无位置传感器无刷直流电机控制：反电动势法与预测控制研究

"无刷直流电机 无位置传感器 控制理论与控制工程 博士学位论文 滚动优化 预测控制 PI控制" 本文详细探讨了无刷直流电机（BLDCM）的滚动优化与实时混合调度算法，特别是在没有位置传感器的情况下进行高效控制的关键技术。滚动优化是一种控制策略，它通过预测误差和控制量的加权二次性能指标来实现系统的最优性能。在BLDCM控制中，目标是保持非换相相电流的稳定，以减少转矩波动。 性能指标J如公式(6.47)所示，它考虑了输出预测误差和控制量的平方和，其中p和q是相应的权重系数。通过求解使J最小化的微分方程(6.48)，可以得到控制量ua(k)，即PWM占空比，用于确定应施加到电机上的控制信号。这种滚动优化方法确保了跟踪误差和控制量同时达到最优，从而提高控制系统的性能。 在理论分析的基础上，进行了仿真研究。文中提到了采用广义模型预测控制对BLDCM定子电流进行实时预测，仿真参数包括定子电阻、自感、互感、电机极对数以及PWM开关频率。预测控制参数h、p和q分别设定为0.4、5和2。对比了PI控制和预测控制在不同工况下的电流和电磁转矩波形，如转速2000r/min带3Nm负载和转速300r/min突加2Nm负载的情况。结果显示，预测控制在高速时能有效抑制非换相相电流的跌落，低速时则能减少电流增大的影响，与理论分析一致。 此外，文中还提到了无位置传感器控制中的关键问题，如转子位置识别、PWM控制策略、起动控制等。反电动势法是转子位置检测的常用手段，本文提出了改进的反电动势转子位置辨识理论，通过检测线电压而非传统的硬件检测，简化了系统并提高了可靠性。还有一种基于线反电动势过零点的方法，适用于各种反电动势波形，且对电机参数的依赖度降低。 最后，文章分析了无刷直流电机的两两导通控制下的八种PWM调制方式，并讨论了它们与不同转子位置识别方法的对应关系，为电机起动控制问题提供了基础。 这篇博士学位论文出自华中科技大学，由秦忆教授指导，作者李自成，专注于无位置传感器无刷直流电机的控制技术研究，展示了在控制理论与控制工程领域的深入探索。