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【6h】

无传感器永磁同步电机转矩脉动最小化方法研究

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摘要

永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor，简称PMSM)具有功率密度高、转动惯量小等优点，近年来在中小容量矢量调速控制系统中得到了广泛的应用。为了实现系统的高性能和高精度控制，通常要求系统在稳定运行的前提下有快速的动态响应和良好的低速平稳性。对于PMSM来说，低速平稳性是评价系统性能的最重要的指标之一。影响PMSM低速平稳性的主要因素是电机在低速运行时产生的转矩脉动。
　　 电机在低速时产生的转矩脉动，主要包括电机定子电流中包含谐波产生的电磁谐波脉动和定子齿槽形状产生的齿槽脉动等。基于PMSM的调速控制系统的主要控制策略有矢量控制(Vector Control，简称VC)和直接转矩控制(Direct Torque Control，简称DTC)两种方法。文中对这两种方案进行比较，相比之下，DTC方法后来却并不居上，虽然这种方法更加简单和直接，但是电机启动难，低速或零速运行性能差，因此本文选择了更为成熟的VC作为PMSM调速系统的控制方案。通过大量学者的研究论证，发现这些影响低速性能的脉动都是电机转子位置角速度的周期函数，因此本文提出采用迭代学习控制(IterativeLearningControl，简称ILC)算法这种专门针对具有重复性运动的对象，根据给出的迭代学习律通过迭代来减少误差从而抑制电机的转矩脉动。
　　 PMSM矢量控制是通过检测电机转子位置和转速来控制定子电流或电压的，在电机转子轴上安装位置传感器可以直接及时的得到转子位置角信息，但是安装机械传感器会扩大系统体积，增加硬件成本，利用扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter，简称EKF)算法，通过测量电机在两相静止坐标系下的电流，基于观测器理论，使用EKF的迭代算法用已知状态量估算出未知的转子位置角和转子转速。
　　 在MATLAB/simulink软件下进行系统仿真，可以从仿真波形看出利用提出的ILC的迭代学习律可以很好的抑制电机在低速运行下的转矩脉动。在分析仿真波形的同时，给出迭代通道开关因子的选择和意义，分析和说明了使用ILC时必须使用低通滤波器(Lowpass Filter，简称LPF)进行滤波。最后通过转矩脉动评价参数TRF比较了在经典的双闭环PI控制和提出的ILC控制下的对永磁同步电机低速运行时输出的转矩脉动的大小，证明了在ILC控制下PMSM的转矩脉动大大减小。

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