[发明专利]一种基于超扭曲滑模算法的模型参考自适应永磁同步电机无位置传感器矢量控制方法

说明书

本发明提出一种基于超扭曲滑模算法的模型参考自适应永磁同步电机无位置传感器矢量控制方法，属于电机控制领域，解决了现有技术中的永磁同步电机无传感器矢量控制方法存在稳定性差、精度低、鲁棒性差的问题。本发明基于模型参考自适应系统(model referenceadaptive system,MRAS)建立永磁同步电机无位置传感器辨识系统的参考模型与可调模型，构建基于MRAS法的PMSM位置识别系统。在MRAS的基础上加入了反馈校正环节，提高参考模型输出和可调模型输出之间误差的收敛速度。同时，在MRAS中引入超扭曲滑模算法来代替其中的PI自适应机构，提高了系统的鲁棒性。本发明可以提高系统的动态稳定性和鲁棒性；当电机参数发生摄动时，对转速估计的准确性影响较小。

技术领域

本发明涉及电机控制用途领域，具体为一种基于超扭曲滑模算法的模型参考自适应永磁同步电机无位置传感器矢量控制方法。

背景技术

永磁同步电机(PMSM)具有体积小、效率高、可靠性好等诸多特点，在各种高性能驱动系统中得到了广泛的使用。一般永磁同步电机的驱动需要机械传感器检测电机的速度和转子的磁极位置，机械传感器的存在增加了成本，提高了及系统的复杂性，为了克服传统机械传感器给控制系统带来的不利影响，研究一种无需传感器的控制方法已经成为当前永磁同步电机驱动领域的一个研究热点。无传感器控制技术是指在电机控制系统中除去位置和速度传感器，利用电机绕组中的相关变量，如定子电流、定子电压等，估算出转子的位置和速度，从而实现电机的控制。无传感器控制技术的研究在高速电机、微型电机、航空航天、水下机器人等一些场合都有重要的意义。

脉振高频注入法在电机低速时具有较好的辨识效果，但随着转速升高，高频干扰等因素导致注入法已不再适用于电机的位置估计。而电机转速较高时，基波反电动势较大，基于电机模型的位置辨识方法可以发挥良好的作用，弥补高频注入法的不足，常用的基于模型点的辨识算法有SMO法、EKF法、MRAS法等，其中，MRAS法简便易行、抗外界干扰能力比较强，特别是在电机稳定运行的高速阶段具有较好的稳态精度和动态性能，但传统的MRAS法需要克服以下不足：传统MRAS用于PMSM转速和位置估计时，只有当参考模型和可调模型的输出之差收敛到零时，估计得到的转速和转子位置才能收敛到它们对应的实际值，可以在其中加入一个反馈校正环节，以加快参考模型和可调模型输出之差的收敛速度，提高了系统的动态性能；另外，MRAS内部的PI自适应机构鲁棒性不强，引入传统的滑模可以提高其鲁棒性，但会引起抖振问题，影响电机平稳运行，故将超扭曲滑模算法引入，既增加了系统的鲁棒性，又缓解传统滑模的抖振问题。

为此，提出一种基于超扭曲滑模算法的模型参考自适应永磁同步电机无位置传感器矢量控制方法。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于超扭曲滑模算法的模型参考自适应永磁同步电机无位置传感器矢量控制方法，在参数出现摄动时，提高了电机系统的动态响应速度、稳定性和鲁棒性，降低了系统的抖振。

本发明的技术方案是：一种基于超扭曲滑模算法的模型参考自适应永磁同步电机无位置传感器矢量控制方法，包括以下步骤：

步骤一：基于MRAS法构建永磁同步电机无位置传感器辨识系统的参考模型与可调模型；MRAS法用于PMSM转速和转子位置辨识的基本原理是以PMSM本身作为参考模型，选择含有转子位置信息的电流模型为可调模型，两个模型输出相同的信号，利用二者输出信号的差值构建自适应机构并求出自适应律，辨识出转子位置信息，并将得到的位置反馈到可调模型中进行实时调节，使其输出不断跟随参考模型的输出，完成动态辨识；

步骤二：转子位置辨识自适应律设计，在传统PI自适应基础上加入了反馈校正环节；

步骤三：将转子位置PI自适应律结构替换为超扭曲滑模算法，构建超扭曲滑模自适应律无传感器算法的改进系统；

步骤四：对步骤三中构建的改进后的系统进行仿真。