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感应电机以其结构简单、性能稳定、成本低廉、制造方便等优点在理论研究与实际应用中被得到广泛关注;目前以感应电机及驱动控制电路组成的控制系统已被广泛应用于电动汽车、交通运输、数控机床等领域中。直接转矩控制技术以及磁场定向控制技术作为感应电机交流调速领域中的高性能变频调速技术也已被得到深入的研究,尤其直接转矩控制以其控制策略简单、低参数依赖性与扭矩响应快速性等特点受到了科研单位普遍的关注。然而传统的的直接转矩控制技术以Bang-Bang控制模式为主,给系统的稳态运行带来了定子磁链、转矩及定子电流脉动及谐波问题,大大限制了其应用领域。这成了传统直接转矩控制技术难以于越的缺点。若能将直接转矩控制技术与矢量控制技术融合,提出新的直接转矩控制技术,将会解决该问题的最好出路。本文以无位置传感器感应电机驱动系统为研究对象,对电机的转速、定子磁链在线估计、电机参数自整定等问题作了深入的研究,目的在于降低电机驱动系统的成本及复杂度,进一步提高感应电机直接转矩控制系统的可靠性。本文首先推导了感应电机两相静止坐标系下的ω-Is-Ψs与ω-Is-Ψr的状态方程,构建了感应电机空间矢量直接转矩控制策略,并在此基础上设计了用于电机转速及定子磁链观测的扩展卡尔曼滤波器。由于电机模型参数精度对辨识性能的影响很大,本文通过仿真,分析了不同电机参数变化对辨识结果产生的影响,并总结了传统扩展卡尔曼滤波算法存在的三个问题。传统扩展卡尔曼滤波器存在的问题之一就是算法运算量大,尤其面向感应电机这种具备高阶模型的对象。为了克服该问题,本文引入了两段式卡尔曼技术将传统的扩展卡尔曼滤波器分解成由全阶卡尔曼滤波器及增广卡尔曼滤波器组成的两段式扩展卡尔曼滤波器,实现卡尔曼滤波算法降阶运行的目的。理论分析表明,两段式扩展卡尔曼滤波器与传统的扩展卡尔曼滤波器在数学上是完全等效的,同时也能够有效减少算法运算量。针对扩展卡尔曼滤波器的辨识性能容易受系统模型中不确定因素的影响,本文对强跟踪渐消扩展卡尔曼滤波器进行了深入的研究。在“新息”的基础上,设计了带矩阵形式遗忘因子的强跟踪渐消扩展卡尔曼滤波器。该算法强化了新的测量数据所起的校正作用,因此能有效提高算法的跟踪能力。考虑到带矩阵遗忘因子的强跟踪扩展卡尔曼滤波算法同样存在运算量大的问题,将两段式卡尔曼技术引入其中,使其分解成带全阶强跟踪渐消卡尔曼滤波器及增广强跟踪渐消卡尔曼滤波器的强跟踪两段式渐消扩展卡尔曼滤波器。通过数学归纳法可证明强跟踪两段式渐消扩展卡尔曼滤波器与强跟踪渐消扩展卡尔曼滤波器在数学上完全等效的。为了解决扩展卡尔曼滤波器运行前需要获取准确电机模型参数的问题,本文对感应电机静止状态下的参数离线辨识方法进行了深入的研究。文中结合所构造的适用于递推最小二乘算法的线性感应电机模型,利用所提出的两段式递推最小二乘算法对电机的电阻、电感进行离线辨识,从而实现了扩展卡尔曼滤波算法模型参数自整定。最后针对上述研究,本文设计了基于ExpertIII系统的全数字感应电机无传感器直接转矩控制系统。并在此基础上对各研究内容进入了深入的仿真及实验研究。