三相感应电动机在可变负载条件下的最优无传感器速度调节

《IEEE Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering》：Optimal Sensorless Speed Regulation of Three-Phase Induction Motor for Variable Load

本文提出一种三阶段感应电动机调速方法，结合高斯线性调节器（含积分作用和扰动抵消），通过改进卡尔曼滤波器估计负载及电机变量，有效处理未知输入系统，实现负载变化抑制和转速精准控制，仿真验证了其噪声抑制和稳态鲁棒性优势。

　　

摘要：

本文提出了一种三相感应电动机速度控制方法，该方法从电动机的额定工作点出发，通过高斯线性调节器实现速度调节，并具备积分作用和扰动抑制功能，适用于输入参数未知的系统。该调节器采用了一种将负载惯性变化视为不可控外部扰动的感应电动机模型。通过修改后的卡尔曼滤波器（KF），利用电流和电压测量值以及相应的电动机模型，可以估计负载和电动机参数（特别是在输入参数未知的情况下）。控制器根据卡尔曼滤波器的估计结果、速度与额定值的偏差积分值以及对外部扰动的处理，实现对负载变化的抑制和速度的精确调节。所提出的控制方法在测量噪声处理、未测量负载的估计、速度调节以及对外部负载变化的稳态鲁棒性方面具有显著优势，为感应电动机控制和滤波技术做出了贡献。通过使用合适的感应电动机模型以及考虑测量和控制应用实际特性的计算仿真方法，验证了该方法的有效性。

引言

感应电动机因其成本较低且适用于多种负载类型而成为主要的动力驱动装置。电力电子技术的进步提高了人们对其在复杂应用中优势的重视，这也促进了更高效控制技术的发展。近年来，许多研究提出了新的控制方法，这些方法旨在改进或替代传统的控制策略，例如矢量控制和基于模型的预测控制。这些新方法结合了多种成熟的控制技术，如滑模控制[1]、[2]、[3]、[4]、模糊控制[5]、[6]、[7]、主动扰动抑制控制[8]、[9]、[10]以及最优控制[11]、[12]、[13]。滑模控制是一种基于非线性模型的变结构控制方法，其控制信号具有突变特性；主动扰动抑制控制是一种无模型控制方法，专门用于动态特性未知且受到外部扰动影响的系统；模糊控制利用模糊逻辑和神经网络原理来处理不确定性和不精确的系统；最优控制则通过对目标函数进行优化来实现对期望性能相关特性的平衡。尽管这些方法采用不同的控制结构，但它们的共同目标都是提供具有更强鲁棒性和更好性能的速度、扭矩或电流控制，以应对外部扰动和建模不确定性，而这些特性是传统电动机控制方法所缺乏的。