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含LCL滤波器的洛仑兹电机系统高阶自抗扰直接位置控制研究
结题报告
批准号:
51607045
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
21.0 万元
负责人:
王宝超
依托单位:
学科分类:
E0703.电机及其系统
结题年份:
2019
批准年份:
2016
项目状态:
已结题
项目参与者:
尚静、王杨睿、闫浩、原野、王鲁、邵博
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中文摘要
洛仑兹电机在航天、半导体加工、精密仪器隔振等需要高精度伺服控制的场合有着广泛的应用。洛仑兹电机具有电感小、惯性小、行程小的特点,驱动上存在斩波造成电流波动影响精度的问题,控制上存在响应速度慢、扰动抑制对模型依赖性强的问题。本项目在驱动上加入LCL滤波器平滑电流,并在滤波驱动下以自抗扰控制实现洛仑兹电机的直接位置控制,以实现高速、高精度、强抗扰的伺服性能。研究在滤波器设计、滤波器电流控制、洛仑兹电机直接位置控制三个主要层面展开,其理论上的核心在于高阶自抗扰控制器的参数设计与性能分析,以及高阶最优控制结构的自抗扰控制器。本项目提出了以“时间尺度匹配”的全新视角来进行自抗扰控制器的设计,以数值方法来研究高阶最优控制结构的自抗扰控制器,为自抗扰理论研究开辟了新的途径。本项目对于提升洛仑兹电机的伺服性能,促进自抗扰理论的发展,解决其它高阶自抗扰控制问题具有重要意义。
英文摘要
Lorentz motor is widely used in high-precision applications, such as aerospace, semi-conductor manufacture, vibration isolation for precision instruments, etc.. Lorentz motor features of low inductance, small inertia, short operating range, so that on one hand, the chopping voltage can induce current ripples that affects position precision, on the other hand, classic cascade control is not fast enough and disturbance rejection ability largely relies on models. Facing these issues, this project introduces LCL filter to motor drive and Active Disturbance Rejection Control (ADRC) to the control for the purpose of direct-position-control, resulting in fast, precise, disturbance-resistant high performance servo control. This project focuses on three main levels: filter design, filter current control, Lorentz motor direct position control. The key in theory is high order ADRC controller design and analysis, and high-order optimal-control based ADRC controller. This project studies ADRC controller design from a different point of view: ”the match of time scale”, and introduces numerical approaches to get high-order optimal-control based ADRC controller. This project is of great importance for improving Lorentz motor servo performance, promoting the development and ADRC control theory, and resolving other high order ADRC based problems.
精密伺服广泛应用的洛仑兹电机具有电感小、惯性小、行程小的特点,传统驱动方式存在斩波造成电流波动影响精度或发热严重问题,传统控制方法存在响应速度慢、扰动抑制依赖模型性的问题。研究提出了以高阶滤波加自抗扰直接位置控制的解决方案,并在控制与观测的适应性、抗扰性和快速性方面获得了优良的结果,该成果为观测器与控制器的基础共性解决方法,不仅可应用于本研究的对象,也可应用于其他被控对象,具有通用性,包括:. (1)首次揭示了传统基于精确模型的观测方法误差存在于观测器动态和模型参数失配两个层面,提出了的基于系统阶数的全新状态观测策略成功消除了观测器动态层面的误差,大幅提高了参数适应性,解决了观测器适应性的共性基础问题。. (2)实现了LCL滤波器谐振、畸变和阻抗适应性的统一处理,获得了比传统方法更好的性能和更简化的控制结构。. (3)揭示了自抗扰控制中是否使用已知模型信息的影响。研究揭示了当在自抗扰算法中使用已知的动态信息时,可以减少所需的带宽,从而提供对测量噪声更大的容忍度。. (4)使用神经网络间接获取了高阶系统的时间最优控制律,并在此基础上首次实现了最优控制架构的自抗扰控制器,逼近实际条件下电机伺服极限性能,提高了位置伺服动态性能和抗扰性。. (5)研究围绕该类电机采用LCL滤波驱动及高性能控制的相关内容,建立了从滤波器设计到电流、位置伺服控制的一系列方法,降低了损耗,提高了抗扰性、适应性和快速性。此外,所建立的方法也对燃料电池、车载或机载等场合的各类小电感电机驱控问题也有重要意义。. (6)研究中凝练的去模型化思路也成功应用于电机温升测试,可从低温状态下的测试中准确预测高温状态下的温升响应,并避免电机烧毁风险和降低能耗。该研究既可直接助力电动车、机器人、武器装备等电机功率密度的提升,也是非线性系统叠加性应用的共性基础技术,在控制、参数辨识等领域也有着广阔前景。.
期刊论文列表
专著列表
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专利列表
Permanent-Magnet Synchronous Motor Sensorless Control Using Proportional-Integral Linear Observer with Virtual Variables: A Comparative Study with a Sliding Mode Observer
使用带有虚拟变量的比例积分线性观测器的永磁同步电机无传感器控制:与滑模观测器的比较研究
DOI:10.3390/en12050877
发表时间:2019-03
期刊:Energies
影响因子:3.2
作者:Wang Baochao;Wang Yangrui;Feng Liguo;Jiang Shanlin;Wang Qian;Hu Jianhui
通讯作者:Hu Jianhui
A Simple Equivalent Temperature Rise Test Method Suitable for Safely Evaluating Thermal Limits of Motors and Power Devices without Model Dependency
一种简单的等效温升测试方法,适用于安全评估电机和功率器件的热极限,且不依赖于模型
DOI:10.1109/tie.2019.2952785
发表时间:--
期刊:IEEE Transactions on Industrial Electronics
影响因子:7.7
作者:Baochao Wang;Shili Dong;Fei Liu;Jianhui Hu
通讯作者:Jianhui Hu
Current Control of Grid-Connected Inverter With LCL Filter Based on Extended-State Observer Estimations Using Single Sensor and Achieving Improved Robust Observation Dynamics
基于扩展状态观测器估计的 LCL 滤波器并网逆变器的电流控制使用单传感器并实现改进的鲁棒观测动态
DOI:10.1109/tie.2017.2674600
发表时间:2017-02
期刊:IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS
影响因子:7.7
作者:Baochao Wang;Yongxiang Xu;Zhaoyuan Shen;Jibin Zou;Chaoquan Li;Hong Liu
通讯作者:Hong Liu
DOI:10.1109/access.2019.2963095
发表时间:2020
期刊:IEEE ACCESS
影响因子:3.9
作者:Baochao Wang;Cheng Liu;Zhiwei Wu;Jianhui Hu
通讯作者:Jianhui Hu
DOI:10.1049/iet-pel.2017.0787
发表时间:2018-07
期刊:IET Power Electronics
影响因子:2
作者:Baochao Wang;Zhaoyuan Shen;Hong Liu;Jian-Fen Hu
通讯作者:Baochao Wang;Zhaoyuan Shen;Hong Liu;Jian-Fen Hu
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