-
题名无转矩传感器汽车电动助力转向系统的控制策略
被引量：7
- 1
-
-
作者
熊亮
刘和平
彭东林
-
机构
重庆大学
重庆理工大学机械检测技术与装备教育部工程研究中心
-
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2013年第8期711-715,共5页
-
基金
国家自然科学基金(51127001)资助
-
文摘
本文中为汽车电动助力转向(EPS)系统设计了一种无转矩传感器控制策略。首先采用拉格朗日动力学方程建立了EPS系统的简化数学模型,并分析了其可控性和可观测性;接着提出了一种无转矩传感器EPS系统的PID闭环助力控制策略;最后设计了转矩观测的卡尔曼滤波器和基于TMS320F28335浮点DSP的EPS台架试验系统,并分别进行了仿真与台架试验。结果表明,采用无转矩传感器控制策略,可降低EPS系统的复杂性和成本,并提高了系统性能。
-
关键词
电动助力转向
无转矩传感器控制
卡尔曼滤波器
PID控制器
-
Keywords
EPS
control without torque sensor
Kalman filter
PID controller
-
分类号
U463.4
[机械工程—车辆工程]
-
-
题名基于模型融合方法的IPMSM转矩预测
- 2
-
-
作者
杜帅祥
韦寿祺
梁嘉宁
孙天夫
王旭
-
机构
桂林电子科技大学机电工程学院
中国科学院深圳先进技术研究院
-
出处
《桂林电子科技大学学报》
2022年第6期449-455,共7页
-
基金
广东省重点领域研发计划(2020B090925002,2019B090917001)
深圳市科技计划(JCYJ20200109115414354)。
-
文摘
在机器人等高端电机控制系统中,由于内嵌式永磁同步电机(IPMSM)运行时,受电机参数辨识困难、谐波干扰等因素影响,电机电磁转矩具有强非线性,很难通过传统数学模型来精确计算,而增加转矩传感器会提高系统成本。为了实现无转矩传感器转矩高精度预测,提出了一种基于模型融合方法的IPMSM转矩预测模型,以简单的线性转矩数学模型融合数据驱动的神经网络算法,可有效减少神经网络模型复杂度,同时提高转矩估算精度。用BP和RBF两种常见网络进行建模仿真和实验验证,证明了该模型可实现转矩实时在线预测,且具有良好的动态稳定性能。
-
关键词
内嵌式永磁同步电机
模型融合
非线性模型
转矩在线估算
无转矩传感器转矩控制
-
Keywords
IPMSM
model fusion
nonlinear model
torque online estimation
torque control of torque-sensorless condition
-
分类号
TM341
[电气工程—电机]
-
