リマインダー: 速度センサーのない永久磁石同期モーターの自己適応能動外乱除去制御戦略、2022 年
10 月 12 日 23:00 に書かれた人生の道は本当に困難で、私の周りで多くの悪いことが起こりました、いくつかの研究結果についてsimulink コードの生成も遅れますが、皆様にはご容赦いただければ幸いです。
でも、一つ言いたいのですが、ここでのコントロールは id=0 コントロールです。写真の部分は気にせず、直接 0 を与えてください。
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記事の導入と最適化の結果
1. 拡張状態オブザーバ (ESO) ベースの永久磁石同期モータのセンサレス制御は、その良好な推定性能と外乱に対する高いロバスト性により大きな注目を集めています。
ただし、従来の ESO は通常、高速収束を達成するために固定の高ゲインを使用します。これにより、ノイズの影響を受けやすいという懸念が生じる可能性があります。さらに、非同期モーターのセンサーレス制御では、主に比例積分 (PI) 速度コントローラーが使用されるため、システム ダイナミクスが不十分になる可能性があります。これらの問題を目的として,速度センサレス永久磁石同期電動機のための適応能動外乱除去制御戦略を提案した。この方式では、まず 3 次適応 ESO (AESO) アルゴリズムを使用して、速度、位相、および全体的な外乱を推定します。次に、状態誤差フィードバック制御率 (SEFCR) に基づく速度コントローラーを設計して、システムの動的パフォーマンスを向上させます。実際のアプリケーションでは、DC バイアスなどの外乱が推定パフォーマンスにさらに影響を与える可能性があるため、この問題を処理するために閉ループ磁束オブザーバ (CLFO) が使用されます。さらに、パラメータ感度分析が CLFO に対して実行され、提案されたスキームのパフォーマンスが評価されます。
2. 平たく言えば無誘導制御であり、制御オブザーバは鎖交磁束制御であり、磁界鎖交は3次の非線形ESOであり、ゲインβ1、β2、β3は自己適応により得られる。そして、この 3 次の非線形 ESO が速度ループに接続され、速度ループが改善されます。
3. FOC アルゴリズムに基づいて構築したため、モデルは層ごとに深く、全体的な種類はありません。注意深く見てください。また、パラメーターをよく読んでください。毎回コメントでモデルを求める学生もいます。エリアパラメータ。
4. 制御ブロック図の構造:
ここで、w0min と w0max は、自分のモーターの出力に応じて調整する必要があります、私のモーターは数キロワットの小型モーターなので、数十しかありません。調整してから、この ESO の伝達関数を描画します。伝達関数に従ってボード線図が描画され、さまざまな周波数が与えられ、動的性能と耐干渉性能の妥協値が得られます。
ここでの入力は、磁束オブザーバーの出力から取得されます。AN は正規化です。たとえば、a の絶対値は根号 (a の 2 乗 + b の 2 乗) の下にあり、b も同様です。これは速度ループ推定の制御ブロック図です。内部を見てください
。青枠
これが磁束鎖交図 オブザーバー制御ブロック図
これが全体の制御ブロック図
1. シミュレーションブロック図
1. これは最も外側の層です:
最初に 1、2、3 を紹介します
。 1 の場合:
ゲインは 4199 です。
2 の場合:
matlab/simulink ライブラリにあります。見つからない場合、バージョンは次のとおりです。低い。
3 の場合:
TsBSP_MODEL は 2.5e-5
極対数です。言葉が理解できますか。極対数は 5、インダクタンス
Ls は 0.000195185、
鎖交磁束は 0.0109、
画像内の k の 1 つは 30/pi、そして他は 1/200
2. 以下は FOC アルゴリズムを紹介します, 以下は FOC の内部であり, これも階層化された紹介です.
図では 100 は与えられた速度であり, 上限は 100, -100, k ですは
1/(2*pi)*60 シータの限界です。説明は省略します。スクリーンショットのみです。
導入は完了です。
3. FOC_CURRENT モジュールを以下に紹介します。
これは速度ループ推定シミュレーションのブロック図です:
図 b=5、c=1 では、
CurrentLoop モジュールが以下に説明されています:
上の図では、パーク変換、リバース パーク変換、およびクラーク変換が説明されています。SVPWM は導入されていません。プライベートにチャットしたり、コメントを投稿したりする方法がわかりません。オブザーバーと AESO (三次適応 ESO) の導入に注目してください: 上のブロック図は上から:
磁束オブザーバー:
ゲイン ガンマが特に大きいことがわかります。これは状況によって異なります。波形が大きくなるほど、より良い。
AESO モジュール:
まず右側の積分器 (離散積分) モジュールについて話しましょう:
k は 0.0001
AESO 内部:
何が問題だったのかわからないので、非線形 fal 関数を使用していないことがわかります。可能であれば追加して実行できます。話しましょう。
2. 波形結果
上の図は速度と角度の波形ですが、まだ良好であることがわかります。
要約する
1. b が大きいほど、立ち上がり時間が短くなり、応答性が良くなります。
2. k の大きさが変化するということは、角度の周期が大きくなるということです。
3. AN (正規化) が追加されていない
4. 非線形 fal が追加されておらず、間違いがある
5. 追加して作成できる方はご連絡ください。