基于滑模变结构的永磁同步电机矢量控制研究.pdf

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1、第33卷第08期计算机仿真2016年8月文章编号：1006—9348(2016)08—03ll一06基于滑模变结构的永磁同步电机矢量控制研究吕明琪，袁宇浩，陈青峰(南京工业大学电气工程与控制科学学院，江苏南京211816)摘要：在永磁电机动态控制优化的研究中，为了提高控制精度，提出一种新型的基于滑模控制的永磁同步电机矢量控制方法。通过在滑模观测器的基础之上改变切换函数，降低了观测器输出抖振，并且转速、转子位置角是采用锁相环模块来估算得到的。并且用滑模变结构控制来代替原有的速度环PI控制，使估计的转速精度更高、响

2、应速度更快。最后，在MATLAB／simulink环境下搭建仿真模型，发现所提出的新型滑模控制能够更加有效地估算转速和转子位置，证明了所提出的新型滑模控制能够实现良好的动态和静态特性。关键词：永磁同步电机；切换函数；抖振；锁相环；滑模变结构控制中图分类号：11P391．9文献标识码：AVectorContmlSystemResearchingofPMSMB嬲edonSHdingModeControlIJvMing—qi，YUANYu—hao，CHENQing—feng(In8tituteofElectrical

3、Engi∞eriIIg明dC∞咖1Science，Nanjing‰hUrIiversity，NanjingJi粕gsu211816，ClIi眦)ABSll队CT：Anovelvectorc∞nDlmethodforpem蛐entmag∞tsyllchmnous啪tor(PMSM)ispre∞nledbased∞slidingmodec∞tr01．0ntlleb鹪isoftlleabove8lidiIlgmodeob∞nrerswitchedbych蛐西ngtIlefhnction，whichreducesthe

4、obsenreroutputchanering，明dus鹤tllepha驼locked100p(PLL)modIllest0estimatethespeed．，11lepmposedmetllodc明replace山e嘶ginalspeedloopPIcontIDlwit}ItheslidingmodeV耐ablestmcturec∞Ⅱol(SMC)，wllichc柚malcetlleestim砒edspeed’saccu随cy锄dresp0璐emuchbettertII锄before．Asimulationm

5、odelisbuiltinMAl队B／Simulink，tllesimlIlationresIlltsshowtllattllenewslidingmodecontrolise胝tiveinestimatingtllespeedandpositi∞oftIlemtor，明dachievesgooddyllaIllic柚dstaticcharacteristics．KEYWO砌)s：Pe册amnt脚印etg)rIlchmnousmotor(PMSM)；Switchingfunction；Ch蚍ering；Ph船e

6、locked100p(PLL)；Slidingmodevariabdes咖cturec蚰砌(SMC)1引言永磁同步电机优点显著，主要表现为效率高、占地面积小、控制性能好等，近年来随着科学技术的不断创新，永磁材料发展迅速，高性能的电机驱动系统也大量采用永磁同步电机，并且电机运用场所广泛，包括：工业机器人、航空航天、数控机床等⋯。永磁同步电机实际运用时，采用的控制方法是带位置传感器的控制方法，这样做的好处是可以保证系统的控制性能好。但是这样也会带来一些劣势，系统成本变高和占地面积基金项目：国家自然科学基金(5120

7、5185)；2012江苏省“青蓝工程”学术带头人项目资助((2012)39)收稿日期：2015一10—29扩大，系统重量增加和复杂度增强，甚至应用在某些特殊场所会影响系统的可靠性啦J。由于上述问题的出现，国内外的专家学者近几年来在PMsM无传感器控制方面，都进行了大量的研究工作，提出了多种控制方法。定子磁链估算法、高频信号注入法、状态观测器、模型参考自适应法、智能控制和滑模观测器等控制方法都陆续被提出。定子磁链估算法主要是磁链的计算是通过反电势积分得到的，由于积分器存在零点漂移问题，使求得的磁链存在积分误差；高

8、频注入法在低速控制时得到了广泛的使用p。4’；状态观测器法通过完整的电机数学模型来控制，这种控制方法的主要特点是动态性能好、稳定性高、参数鲁棒性强以及适应面广，然而计算过程繁琐，计算量大是它的不足之处；模型参考自适应方法可以分为基于电压模型和基于电流模型两种不同的控制方法，系统结构简单、计算量相对一311—于其它的控制方法也少了很多”‘63；智能控制中最常用的智能方法有人工神经网络和模