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编辑:娱乐吧亚洲第一品牌 发布日期:2018-10-22

  标幺制下的EKF模型(model)协方差矩阵
  P、Q和R说明了系统(system)中模型的近似和测量(cè liáng)噪声,矩阵元素可以通过相应的噪声统计特性(characteristic])得出。变频电动机由于临界转差率反比于电源频率,可以在临界转差率接近1时直接启动,因此,过载能力和启动性能不再需要过多地考虑,而要解决的关键问题是如何改善电动机对非正弦波电源的适应能力,及确保电机的使用寿命。电动机是把电能转换成机械能的一种设备。它是利用通电线圈(也就是定子绕组)产生旋转磁场并作用于转子(如鼠笼式闭合铝框)形成磁电动力旋转扭矩。电动机按使用电源不同分为直流电动机和交流电动机,电力系统中的电动机大部分是交流电机,可以是同步电机或者是异步电机(电机定子磁场转速与转子旋转转速不保持同步速)。然而这些噪声统计特性是不可知的,大多数情况(Condition)下,EKF矩阵参数(parameter)是通过不断的试凑来进行调整的。为了获得较好的性能(xìng néng),需要花费很多时间进行设计(Design),而且对于不同的电动机有不同的噪声统计特性,需要有不同协方差矩阵,这给EKF的广泛(extensive)应用(application)带来了很大的阻碍。然而在标幺制下,各参数和典型的性能数据(data)都在一定的范围(fàn wéi)内,便于比较和分析(Analyse),而且可以简化表达式,便于计算(calculate )。对于将EKF用于无位置(position )传感器(transducer)永磁同步电动机系统来说,可以使EKF矩阵参数不依赖于马达参数,使得EKF的方差矩阵具有宽范围(fàn wéi)的适用性,从而降低(reduce)了使用(use)EKF的难度(difficulty)。
  启动问题分析在无位置控制(control)系统中,转子(rotor)初始位置角是未知的。但在EKF算法中需要给定电机的转子初始位置角,因此初始位置给定值与实际值之间存在误差,将对启动过程(process)中估计值产生影响。
  从式(1)所示的状态方程可以看出,方程中含有WrLXsinH和WrLXcosH两个乘积项,(X,H)和(-X,H+P)都是方程的解,电机的实际状态和EKF的收敛值就是这两组结果中的一组。因此,当EKF的初始值X0中的转子位置与电机实际的转子位置相差(-PP2PP2)时,电机可以正常启动。但是在这个范围(fàn wéi)以外,就会出现转速(Rotational Speed)方向错误估计的情况。如所示,当电机的转子实际位置角为PP6时,电机启动经过一小段时间调整后位置估算值能够跟踪实际值,而转速估算值不受影响;但当初始位置角为-2PP3时,转子位置的估计值不能跟踪实际值,而且转速估算值出现反向情况,如所示。
  在模型方程的两组解中,转角的变化趋势(trend)(variation tendency)是相同的。利用这一点,可以采用相应的措施(指针对问题的解决办法)对转速方向的错误估计进行修正。当转速的方向出现错误估计时,转速X和转子H位置之间满足^XkPk-1(^HkPk-1-^Hk-1Pk-2)  转速方向错误估计后的修正结果进行修正。修正后的波形如所示。
  实验(experiment)中,给定阶跃转速100radPHOTOSHOP,5分别为位置和转速的响应波形,图中分别给出了光电码盘实测的波形和EKF的估算波形。可以看出,系统所采用的EKF算法能快速准确地估算出电机转子的位置和转速。
  
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