对轨道列车牵引感应电机的无速度传感器控制技术问题,围绕基于全阶自适应观测器的转速估算、无速度传感器下的带速重投策略、低速区域转速辨识性能提升展开了深入研究,研究成果总结如下。提出了基于全阶自适应观测器的改进转速估算策略。首先,分析了在低开关频率下传统离散方法导致的高速区域转速辨识不稳定的问题,推导了改进的全阶离散模型,采取将定子电流与转子磁链方程分别在不同坐标系下离散的策略,针对27种离散组合方式进行稳定性分析,从6种稳定组合中分析数字实现的难易程度选择合适的离散化方法;其次,设计了离散域下的反馈增益矩阵,并在同步旋转坐标系下完成转速自适应律的设计。基于改进型转速估算策略,分析了改进后全阶自适应转速观测器的稳定性与参数敏感性。首先,在同步旋转坐标系下建立电流误差与转速观测误差之间的传递函数,根据朱利判据分析稳定性条件;其次,分析了全阶自适应转速观测器的参数敏感性,建立了离散观测器模型与连续电机模型相组合的敏感性分析数学模型,逐一分析参数变化对转速观测的影响。基于双电流闭环直流注入方法,提出了无速度传感器控制下的快速带速重投策略。首先,分析了短时电力中断情况下旋转电机特性,建立了单电流闭环直流注入下旋转电机数学模型,分析了测量反馈电流频率估算电机转速的方法;其次,提出了基于双电流闭环直流注入下对转速辨识的策略,建立了直流注入下电机数学分析模型,设计了电压模型磁链观测器获取转子磁链信息,通过三阶带通滤波器完成对直流偏置以及噪声信号的滤除,然后对较低幅值交流信号进行归一化处理,设计了软件锁相环提取旋转电机转速;最后,设计了基于三阶段的带速重投策略,通过直流注入获取初始转速,利用转矩修正减小转速观测误差并且建立转子磁链,将转速估算初值代入全阶转速观测器,平滑并且快速实现带速重投。基于无速度传感器控制下低速制动区域不稳定的现象,设计了低速区域转速辨识性能提升策略。首先,分析了低速制动区域转速辨识不稳定的机理,确定了不稳定的边界,提出了改进后的转速自适应律,分析了关键参数的设计,通过误差传递函数的零极点分析对改进后的转速辨识稳定性进行验证;其次,设计了感应电机的定转子电阻辨识策略,提出了一种在带速重投直流注入阶段独立工作的定子电阻辨识策略,定子电阻辨识与转速辨识同时工作,在直流注入结束时获取定子电阻辨识值与初始电机转速;最后,设计了高频电流信号注入获取电机等效电阻的方法,提出了参数辨识配合逻辑,进而设计了转子电阻的辨识策略。本文搭建了牵引系统及控制模型并进行了大量仿真,基于地铁牵引传动平台与Typhoon半实物仿真平台,完成了实验验证,充分证实了上述无速度传感器控制策略的可行性与有效性。图120幅,表10个,参考文献165篇。
张志恒[6]（2020）在《真空泵屏蔽电机无速度传感器带速重投控制系统研究》文中提出随着真空应用技术的发展,大规模集成电路制造装备业、薄膜技术制造业、材料制备业等领域对真空泵的需求不断增大。作为真空泵的主要驱动电机,真空泵屏蔽电机的运行可靠性和在线运行时间受到了广泛的关注。为应对真空泵屏蔽电机无法安装转速和位置传感器且面临的带速重投问题,本文分别以一台2.0kW笼型双屏蔽套真空泵感应电机和环氧树脂密封型真空泵永磁电机为研究对象,对真空泵屏蔽电机无速度传感器带速重投控制系统展开了系统研究。针对真空泵屏蔽电机的结构、运行方式与常规交流电机之间的差异,建立了真空泵屏蔽电机数学模型,并基于此模型分别搭建了真空泵屏蔽电机基础控制系统,即适合笼型双屏蔽套真空泵屏蔽感应电机的转速开环恒压频比控制系统,以及适用于环氧树脂密封型真空泵永磁电机的闭环矢量控制系统,对系统的输出特性、真空泵屏蔽电机的工作特性进行了分析,并与实验结果进行了对比,验证了所建立的基础控制系统合理性。随后,基于真空泵屏蔽电机基础控制系统,利用数学推导、仿真模拟和样机实验给出了真空泵屏蔽电机绕组断电重投时的瞬态电磁转矩、转速及电流的变化趋势,设计了基于标准化定子反电势的扇区内转速估算策略,确定了预重投和重投两步重投方法,建立了无速度传感器带速重投控制系统,实现了低冲击、平稳可靠的带速重投,分析了定子轴线非理想特性对带速重投时冲击电流增长率、预重投阶段转矩脉动率和重投阶段转速波动率的影响,研究了不同重投时刻、电源相位对带速重投的影响,确定了扇区交界面带速重投策略以及全扇区内低冲击电流、短稳定时间的最优带速重投点。最后,针对研究过程中发现的定子轴线非理想特性,从电机槽内导体和绕组的角度揭示了电机绕组非理想特性的成因及演变机理,引入了非理想特性系数以定量描述定子轴线非理想特性的程度;提供了一种基于标准化定子反电势的定子轴线非理想特性离线诊断方法,仿真结果表明该方法具有很好的工程实用性;提出了考虑电机槽内导体分布差异的绕组分布系数计算模型及方法,并给出定子轴线非理想特性下的电机驱动性能及电磁场分布分析思路,定量研究了不同程度的定子轴线非理想特性对真空泵屏蔽电机的驱动性能及电磁场的影响,可以为建立更精确的电机计算模型及高品质伺服电机系统基础理论与技术体系的形成提供有价值的参考。
李知浩[7]（2020）在《基于Z-MRAS的异步电机无速度传感器控制及多收敛点问题研究》文中研究表明在轨道交通牵引传动系统中,异步电机是目前应用最为广泛的牵引电机。现有的异步电机高性能控制技术大都采用有速度传感器的控制方式,给系统带来了成本增加、结构复杂、维护困难等问题。应用无速度传感器控制技术,可以有效解决上述问题。转速估算是无速度传感器控制的核心环节,基于模型参考自适应的转速估算方法具有结构简单、低速性能好、动态响应快等优点,是一种实用性很高的无传感器控制方法。本文以一种新型的Z-MRAS转速估算方法为研究对象,对其估计精度、稳定性、参数鲁棒性进行了分析。针对模型非线性带来的多收敛点问题,分析了收敛点的位置、稳定性和运行状态,提出了一种混合转速辨识的改进方法,解决了零频锁定状态下转速无法有效观测的问题。首先,本文建立了异步电机数学模型,分析了采用转子磁场定向的异步电机矢量控制基本原理。然后,对模型参考自适应系统的基本理论、自适应律的设计依据、典型的模型参考自适应转速辨识方法进行了介绍。其次,对Z-MRAS转速估计方法的控制性能进行研究。分析了Z-MRAS转速辨识系统的结构,利用Popov超稳定理论推导了其自适应律。采用小信号线性化的方法得出了转速估算系统的闭环传递函数。通过不同工况下的根轨迹和特征根分布,分析系统的稳定性。建立估计转速关于定子电阻、转子电阻的敏感系数,分析了不同转速下系统对电机参数误差的敏感程度。再次,研究了模型非线性对转速收敛点的影响。观测转速不准的条件下,根据参考模型和可调模型表达式分析得出转速平衡点的位置,在电机运行的四象限内对其收敛性进行了初步判断。通过建立非线性系统状态方程,得出了转速偏移点、零频点的转速、磁链信息,并利用李雅普诺夫间接法对稳定性和收敛条件进行了分析。结合异步电机的运行状态,分析了零频点、转速偏移点电机的实际转矩输出与转矩指令和实际转速的关系。针对零频锁定观测转速钳位的问题,提出了一种采用直接法前馈补偿的改进方法,通过仿真对上述理论进行了验证。最后,在实验室5.5k W异步电机对拖平台上完成了Z-MRAS转速辨识方法的部分实验验证。
霍峙昕[8]（2020）在《无传感器感应电机极低速运行稳定性与动态性提升策略研究》文中认为感应电机具有结构简单、可靠性高、成本低等优点,因此在工业领域中得到了广泛的应用。工业中通常采用速度传感器来测量电机的转速,并用于速度闭环控制。然而,这不但增加了系统成本和体积,降低了系统可靠性,而且不适用于特殊无法加装编码器的应用场合。相比而言,无速度传感器控制系统摒弃了价格昂贵且易损的转速传感器,增强了系统可靠性,是感应电机应用的新方向。在高精度应用场合,控制系统对感应电机转速观测的准确度要求越来越高。但是传统无速度传感器感应电机控制技术在极低速工况下存在不稳定区域,无法保证电机长时间带载稳定运行,且动态性能也通常被忽略。因此,无速度传感器感应电机的极低速控制技术仍具有极大的挑战性。为此,本文的主要研究内容如下:首先,基于感应电机在三相静止轴系下的数学模型,根据坐标变换理论推导出两相同步轴系下的数学模型,并建立了按转子磁链定向的无速度传感器感应电机矢量控制系统。根据已推导出的感应电机状态方程,设计了全阶观测器,并基于李雅普诺夫稳定性原理,推导出全阶观测器的转速自适应律。在此基础上,对现有四种全阶观测器反馈矩阵设计方法进行分析。分析表明前三种反馈矩阵设计方法无法保证全阶观测器在全速范围内的稳定性,而第四种方法虽然可以通过基于转速估计稳定性配置的原则保证全阶观测器的转速估计稳定性,但是忽略了全阶观测器本身的动态性能。其次,针对现有反馈矩阵设计方法仅基于稳定性而忽略了系统动态性的问题,提出了一种新型全阶观测器误差反馈矩阵设计方法。在现有基于转速估计稳定性设计的理论基础上,设计了一种具有可变系数的反馈矩阵,使观测器的零极点都具有负实部。在此基础上,通过零点图分析以及伯德图分析限制可变系数的取值范围,使其能够同时保证全阶观测器的稳定性与动态性。随后,对该方法的电机参数鲁棒性进行了分析。最后通过实验结果证明该方法可以改善无速度传感器感应电机在低速发电区域的不稳定问题以及动态性能问题。最后,提出了一种基于辅助变量的全阶观测器转速估计稳定性提升策略,该方法无需复杂的反馈矩阵设计,且保证了系统在全速范围内的稳定性。通过定义辅助变量,对感应电机及全阶观测器的数学模型进行重构,得到扩展自适应观测器并推导出转速自适应律,并通过零极点图对该观测器的稳定性进行了分析。随后,针对该转速自适应律由于忽略辅助变量误差项而导致的估计转速误差问题,对转速自适应律进行了优化设计。最后实验结果证明,相比于传统全阶观测器设计方法,所提出的辅助变量转速估计方法能够在不进行反馈矩阵设计的前提下有效提升系统的稳定性。
武炳林[9]（2020）在《感应电机无速度传感器矢量控制系统研究》文中研究指明感应电机高性能调速系统需要安装光电编码器,其同心度精度低于50um时,无法实现闭环控制。同时,编码器信号易受到电磁干扰,且安装编码器增加了感应电机变频调速硬件系统的复杂程度。因此通过采集电机定子电压、电流等信号,利用相关算法进行转速估计的无速度传感器技术成为研究热点。目前主要有基于电动机基本模型和基于电动机各向异性两种控制方案。本文主要针对无速度传感器矢量控制系统存在中低速震荡以及对测量噪声敏感的问题,基于电动机基本模型的观测器方法研究感应电机无速度传感器矢量控制系统。首先,分析了感应电机的动态数学模型具有高阶、非线性、强耦合的性质。通过矢量坐标变换简化了感应电机的动态数学模型。其次,针对感应电机在中低速存在转速震荡、抗扰性能弱、转速估计精度低的问题,提出了基于转子磁链模型的模型参考自适应（Model Reference Adaptive System,MRAS）观测器和滑模观测器相结合并运用遗传算法优化滑模观测器参数的转速估计方法,同时设计了一种磁链、转速模糊PI控制器和电流滑模控制器相结合的控制策略。仿真结果表明,所提方法有效减小了感应电机中低速转速震荡幅值,提高了抗扰性能和转速估计精度。再次,针对感应电机高速运行时,电机参数非线性变化导致系统噪声和测量噪声对信号影响增大的问题,研究了基于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）的无速度传感器技术。为了增强感应电机无速传感系统对电机参数和外部环境变化以及测量噪声干扰的鲁棒性,设计了一种基于强跟踪扩展卡尔曼滤波（Strong Tracking Extended Kalman Filter,STEKF）的转速估计方法,并采用电压解耦控制器消除dq轴的耦合电压。为解决噪声矩阵参数不易确定的问题,通过全局辅助粒子群算法优化噪声矩阵参数。仿真结果表明,基于STEKF的转速估计法提高了系统的抗扰性能和转速估计精度。最后,通过设计切换控制策略,将改进的MRAS转速估计法和改进的EKF转速估计法结合起来,实现了宽范围条件下对电机转速的准确估计。
陈嘉豪[10]（2019）在《无速度传感器感应电机系统的自适应观测器设计》文中提出在全球变暖的大背景下,近年我国出台了一系列的节能减排工作方案,其中就包括了加强工业节能的目标。而感应电机作为最为广泛使用的交流电机,其运行效率的提升对最终达成节能目标的影响也就最为深远。高效能感应电机的一个发展趋势是电机的可调速化,而无速度传感器控制则是可调速电机系统兼顾性能与成本的关键技术。本论文以无速度传感器感应电机调速系统为研究对象,主要围绕无速度传感器感应电机系统的参数不确定性以及运行稳定性展开研究。绪论部分,首先回顾了无速度传感器电机系统的研究现状,将需要解决的问题归为参数不确定性问题和低速发电模式不稳定问题,并分别对二者的研究现状进行了介绍,然后回顾了本文所采用的解决以上问题的主要手段“自适应观测器设计理论”的发展过程。正文部分,第二章推导了感应电机的数学模型,分析了鼠笼感应电机电路参数中的冗余情况,给出了状态可观测性和参数可辨识性结论,并统一介绍、比较了论文中出现的所有的状态观测与参数辨识模型以及它们各自的特点与潜在问题。第三章,提出了一种基于时分复用的参数解耦自适应无速度传感器控制方法,所用模型为转子磁链电压模型和电流模型,该无速度控制方法能够在电动工况下对定、转子电阻进行在线辨识,通过实验验证了在额外的梯形波磁链幅值激励下能够实现多参数辨识,同时也验证了在一定条件下定子电阻具有的解耦可辨识性;但是,该方法在理论上需要在励磁电流中注入脉冲获取磁场定向误差用于计算滑模校正项才能保证参数收敛性,否则观测子系统只具有输入到状态稳定性;此外,该方法由于采取了时分复用的激励策略,对电机信号中的信息的利用效率较低,电阻参数收敛速率较低。第三章还提出了一种状态变量为漏磁链与转子反电势的全阶模型,并为其设计了自适应观测器,虽然该模型符合Brunovsky标准型的形式,但是未知参数的回归项中存在着未知状态,这导致了该自适应观测器稳定的一个充分条件是某个观测器系数（k2）取无穷大值;为了对电机信号中的信息进行充分利用,可以注入额外的正弦波磁链幅值激励以增强系统的参数可辨识性,从而提高电阻参数收敛的速率;但是,该方法只适用于电动工况。第四章,揭示了第三章基于漏磁-反电势模型所设计的自适应观测器的（误差动态方程的）线性化模型在发电工况下存在不稳定极点,在采用现有文献所建议的系统性的稳定性改良方法无果后,论文针对电机发电模式运行提出了一套观测器系数设计方案,拓宽了该自适应观测器在近零频运行区域的稳定运行范围,具体表现为除零频线外不存在右半平面极点,但是近零频线处系统稳定裕度下降;理论上来说,即便是采用了稳定性改善系数设计以后,该方法仍然只具有局部稳定性。第四章还讨论了一种既符合Brunovsky标准型的形式且未知参数的回归项中不存在着未知状态的状态变量选择,但是其相应的模型是非线性参数化的,即未知参数将多于三个;基于该模型,分别设计了三种不同的过参数化的线性参数化自适应观测器设计,相应的持续激励条件的阶数也都高于三阶,仿真结果表明此类设计难以保证未知参数的收敛。为了从根本上解决发电模式运行不稳定问题以及模型非线性参数化问题,第四章通过忽略误差动态方程中的高阶参数估计误差,将非线性参数化的误差动态方程化为线性参数化的误差动态方程,实现了基于一阶近似模型的稳定自适应观测器设计,实现在电动工况和发电工况下的无速度传感器控制和电阻在线辨识,且不需要根据工况来切换观测器系数;显然,该方法的局限就是其结论具有局部性,即要求定子电阻估计误差足够小。第五章讨论全局稳定性,如果假设定子电阻已知（该假设在较高转速运行时具有实际意义）,论文设计了两种全局稳定的转速自适应观测器,且可以将它们进一步扩展对转子电阻的变化在线自适应。随着自适应观测器理论的发展,一种适用于非线性参数化模型的高增益自适应观测器设计被提了出来,第五章将此设计理论应用于感应电机的非线性参数化模型,得到了一种全局稳定的,对转速、定子电阻和转子电阻自适应的观测器设计;在稳定条件的约束下,观测器系数?具有下界,同时参数自适应增益矩阵是随时间变化按照稳定条件所要求的更新规则而不断更新的;也就是说,电阻的辨识不能独立于转速进行调节,这在实验中表现为电阻参数估计的波形中出现显着的抖动,却无法人为地减小电阻的自适应增益的值。此外,也可以将电机的转速作为状态进行高增益自适应观测器设计,但是该高增益设计将在特定运行工况下出现参数低敏感性问题,这导致了参数辨识结果有偏、甚至发散;此外,该高增益设计的计算量较大,需要实时计算的状态数量多达23个。为了解决高增益自适应观测器的参数低敏感性等问题,一方面,第五章提出并验证了一种零反馈增益的降阶自然转速观测器,这说明高增益设计并不是必要的;另一方面,第五章不再采用自适应观测器对电阻参数进行在线辨识,转而提出了一套使得参数辨识独立于转速观测的参数辨识策略。论文包含了丰富的讨论,给出了转子电阻不准确情形下的间接磁场定向控制的转矩表达式,并基于该式提出了一种验证转子电阻估计结果准确性的实验;探索了感应电机全参数辨识的可行性,即除去转速、定子电阻和转子电阻之外,进一步考虑对漏电感和励磁电感的在线辨识,分析了电机参数敏感性随工况变化的变化情况,提出了敏感性重塑的思想,并通过仿真验证了其可行性;讨论了施加额外正弦磁链幅值波动激励所导致的转速脉动的削弱方法;讨论了系统状态的导数的重构方法,即状态变量滤波器和超螺旋算法;提出了一种有效减少转速暂态运行对电阻辨识的影响的时变电阻增益设计;分析了电感参数不确定性对自适应观测器的影响;对正弦稳态激励下的持续激励条件进行了分析,包括一种基于磁场定向坐标系的分析方法以及一种基于相量的分析方法,两者适用于不同的自适应观测器的参数收敛性分析;讨论了受运行转速所影响的转子电阻辨识方法及其对策;提出了一种适用于无速度传感器或无位置传感器系统的转动惯量辨识方法,所得转动惯量被用于转速观测器的实现。
二、基于MRFAS模型的感应电机无速度传感器矢量控制系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于MRFAS模型的感应电机无速度传感器矢量控制系统（论文提纲范文）
（1）轨道交通车辆牵引电机无位置/速度传感器控制关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 |
| 1.1.1 无位置/速度传感器控制在轨道交通领域的应用 |
| 1.1.2 论文研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无位置传感器控制概述 |
| 1.2.2 中高速无位置传感器控制方法研究现状 |
| 1.2.3 零低速无位置传感器控制方法研究现状 |
| 1.2.4 无位置/速度传感器控制带速重投策略研究现状 |
| 1.3 目前存在的问题及难点分析 |
| 1.3.1 轨道交通牵引传动系统的特点 |
| 1.3.2 主要问题及难点分析 |
| 1.4 论文的主要内容 |
| 2 基于DTSO的中高速无位置传感器控制策略 |
| 2.1 基于IPMSM连续域模型的状态观测器 |
| 2.1.1 IPMSM基础数学模型 |
| 2.1.2 用于无位置传感器控制的IPMSM模型 |
| 2.1.3 连续域状态观测器设计 |
| 2.2 基于IPMSM离散域模型的状态观测器 |
| 2.2.1 IPMSM离散域模型 |
| 2.2.2 离散域状态观测器设计 |
| 2.3 Super-twisting滑模位置观测器 |
| 2.3.1 传统线性位置观测器分析 |
| 2.3.2 Super-twisting滑模位置观测器设计 |
| 2.4 仿真及实验结果 |
| 2.4.1 控制系统设计及仿真实验平台 |
| 2.4.2 不同状态观测器性能对比验证 |
| 2.4.3 位置观测器性能对比验证 |
| 2.4.4 低开关频率多模式调制下实验结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基波模型电流注入法零低速无位置传感器控制策略 |
| 3.1 传统高频电压注入法分析 |
| 3.1.1 IPMSM高频模型 |
| 3.1.2 高频电压注入法分析 |
| 3.2 基波模型电流注入法控制策略 |
| 3.2.1 基本原理 |
| 3.2.2 参数变化影响分析 |
| 3.2.3 双自由度+矢量PI电流控制策略 |
| 3.2.4 多SO-SOGI自适应滤波器谐波消除策略 |
| 3.2.5 同步旋转坐标系下实现 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.3.1 控制系统及切换策略设计 |
| 3.3.2 稳态性能验证 |
| 3.3.3 动态性能验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于虚拟电阻和STSMO的IPMSM带速重投控制策略 |
| 4.1 基于虚拟电阻的带速重投策略 |
| 4.1.1 虚拟电阻实现结构 |
| 4.1.2 虚拟电阻取值范围 |
| 4.1.3 基于虚拟电阻的电流控制 |
| 4.2 基于d轴电流为零的转子位置和转速估算法 |
| 4.3 带CVGI的STSMO转子位置和转速估算法 |
| 4.3.1 STSMO构建 |
| 4.3.2 带CVGI的 STSMO |
| 4.3.3 离散化及稳定性分析 |
| 4.4 仿真及实验结果 |
| 4.4.1 带速重投控制系统及切换策略设计 |
| 4.4.2 STSMO性能验证 |
| 4.4.3 带速重投控制性能验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于转子反电势非线性模型的IM带速重投控制策略 |
| 5.1 转子反电势非线性模型 |
| 5.2 输入输出反馈线性化带速重投控制策略 |
| 5.2.1 输入输出反馈线性化基本原理 |
| 5.2.2 带速重投控制策略 |
| 5.2.3 稳定性及鲁棒性分析 |
| 5.3 积分滑模带速重投控制策略 |
| 5.3.1 积分滑模基本原理 |
| 5.3.2 带速重投控制策略 |
| 5.3.3 稳定性及鲁棒性分析 |
| 5.4 仿真及实验结果 |
| 5.4.1 带速重投控制系统设计及仿真实验平台 |
| 5.4.2 带速重投控制性能验证 |
| 5.4.3 正常工况控制性能验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 本文取得的成果 |
| 6.2 研究工作展望及需要进一步解决的问题 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于EKF的感应电机无速度传感器矢量控制低速性能提升（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 无传感器矢量控制技术转速估计方法研究现状 |
| 1.3 无传感器矢量控制系统低速性能研究现状 |
| 1.4 课题内容与安排 |
| 2 感应电机数学模型及矢量控制原理 |
| 2.1 感应电机数学模型 |
| 2.1.1 感应电机在三相ABC坐标系下的数学模型 |
| 2.1.2 感应电机在两相αβ轴和dq轴坐标系下的数学模型 |
| 2.2 感应电机在两相αβ轴和dq轴坐标系下的状态空间模型 |
| 2.3 基于转子磁场定向的感应电机数学模型 |
| 2.3.1 矢量控制原理 |
| 2.3.2 基于转子磁场定向的感应电机数学模型 |
| 2.4 感应电机无传感器矢量控制系统结构 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于扩展卡尔曼滤波的感应电机转速估计方法 |
| 3.1 扩展卡尔曼滤波理论 |
| 3.2 基于扩展卡尔曼滤波的感应电机无速度传感器矢量控制系统 |
| 3.3 扩展卡尔曼滤波参数选取规律 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于EKF的感应电机无速度传感器矢量控制低速性能提升策略 |
| 4.1 基于EKF的无传感器矢量控制系统的不足 |
| 4.2 具有定子电阻参数辨识的扩展卡尔曼滤波设计 |
| 4.3 负载扰动观测器的设计 |
| 4.4 基于扩阶EKF和负载扰动观测器的感应电机转速估计算法收敛性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 仿真验证 |
| 5.1 仿真模型 |
| 5.2 算法正确性仿真验证 |
| 5.3 算法有效性仿真验证 |
| 5.3.1 抗定子电阻参数变化仿真验证 |
| 5.3.2 抗负载突变仿真验证 |
| 5.3.3 定子电阻失配情况下突加负载仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 实验验证 |
| 6.1 实验平台简介 |
| 6.2 算法正确性实验验证 |
| 6.3 算法有效性实验验证 |
| 6.3.1 不同电机定子电阻参数辨识实验验证 |
| 6.3.2 抗电机定子电阻参数失配实验验证 |
| 6.3.3 低速启动转矩提升实验验证 |
| 6.3.4 抗负载突变实验验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 硕士期间科研成果和奖励 |
（3）无速度传感器感应电机低速运行及零频穿越策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 感应电机转速观测方法 |
| 1.2.2 低速发电运行稳定性方法 |
| 1.2.3 定子电流零频转速观测方法 |
| 1.2.4 在线参数辨识方法 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于矢量补偿的转速与定子电阻同步解耦观测方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 传统转速与定子电阻同步观测方法 |
| 2.2.1 双参数同步辨识耦合性分析 |
| 2.2.2 误差耦合关系分析 |
| 2.3 转速和定子电阻同步解耦辨识方法 |
| 2.3.1 误差矢量比值关系 |
| 2.3.2 定子电阻观测矢量补偿 |
| 2.3.3 参数敏感性和稳定性分析 |
| 2.4 实验验证 |
| 2.4.1 转速和负载阶跃对比实验 |
| 2.4.2 转速和定子电阻观测器性能测试 |
| 2.4.3 系统加速实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于运行点跟踪的低速发电区稳定性提升方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 转速及转子磁链误差观测 |
| 3.2.1 基于自适应全阶观测器的转速观测 |
| 3.2.2 转子磁链误差观测 |
| 3.3 基于运行点跟踪的稳定性方法 |
| 3.3.1 基于运行点跟踪的反馈矩阵设计 |
| 3.3.2 基于运行点跟踪的转速自适应律修正 |
| 3.3.3 所设计方法运行点跟踪分析 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.4.1 低速发电区稳定性对比实验 |
| 3.4.2 低速控制性能测试 |
| 3.4.3 系统加速测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑低速发电区稳定性和鲁棒性的反馈矩阵设计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 反馈矩阵参数敏感性分析 |
| 4.3 考虑稳定性和鲁棒性的反馈矩阵设计 |
| 4.3.1 转子磁链误差估计 |
| 4.3.2 基于多重误差的反馈矩阵设计 |
| 4.3.3 参数鲁棒性分析 |
| 4.3.4 所提出方法的离散化实现 |
| 4.4 实验验证 |
| 4.4.1 低速发电区稳定性对比实验 |
| 4.4.2 低速控制性能测试 |
| 4.4.3 不同方法的稳定性定性和定量对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于励磁电流自适应的定子电流零频穿越方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 定子电流零频穿越方法 |
| 5.2.1 转速可观测性分析 |
| 5.2.2 原理推导与分析 |
| 5.3 AMCOZFRT的理论实现 |
| 5.3.1 运行工况分析 |
| 5.3.2 主动零频穿越边界点选择 |
| 5.3.3 限制条件影响分析 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.4.1 零频穿越对比实验 |
| 5.4.2 零频穿越中临界点选择 |
| 5.4.3 对比实验总结分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 附录A 参数敏感性及误差关系推导 |
| 附录B 物理量名称及符号表 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）感应电机驱动系统的自抗扰控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 一、绪论 |
| 1.1 感应电机变频调速发展概况 |
| 1.2 感应电机驱动系统研究现状 |
| 1.2.1 感应电机转速辨识方法研究现状 |
| 1.2.2 感应电机控制方法研究现状 |
| 1.3 自抗扰控制研究现状 |
| 1.4 本文研究出发点 |
| 1.5 本文任务及意义 |
| 1.5.1 研究目标 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 二、基于自抗扰控制的感应电机矢量控制系统 |
| 2.1 感应电机数学模型 |
| 2.2 自抗扰控制原理 |
| 2.2.1 跟踪微分器TD |
| 2.2.2 扩张状态观测器ESO |
| 2.2.3 非线性误差反馈控制律NLSEF |
| 2.3 矢量控制系统的自抗扰控制设计 |
| 2.3.1 自抗扰控制器的设计 |
| 2.3.2 自抗扰控制稳定性分析 |
| 2.4 自抗扰控制参数设计 |
| 2.5 基于自抗扰的感应电机控制的仿真验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 三、基于蚁群算法的感应电机自抗扰控制方法 |
| 3.1 蚁群算法的引入 |
| 3.2 基于蚁群算法的感应电机自抗扰控制 |
| 3.2.1 参数优化问题转化 |
| 3.2.2 设计目标函数 |
| 3.2.3 选择寻优路径 |
| 3.2.4 更新信息素 |
| 3.3 基于蚁群算法的感应电机自抗扰控制实验验证 |
| 3.3.1 有效性验证 |
| 3.3.2 收敛性验证 |
| 3.3.3 优化效率验证 |
| 3.3.4 性能提升对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 四、基于自适应粒子群算法的感应电机自抗扰控制方法 |
| 4.1 粒子群算法的引入 |
| 4.2 粒子群算法自适应机制 |
| 4.3 基于自适应粒子群算法的感应电机自抗扰控制 |
| 4.4 基于自适应粒子群算法的感应电机自抗扰控制方法验证 |
| 4.4.1 收敛性验证 |
| 4.4.2 PSO和 APSO性能比较 |
| 4.4.3 ACO和 APSO收敛性比较 |
| 4.4.4 性能提升对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 五、引入自抗扰思想的感应电机内模控制方法 |
| 5.1 内模控制原理 |
| 5.2 感应电机内模控制设计 |
| 5.3 感应电机内模控制设计稳定性分析 |
| 5.4 引入自抗扰思想的感应电机内模控制方法 |
| 5.4.1 状态观测理论 |
| 5.4.2 感应电机状态方程重构 |
| 5.4.3 感应电机状态观测器设计 |
| 5.5 自抗扰内模控制稳定性分析 |
| 5.6 引入自抗扰思想的感应电机内模控制实验验证 |
| 5.6.1 正确性验证 |
| 5.6.2 突加、减载性能验证 |
| 5.6.3 参数摄动性能验证 |
| 5.6.4 性能提升对比 |
| 5.7 本章小结 |
| 六、引入自抗扰思想的感应电机无速度传感器控制方法 |
| 6.1 无速度传感器控制方法与自抗扰控制的契合点 |
| 6.2 自抗扰观测器的原理 |
| 6.3 感应电机自抗扰观测器的设计 |
| 6.4 基于自抗扰观测器的感应电机无速度传感器控制 |
| 6.5 感应电机无速度传感器控制自抗扰观测器的参数设计与稳定性分析 |
| 6.5.1 参数设计与稳定性分析 |
| 6.5.2 带宽对噪声和干扰的特性 |
| 6.5.3 速度环的系统带宽 |
| 6.6 基于自抗扰观测器的感应电机转速辨识仿真验证 |
| 6.7 基于自抗扰观测器的感应电机转速辨识实验验证 |
| 6.7.1 全速和低速下的速度估计 |
| 6.7.2 对阶跃负载和扰动电流的鲁棒性 |
| 6.7.3 对参数摄动的鲁棒性 |
| 6.7.4 参数设计验证 |
| 6.7.5 估计性能对比 |
| 6.8 本章小结 |
| 七、总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（5）轨道列车牵引感应电机无速度传感器控制策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和选题意义 |
| 1.2 无速度传感器控制难点分析 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 感应电机转速辨识 |
| 1.3.2 无速度传感器带速重投 |
| 1.3.3 低速区域转速估算 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 2 基于全阶自适应观测器的转速估算策略 |
| 2.1 全阶磁链观测器与转速自适应律设计 |
| 2.1.1 全阶自适应观测器与转速估算 |
| 2.1.2 低开关频率下传统离散模型的不稳定性分析 |
| 2.2 改进离散模型与转速自适应律设计 |
| 2.2.1 改进离散模型设计与实现 |
| 2.2.2 离散域反馈增益矩阵设计 |
| 2.2.3 同步旋转坐标系下转速自适应律设计 |
| 2.3 全阶自适应观测器稳定性分析 |
| 2.3.1 同步旋转坐标系下的误差分析 |
| 2.3.2 零极点分布情况分析 |
| 2.4 全阶自适应观测器参数敏感性分析 |
| 2.4.1 转速观测误差数学模型 |
| 2.4.2 牵引电机工作点分析 |
| 2.4.3 转速观测参数敏感性 |
| 2.5 仿真与实验 |
| 2.5.1 仿真研究 |
| 2.5.2 实验验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 无速度传感器矢量控制带速重投策略 |
| 3.1 感应电机自由旋转时的特性 |
| 3.2 基于单电流闭环直流电流注入的初始转速辨识 |
| 3.2.1 单电流闭环直流电流注入建模分析 |
| 3.2.2 初始转速估算实现方法 |
| 3.3 基于双电流闭环直流电流注入的初始转速辨识 |
| 3.3.1 双电流闭环直流电流注入建模分析 |
| 3.3.2 转子磁链观测与信号处理 |
| 3.3.3 基于软件锁相环的初始转速估算 |
| 3.4 无速度传感器带速重投策略 |
| 3.4.1 直流注入阶段 |
| 3.4.2 转矩修正阶段 |
| 3.4.3 正常运行阶段 |
| 3.5 仿真与实验 |
| 3.5.1 仿真研究 |
| 3.5.2 实验验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 低速区域转速辨识性能提升策略 |
| 4.1 低速制动不稳定现象分析 |
| 4.1.1 离散域下低速制动区域稳定性分析 |
| 4.1.2 不稳定区域边界分析 |
| 4.2 基于改进转速自适应律转速辨识 |
| 4.2.1 改进转速自适应律设计 |
| 4.2.2 自适应律关键参数选取 |
| 4.2.3 转速辨识稳定性分析 |
| 4.3 牵引电机关键参数辨识策略 |
| 4.3.1 基于带速重投的定子电阻辨识 |
| 4.3.2 基于高频电流注入的转子电阻辨识 |
| 4.3.3 参数辨识配合策略设计 |
| 4.4 仿真与实验 |
| 4.4.1 仿真研究 |
| 4.4.2 实验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 下一步研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 系统参数 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）真空泵屏蔽电机无速度传感器带速重投控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 选题背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 真空泵屏蔽电机发展历程及研究现状 |
| 1.3.2 无速度传感器带速重投研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 真空泵屏蔽电机数学模型及定子轴线非理想性特性演变机理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 真空泵屏蔽电机结构及运行特点 |
| 2.2.1 典型真空泵的结构及运行特点 |
| 2.2.2 笼型双屏蔽套真空泵屏蔽感应电机结构及运行特点 |
| 2.2.3 环氧树脂密封型真空泵永磁电机结构及运行特点 |
| 2.3 真空泵屏蔽电机数学模型 |
| 2.3.1 笼型双屏蔽套真空泵屏蔽感应电机数学模型 |
| 2.3.2 环氧树脂密封型真空泵永磁电机数学模型 |
| 2.4 定子轴线非理想特性演变机理模型 |
| 2.4.1 分布式绕组定子轴线非理想特性演变机理 |
| 2.4.2 集中式绕组定子轴线非理想特性演变机理 |
| 2.4.3 定子轴线非理想特性特征系数 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 真空泵屏蔽电机控制系统设计及断电重投特性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 笼型双屏蔽套真空泵屏蔽感应电机控制系统设计 |
| 3.2.1 正弦脉宽调制(SPWM)电路工作原理 |
| 3.2.2 转速开环的恒压频比控制系统设计 |
| 3.2.3 基本控制效果的仿真及实验验证 |
| 3.3 环氧树脂密封型真空泵永磁电机控制系统设计 |
| 3.3.1 空间矢量脉宽调制(SVPWM)电路工作原理 |
| 3.3.2 基于id=0的无速度传感器控制系统设计 |
| 3.3.3 基本控制效果的仿真及实验验证 |
| 3.4 真空泵屏蔽电机定子断电重投特性研究 |
| 3.4.1 定子绕组断电重投瞬态分析 |
| 3.4.2 笼型双屏蔽套真空泵屏蔽感应电机断电重投瞬态分析 |
| 3.4.3 环氧树脂密封型真空泵永磁电机断电重投瞬态分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑带速重投需求的真空泵屏蔽电机无速度传感器控制系统研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 真空泵屏蔽电机无速度传感器带速重投思路 |
| 4.3 真空泵屏蔽电机断电状态下转速估算策略研究 |
| 4.3.1 基于机械运动方程的转速估算策略 |
| 4.3.2 基于标准化定子反电势的转速估算策略 |
| 4.4 基于恒压频比的无速度传感器带速重投控制系统 |
| 4.4.1 控制系统设计及功能分析 |
| 4.4.2 无速度传感器带速重投控制效果分析 |
| 4.5 基于 id=0 矢量控制的无速度传感器带速重投控制系统 |
| 4.5.1 控制系统设计及功能分析 |
| 4.5.2 无速度传感器带速重投控制效果分析 |
| 4.6 定子轴线非理想特性及重投时刻对带速重投的影响研究 |
| 4.6.1 定子轴线非理想特性对带速重投的影响 |
| 4.6.2 不同重投时刻及电源相位对带速重投的影响 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 定子轴线非理想特性在电机控制系统中的影响及其诊断技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 定子轴线非理想特性的诊断方法研究 |
| 5.2.1 基于标准化定子反电势的定子轴线非理想特性离线诊断方法 |
| 5.2.2 考虑电机槽内导体分布差异的绕组分布系数计算模型及方法 |
| 5.3 考虑定子轴线非理想特性的电机驱动性能及电磁场分析 |
| 5.3.1 定子轴线非理想特性下电机驱动性能及电磁场分析思路 |
| 5.3.2 定子轴线非理想特性对驱动性能及多物理场的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（7）基于Z-MRAS的异步电机无速度传感器控制及多收敛点问题研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 异步电机无速度传感器控制技术研究现状 |
| 1.2.1 异步电机的控制策略 |
| 1.2.2 无速度传感器控制技术概述 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 2 基于模型参考自适应的无速度传感器矢量控制 |
| 2.1 异步电机的数学模型 |
| 2.1.1 三相静止坐标系下的数学模型 |
| 2.1.2 两相旋转坐标系下的数学模型 |
| 2.2 异步电机矢量控制系统 |
| 2.2.1 矢量控制基本原理 |
| 2.2.2 矢量控制的实现方式 |
| 2.3 基于模型参考自适应的转速辨识策略 |
| 2.3.1 模型参考自适应系统的基本理论 |
| 2.3.2 模型参考自适应系统的设计方法 |
| 2.3.3 模型参考自适应转速辨识方法 |
| 2.4 异步电机无速度传感器矢量控制系统仿真 |
| 2.4.1 无速度传感器矢量控制系统结构 |
| 2.4.2 仿真结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于Z-MRAS的无速度传感器控制系统性能分析 |
| 3.1 基于Z-MRAS的转速辨识方法 |
| 3.1.1 参考模型和可调模型 |
| 3.1.2 转速辨识自适应律的推导 |
| 3.2 无速度传感器控制系统稳定性分析 |
| 3.2.1 系统小信号模型 |
| 3.2.2 不同运行状况下的稳定性 |
| 3.3 无速度传感器控制系统参数敏感性分析 |
| 3.3.1 定子电阻敏感性 |
| 3.3.2 转子电阻敏感性 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 电机稳态运行仿真 |
| 3.4.2 电机动态运行仿真 |
| 3.4.3 参数敏感性仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 Z-MRAS转速辨识系统多收敛点问题研究 |
| 4.1 模型非线性对转速收敛点的影响 |
| 4.1.1 观测转速不准的影响 |
| 4.1.2 转速收敛点位置计算 |
| 4.2 多收敛点收敛情况及运行特性分析 |
| 4.2.1 多收敛点稳定性分析 |
| 4.2.2 零频锁定运行状态分析 |
| 4.2.3 转速偏移运行状态分析 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 异步电机无速度传感器实验研究 |
| 5.1 异步电机对拖实验平台 |
| 5.2 实验结果及分析 |
| 5.2.1 变速实验结果 |
| 5.2.2 变载实验结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论和展望 |
| 6.1 主要研究成果 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）无传感器感应电机极低速运行稳定性与动态性提升策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无速度传感器感应电机控制方法 |
| 1.2.2 无速度传感器感应电机转速观测方法 |
| 1.2.3 感应电机全阶观测器极低速区设计方法 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 无传感器感应电机控制系统及极低速运行分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 感应电机数学模型 |
| 2.2.1 感应电机在三相静止轴系下的数学模型 |
| 2.2.2 感应电机在两相同步轴系下的数学模型 |
| 2.3 无速度传感器感应电机矢量控制系统 |
| 2.4 转速自适应全阶观测器设计 |
| 2.4.1 状态观测器理论 |
| 2.4.2 感应电机全阶观测器设计 |
| 2.5 传统全阶观测器反馈矩阵设计方法 |
| 2.5.1 全阶观测器反馈矩阵配置为零 |
| 2.5.2 基于感应电机极点配置反馈矩阵 |
| 2.5.3 基于最小估计磁链误差配置反馈矩阵 |
| 2.5.4 基于估计转速稳定性配置反馈矩阵 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 全阶观测器极低速区转速估计稳定性与动态性同步提升策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于估计转速稳定性的反馈矩阵设计方法分析 |
| 3.3 全阶观测器转速估计稳定性与动态性同步提升策略 |
| 3.4 同步提升策略参数敏感性分析 |
| 3.5 实验验证 |
| 3.5.1 无传感器感应电机低速运行稳定性与动态性同步提升策略 |
| 3.5.2 无传感器感应电机低速运行同步提升策略参数敏感性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于辅助变量的全阶观测器转速估计稳定性提升策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于辅助变量的全阶观测器设计 |
| 4.3 基于辅助变量的全阶观测器稳定性分析 |
| 4.4 转速自适应律优化设计 |
| 4.5 实验验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（9）感应电机无速度传感器矢量控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 矢量控制发展概况 |
| 1.2.2 感应电机无速度传感器控制研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 感应电机动态数学模型及矢量控制系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 感应电机动态数学模型 |
| 2.2.1 三相静止坐标系中感应电机动态数学模型 |
| 2.2.2 两相静止坐标系中感应电机动态数学模型 |
| 2.2.3 旋转正交坐标系中感应电机动态数学模型 |
| 2.3 坐标变换 |
| 2.3.1 Clarke变换 |
| 2.3.2 Park变换 |
| 2.4 电压空间矢量PWM(SVPWM)控制技术 |
| 2.5 感应电机有速度传感器矢量控制系统 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于改进磁链的MRAS感应电机无速度传感器矢量控制系统研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 MRAS转速估计 |
| 3.2.1 MRAS转速估计原理 |
| 3.2.2 基于瞬时无功功率模型的MRAS转速估计方法 |
| 3.2.3 基于反电动势模型的MRAS转速估计方法 |
| 3.2.4 基于转子磁链模型的MRAS转速估计方法 |
| 3.3 改进的感应电机基于转子磁链MRAS转速估计矢量控制系统 |
| 3.3.1 滑模电流控制器设计 |
| 3.3.2 基于模糊PI的磁链调节器和转速调节器 |
| 3.3.3 巴特沃斯滤波器设计 |
| 3.3.4 基于滑模观测器的感应电机无速度传感器转速估计 |
| 3.3.5 遗传算法 |
| 3.3.6 目标函数 |
| 3.4 仿真验证及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 改进EKF的感应电机无速度传感器矢量控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 扩展卡尔曼滤波 |
| 4.2.1 基本原理 |
| 4.2.2 基于EKF的感应电机无速度传感器转速估计 |
| 4.3 电压解耦控制器 |
| 4.4 基于STEKF的感应电机无速度传感器转速估计 |
| 4.5 全局辅助粒子群算法 |
| 4.6 电机参数估计 |
| 4.7 仿真验证及分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 无速度传感器矢量控制宽范围调速 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 切换控制原理 |
| 5.3 仿真验证及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（10）无速度传感器感应电机系统的自适应观测器设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| 缩写、符号清单、术语表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 高效能调速感应电机系统 |
| 1.1.2 无速度传感器感应电机系统 |
| 1.2 无速度传感器感应电机系统研究现状 |
| 1.3 无速度传感器控制的低速发电模式镇定方法综述 |
| 1.4 无速度传感器感应电机系统多参数辨识方法综述 |
| 1.5 自适应观测器设计理论回顾 |
| 1.6 研究目标、技术难点和章节安排 |
| 第2章 感应电机的数学模型 |
| 2.1 感应电机的数学模型 |
| 2.2 感应电机状态的可观测性 |
| 2.3 感应电机参数的可辨识性 |
| 2.3.1 感应电机的参数化与等效电路 |
| 2.3.2 基于非线性系统状态可观测性理论的分析 |
| 2.3.3 基于自适应观测器理论的分析 |
| 2.3.4 基于参数敏感性的分析 |
| 2.4 感应电机的状态观测与参数辨识模型 |
| 2.4.1 经典全阶模型 |
| 2.4.2 磁链的电压模型和电流模型 |
| 2.4.3 Brunovsky型漏磁-反电势模型 |
| 2.4.4 Brunovsky型非线性参数化感应电机模型 |
| 2.4.5 一种不依赖于(电阻)参数的坐标变换 |
| 2.4.6 一种依赖于参数的坐标变换 |
| 2.4.7 Brunovsky型非线性参数化的六阶感应电机模型 |
| 2.4.8 同质项具有“轻度”非线性的六阶感应电机模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于自适应观测器的感应电机无速度传感器控制与多参数辨识策略 |
| 3.1 基于时分复用的定、转子电阻和转速辨识方法 |
| 3.1.1 自适应观测器设计基础 |
| 3.1.2 电阻和转速的可辨识性 |
| 3.1.3 基于时分复用的解耦参数自适应策略 |
| 3.1.4 仿真结果 |
| 3.1.5 一些实际考虑 |
| 3.1.6 实验结果 |
| 3.2 基于漏磁-反电势模型的定、转子电阻和转速辨识方法 |
| 3.2.1 以漏磁和反电势为状态的感应电机模型 |
| 3.2.2 自适应观测器设计 |
| 3.2.3 校正项的启发式设计 |
| 3.2.4 小结 |
| 3.2.5 完整的控制系统 |
| 3.2.6 实验结果 |
| 3.2.7 讨论 |
| 3.3 感应电机全参数辨识策略探索 |
| 3.3.1 感应电机的全参数自适应设计 |
| 3.3.2 参数敏感性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 发电运行不稳定问题与过参数化问题 |
| 4.1 基于漏磁-反电势模型的自适应观测器的发电运行稳定性 |
| 4.1.1 转速ω和定子电阻r_s联合辨识的稳定性 |
| 4.1.2 速度观测的稳定性 |
| 4.1.3 转速ω观测的实用稳定性(Practical Stability) |
| 4.1.4 实验结果 |
| 4.1.5 讨论 |
| 4.2 经典自适应观测器设计与过参数化问题 |
| 4.2.1 过参数化的数学模型 |
| 4.2.2 Zhang的设计 |
| 4.2.3 Kudva& Narendra的设计 |
| 4.2.4 Marino& Tomei的设计 |
| 4.2.5 过参数化的问题 |
| 4.2.6 仿真结果 |
| 4.3 局部稳定的基于坐标变换和回归项重设计的参数自适应律设计 |
| 4.3.1 基于误差模型的自适应观测器设计 |
| 4.3.2 实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 自适应观测器的全局稳定性 |
| 5.1 全局稳定的转速自适应观测器 |
| 5.1.1 转速回归项已知的感应电机模型 |
| 5.1.2 全局稳定的速度自适应观测器设计 |
| 5.1.3 无速度传感器慢反转试验的实验结果 |
| 5.1.4 讨论 |
| 5.2 全局稳定的非线性参数化的自适应观测器设计 |
| 5.2.1 基于(i_s,χ)模型的非线性参数化自适应观测器 |
| 5.2.2 非线性参数化动态方程 |
| 5.2.3 应用于非线性参数化模型的自适应观测器设计 |
| 5.2.4 持续激励条件分析 |
| 5.2.5 仿真结果 |
| 5.2.6 实验验证 |
| 5.2.7 对二阶持续激励条件的讨论 |
| 5.2.8 正弦稳态激励下的各电量的表达式 |
| 5.3 高增益自适应观测器及其参数低敏感性问题 |
| 5.3.1 高增益转速观测器 |
| 5.3.2 定、转子电阻的自适应机制 |
| 5.3.3 仿真结果 |
| 5.3.4 讨论 |
| 5.4 基于电压模型和自然转速观测器的状态观测与参数辨识方案 |
| 5.4.1 基于电压模型的磁链观测 |
| 5.4.2 转速估计方法 |
| 5.4.3 转子电阻辨识方法 |
| 5.4.4 定子电阻辨识方法 |
| 5.4.5 无速度传感器系统中的转动惯量辨识 |
| 5.4.6 实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 课题展望 |
| 附录 A 从绕组函数出发的感应电机数学建模 |
| A.1 绕组函数的概念 |
| A.2 电感计算 |
| A.3 任意速坐标系的定义 |
| A.4 任意速坐标系下的绕组函数 |
| A.4.1 定子绕组的等价d-q绕组 |
| A.4.2 转子导条和端环的等价d-q绕组 |
| A.5 电压方程和磁链方程 |
| A.6 机械动态方程和电磁转矩 |
| 附录 B 实验平台配置情况介绍 |
| B.1 实验配置 |
| 附录 C 漏磁-反电势模型的自适应观测器的稳定性分析 |
| C.1 稳态线性化误差模型 |
| C.2 式(3-43)的稳定性证明 |
| C.3 电动工况下定、转子电阻辨识的稳定性验证 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 发表文章目录 |
四、基于MRFAS模型的感应电机无速度传感器矢量控制系统（论文参考文献）
- [1]轨道交通车辆牵引电机无位置/速度传感器控制关键技术研究[D]. 苟立峰. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]基于EKF的感应电机无速度传感器矢量控制低速性能提升[D]. 李德. 西安理工大学, 2021
- [3]无速度传感器感应电机低速运行及零频穿越策略研究[D]. 罗成. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [4]感应电机驱动系统的自抗扰控制[D]. 杜超. 西安理工大学, 2020
- [5]轨道列车牵引感应电机无速度传感器控制策略研究[D]. 尹少博. 北京交通大学, 2020
- [6]真空泵屏蔽电机无速度传感器带速重投控制系统研究[D]. 张志恒. 沈阳工业大学, 2020
- [7]基于Z-MRAS的异步电机无速度传感器控制及多收敛点问题研究[D]. 李知浩. 北京交通大学, 2020(03)
- [8]无传感器感应电机极低速运行稳定性与动态性提升策略研究[D]. 霍峙昕. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [9]感应电机无速度传感器矢量控制系统研究[D]. 武炳林. 燕山大学, 2020(01)
- [10]无速度传感器感应电机系统的自适应观测器设计[D]. 陈嘉豪. 浙江大学, 2019(04)