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上期文章介紹的磁鏈閉環(huán)、速度開環(huán)的異步電機無速度傳感器的矢量控制，基于其存在的在啟動時有一個較大的估計值且?guī)лd能力弱的問題，本期文章介紹一種模型參考自適應的速度估計方法 （MARS）。
傳統(tǒng)的異步電機控制中，常使用速度傳感器作為速度環(huán)的反饋。由于機械結構與安裝布置的原因，通常會存在誤差，且電動汽車使用場景復雜。在眾多應用場景中，周圍環(huán)境的變化容易導致傳感器發(fā)生 故障，甚至損壞。相比之下，無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)體現(xiàn)出優(yōu)勢，它不再受限于應用場景，也不用擔心速度傳感器的使用壽命等問題。 對于異步電機的無速度傳感器控制，已經(jīng)提出多種轉速估算方法，如最小二乘法、卡爾曼濾波法、模型參考自適應法、滑模觀測法和人工智能技術等。其中，參考自適應速度估算（MRAS）模型得到相 當關注，該方法實現(xiàn)難度較低，且不依賴于定子電阻，不會被電機運轉時溫度變化導致的電阻變化所影響，具有較高的穩(wěn)定性和魯棒性。
傳統(tǒng)的異步電機控制中，常使用速度傳感器作為速度環(huán)的反饋。由于機械結構與安裝布置的原因，通常會存在誤差，且電動汽車使用場景復雜。在眾多應用場景中，周圍環(huán)境的變化容易導致傳感器發(fā)生 故障，甚至損壞。相比之下，無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)體現(xiàn)出優(yōu)勢，它不再受限于應用場景，也不用擔心速度傳感器的使用壽命等問題。 對于異步電機的無速度傳感器控制，已經(jīng)提出多種轉速估算方法，如最小二乘法、卡爾曼濾波法、模型參考自適應法、滑模觀測法和人工智能技術等。其中，參考自適應速度估算（MRAS）模型得到相 當關注，該方法實現(xiàn)難度較低，且不依賴于定子電阻，不會被電機運轉時溫度變化導致的電阻變化所影響，具有較高的穩(wěn)定性和魯棒性。
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