16、双馈感应发电机(BDFIG)转子位置和速度观测器:基于空间矢量模型的转子位置观测器

双馈感应发电机(BDFIG)转子位置和速度观测器:基于空间矢量模型的转子位置观测器

1. 现有方法的不足与改进方向

在BDFIG的控制中,最初提出的位置估计方法(RPO_1)存在一些问题。在启动阶段,RPO_1性能不佳且收敛速度较慢。具体来说,在速度变化条件下,该观测器会使PW电压产生较大的幅值误差和频率波动,并且需要很长时间才能达到稳态。同时,在速度变化期间,PW和CW三相电流及其相关的dq轴分量会出现高瞬态电流。这些缺点影响了RPO_1在启动和速度变化条件下的性能,而这在实际工业应用中是非常重要的。

为了解决这些问题,提出了一种改进的方法,即基于BDFIG空间矢量模型的转子位置观测器(RPO_2)。这种方法可以直接检测BDFIG的转子位置信号,无需额外的观测方法,如Luenberger型PI观测器,从而消除了位置观测过程中PI控制器的使用,提高了观测器的启动性能和速度变化时的性能。

2. 基于空间矢量模型的转子位置观测器(RPO_2)
2.1 矢量控制与系统结构

在BDFIG的控制中,通常采用矢量控制,因为它具有良好的性能,控制变量可以通过电机的旋转框架ω1和ω2轻松控制。在PW电压定向方案中,d轴PW电压完全指向总PW电压矢量(u1d = U1)。基于RPO_2的无传感器电压控制系统的主要原理图中,d轴PW电压u1d跟踪总参考电压矢量U1 ,这可以通过调整d轴CW电流来实现。q轴PW电压的调节过程可以通过相关框架的预期频率ω1及其相应角度θ1来实现。在通过积分PW参考频率获得角度θ1 后,CW侧的角度θ2*可以通过RPO_2获得的估计转子位置θr_est来实现。

2.2 设计过程 <
【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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