摘要：以轨道交通直线感应电机(Linear Induction Motor,LIM)牵引驱动系统速度观测器为研究对象,针对边端效应及电机参数变化导致辨识结果实时性、鲁棒性不足的问题,提出一种基于二阶超螺旋滑模的改进模型参考自适应系统(Model Reference Adaptive System,MRAS)速度观测方法。首先,以计及动态边端效应的初次级电压电流磁链方程为核心,设计直线感应电机标准MRAS速度观测器,降低边端效应对速度辨识性能的影响。然后,进一步分析初级集肤效应和初次级横向错位对标准MRAS速度观测器辨识性能的影响。在此基础上,基于二阶超螺旋算法对MRAS参考模型进行改进,利用主滑模面和辅助滑模面对次级磁链观测的干扰项进行补偿,同时抑制由于滑模算法引入的系统抖振,提高了速度观测器的鲁棒性和动态性能。最后,搭建仿真和硬件在环实验环境进行算法验证。实验结果表明:励磁互感及其他电机参数随边端效应修正因子变化,标准MRAS观测器在突加负载、引入测量误差和电机参数突变的工况下,速度辨识误差明显;改进的MRAS观测器能够实现直线感应电机速度的快速、准确辨识,基于该速度观测器的矢量控制策略,在突加负载、引入测量误差和电机参数突变的工况下,控制性能满足设计要求。研究结果能为轨道交通直线感应电机无速度传感器牵引驱动系统的研究提供一定借鉴。

摘要：直线感应电机(LIM)有噪音低、振动小、反应速度快等优点,在城市轨道交通应用中日益普及,但LIM边端效应的存在及载荷变化会产生电磁扰动和负载扰动,导致速度跟踪效果不理想。针对上述问题,提出一种基于改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)的线性自抗扰(LADRC)速度调节器。首先建立考虑边端效应的电机等效电路模型,在此基础上,通过速度微分方程分析扰动对速度跟踪的影响机理。其次设计LADRC调节器,针对调节器参数难整定的制约问题,采用IPSO算法进行参数寻优。最后,在Matlab/Simulink仿真环境下搭建矢量控制系统。仿真结果表明,相比于其他两种调节器(PID、常规LADRC),IPSO-LADRC能够节省手动调参时间,且在速度突变、负载突变等工况下具有抗扰能力强、动态性能好等显著优势。