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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國人民解放軍海軍工程大學(xué)申請的專利一種永磁同步直線電機的無位置控制方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116995980B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310989083.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02P21/22；該發(fā)明授權(quán)一種永磁同步直線電機的無位置控制方法是由丁安敏;羅恒;孫兆龍;文苗青;劉自鳴設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-08-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種永磁同步直線電機的無位置控制方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種永磁直線同步電機的無位置控制方法，包括如下步驟：以雙三相永磁直線同步電機為控制對象，搭建直線電機閉環(huán)控制數(shù)學(xué)模型；采用id=0的控制方式進行電機閉環(huán)控制，通過空間矢量脈沖寬度調(diào)制算法為驅(qū)動模塊提供十二路控制信號；建立基于線性二次型調(diào)節(jié)器和卡爾曼濾波的速度觀測器模型；進行仿真測試，電機內(nèi)環(huán)控制與外環(huán)控制均采用PI控制；分析LQR?KF速度觀測器模型的穩(wěn)定性;設(shè)置電機定子電阻、電感在設(shè)定范圍內(nèi)變化，利用不匹配的電機參數(shù)，通過特征根軌跡分析法研究參數(shù)變化對速度觀測器模型穩(wěn)定性的影響；是一種最小方差意義上的系統(tǒng)最優(yōu)狀態(tài)觀測，在實現(xiàn)電機速度最優(yōu)觀測的同時，極大降低了算法的復(fù)雜性，利于硬件實現(xiàn)。

本發(fā)明授權(quán)一種永磁同步直線電機的無位置控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種永磁直線同步電機的無位置控制方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1：以雙三相永磁直線同步電機為控制對象，搭建直線電機閉環(huán)控制數(shù)學(xué)模型；步驟2：采用id=0的控制方式進行電機閉環(huán)控制，依托步驟1搭建的直線電機閉環(huán)控制數(shù)學(xué)模型計算出電機的控制量，通過空間矢量脈沖寬度調(diào)制算法為驅(qū)動模塊提供十二路控制信號，id為電機d軸電流；步驟3：建立雙三相永磁直線同步電機的基于線性二次型調(diào)節(jié)器LQR和卡爾曼濾波KF的LQR-KF速度觀測器模型；步驟4：進行仿真測試，電機內(nèi)環(huán)控制與外環(huán)控制均采用PI控制，其中外環(huán)實際速度和位移信號來自LQR-KF速度觀測器模型；步驟5：分析LQR-KF速度觀測器模型的穩(wěn)定性;設(shè)置電機定子電阻、電感在設(shè)定范圍內(nèi)變化，利用不匹配的電機參數(shù)，通過特征根軌跡分析法研究參數(shù)變化對速度觀測器模型穩(wěn)定性的影響；所述步驟1中直線電機閉環(huán)控制數(shù)學(xué)模型還包括VSD坐標系下的數(shù)學(xué)模型，所述VSD坐標系下的數(shù)學(xué)模型為：采用矢量空間解耦變換坐標變換方法，將DTP-PMLSM的各個變量分別映射到3個彼此正交的子空間，即d-q子空間、x-y子空間和零序子空間；因此，DTP-PMLSM在VSD坐標系下的數(shù)學(xué)模型為： ,式中，ud、uq分別為電機d軸、q軸電壓，ux、uy分別為電機α軸和β軸上的電壓，為電機的機械角速度，φf為電機永磁體磁鏈；對于表貼式電機，d軸電感Ld等于q軸電感Lq，用Ls表示；x軸電感等于y軸電感，用Lz表示；R為電阻；id和iq分別為電機d軸、q軸電流，ix、iy分別為電機α軸和β軸上的電流；所述步驟3的方法具體包括：（1）由LQR理論可知，對于一個引入反饋控制輸入u=Kx的線性定常系統(tǒng)，閉環(huán)系統(tǒng)表示為： ,其中，K表示狀態(tài)反饋控制器的增益矩陣，A為系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，B為系統(tǒng)的控制輸入矩陣,x表示系統(tǒng)狀態(tài)量，為x的一階導(dǎo)數(shù)；在t時刻，尋找一個最優(yōu)控制律ut，使得性能指標函數(shù)J達到最小，性能指標函數(shù)J計算為： ,其中，Q和R分別代表狀態(tài)變量x及輸入量u的權(quán)重，為對角矩陣;（2）根據(jù)KF算法，假定在系統(tǒng)的狀態(tài)方程和輸出方程中都存在噪聲，線性定常系統(tǒng)表示為： ,其中，y是系統(tǒng)的輸出，A、B、C和D分別是系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣、控制輸入矩陣、輸出矩陣和動態(tài)反饋矩陣；通過調(diào)整D，對系統(tǒng)的輸出進行調(diào)節(jié)，提高系統(tǒng)的性能，和是不相關(guān)的、均值為零的、高斯白噪聲隨機向量；因此，在已知噪聲隨機特征的前提下，系統(tǒng)狀態(tài)觀測器寫成以下形式： ,其中，是系統(tǒng)狀態(tài)量x的估計，是系統(tǒng)輸出y的估計值，Ke為卡爾曼增益矩陣，在KF算法中通過矩陣的遞推、更新運算求得；對于KF算法，通過最小化觀測誤差的期望來達到狀態(tài)觀測最優(yōu)的目標；通過推導(dǎo)，觀測誤差的期望可表示為如下形式： , 和Γ分別表示系統(tǒng)噪聲與測量噪聲的協(xié)方差矩陣，β0為時間參數(shù)；（3）對比LQR中性能指標函數(shù)J的方程式與KF算法估計誤差期望的表示式，從對偶性原則出發(fā)，得到以下對等公式： ,因此，通過LQR算法求解K，等效求出KF算法中的Ke；最后結(jié)合系統(tǒng)狀態(tài)觀測器，可實現(xiàn)系統(tǒng)的最優(yōu)觀測。

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