基于交互式多模型的交流电动机无速度传感器控制抗差机理与控制方法研究

The induction motor will be taken as the object of research in this project, and its key technologies will be studied. The affect of non-linear factors on the speed sensorless control will be studied, especially the affect of error on the speed identification. The relationship between the error and the identification model will be derived. The robust mathematical model based on multiple-model of induction motor will be established, and the robust mechanism will be studied. The speed identification method of induction motor based on interfacing multiple-model robust theory will be proposed, and the system performance improvement under very low speed will be focused on. The switching mode of the interfacing multiple-model based on the state variables will be researched, which can avoid switching too conservative among different noise modes, and taking into account the system optimality. The analysis method for the system stability and parameter sensitivity of the interfacing multiple-model speed sensorless control system based on Lyapunov function will be proposed. The experimental prototype using floating DSP will be set up. The speed identification methods based on the interfacing multiple-model extended kalman filter will be carried out in order to verify the correctness and validity of the theoretical analysis and control strategy. Based on the research conclusion mentioned above, the applicability of the interfacing multiple-model robust to the permanent magnet synchronous motor will be studied, which can provide the theoretical and technical foundation for the AC motor application in the fields such as industry, agriculture and daily life.

项目以感应电机无速度传感器控制系统为研究对象，对其关键技术进行研究。研究非线性因素对无速度传感器控制性能的影响，尤其是误差对转速辨识环节的影响,推导误差与辨识模型的函数关系；建立感应电机转速辨识的多模型抗差数学模型，并对其抗差机理进行研究；拟提出基于交互式多模型抗差理论的感应电机扩展卡尔曼滤波转速辨识方法，并研究极低速条件下系统性能的提高；研究基于状态变量的交互式多模型切换模式，避免不同噪声模式之间的切换过于保守，并兼顾系统的最优性；拟提出基于Lyapunov函数的无速度传感器控制多模型抗差系统稳定性与参数敏感性分析方法；搭建以浮点DSP为核心的实验样机，对基于交互式多模型抗差的转速辨识方法进行实验，验证理论分析及控制策略的正确性和有效性。以上述研究结论为基础，研究交互式多模型抗差方法对于永磁同步电机的适用性，为交流电动机控制系统更好的满足在工农业、日常生活等领域的发展提供理论和技术基础。

外部误差干扰和内部估算误差是影响交流电动机转速辨识的重要因素。研究表明，尽管有内部校正环节的转速辨识方法具有较强的抗干扰能力，但是面对误差尤其是粗差时仍然会出现较大的抖动，影响系统的控制性能。采用交互式多模型方法解决抗差问题，可以有效避免不同噪声模式之间的切换过于保守，兼顾系统的最优性。. 项目以感应电机无速度传感器控制系统为研究对象，研究了非线性因素对无速度传感器控制性能的影响，尤其是误差对转速辨识环节的影响；建立了感应电机转速辨识的多模型抗差数学模型，并研究了抗差机理；提出了基于交互式多模型抗差理论的扩展卡尔曼滤波转速辨识方法，并研究了极低速条件下系统性能的提高；将多模型思想进一步延伸，提出了一种多模型EKF协同马尔科夫链的转速估计方法，利用后验信息修正先验信息, 得到模型间更准确的转换情况以及模型与电机实际运行状态的匹配情况, 最后根据每个模型的似然函数进行最终结果的输出融合，实现对系统状态的精确估计，解决了抗差和低速问题。研究了基于Lyapunov函数的无速度传感器控制多模型抗差系统稳定性与参数敏感性分析方法。为了减弱固定的先验噪声模型对扩展卡尔曼滤波器状态估计的影响，提出了一种基于粒子群优化的感应电机模糊EKF转速估计方法，将PSO算法引入模糊控制器，监视实际残差与理论残差的偏离程度，自适应选择模糊调整因子，在线递推修正测量噪声协方差矩阵的加权值，使其逐渐逼近真实噪声水平，并减小了外部干扰和时变测量噪声对系统性能的影响。搭建了以浮点DSP为核心的实验样机，验证了理论分析及控制策略的正确性和有效性。. 基于上述研究，共发表和录用论文22篇（期刊论文15篇），其中SCI源刊5篇（4篇 IEEE Trans.），EI检索10篇；申请国家发明专利8项，其中授权3项。研究成果为交流电动机控制系统更好的满足在工农业、日常生活等领域的发展提供了理论和技术基础。