关键词： 车辆状态估计   多传感器融合   H_∞/AKF   纵向动力学控制   鲁棒控制  

摘要： 近几年,自动驾驶技术高速发展,成为了汽车专业领域的热点话题。市面上的自动驾驶汽车已经具备了在一些特定典型场景中实现无人驾驶运行的能力,但面对多种多样的突发情况,还是无法完全保证车内人员的安全。主要原因在于车辆的感知系统与控制系统易受环境噪声和系统噪声的干扰,导致汽车感知与控制误差较大。针对以上问题,本文针对基于多传感器融合的车辆纵向动力学鲁棒控制方法展开研究,主要研究工作如下:(1)车辆动力学状态估计。考虑在实际中车辆的横纵向车速、轮胎-路面摩擦系数、轮胎刚度等车辆状态参数测量比较困难,提高对本车辆运动状态的观测精度和鲁棒性,设计了三个模块化状态观测器对车辆的行驶状态进行估计。首先,针对实际车辆中车轮转速传感器易受环境噪声干扰的问题,基于车轮动力学模型设计了车轮转速观测器,并基于李雅普诺夫理论证明了观测器的稳定性;然后,考虑到环境中加性噪声的干扰,基于车辆七自由度动力学模型和Dugoff轮胎模型,针对车辆的横纵向车速、横摆角速度和轮胎-路面摩擦系数设计了非线性状态观测器,并基于李雅普诺夫稳定性求解了观测器的增益范围,同时证明了所设计观测器的收敛性和鲁棒性;最后,基于Dugoff轮胎模型,利用递归最小二乘(Recursive Least Square,RLS)方法对轮胎的侧偏刚度和扭转刚度进行了估计,并引入了遗忘因子以调节观测值的收敛速度。(2)多传感器数据融合。考虑环境的动态不确定性以及传感器系统的随机干扰,为提高感知系统的冗余度、鲁棒性和精确性,提出了一种新的多传感器数据融合方法。首先,基于匈牙利算法对多传感器的感知障碍物进行目标关联,减小因多传感器感知目标匹配错误而引起的融合误差;然后,考虑到系统建模不确定性、环境噪声不确定性等干扰,结合H∞滤波和自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman Filter,AKF)的优势,提出了一种混合H∞/AKF的数据融合方法,并在AKF中引入了衰减因子,避免因环境噪声导致的误差累积引起系统发散。最后,考虑到道路曲率带来的横向偏移量,设计了本车道最近目标车辆(Closest In-Path Vehicle,CIPV)的筛选逻辑,并将CIPV的多传感器融合信息用于车辆纵向动力学控制。(3)车辆纵向动力学控制。针对车辆系统的不确定性问题,考虑智能车的安全性、舒适性等约束条件,提出车辆纵向动力学鲁棒最优控制算法,基于H∞控制理论建立车辆纵向动力学鲁棒性设计准则,实现车辆的纵向鲁棒控制。首先,基于卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)算法,融合传感器感知的车道信息和车辆动力学信息对道路的曲率进行估计;然后,基于融合的道路曲率对跟车时距和安全车速进行设计,实现车辆在跟驰场景下的自适应控制;最后,考虑底盘系统不确定性和系统建模不确定性的扰动,利用李雅普诺夫稳定性理论设计了基于H∞的车辆纵向动力学闭环控制器。(4)硬件在环验证。针对本文所提出的方法,建立了多种不同的硬件在环测试场景进行验证,结果表明,所提出的基于多传感器融合的车辆纵向动力学鲁棒控制方法能满足车辆的舒适性、安全性、鲁棒性和实时性要求,可应用于实际的车辆控制器和智能驾驶场景。

关键词： 光伏跟踪系统   风荷载   多参数优化   智能控制  

摘要： 随着不可再生资源的消耗,应对能源问题开发新能源改变世界能源结构是未来能源发展的重要方向。具有清洁、无污染、体量大和分布广等特点的太阳能备受世界各国的关注,使光伏技术在近年来发展迅速。光伏跟踪技术能够提高光伏发电的效率,成为近年来发展迅猛的代表技术之一。由于光伏发电需要在户外广阔地带长期工作,易受到外部风荷载的干扰。研究光伏跟踪支架结构及跟踪控制策略,提高光伏跟踪系统可靠性与使用寿命对光伏发展及技术推广具有重要意义。主要研究内容如下:探究了风向角和工况角对光伏组件表面风压分布的影响,给出了不同分布模型体型系数的具体取值。通过CFD仿真模拟了不同风向角下不同工况的光伏组件上下表面风压分布,分析了风向角与工况角对光伏组件表面风压分布的影响。考虑光伏支架受到弯矩的作用,提出了一种四象限风荷载模型,对比了均匀分布、梯形分布和四象限分布模型,并给出了相应的体型系数取值。基于NSGA-Ⅱ算法对光伏跟踪支架梁结构进行了多参数优化,并通过试验验证了优化结果的有效性。根据得到的光伏组件风压分布与体型系数取值模型,将风荷载作为光伏跟踪支架结构的边界条件。建立了光伏跟踪支架结构最大应力与最大位移的响应面模型,分析了不同参数对光伏跟踪支架结构抗载能力的影响。基于NSGA-Ⅱ算法对光伏跟踪支架主次梁结构进行了多参数优化,确定了光伏跟踪支架主次梁结构最佳参数,并对最优结构参数进行了误差分析校核其稳定性。最后,简化光伏跟踪支架结构,根据优化结果加工实物。对光伏跟踪支架结构进行了等效静载荷实验,实验结果符合承载性要求。并验证了仿真优化结果的有效性,提高了光伏跟踪支架结构的抗载能力,降低了11.58%单位面积材料用料成本。建立了视日运动轨迹模型,分析了一年四季太阳的运行变化,通过试验验证了视日轨迹模型的有效性,同时实现了光伏跟踪系统不同风速等级下的避风控制。以宁波地区为例,根据天文计算建立了视日运动轨迹数学模型,确定了太阳位置随时间的运动轨迹,分析了宁波地区太阳在一年四季位置的变化。并根据太阳的运行轨迹给出了光伏跟踪支架的运行控制方式,通过发电量对比试验验证了视日轨迹模型的有效性。对极端风荷载下光伏跟踪避风控制策略进行了研究,对光伏跟踪支架结构进行等效静载荷受力分析和模态分析,研究不同风速等级下光伏跟踪支架结构特性。综合考虑不同风速等级下不同工况角时光伏跟踪支架结构受力情况与固有频率,确定了不同风速等级下的光伏系统避风工况。保证了光伏发电效率的同时还拥有可靠的避风性能,结合风速传感器实现了极端风荷载下的避风控制。

关键词： 高速列车   速度控制   线性自抗扰控制   自适应控制   粒子群算法  

摘要： 随着人们出行需求的增加,我国高速列车技术得到飞速发展,“八纵八横”的高速铁路网也正在逐步建成。高速列车因运行速度快、运行效率高、低碳环保以及乘坐舒适等优点,成为现代交通运输的重要组成部分。因此,设计一个安全可靠的高速列车速度控制系统,使高速列车能够按照理想的速度和位移曲线高精度平稳运行至关重要。本文的主要研究内容及结果包括如下方面:第一,针对高速列车运行过程中运行环境以及线路产生的不确定性扰动、车厢之间的相互耦合作用力和列车内部系数不确定等问题,设计了具有时变系数的多质点高速列车动力学模型。详细介绍高速列车自动驾驶系统的工作原理,分析纵向动力学模型的建立过程,为验证所设计的高速列车速度控制方案提供模型基础。第二,采用线性自抗扰控制(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)作为高速列车速度控制器,该方案可以不依赖精准的数学模型,通过线性扩张状态观测器(Linear Extended State Observer,LESO)对高速列车运行过程中受到不确定的外部扰动以及内部未建模部分扰动进行估计,并通过比例微分控制器(Proportional Derivative,PD)进行补偿,以提高系统的抗扰动性能和控制精度。引入线性微分跟踪器(Linear Differential Tracker,LTD)过滤并平滑输入信号,解决输入信号存在的噪声以及可能导致的系统超调问题。第三,采用自适应变异粒子群算法(AMPSO)根据车厢的速度误差对高速列车中多个LADRC进行参数整定,不仅大大简化了参数整定的过程,也可以保证每一节车厢的控制器均具有良好的控制效果。本文还分别介绍了传统粒子群算法、改进权重的粒子群算法以及AMPSO的寻优过程,并通过仿真实验验证AMPSO作为控制器参数整定工具的优势。第四,考虑传统的LADRC无法根据系统环境对参数进行自适应调整以及LESO因带宽受限引起的观测误差等问题,将自适应控制(Adaptive Control,APC)引入并提出自适应线性自抗扰控制(ALADRC)。针对LADRC参数以及LESO设计自适应律,使控制器参数能够根据列车的跟踪误差实现自适应调整,同时完成对LESO观测误差的补偿。APC的引入可以使系统通过李雅普诺夫稳定性理论进行稳定性分析。该控制方案相较于LADRC的优越性通过详细的理论分析以及仿真实验进行验证。第五,为进一步提高列车运行的稳定性,考虑高速列车因自身因素以及运行环境造成的模型内部系数的不确定性,结合高速列车模型提出基于模型的ALADRC复合控制方案。针对高速列车模型内部发生时变的系数设计自适应律,通过自适应律的实时补偿有效抵消系数时变给列车运行带来的不利影响。该复合控制方案相较于ALADRC的优越性通过详细的理论分析以及仿真实验进行验证,系统的稳定性通过李雅普诺夫稳定性理论进行验证。

关键词： 孤岛微电网   二次控制   混杂事件触发机制   干扰   通信时延   自适应控制  

摘要： 微电网是一种典型的小型电力系统,其通常工作在并网模式或孤岛模式。为了实现对孤岛微电网的控制,孤岛微电网通常采用分层控制结构。一次控制一般采用下垂控制来平衡发电量和负荷需求,实现电压和频率的稳定。二次控制用于恢复下垂控制引起的频率和电压的偏差。传统上,分布式二次控制采用周期性采样机制来实现,然而在采样间隔固定的情况下,可能会导致通信资源的浪费,而且在实践中,微电网通信网络的通信资源是有限的,因此,为了更加高效地利用有限的通信资源,分布式事件触发二次控制近年来得到了广泛的关注。在本文中,重点研究了孤岛微电网分布式事件触发二次控制问题,本文主要工作如下:(1)研究了具有外部干扰的孤岛微电网二次控制问题。提出了分布式二次控制律来补偿一次控制引起的频率和电压的偏差,实现了有功功率均分。为了节省通信资源,提出了一种混杂事件触发机制来调度每个分布式电源的信息传输。构建了一个混杂系统模型来描述系统的闭环动态,基于该模型,进行了李雅普诺夫稳定性分析和事件触发机制的设计。与现有结果相比,所提出的混杂事件触发二次控制策略不仅可以减少触发次数,而且在系统遭受不确定的外部干扰时仍然能够保证严格正的最小事件触发间隔。(2)在混杂系统框架下研究了具有通信延迟的孤岛微电网二次控制问题。提出了一种混杂动态事件触发机制以减少通信资源的使用,事件触发间隔的下界是严格为正的。构建了混杂闭环系统模型,该模型融入了通信延迟和事件触发机制,有助于对系统的稳定性和性能进行分析。提出了基于李雅普诺夫的稳定性分析方法,同时可以确定系统所能承受的时延上界,即最大允许延迟。此外,即使在存在外部干扰的情况下,所提出的混杂动态事件触发机制仍然能够确保最小事件触发间隔,其是可以设计和预先指定的。(3)提出了一种不依赖于全局信息的分布式自适应控制律,用于补偿一次控制引起的频率和电压的偏差,解决了外部干扰影响下的孤岛微电网完全分布式事件触发二次控制问题。提出的分布式自适应动态事件触发机制,将自适应参数引入到事件触发机制的设计中,即使在存在干扰的情况下,在确保严格正的最小事件触发间隔的同时,还能够保证事件触发机制的设计不依赖于拉普拉斯矩阵等全局信息。借助于辅助函数,构造了一个全新的李雅普诺夫函数用于系统的稳定性分析和事件触发机制设计。与现有结果相比,采用所提出的事件触发二次控制策略,实现了严格正的最小事件触发间隔且不依赖于任何全局信息。此外,所提出的自适应动态事件触发二次控制策略对外部干扰具有一定的鲁棒性。

关键词： 加热炉   数据驱动建模   优化设定   智能控制  

摘要： 钢铁工业是国民经济的重要基础产业,是建设现代化强国的重要支撑。带钢热连轧加热炉作为钢铁冶金行业轧钢系统的重要工序,其核心作用是保证钢坯温度精准控制、满足工艺需要,保证产品高性能。针对带钢热连轧加热炉模型精度和泛化能力需要提高、炉温曲线优化设定与生产计划匹配度低、钢坯全生命加热周期存在非全局优化温度控制等问题,本文以带钢热连轧加热炉为研究对象,以工程应用为落脚点,将理论方法研究与工艺和生产实际紧密结合,围绕带钢热连轧加热炉建模、优化设定和智能控制等方面展开了深入研究,提出了带钢热连轧加热炉新的建模、优化设定和智能控制方法,研究工作和创新性成果如下:1)针对带钢热连轧加热炉非线性和动态性导致模型精度低的问题,构建了基于神经网络带钢热连轧加热炉静态和动态模型结构,提出了一种神经网络的带钢热连轧加热炉数据驱动建模方法,实现了模型精度和稳定性提高。2)针对带钢热连轧加热炉时变性、分布式的特点以及工况条件多变导致模型泛化能力低问题,提出了模型参数与工况匹配的时空分布多元线性回归带钢热连轧加热炉分区建模方法,所提方法验证了从钢坯入口端到出口端拟合程度逐步增强,提高了模型泛化能力。3)针对带钢热连轧加热炉非线性、分布式和温度耦合性导致钢坯上下部温度存在不均匀的问题,构建了带钢热连轧加热炉时空分布非线性自回归模型结构,提出了一种考虑时空分布和模型点耦合带钢热连轧加热炉自回归建模方法。并基于模型耦合性,建立3个沿钢坯运动方向时空分布和模型点耦合带钢热连轧加热炉自回归模型,所提方法验证了模型的精度满足钢坯加热工艺要求。4)针对带钢热连轧加热炉生产指标全局动态优化的问题,提出了面向生产指标带钢热连轧加热炉分层结构优化设定方法。该模型由三层结构构成:第一层结构提出了基于轧制计划的双特征高斯混合聚类算法。第二层结构提出了 Type-2型模糊规则插值的带钢热连轧加热炉设定方法。第三层结构提出了建立知识前馈补偿规则矩阵方法。通过实验验证了所提方法的有效性。5)针对带钢热连轧加热炉内钢坯全加热周期存在非全局优化的温度控制问题,构建了带钢热连轧加热炉沿钢坯运动方向分时协调智能控制结构,提出了一种带钢热连轧加热炉沿钢坯运动方向分时协调智能控制策略。沿钢坯运动方向全加热周期,分别设计了与钢坯加热时间匹配的专家-模糊控制,专家-模糊-PID控制,专家-自抗扰控制,实现了钢坯在各个加热时间周期优化控制。实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词： 磁浮列车   速度跟踪控制   BP-ADRC控制器   参数自整定   鲁棒性  

摘要： 磁浮轨道交通具有安全低碳、静音舒适等优点,是我国构建绿色智慧城市交通网络的有益补充,在我国具有广阔的应用前景。磁浮列车速度跟踪控制作为磁浮列车智能驾驶的重要基础,对磁浮列车运行安全、乘坐舒适性及运营效率有重要影响。因此,开展磁浮列车速度跟踪控制器的可靠性研究,能有效提高磁浮列车可靠性及竞争力,夯实我国现代综合交通运输体系的发展基础。精确平稳的速度跟踪控制是磁浮列车全自动驾驶运行过程安全高效的重要保障技术之一。然而,在复杂多变的运行环境因素和磁场力干扰下,传统的列车速度控制方法难以保障磁浮列车的精确平稳速度跟踪控制需求。本文针对磁浮列车速度跟踪控制进行研究,搭建了磁浮列车动力学模型、速度跟踪控制器和速度跟踪控制仿真模型,并进行了仿真实验。本文主要内容如下:(1)详细分析了磁浮列车运行控制相关文献,建立磁浮列车的纵向动力学模型,有效描述列车运行控制过程的非线性迟滞特性。给出了磁浮列车牵引制动特性模型,针对磁浮列车电液混合制动特性关键问题做了详细描述。构建了磁浮列车牵引计算模型和能耗模型,最后介绍了本文仿真环节用到的目标速度曲线。(2)在复杂静磁场力和多变环境因素干扰下,传统的列车速度控制方法难以实现磁浮列车的精确平稳速度控制。本文提出一种基于参数自整定自抗扰的磁浮列车速度跟踪鲁棒控制方法,以解决磁浮列车在复杂干扰下智能驾驶过程的精确平稳速度跟踪控制问题。并且设计了BP神经网络PID控制器和传统自抗扰控制器,并将两者进行对比分析。(3)根据磁浮列车运行特性,搭建磁浮列车速度跟踪仿真模型,然后用基于BP神经网络控制参数估计的自抗扰控制器(Back Propagation Active Disturbance Rejection Controller,BP-ADRC)进行速度跟踪试验,实现列车速度控制过程中自抗扰扩张状态观测器的参数自适应调整。并且与PID、BP-PID和传统自抗扰控制器进行对比分析。通过实验数据分析可知本文提出的BP-ADRC控制器的速度跟踪精度比传统的PID、BP-PID和自抗扰控制器分别提高32.87%、20.96%和16.66%,速度跟踪平稳性分别提高31.45%、19.78%和16.69%。实验结果表明相比传统的列车速度控制方法,本文设计的BP-ADRC控制器在提升磁浮列车速度跟踪控制精确度和鲁棒性方面具有显著优势,验证了本文提出建模和控制策略的有效性和可行性。

关键词： 干腌火腿发酵   物联网   采集系统   智能控制  

摘要： 随着政府部门越来越重视数字农业的建设和发展,物联网作为一项新兴的信息化技术,越来越受到重视并广泛应用在食品与农业生产中。我国传统干腌火腿属于自然发酵肉制品,生产工艺复杂且标准化程度较低,一般中小企业和家庭式作坊,生产干腌火腿发酵过程大多在自然条件下进行,很大程度上限制了火腿的品质和统一性。干腌火腿发酵的环境条件对于火腿的品质好坏有很大影响。基于目前较为成熟的物联网技术,考虑适宜的成本,设计一套干腌火腿发酵环境监控系统,为制定火腿发酵标准化与规范化提供参考,提高干腌火腿发酵环节的科学管理,本文主要研究内容与结果如下:1、设计了干腌火腿发酵环境物联网监控系统的整体方案。通过文献查询和调研访谈等方法,对干腌火腿发酵系统进行需求分析后设计了系统总体方案。2、完成了系统的硬件和软件部分设计。系统采用STM32F103RET6主控芯片,LTE组网方式,针对火腿发酵环境,选择合适的食品级传感器,采集相关环境数据,采用RS485网关,MQTT传输协议,将采集环境信息数据,即时上传至物联网平台存储并进行分析。3、研究建立了火腿发酵室内环境控制策略。本设计采用温湿度PID耦合控制模型来实现,建立温湿度PID控制模型后,通过仿真实验验证其效果,仿真结果表明温湿度PID耦合控制模型控制效果比单温度、湿度PID控制模型更优。4、完成了环境监测数据采集和火腿理化指标检测。系统共收集环境监测数据33568条。监测火腿发酵成熟后,对火腿理化指标进行检验,检验结果表明监测发酵火腿的理化指标符合GB 2730-2015食品安全国家标准,理化品质也与传统发酵火腿的质量相似。通过系统测试,验证了系统各部分功能完整;在实地测试点测试,测试系统能稳定运行、正常监测和采集环境数据;操作便捷,测试效果较好,对科学管理干腌火腿的发酵环节有一定参考价值。

关键词： 欠驱动系统   惯性轮摆   稳定控制   扰动观测器   鲁棒控制  

摘要： 惯性轮摆系统是一个具有两个自由度和一个控制输入的欠驱动机械系统。该系统是人类行走、火箭发射等动态过程的简化物理模型。虽然惯性轮摆系统的物理结构简单,但它却具有强非线性、二阶非完整约束等欠驱动系统所具有的典型特性。因此,学者们常以这个机械系统为对象来研究欠驱动系统的运动控制策略,并以此为基础将研究成果推广到航空航天、机器人等领域内欠驱动机械系统的运动控制中。本文以惯性轮摆这个典型的欠驱动机械系统为对象,深入分析了系统的动力学性态,并提出了稳定控制器、扰动观测器和鲁棒控制器的设计方法。为解决惯性轮摆系统的全局稳定控制问题,本文基于反步法提出了一种稳定控制器的设计方法。首先,为原系统构造一个同胚坐标变换,将原系统变换为一个结构相对简单的新非线性系统。然后,利用虚拟输入与反步递推的方法,为变换后的系统设计了一个Lyapunov函数。最后,通过Lyapunov稳定性理论来分析设计控制器,以此来实现闭环控制系统的全局稳定控制目标。另外,考虑控制系统运行的实际环境,研究了惯性轮摆系统存在匹配外部扰动情形下的鲁棒运动控制问题。首先,根据轮摆系统内部的动力学形态特点,设计了一个扰动观测器,来估计系统的外部扰动。其次,对轮摆系统仍采用上述构造的坐标变换,并利用扰动观测值得到了原系统输入与变换后系统输入的关系,将原系统的鲁棒控制问题转化为了新系统的稳定控制问题。然后,针对变换后的非线性系统,利用Lyapunov函数、近似线性法和控制器切换的思想来设计控制器,将系统渐近稳定在原点处,进而使得存在外部扰动情形下惯性轮摆的鲁棒控制问题得以解决。

关键词： 永磁同步电机   无位置传感器控制   高频方波随机注入   级联扩张状态观测器   相电流重构  

摘要： 永磁同步电机具有功率密度高、运行效率高等显著优势,已广泛应用于电气化交通、航空航天以及智能家电等重要领域。在许多应用场合中,由于电机内部空间紧凑或运行环境复杂恶劣导致位置传感器难以安装,因此研究永磁同步电机无位置传感器控制技术具有重要的理论意义和应用价值。目前,低速域运行性能提升仍然是永磁电机无位置传感器控制系统的技术挑战之一,高频信号注入方法是实现低速运行控制的有效技术路线,其主要存在以下关键问题:高频注入法引起的附加噪音影响系统运行适应性,单电阻采样方式在低速非重构区导致系统控制性能降低,复杂工况下系统抗扰性能需要进一步提升等。因此,高频信号注入法鲁棒控制策略还需进一步深入研究,对实现高性能永磁电机无位置传感器驱动系统的推广应用具有重要意义。针对空调永磁压缩机驱动系统,本文围绕其低速运行高频信号注入无位置传感器鲁棒控制策略进行研究。 针对传统固定频率高频信号注入法导致噪音较大的问题,本文提出一种基于随机初始相位高频方波电压信号注入的无位置传感器控制方法。根据随机脉冲宽度调制的思想,构建随机概率选择机制,将不同初始相位的多个高频方波电压信号随机注入到永磁电机定子绕组中,以扩展高频能量谱的频率分布范围,从而降低所激励电流产生的附加高频噪音。研究了一种基于高频响应电流增量信息提取的转子位置估计方法,有效适应了随机初始相位注入方式对信号处理的特殊要求。并通过电流功率谱密度理论,分析了固定频率高频信号注入法和所研究随机高频电压信号注入法产生高频噪音的差异,从理论上阐明了所研究方法拓展高频能量谱的机理。实验结果表明,该方法可以在满足无传感器低速稳定运行的条件下,降低了高频信号注入导致的附加噪音。 矢量移相调制策略是解决单电阻采样的低成本永磁同步电机驱动系统低速运行存在非重构区的有效方法,但是由于数字控制系统的分时采样特性,导致低速运行区域存在明显的电流重构误差。针对单电阻采样无位置传感器永磁同步电机驱动系统,本文提出一种基于开关周期内局部平均电流变化率估计的相电流重构误差抑制方法。由于不同扇区内电流误差特性差异较大,通过比较实际采样点和理想采样点,对基于电压矢量移相的单电阻采样系统在低速区引起的电流纹波和重构误差进行建模和分析。进而,根据理想采样点与实际采样点之间的电流纹波特性,通过采样值快速获得更准确的电机相电流信息。该方法无需改变电路拓扑结构,并且不会增加调制策略的复杂性。相较于传统方法,所提出的方法在获得电流变化率时无需对含有转子位置信息的电感矩阵求逆,相电流采样误差补偿过程被简化,减少了控制芯片的计算负担。实验结果表明,所提出的方法可以有效改善电机相电流重构性能,降低电机电流谐波含量。 自抗扰控制理论在提升永磁电机无传感器控制系统鲁棒性方面具有独特的优势。然而,传统线性和非线性自抗扰控制策略在复杂工况下对抑制不同形式扰动具有各自的局限性。为了进一步拓宽自抗扰控制策略对扰动信号的抑制能力,提高永磁电机无位置传感器控制系统的鲁棒性,本文提出一种基于变增益非线性误差描述函数(efal函数)的级联自抗扰控制策略,以改善电机转速环控制性能。所研究的非线性efal函数可结合线性函数和指数函数的优势,有效抑制位置观测器误差,提高自抗扰控制策略对驱动系统扰动量的观测效果。在此基础上,采用级联扰动观测方式保证对扰动信号的快速估计和补偿,并从描述函数、幅频特性、扰动补偿性能和系统刚度的角度,论证了所提出方法对系统鲁棒性的改善效果。实验结果表明,所研究方法可以有效抑制永磁同步电机无位置传感器控制系统扰动的影响,降低了转速环超调和响应时间,改善了系统的动态响应能力。 在上述研究基础上,通过基于瑞萨主控芯片的单电阻采样永磁同步电机驱动器实现所研究算法,对随机高频方波电压信号注入的转子位置观测器、基于电流变化率估计的电机定子电流重构策略、基于级联扩张状态观测器的自抗扰控制策略进行集成,通过实验平台验证了所研究方法的有效性,并在变频空调系统中对所研制的驱动器进行工程化应用研究。通过工况室测试表明,所研究的永磁同步电机无位置传感器控制方法具有较好的性能。