永磁同步电机无感FOC模型参考自适应（MRAS）转速估计算法

永磁同步电机无感FOC模型参考自适应（MRAS）转速估计算法

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/137650453

1、前言

模型参考自适应控制方案最初由美国麻省理工学院的教授Whitaker 在1958年研究飞机自动驾驶仪时所提出来的，其方案采用了局部参数优化理论来设计自适应律。1989 年，C.Schauder 首次在电机转速辨识中实现了模型参考自适应控制方法。随着自动控制技术的进步，自适应控制逐渐发展成了一个新的分支，且在电机控制领域取得了较为广泛的应用。

2、模型参考自适应控制（MRAS）的基本原理分析

2.1 模型参考自适应系统的分类

2.2 模型参考自适应系统的设计思路

2.3 波波夫(PopoV)超稳定性理论

则整个系统即为（渐进）超稳定的，反之亦然。

3、永磁同步电机无位置模型参考自适应系统模型分析

3.1 参考模型与可调模型的确定

3.2 参考自适应律的确定

3.3 仿真

3.3.1 核心模块（在滑膜观测器、龙伯格、非线性磁链观测器基础上修改）

模型下载地址：永磁同步电机无感FOC模型参考自适应（MRAS）转速估计算法simulink仿真模型

其中MRAS模块：

可调模块：

function vo = filter_LPF1(vi, wcTs)
% filter_function: 一阶低通滤波器函数
% 输入参数:
%   vi: 输入信号
%   wcTs: 截止频率乘以采样周期
% 输出参数:
%   vo: 滤波后的输出信号，单精度浮点数
persistent vo_k_1
% 验证是否是第一次调用函数，如果是，则初始化 vo_k_1
if isempty(vo_k_1)
    vo_k_1 =  single(0);
end
% 计算滤波系数
A = wcTs / (1 + wcTs);
% 计算输出信号
vo = A * vi + (1 - A) * vo_k_1;
% 更新 vo_k_1 以供下一次调用使用
vo_k_1 = vo;
% 将输出信号转换为单精度浮点数
vo = single(vo);
end

MRAS模块封装，及模块参数设置：

系统及电机参数：

Ts=0.0001;
Pn=4;
Rs=0.055;
Ls=0.21e-3;
flux=0.007797;
J=0.053e-4;
B=0;
fx=0;
Udc=24;
CurrKp=0.34558;
CurrKi=90.5078;
spd_kp=0.018643;
spd_ki=03.0679;

3.3.2 仿真效果

速度波形（参考速度，观测速度，电机反馈速度）

角度波形

参考

【1】刘建锋. 非线性伺服系统的参数辨识与自适应滑膜控制[D].青岛理工大学,2022.DOI:10.27263/d.cnki.gqudc.2020.000169.

【2】马英华. 永磁同步电机无速度传感器控制方法的研究[D].山东大学,2012.

【3】朱瑞杰. 基于模型参考自适应的永磁同步电机无位置传感器控制[D].北京交通大学,2018.

【4】李向伟. 基于模型参考自适应的PMSM控制方法研究[D].天津大学,2014.

【5】钟臻峰. 永磁同步电动机全转速范围基于模型参考自适应的无传感器控制[D].浙江大学,2017.

【6】现代永磁同步电机控制原理及MATLAB仿真 袁雷