基于DSP的无速度传感器矢量控制系统的转速辨识方法

采用矢量控制技术可解决传统交流调速的难题,使交流电机可以按直流电机的控制规律来进行控制;而无速度传感器的矢量控制技术由于可以省去速度传感器,而使相应的交流调速系统变得简便、廉价和可靠,所以成为当前研究的热点,论文正是在这一背景下展开对无速度传感器矢量控制系统转速辨识的研究的。 首先,在绪论部分里介绍了电机调速和电力电子技术的发展,引出无速度传感器的矢量控制系统。重点介绍多种速度观测模型,并在比较诸多速度辨识方案后,采用基于卡尔曼滤波的速度估计方案。虽然该方案研究已经有一段时间,但是大部分仍为理论研究,依靠先进的微处理器(特别是DSP)将其实现的研究还处于初级阶段,所以很有必要依靠DSP将卡尔曼滤波算法应用到具体的控制系统中。 其次,论文介绍了矢量控制系统的基本理论,因为这是认识无速度传感器矢量控制系统及其转速辨识理论的基础。在此基础上,论文简单介绍了无速度传感器的矢量控制系统,重点介绍了卡尔曼滤波的一些基本理论,同时应用基于卡尔曼滤波的速度估计方案建立相应的速度估计模型,确定了该模型的结构和算法,为接下来的建模仿真打下基础。 再次,论文根据前述的无速度传感器矢量控制技术的基本理论和卡尔曼滤波算法,建立了相应的系统仿真模型,并通过Matlab的Simulink仿真对其工作性能进行了验证。同时,对所采用的速度估计方案进行了仿真分析,证明了基于卡尔曼滤波的速度估计模型相对于传统的速度估计模型而言,估计精度高,并且对噪声扰动有很好的抑制作用。 然后,在验证了卡尔曼滤波模型正确的基础上,应用TI公司的TMS320F2407DSP对其进行软件编程,实现了这种速度估计方案的数字控制。 最后,论文采用具体的多组实验数据,再次检验了基于卡尔曼滤波的速度估计模型的估计性能,其结果再次表明该速度估计模型的估计精度很高,估计转速能很好地跟踪实际转速,证明了该模型具有很强的容错性和对非线性系统的逼近能力。