改进反电动势的模型自适应转速识别新策略

本文主要探讨了一种创新的基于改进反电动势的模型参考自适应转速辨识方法应用于感应电动机系统中。首先，作者构建了一个详细的感应电动机数学模型，这是实施转速辨识的基础。传统的模型参考自适应（MRAS）技术通常依赖于无功功率作为反馈信号，但其在停车制动和发电状态下可能表现出稳定性问题。 针对这一挑战，研究人员提出了新的改进策略。他们对传统MRAS的误差信号进行了重新设计，引入了反电动势的误差矢量与转子磁链矢量的结合，不仅包含叉乘（外积），还包含了点乘（内积）。这种组合误差信号的设计巧妙地融合了电动机运行状态的信息，提高了转速辨识的准确性。 这种方法的主要优点在于能够有效地抑制停车制动和发电状态下的不稳定影响，从而提高了模型参考自适应系统的鲁棒性。通过实验验证，结果显示新方法在实际应用中的性能显著优于传统的基于反电动势的MRAS，尤其是在电机的无速度传感器矢量控制中，能够准确快速地识别转子转速，这对于电机控制系统的实时性和稳定性至关重要。 感应电动机、无速度传感器矢量控制、转速辨识以及模型参考自适应（MRAS）是本文的核心关键词，反映了研究的焦点和技术创新所在。这项工作对于提升工业自动化领域的感应电机控制技术具有重要意义，尤其是在电机驱动系统中，能够减少外部传感器的需求，降低成本并提高整体系统的可靠性和效率。同时，也为其他领域的自适应控制理论提供了有价值的参考。