改进型MRAS在异步电机无速度传感器矢量控制中的应用

"Reference Adaptive System)、滑模观测器、神经网络等。其中，模型参考自适应算法因其结构简单、自适应能力强等特点，在无速度传感器矢量控制中得到了广泛的应用。MRAS通过调整参数估计，能够实时校正模型误差，实现对转速的准确估计，尤其在存在扰动和不确定性的环境下，其鲁棒性表现突出。 2 MRAS速度辨识原理 模型参考自适应系统（MRAS）的基本思想是建立一个理想的参考模型，将实际系统与参考模型进行对比，通过调整参数估计器的增益来最小化两者之间的误差，从而实现对未知参数的在线辨识。在异步电机无速度传感器矢量控制中，MRAS用于辨识电机的转速。 2.1 参考模型 参考模型通常选择为电机的理想模型，即假设电机的磁链和转速已知。通过这个理想模型，可以得到期望的定子电流和磁链。 2.2 参数估计器 参数估计器是MRAS的核心部分，它负责估计电机的未知参数，即转速。采用可变PI型自适应律，可以根据误差的变化动态调整估计器的增益，确保辨识的准确性。同时，为了避免积分漂移，引入了一阶惯性环节，以改善积分环节的稳定性。 2.3 转速估计 通过比较实际系统和参考模型的输出，可以得到转速估计误差。利用参数估计器更新转速估计值，逐步减小误差，达到精确估计电机转速的目的。 3 无速度传感器矢量控制系统设计 在转速辨识的基础上，构建无速度传感器矢量控制系统。系统主要包括磁场定向控制器、电流环控制器和电压环控制器。磁场定向控制器根据辨识的转速信息，实现定子电流的解耦，电流环控制器确保定子电流跟踪参考值，电压环控制器则维持直流侧电压的稳定。 4 仿真与分析 通过MATLAB/Simulink建立的仿真模型验证了所提出的无速度传感器矢量控制策略的有效性。仿真结果表明，即使在扰动条件下，系统仍能保持良好的动态和静态性能，具有较强的抗干扰能力。 5 结论 基于MRAS的异步电机无速度传感器矢量控制方案克服了传统速度传感器的缺点，降低了系统成本，提高了系统的可靠性和应用范围。通过改进的电压模型和自适应的MRAS算法，实现了对电机转速的准确估计，确保了系统的高性能运行。 参考文献： [1] ... (此处列出具体引用的文献) [2] ... [3] ... [4] ... TM343"