基于stm32的空調(diào)壓縮機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)畢業(yè)論文(編輯修改稿)
2025-07-19 01:50 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 。直流衰減法通過特定的回路對(duì)電機(jī)繞組施加直流電壓，然后記錄電流通過電阻的衰減曲線，完成對(duì)電機(jī)參數(shù)的辨識(shí)[9]。最初直流衰減法采用單回路測試法，后來為了增加電機(jī)飽和效應(yīng)變化對(duì)電機(jī)參數(shù)影響的測試，改進(jìn)為雙回路測試法，在施加直流電壓的基礎(chǔ)上增加不同的直流偏量來完成對(duì)電機(jī)不同飽和情況下的參數(shù)測試[10]。直流衰減法比較具有工程實(shí)用性，但需要特定的測試電路，不具有通用性。最小二乘法是一種形式簡單的參數(shù)辨識(shí)方法，該辨識(shí)方法目標(biāo)函數(shù)為測量結(jié)果與計(jì)算結(jié)果之間誤差的平方和，目標(biāo)函數(shù)形式簡單，計(jì)算量不大，適合電機(jī)參數(shù)的在線辨識(shí)[11]，但算法的優(yōu)化過程中需要目標(biāo)函數(shù)對(duì)電機(jī)參數(shù)求導(dǎo)，轉(zhuǎn)速波動(dòng)或者噪聲干擾對(duì)求導(dǎo)結(jié)果影響很大。圖11 MRAS結(jié)構(gòu)框圖模型參考自適應(yīng)(MRAS)的基本思想是利用結(jié)構(gòu)已知的參考模型構(gòu)造一個(gè)可調(diào)模型，參考模型的輸出為可調(diào)模型的期望輸出。自適應(yīng)結(jié)構(gòu)根據(jù)二者輸出的誤差調(diào)節(jié)可調(diào)模型的參數(shù)，使可調(diào)模型輸出跟蹤參考模型輸出，從而達(dá)到辨識(shí)參考模型參數(shù)的目的[12]。這種方法自適應(yīng)律設(shè)計(jì)以穩(wěn)定性為基礎(chǔ)，可以保證辨識(shí)結(jié)果的收斂性，但自適應(yīng)律設(shè)計(jì)過程比較復(fù)雜，尤其是當(dāng)多個(gè)參數(shù)同時(shí)辨識(shí)時(shí)，不適合數(shù)字控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[13]?？柭鼮V波器(KF)是一種采用系統(tǒng)隨機(jī)狀態(tài)空間模型的迭代算法，可實(shí)現(xiàn)多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)的可觀測狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)[14]，克服了辨識(shí)中的噪聲敏感問題，但這種方法計(jì)算量較大，迭代過程中需要大量的矩陣運(yùn)算，不適合工程應(yīng)用。對(duì)于直流無刷電機(jī)，一般認(rèn)為不隨著電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)出現(xiàn)過大變化，且矢量控制系統(tǒng)的魯棒性可以保證控制器在電機(jī)參數(shù)在一定范圍內(nèi)變化時(shí)仍能保持相同的性能。在線參數(shù)辨識(shí)方法在電機(jī)參數(shù)辨識(shí)中并未體現(xiàn)其優(yōu)點(diǎn)，而是更多的應(yīng)用在電機(jī)轉(zhuǎn)速等參數(shù)的在線辨識(shí)中。電機(jī)無位置傳感器控制技術(shù)的關(guān)鍵與難點(diǎn)就是電機(jī)轉(zhuǎn)子速度與位置的準(zhǔn)確估計(jì)。早期的電機(jī)無傳感器技術(shù)研究始于1989年。最早主要通過檢測電機(jī)電流、電壓及反電動(dòng)勢等波形，找到反映特殊位置的特征點(diǎn)，用以辨識(shí)位置。近些年來，國內(nèi)外學(xué)者在這方面做了大量的深入研究。綜合該領(lǐng)域研究的主要成果，可以將速度和位置估計(jì)方法大致分為以下四類：這類方法是利用電機(jī)電壓方程和磁鏈方程，得到轉(zhuǎn)子位置和速度，或者通過計(jì)算定子感應(yīng)電動(dòng)勢，來估計(jì)轉(zhuǎn)子速度與位置，這種方法計(jì)算簡單、動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、易于實(shí)現(xiàn)[15]，但在低速運(yùn)行時(shí)由于反電動(dòng)勢較小，檢測誤差較大，導(dǎo)致位置估計(jì)精度下降，此外，此方法對(duì)電機(jī)參數(shù)依賴較大。2高頻信號(hào)注入法文獻(xiàn)[16]提出了高頻注入方法，通過給電機(jī)注入固定頻率的高頻電壓信號(hào)，檢測相應(yīng)的電流來獲取轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速。不足之處在于高頻信號(hào)注入會(huì)帶來高頻噪聲問題，需要特殊電路，具有一定的局限性。目前常用的觀測器有滑模變結(jié)構(gòu)觀測器、卡爾曼濾波器等。[17
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