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基于预设超螺旋算法的永磁同步电机控制策略

Control Strategy for Permanent Magnet Synchronous Motor Based on Preset Super-Twisting Algorithm
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摘要 为提高永磁同步电机(PMSM)的预设性能控制精度和系统稳定性,提出了一种基于预设超螺旋算法的无位置传感器控制策略。该策略通过引入时变增益,实现了对电机转子角度误差收敛时间的预设控制,有效解决了传统滑模观测器在抖振和收敛速度方面的局限性。研究中,预设超螺旋算法实现了收敛时间的可控制性,预设超螺旋算法观测器可以实现预设时间内转子角度误差达到收敛的快速响应能力,相较于传统滑模观测器显示出更快的收敛速度,观测器的误差相较于传统滑膜方法的约0.043 rad降低至0.02 rad,显著提高了观测精度。仿真结果验证了所提控制策略的有效性,为PMSM的高性能控制提供了一种新的解决方案。 This paper aims to improve the preset performance control accuracy and system stability of the permanent magnet synchronous motor(PMSM),and proposes a position sensorless control strategy based on the preset super-twisting algorithm.The strategy introduces a time-varying gain to achieve preset control over the convergence time of the motor rotor angle error,effectively addressing the limitations of traditional sliding mode observers in terms of chattering and convergence speed.In the study,the preset super-twisting algorithm achieves controllable convergence time,and the preset super-twisting algorithm observer can achieve rapid response capabilities for the rotor angle error to converge within a preset time,showing a faster convergence speed compared to traditional sliding mode observers.The observer error is reduced from approximately 0.043 rad in traditional sliding mode methods to 0.02 rad,significantly improving the observation accuracy.Simulation results verify the effectiveness of the proposed control strategy,providing a new solution for high-performance control of PMSM.
作者 陈涛 白洪芬 CHEN Tao;BAI Hongfen(Logistics Engineering College,Shanghai Maritime University,Shanghai 200120,China;Institute of Logistics Science and Engineering,Shanghai Maritime University,Shanghai 200120,China;China Merchants Industry Digital Technology(Jiangsu)Co.,Ltd.,Haimen 226116,China)
出处 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第5期130-135,共6页 Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
基金 2024年度南通市自然科学基金项目(JC2024001) 船舶动力工程技术交通运输行业重点实验室开放基金项目(KLMPET2020-05)。
关键词 永磁同步电机 无位置传感器控制 超螺旋算法 滑模观测器 收敛性能 permanent magnet synchronous motor(PMSM) sensorless control super-twisting algorithm sliding mode observer convergence performance
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参考文献1

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