基于EKF的感应电机无速度传感器控制研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着工业自动化的快速发展，交流感应电机凭借其结构简单、运行可靠、成本低廉等优势，在工业生产中得到了广泛应用。

电机控制技术是电机驱动系统的核心，而电机的速度控制又是电机控制的关键技术之一。

传统的电机速度控制方法依赖于速度传感器来获取电机转速信息，但速度传感器的使用存在安装困难、易受干扰、成本增加等缺点，限制了电机控制系统的性能提升。

2. 本选题国内外研究状况综述

感应电机无速度传感器控制技术近年来成为国内外学者研究的热点，各种控制策略层出不穷。

1. 国内研究现状

国内学者在感应电机无速度传感器控制领域取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容:本课题以扩展卡尔曼滤波算法为核心，研究基于ekf的感应电机无速度传感器控制策略，主要内容包括以下几个方面：1.建立感应电机数学模型：研究三相感应电机在abc坐标系和dq旋转坐标系下的数学模型，推导出转子磁场定向控制原理，为无速度传感器控制算法的设计提供理论依据。

2.研究扩展卡尔曼滤波算法：深入研究卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法原理，分析其在非线性系统状态估计中的应用，为感应电机无速度传感器控制系统设计奠定基础。

3.设计基于ekf的感应电机无速度传感器控制系统：a.设计基于ekf的速度和磁链观测器，利用扩展卡尔曼滤波算法估计电机转速和磁链等状态变量，实现对电机速度的间接测量。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解感应电机无速度传感器控制技术的发展现状、研究热点和最新进展，为课题研究提供理论基础和技术参考。

2.理论分析阶段：研究感应电机在不同坐标系下的数学模型，推导出转子磁场定向控制原理，深入分析扩展卡尔曼滤波算法原理，为无速度传感器控制系统设计提供理论依据。

3.仿真建模阶段：利用matlab/simulink软件搭建基于ekf的感应电机无速度传感器控制系统仿真模型，设计速度和磁链观测器、电流环pi控制器、速度环pi控制器等模块，并进行系统参数调试和优化。

5. 研究的创新点

本课题的研究创新点主要体现在以下几个方面：1.将扩展卡尔曼滤波算法应用于感应电机无速度传感器控制系统，设计基于ekf的速度和磁链观测器，实现对电机转速和磁链的精确估计，提高了控制系统的精度和鲁棒性。

2.提出一种基于ekf的感应电机无速度传感器控制策略，无需依赖机械速度传感器，降低了系统的成本和复杂度，提高了系统的可靠性和稳定性。

3.通过仿真和实验对所设计的控制系统进行验证，分析系统在不同工况下的性能表现，验证了控制策略的有效性和优越性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘斌，李永东，王立敏. 永磁同步电机无传感器控制技术综述[j]. 电工技术学报，2019,34(15):3077-3091.

[2] 张静，王春朋. 基于扩展卡尔曼滤波的异步电机无速度传感器矢量控制[j]. 电气传动，2021,51(02):29-34.

[3] 薛承瑾. 基于改进型扩展卡尔曼滤波的异步电机无速度传感器控制[j]. 电气传动自动化，2022,44(02):107-110 114.