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低速再生模式下无传感器感应电机驱动的AFO性能与稳定性提升
Performance and Stability Improvement of AFO for Sensorless IM Drives in Low Speeds Regenerating Mode
| 作者 | Hady Abdel Maksoud · Shaaban M. Shaaban · Mohamed S. Zaky · Haitham Z. Azazi |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2019年8月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | PWM控制 功率模块 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 自适应磁链观测器 无传感器感应电机 再生制动模式 Lyapunov理论 速度估计 电机驱动 稳定性分析 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种用于无传感器感应电机（IM）驱动的自适应磁链观测器（AFO）。通过Lyapunov理论设计AFO增益，确保了电机在低频再生模式下的转速估计精度。该方法使观测器增益能够根据电机变量自适应调整，有效提升了系统的动态性能与稳定性。
English Abstract
This paper proposes an adaptive flux observer (AFO) method of sensorless induction motor (IM) drives. The AFO gains are designed to ensure accurate estimated speed, especially at very low frequencies in the regenerating mode of operation. Stability analysis of AFO with the designed gains is presented using the Lyapunov theory. These gains are calculated to be adaptively dependent on the IM variabl...
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SunView 深度解读
该研究聚焦于电机驱动的底层控制算法，特别是低速和再生模式下的观测器稳定性，这对于阳光电源的风电变流器产品线具有参考价值。风电变流器在低风速启动及变桨控制中对电机转速估计的鲁棒性要求极高。虽然阳光电源目前主营光伏与储能，但风电变流器作为核心业务之一，引入此类基于Lyapunov理论的自适应观测算法，可优化变流器在复杂工况下的动态响应，减少对物理传感器的依赖，从而提升系统可靠性并降低硬件成本。建议研发团队关注该算法在风电变流器控制策略中的移植可行性。