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1、摘要异步电动机(IMs)的直接转矩控制(DTC)除了具备角速度对速度的控制应用的相关知识外，还要求在振幅和控制流量的角位置方面有精确的知识。然而，由于操作条件对这样的系统性能构成重大挑战会导致未知负载转矩和相关定子/转子电阻的不确定性。定子电阻的测定,可以通过测量来实现,但必须先想办法来估计和识别转子电阻和负载转矩。在这项研究中,一个基于EKF的解决方法是转子电阻和负载转矩的确定以及上述所提及的直接转矩控制的要求。卡尔曼滤波器的算法是结合速度无传感器直接转矩控制与负载转矩和转子电阻模型中赋值相比
2、是在十一个场景下由各种各样的参考速度的变化进行试验的。对于估计状态和参数方面没有先验信息,这已经表明,卡尔曼滤波器估计和无传感器的直接转矩控制执行得相当好,尽管对于系统有不确定性和变化。2004出版社有限公司。版权所有。关键词:异步电动机;扩展卡尔曼滤波器;无直接转矩控制;负载转矩和转子电阻估计1.介绍与异步电动机(IMs)相关的高效控制和估计技术已经被发现与建立于1971年Blaschke著名的磁场定向控制(FOC)方法一起被越来越多的应用。为了提高动力响应及减少FOC方法的复杂性已经有一个广
3、泛的研究。直接转矩控制(DTC)方法是在1984年被Takahashi[1]开发的这样一个技术,它由于改进了与FOC方法相关的动态性能,简化了控制策略，已经开始被人越来越注意。直接转矩控制方法包括直接选择适当的/最佳切换模式,为了保持磁链和转矩误差在一个预定的带宽限制(在一个迟滞带宽)[2]。错误被定义在磁链和转矩控制器的参考与测量/估计值之间的差别。不像FOC方法，直接转矩控制技术需要利用的迟滞比较器代替磁通和带转矩控制器。为了代替FOC方法的坐标变换和脉冲宽度调制(PWM)信号发生器,直接转
4、矩控制基于逆变器状态采用查表来选择开关程序。然而,这两种方法除了角速度对速度控制应用的相关知识外，都需要在振幅和控制流量的角位置控制(相对固定的定子轴)方面有精确的知识。众所周知,速度传感器像转速计或增量编码器一样，增加系统不必要的体积和成本。类似的问题随着无线探测线圈或霍耳效应传感器对电机的磁通量测量而出现,在实现方面有阻碍作用。因此,对于提高系统整体性能、状态估计和观察通常比物理测量更合理。然而,感应电机模型[3]的第五柱式和非线性结构,除了系统参数的敏感性温度[4]和频率[5],IMs的设
5、计对观察者来说是一个挑战。在这方面,对于感应电机的高性能无传感器矢量控制中,知道温度和频率的变化除了依赖负载转矩还依赖于定子和转子电阻是很有必要的。在一项研究中解决了这个问题[6],同时估算转子和定子电阻是不稳定的，这是已经说过的。此外,定子电阻值可通过测量定子温度得到,在确定鼠笼式感应电机的转子电阻中有物理方面的困难。因此,估计转子电阻和负载转矩似乎是一种合理的方法。在直接转矩控制中,磁通通常产生于定子电压模型,通常测定子电压和电流。该方法在数字系统方面利用了开环纯集成，即使对定子电阻有正确的
6、认识，却也遭受到了熟知的集成问题的影响,尤其在低速运行范围[7]。此外,对速度控制的应用仅要求转子角速度。在最近的研究中，对直接转矩控制进行了同步磁链和速度的估计,文献[8]研究了参数变化的敏感性和人工神经网络的方法,并提出了一种鲁棒性能定子电阻50%的变化在文献[9]和滑模方法中已获得,而自适应磁链在文献[10]的基础上,观察者Luenberger在文献[11]和非线性观测器中进行了扩展，在文献[12]证明鲁棒性负载转矩变化的足迹形状。在研究,采用模型参考自适应定律,在文献[13],磁通和速度
7、已经被估计,但是系统响应负载转矩的变化未测试。在文献[14],转子速度，，定子电阻，R和转子电阻R分别估计,并取得了较好的结果。然而,其中的一个试验的和R和另一个试验中的，R和R在一起估计,这已经说明对于错误的结果电阻已变形。此外,没有考虑已进行测试的负载转矩变化的影响。最后,在文献[6]中,除了角速度和滑动频率,(反映负载转矩的影响)之外转子电阻考虑要从初始值R=0.85R取出。也有扩展卡尔曼滤波器(EKF)应用的文献,并采取随机方法来解决这个问题。与其它方法相比,在IMs中对于EKFs[15
8、]的随机性特征，这种模型的不确定性和非线性是固有的。有了这种方法,就可以制造出一个在相对较短的时间区域[16-18]同时执行识别的在线估计，同时也可以直接测得系统/过程和测量噪声。这就是为什么卡尔曼滤波器已经被广泛的应用于IM’s无位置传感器控制的原因,尽管其计算复杂。在基于卡尔曼滤波器之前的直接转矩控制的研究。文献[19]在假设负荷已知的情况下估计定子磁链元件和速度,在文献[20],避免用到运动方程，速度是被看成常数估计的。尽管在稳定状态能改善性能,但这个方法瞬间会引发速度方面的一个重要的观测
