动态前馈补偿

动态前馈补偿（共7篇）

动态前馈补偿 篇1

0 引言

电压凹陷已经成为威胁各种用电设备正常、安全工作的重要干扰[1,2,3],动态电压恢复器(DVR)是解决这个问题的最好选择,国内外专家进行了广泛的研究[4,5,6,7,8,9]。DVR的主要优点是能有效补偿动态电压质量,不仅稳态误差小,而且动态响应速度快。

文献[10]采用了基于负载电流反馈的闭环控制策略,反馈采用比例控制。文献[11]采用了基于负载电压反馈的闭环控制,反馈采用PI控制。以上闭环方法减小了系统稳态误差,但并不能消除稳态误差。文献[12]采用前馈和反馈的复合控制策略,反馈控制策略采用双闭环反馈控制,内环是滤波电容电流瞬时反馈控制,外环是负载电压瞬时反馈控制,前馈为电网电压前馈。但在实际控制中,需要检测电容电流瞬时值。文献[13]为了消除负载电流的影响,提出了同时利用电网电压前馈和负载电流前馈的双前馈开环控制方法,并提出了用负载电压估计负载电流的估算方法。但由于在电流前馈估算时,采用上一个采样周期的误差校正本周期的控制量,估算的前提是2个周期之间的负载电流变化率偏差不大,但当负载电流存在频率很高的谐波时,校正效果会变差,仅有前馈控制并不能消除各种扰动的影响。

本文在此基础上再加上一个负载电压反馈的闭环控制,即系统电压、负载电流双前馈加负载电压反馈的控制策略,既能保证系统的快速响应和稳定性,又能消除系统的稳态误差。在实际控制中,只需检测电网侧和负载侧电压值,不需要检测负载侧电流值。最后通过仿真和样机实验验证该方法的正确性。

1 DVR系统结构和补偿策略

线电压补偿型DVR系统结构如图1所示。补偿电压通过3个相同的单相变压器串联接入电网。

对于三相三线系统,因为没有中性线,能够测量的只有线电压,并且:

所以只需测量2个线电压即可。本文选择uab、ubc,并与理想的电压u*ab、u*bc比较,得到应该补偿的电压u′ab、u′bc,如下式所示:

则三相逆变器输出的补偿电压u′ca为

可见,只要能够保证负荷侧2个线电压为理想值,那么负荷侧的电压就是理想的。因此,应将得到的线电压瞬时值u′ab、u′bc转换为相电压瞬时值u′a、u′b、u′c。可以采用如下方法进行转换:

2 DVR控制策略

以单相DVR为例研究DVR控制策略,根据图2可以写出系统的状态变量方程如式(5)所示,式(5)中主要参数及其参考方向如图2所示。

其中,di为逆变器中开关管VS1+和VS2-的占空比;us、ui、uC、ut2、ucmp、uL分别为网侧电压、逆变器输出电压、滤波电容电压、变压器原边电压、变压器副边电压、负载电压;Lf、Cf为低通滤波器的参数;Lt1、Lt2为变压器漏感;ii、it2、iL分别为逆变器输出电流、变压器原边电流、负载电流。

逆变器工作在双极性调制模式下,且开关频率足够高。串联变压器的变比为1,这样变压器原、副边电压和电流相等。设2di-1=k,可以得到系统框图如图3所示。

则负载端电压为

考虑到LC滤波器是为滤除开关纹波而设计的,并且设计时要求其对系统特性的影响尽可能小,所以在电网电压所包含的频率范围内,有以下近似条件:

所以式(7)和式(9)可以简化为

结合式(6)(8)(11)(12),可得:

把负载电压uL(s)看作DVR的控制对象,k(s)看作控制量,电网电压us(s)和负载电流iL(s)看作干扰量,被控制对象同时受控制量和2个干扰量的影响。

2.1 前馈控制

基于电压前馈的开环控制中,首先检测电网电压并和标准电压比较,然后将偏差作为逆变器输出的参考量进行脉宽调制控制。开环控制下控制量k(s)为

其中,ur为负载参考电压。

结合式(6)(14),可得:

从式(15)可以看出,系统存在稳态误差。在电路参数确定以后,其大小由负载电流决定。

2.2 反馈控制

文献[11]采用了负载电压反馈的闭环方法,控制器采用PI控制器,k(s)的表达式如下:

其中,KP和τI分别为PI环节比例系数和积分时间常数。

结合式(13)(16),可得:

从式(17)可以看出,负载电压由参考电压、电网电压、负载电流3个量共同决定,系统不能保证负载电压稳定跟踪参考电压。文献[11]又在上述控制的基础上增加了电网电压的前馈,使得DVR的响应速度有所增强,同时基本消除了电网电压对负载电压的影响。此时控制量k(s)的表达式如下:

k(s)=[ur(s)-us(s)]+[ur(sU)dc uL(s)]垲KP+τ1Is垲(18)

结合式(13)(17),可以得负载电压表达式:

该控制方法也不能消除负载电流的影响,但由于电压反馈的存在,稳态误差比开环时要小。

2.3 双前馈加反馈控制

上述控制策略中,稳态误差都受负载电流的影响。要消除负载电流的影响,在电网电压前馈和负载电压反馈的基础上,对负载电流也进行一个前馈处理。由于变压器漏抗难以准确测量,并且滤波器电感和变压器漏抗都会随着工作状态的改变而改变,因此难以直接测量负载电流并计算负载电流前馈量。现采用以下方法计算负载电流前馈量。

由式(19)变换得:

设Δk为实际控制量和理想控制量之间的偏差。将上一周期的控制量偏差记录下来,并在本采样周期对控制量进行校正。由此得到负载电流前馈量估算表达式为

所以双前馈加反馈的控制量表达式为

电网电压和负载电流双前馈可以抵消大部分的扰动,其他模型不精确和检测引起的误差由负载电压反馈控制抑制,控制参数比单纯的负载电压反馈控制要小。在文献[12]中,参数KP=30,τI=0.001 s;本文中参数KP=5,τI=0.000 2 s。在实际控制中,只需要检测电网侧电压和负载侧电压,利用式(22)来计算控制量。

3 仿真和实验验证

3.1 仿真

电网相电压正常时有效值为220 V,将电网侧的电能通过不控整流变成直流电后存储在储能单元中。系统侧电压在0.1 s时基波幅值跌落50%,图4—6为采用不同控制策略时补偿效果对比,图4为采用前馈控制补偿,电压明显存在稳态误差且电压有波动;图5为采用负载电压反馈控制补偿,电压有稳态误差,但比前馈控制小,电压有波动;图6为采用双前馈加反馈控制,基波能完全补偿。图7是接整流负载时补偿效果对比:图7(a)为采用系统电压前馈加负载电压反馈,整流负载电流中含有大量谐波,补偿电压波动较大;图7(b)为采用双前馈加反馈控制,补偿效果好。

3.2 实验

针对三相三线制系统设计出线电压补偿型10 k V·A DVR,负载功率为5~10 k W,主处理芯片为TMS320LF2407A,采用本文所提出的双前馈和反馈的复合控制策略。实验中为了维持直流电容电压的稳定,从负载端取电,通过不控整流给直流电容充电。注入变压器采用3个独立的单相变压器构成,除了将变流得到的电压注入主电路之外,还起到了平波和隔离的作用,可以通过调节变压器的变比来改变DVR的补偿范围和补偿能力。在实际变压器加工时中间有抽头,可以得到1:2、1:1或2:1的不同变比。实验中采样频率为10 k Hz,滤波电感为1.1 m H,滤波电容为60μF。样机设计框图如图8所示。

实验过程如图9所示,开始时,系统侧电压uab为额定值时,DVR不补偿,过一段时间发生电压跌落,系统侧电压有效值下降,DVR检测到发生电压跌落后开始补偿,负荷侧电压基本维持在额定值;当跌落结束时,系统侧电压恢复正常,逆变器封锁开关信号,DVR停止补偿。图10中,在电压跌落过程中发生闪变,负荷侧电压仍然维持在额定值,系统动态响应快,DVR完全达到了治理电压跌落的目的。

4 结论

本文设计了一种三相三线制线电压补偿型DVR,介绍了一种线电压补偿策略。为了消除电网电压和负载电流对系统控制目标的影响,采用电网电压加负载电流双前馈和负载电压反馈的复合控制方法,仿真和实验结果都证明了该控制策略的合理性和有效性,实验结果也表明DVR装置具有良好的系统稳定性、跟随性和动态性能。

动态前馈补偿 篇2

关键词：无轴承,薄片电机,径向扰动,扩张状态观测器

1 引言

无轴承电机技术在诸如生物制药、化工、半导体等工业领域得到成功应用[1,2]。常规无轴承电机为了实现5自由度悬浮,需要两个径向无轴承电机与一个轴向磁轴承相配合,导致电机结构及控制系统成本、复杂度均相应的提高。

为了降低电机系统成本及控制复杂度,文献[3]提出无轴承永磁薄片电机的概念,其电机转子呈薄片状,使得轴向自由度和径向两个扭转自由度依靠永磁磁阻力被动悬浮,仅需对径向两平动自由度实施主动悬浮控制。

无轴承电机悬浮系统的稳定运行是保证电机工作的基础,但悬浮系统运行过程会受到电机本体参数、负载变化、外扰力等影响,需要施加主动控制。目前常规悬浮控制策略是采用径向位移负反馈的PID控制。PID控制具有算法简单、不依赖对象数学模型的优点,但当存在时变外部扰动等状况下,扰动抑制能力较弱[4]。

针对PID算法在无轴承电机悬浮控制中的不足,诸如系统在线辨识、H∞鲁棒控制、神经网络及自抗扰控制等先进控制理论被研究人员采用,以提高悬浮控制的精度[5,6,7,8]。但这些先进控制策略通常算法复杂、计算量大,或者依赖对象数学模型,可调参数多,导致通用性差。

本文在研究无轴承永磁薄片电机悬浮机理基础上,将自抗扰控制技术的核心组成部分扩张状态观测器与PID算法相结合构成悬浮系统径向扰动前馈补偿控制算法。该控制算法一方面保留了PID控制优点,避免了自抗扰控制可调参数较多的不足;另一方面又利用扩张状态ESO对未知扰动的观测能力,采取前馈补偿的原理,提高了悬浮系统的控制精度。最后,通过相关仿真及实验验证了该前馈补偿控制策略的可行性及有效性。

2 悬浮原理及数学模型

本文以一台无轴承永磁薄片电机为研究对象,该电机定子采用6齿集中式双绕组(转矩绕组与悬浮绕组独立配置),转子1对极径向充磁结构[9]。电机主动悬浮与被动悬浮原理如图1所示。

从图1可以看出,悬浮绕组产生的磁场与转矩磁场相互作用,打破了气隙磁场的平衡,产生了可控的径向悬浮力,而由于电机轴向长度较短,3个自由度可依靠磁阻力实现被动悬浮。

利用等效磁路法,可以解析电机气隙磁密的分布函数,在此基础上通过分段积分推导得到径向悬浮力表达式:

式中:Fx,Fy为x和y方向的主动悬浮力;Ks为与电机结构有关的悬浮力系数;As,At,Ap分别为悬浮磁势、转矩磁势及永磁磁势;θs,θt,θr分别为悬浮电流电角度、转矩电流电角度以及转子转角。

当转矩系统采用转子磁场定向控制时,将式(1)变换到dq轴坐标系下可得:

式中:Ws为悬浮绕组匝数;isd,isq分别为悬浮电流d,q轴分量。

从式(2)可以看出,电机转矩系统和悬浮系统间存在耦合,本文为了验证所提前馈补偿控制算法正确性,仅考虑电机轻载或空载的运行情况,此时电机的转矩磁势远小于永磁磁势,可以忽略。因此径向主动悬浮力模型可以简化为

为了进一步完善悬浮力数学模型,当计及转子偏心时,转子径向还受到偏心磁拉力作用:

式中:Fpx,Fpy分别为径向偏心磁拉力;kp为与电机结构相关的偏心磁拉力系数;x,y分别为径向偏心位移。

再假设径向负载力或扰动力为Fdx,Fdy,结合径向运动方程可得:

式中:m为转子质量。

3 扩张状态观测器

扩张状态观测是自抗扰控制(ADRC)的重要组成部分之一[10],其核心思想在于将作用于被控对象的扰动作用或未知的、无法建模的部分视为被控对象所受的总扰动,再利用状态观测的思想将其提取出来。

假设某一非线性系统有如下状态方程描述:

式中:x1,x2为非线性系统状态变量;y为非线性系统输出量;f(x1,x2)为该非线性系统数学模型;b为非线性系统控制输入。

针对上述非线性系统,构造如下状态观测器:

式中:z1,z2为非线性系统状态变量x1,x2的观测量;βi为状态观测系数(i=01,02);gi(e)为状态观测函数(i=1,2);e为状态误差。

依据状态观测器构造理论,只要e有界,则总可以选取合适的βi和gi(e),使得状态误差稳定,状态观测器存在。

如果进一步将式(6)中,非线性系统数学模型f(x1,x2)分解为可建模部分和不可建模部分或未知扰动部分,则有

式中:f(x1,x2)为可建模部分;w(t)为不可建模部分或未知扰动。

若将w(t)视为非线性系统的一个状态变量,则在式(7)基础上,可建立如下扩张状态变量观测器:

式中:z3为w(t)的状态观测量。

依据上述分析,可以建立无轴承永磁薄片电机悬浮系统的状态方程及相应扩张状态观测器。

结合电机悬浮系统数学模型式(1)~式(5),得到如下状态方程:

式中:s为x或y自由度径向位移;Fds为x或y自由度径向扰动力;is为x或y自由度径向力控制电流;ki为与电机结构相关的径向力控制电流系数;sout为径向位移输出。

在式(10)基础上可以建立如下扩张状态观测器:

式中:s21为对径向位移输出量sout的估计值;s22为s21的微分量;s23为对扰动力Fds的估计量;a1,a2,a3为可调参数;fal为定义的非线性函数,其表达式见文献[11]。

通过式(11)可以看出,该状态观测器仅依靠悬浮控制系统的控制输入电流(is)以及可量测的位移输出(sout)作为输入量,就可观测得到作用于悬浮系统的扰动量(Fds),将扰动观测量(s23)通过前馈补偿的方式,与电机径向位移控制环PID产生的控制量共同作用于悬浮系统控制输入端,从而达到控制径向位移以及抵消径向扰动力对悬浮系统影响的双重作用,其原理框图如图2所示。

4 仿真与实验

为了验证无轴承永磁薄片电机径向扰动前馈补偿控制策略的有效性,本文在1台原理样机上进行了相应仿真与实验验证。电机主要参数为:定子6齿结构;1对永磁转子;径向位移刚度402 k N/m;电流力刚度0.11 k N/A;轴承可运动气隙为100μm。仿真和实验过程中,转矩控制采用转子磁场定向矢量控制。

通过仿真分别模拟了电机悬浮系统受到脉冲以及正弦扰动作用时的控制效果,其中脉冲扰动是模拟电机转子受到外部冲击力作用时的悬浮性能,而正弦扰动模拟转子质量偏心时的悬浮性能。

图3为幅值100 N,频率100 Hz的脉冲扰动作用于电机转子时,有无前馈补偿控制算法时径向位移控制性能对比。可以看出,采用前馈补偿控制算法时,径向位移波动明显小于未采用前馈补偿控制算法时的位移波动,同时扩张状态观测器对于脉冲扰动具有良好的观测效果。

图4为幅值100 N,频率200 Hz正弦扰动力作用于电机转子时,有无前馈补偿控制算法时径向位移控制性能对比。可以看出,采用前馈补偿控制算法时径向位移波动优于未采用该补偿算法时的位移波动,同时扩张状态观测器对于恒幅、恒频正弦扰动也同样具有很好的观测效果。

最后在1台原理样机上建立了以DSP2833为核心的控制系统,并进行有无施加前馈补偿控制算法的对比实验。图5给出电机转速为0 r/mi时,悬浮系统径向位移波形对比。可以看出,有无前馈补偿控制算法,转子均可以在0 r/min时实现稳定悬浮,但施加前馈补偿控制时,转子径向位移波动显著减小。

图6为转速2 000 r/min时,电机径向位移波形对比。可以看出,不采用前馈补偿控制算法时,x和y方向位移波动幅值为40μm和80μm,而施加前馈补偿控制算法时,位移波动为20μm和50 μm。

5 结论

动态前馈补偿 篇3

单神经元神经网络的结构简单,自适应能力强,且具有一定的非线性映射能力,运行时间短, 收敛速度快,适合在线运行[2]。将单神经元与传统的PID控制相结合,可以对PID参数进行在线整定,抗干扰能力强,适合于存在较强位置扰动的电动负载模拟器的控制。

为了进一步提高电动加载系统的收敛速度和跟踪精度,本文提出了用基于扰动因子的自适应粒子群算法和单神经元神经网络复合优化PID参数,从而能显著地改善系统的控制性能。

1电动负载模拟器控制系统

电动负载模拟系统是一个具有强位置扰动的伺服系统[3],以转矩为被控量。承载对象舵机进行主动运动,加载系统跟随其运动并对力矩进行加载,所以舵机运动引起的强位置扰动严重影响着加载系统的力矩跟踪性能。

加载对象舵机并非某一固定型号,由于舵机在中低频的力负载刚度大[4],可以假设其刚度无穷大来简化系统模型,简化后的系统模型如图1所示。

选用直流力矩电机为电动负载模拟器的执行元件,系统的动态方程可表示为

式中:Um为直流力矩电机的电枢电压,V;I为电枢电流,A;R为总回路电阻,Ω;Ea为电机运动产生的反电动势,V;L为回路的等效电感,m H ;Ke为电机的反电动势常数,V·s/ rad;T为电磁转矩, N·m;Km为电机的转动常数,N·m/A;Jm为转动惯量,kg·m2;Bm为电机的阻尼系数,N·m·s/ rad; Kf为连接刚度,N·m/ rad;θm为电机的转角;θr为舵机转角。

由式(1)~式(5)可将电动加载系统简化为带有干扰输入θr的单输入单输出系统,表达式为

其中

当加载指令力矩输入Tm= 0时,系统的力矩输出Tf不为零,此时产生的就是系统多余力矩[5], 如下式所示:

由此可见,舵机的角位移变化使系统产生了多余力矩,相当于给电动加载系统增加了外部扰动。多余力矩超前于加载力矩,并且舵机的扰动频率越高,多余力矩越大,因此要对多余力矩进行抑制来提高系统的加载性能。

2复合控制系统

用改进的粒子群算法(PSO)优化单神经元PID控制,系统的整体控制结构图见图2。单神经元具有自适应能力,通过改进的粒子群算法优化其权值及系数来适应被控对象的变化,实现参数的自学习,提升单神经元PID控制器的控制效果。

2.1前馈补偿控制器

在本文中,利用前馈-反馈控制实现对电动负载模拟器的整体控制,前馈补偿实现对舵机位置扰动引起的多余力矩的抑制,闭环负反馈控制是消除干扰引起的小扰动,达到较好的跟踪性能。 在电动负载模拟系统中,舵机的主动运动使系统产生了多余力矩,且正比于舵机的角速度。按照前馈补偿对系统多余力矩进行抑制,如图3所示[6]。

系统的扰动前馈补偿传函为

由式(8)可知,多余力矩的大小受舵机的速度、角速度及角加速度的影响。从补偿环节看, 分子的阶数比分母高,系统中会引入微分运算, 也就引入了系统噪声。为了避免微分噪声环节的存在,引入常数α将式(8)改为以下形式:

2.2单神经元自适应PID控制算法

由图4可以看出,神经网络的3个权值分别作为了比例、积分、微分系数,在本文中利用改进的PSO算法优化权值ω和比例系数K来实现PID控制参数的自适应在线调节,直到控制器稳定。

由文献[7]可知,单神经元有x1,x2,x33个输入状态变量,其输出为

式中:K为神经元的比例系数,为正值。

控制器输出为

比例系数K对系统的性能产生很大的影响, K越大则系统的快速性越好,但超调量大甚至会导致系统的不稳定;若K很小,系统的响应速度很慢。在本文中,为了调节系统的动静态特性将K设置为一个随系统变化的量。当系统误差大时, K较大,以提高响应速度,使误差尽快减小;误差较小时,K减小,保证系统的稳定性。

2.3改进的PSO算法优化单神经元PID

单神经元PID的控制过程就是不断优化神经网络的权值,使系统的输出误差不断减小,但是神经网络的权值与目标函数之间是一种非线性的映射关系,采用梯度下降法优化权值其收敛速度慢、精度低,所以,在本文中采用改进的粒子群算法在线优化神经网络的权值和系数的4维参数,加快电动负载模拟器的收敛速度,改善系统力矩跟踪精度。

PSO算法[8]首先在解空间中初始化粒子,每个粒子都代表极值优化的一个潜在最优解,粒子的特征用位置、速度和适应度值来表征,适应度值的好坏代表粒子的好坏。粒子的每一次更新, 就重新计算一次适应度值,并通过比较更新个体极值和群体极值。

2.3.1扰动因子的引入

基本的粒子群算法在迭代初期搜索速度很快,但是随着迭代次数的增加,容易陷入局部最优。在本文中,采用停滞步数t,ts作为变动条件, 加入扰动因子[9]对个体极值和全局极值进行更新,可表示为

其中

加入扰动因子后PSO算法的速度和位置更新公式可表示为

2.3.2惯性权重ω的调整

惯性权重ω对PSO算法的寻优性能具有重要影响,较大的ω有利于提升全局搜索能力,较小的 ω则有利于局部寻优,保证收敛[10]。一般ω的取值范围在[0.4,0.9]之间,本文利用指数来调整惯性因子,利用下式自适应在线更新权重:

2.3.3优化目标的选取

选用包含采样时间t和误差e的积分性能指标作为优化的目标函数,即

3仿真及结果验证

根据图1的电动负载模拟器复合控制结构, 通过舵机频率及参数的变化来检验加载系统的性能,利用Matlab2012a对控制系统进行仿真。

3.1对多余力矩的抑制能力

当系统不加入任何控制时,舵机幅值为 ±3.5,频率为1 Hz的正弦信号,此时系统多余力矩如图5a所示,达到约22 N·m。采用了混合控制策略后,多余力矩得到了不同程度的抑制,如图5b所示,采用复合控制系统多余力矩降低到了0.03左右,显示出在复合控制下系统的多余力矩得到了较好的抑制。

3.2动态跟踪能力

电动加载系统的动态跟踪性能【11】是指当有舵机的位置扰动存在时,在不同的加载频率下指令力矩的跟踪情况。给定舵机的扰动信号为幅值±3.5、频率5 Hz的正弦信号,指令力矩信号的幅值为±3.5,图6a和6b分别为加载频率5 Hz和10 Hz时加载力矩跟踪情况。由图6的力矩误差跟踪曲线可以看出,当加载频率分别为5 Hz和10 Hz时,复合控制的跟踪精度远大于传统的PID控制,由此可以看出在该复合控制下电动负载模拟器有较好的动态跟踪性能,但是随着加载频率的增大跟踪进度略有下降。

3.3系统的鲁棒性

由于电动加载系统的强耦合性存在,承载舵机的变化对控制性能有重要的影响。在指令力矩为0,舵机的信号频率分别为1 Hz和10 Hz的情况下,系统的等效转动惯量由0.04 kg·m2变为0. kg·m2,阻值由7.5 Ω变为2 Ω时,变化前后的多余力矩如图7、图8所示。当频率为1 Hz时,两种控制策略下多余力矩的变化都不是很大,当扰动频率为10 Hz时,PID控制前后多余力矩变化了1.5 N·m,而复合控制下多余力矩变化很小,说明了该复合控制方法能较好地适应参数变化并抑制多余力矩。

4结论

动态前馈补偿 篇4

将永磁同步电动机节能、调速性能好与齿轮油泵不能调速但可靠性好的技术特点相结合,文献[1]提出了一种节能型液压动力系统,即通过永磁同步电机驱动定量泵,从而调节泵的输出流量。这种液压动力源具有结构简单、可靠性高、调速范围宽、节能低噪、容易实现闭环控制等优点,在大功率、大惯性工况下呈现出广阔的应用前景[2]。这种液压动力源在出现负载扰动时,系统瞬时流量波动较明显。目前在控制策略上仍然广泛采用简单PID反馈控制,反馈控制主要起校正偏差的作用,消除系统扰动和不确定性引起的响应误差,但缺点是对元件特性变化不敏感;而前馈控制是针对某一特定的干扰进行补偿,控制作用发生在干扰作用的瞬间而不需等到偏差出现以后,比反馈控制更加及时、有效[3]。文献[4]中通过控制电液比例溢流阀输出流量来控制液压执行元件动作,加上前馈-反馈复合控制环节,提高了控制系统的动态响应品质和静态控制精度,该方法在三一重工SY5253THB37 型混凝土泵车上得到应用,取得了良好的控制效果。文献[5]为了提高电液加载系统控制精度,针对摩擦问题提出了基于LuGre摩擦模型的前馈补偿方法,实验结果表明,前馈补偿器可将摩擦产生的控制误差有效地降至未补偿时的30%左右。

针对变转速液压动力源在负载压力扰动变化时,系统流量会出现较大的瞬时波动这一状况,结合简单PID反馈控制和前馈补偿控制的优点,笔者提出采用负载前馈-反馈复合控制策略来实现典型工况下的液压动力源系统恒流量控制。

1 液压动力源系统结构和原理

本实验台采用永磁同步电动机拖动定量泵的液压动力源结构形式,液压动力源系统原理如图1所示。变转速液压动力源通过电机变频调速的方式来改变液压泵的输出流量,其控制原理为:通过研华工控机上的上位机LabVIEW编程软件,使研华PCI-1711多功能数据采集卡模拟量输出端口输出0~10V的电压信号,将此信号通过研华PCLD-8710接线端子板上的输出端子与伺服控制器上的转速模拟量输入控制端子相连接,将转速控制方式改为外部控制,电机可以根据外部模拟输入信号实现无级调速,从而调节系统输出流量。液压系统压力加载形式采用比例溢流阀模拟加载。测控系统实现对液压系统的流量、压力和温度等的监测以及对电机转速、模拟加载的控制。

1.散热器2.比例溢流阀3.齿轮马达4.电磁换向阀5.压力/流量传感器6.单向阀7.安全阀8.齿轮泵9.永磁同步电机10.霍尔电压/电流传感器11.截止阀12.过滤器

2 负载前馈-反馈复合补偿控制原理及控制器设计

2.1 负载前馈-反馈复合补偿控制原理

负载前馈-反馈复合补偿控制原理如图2 所示,系统采用比例溢流阀模拟加载,通过给定不同的加载电压Up,模拟不同的加载工况。反馈控制是通过流量传感器获取系统流量信号,与目标流量信号qset进行对比并计算偏差,偏差经过PID控制器运算,输出电压信号Ub给伺服控制器,进而控制电机转速,从而达到调节液压源输出流量的目的。负载前馈-反馈复合补偿控制是在反馈控制的基础上,由压力传感器获取系统压力值,经过负载前馈控制器作用转化为流量前馈补偿量qf,再将其转化为前馈补偿电压值Uf。此时,将反馈控制输出电压信号Ub与前馈控制输出电压信号Uf共同输给伺服控制器,实现改变液压源输出流量的目的。

2.2 反馈控制器设计

反馈控制是根据误差进行调节的,将传感器或变送器检测到的控制量与给定值进行比较、计算得到偏差e(t),并通过PID控制器调节:

式中,KP为比例系数;KI为积分系数;KD为微分系数。

最终使偏差e(t)趋近于零,从而使控制过程达到稳态。

实际工程中,PID的三个参数是根据各自环节的作用以及系统的实际响应,不断进行调整而确定的。其中,微分环节的作用是使抑制误差作用的变化“超前”,在工程上一般用于系统存在较大的滞后或延迟,同时微分作用对噪声干扰有放大作用,对系统抗干扰不利。在满足系统响应速度和稳态精度要求的情况下,由于本系统中的延迟并不明显,因此令KD=0。

2.3 负载前馈控制器的设计

前馈控制器是由系统对象的扰动通道特性和控制通道特性决定的,而要实现对干扰的完全补偿,必须十分精确地知道被控对象的干扰通道特性和控制通道的特性,这在工业过程中是十分困难的,也是不现实的。实践证明,大部分工业过程都是具有非周期与过阻尼特性,常常可表示为一阶或二阶惯性加纯延迟环节[6]。假定系统的控制通道的传递函数为

干扰通道的传递函数为

式中,KP1、KP2分别为控制通道和干扰通道比例环节比例系数;T1、T2分别为控制通道和干扰通道惯性环节时间常数;τ1、τ2分别为控制通道和干扰通道延迟时间。

则前馈控制器的传递函数可有如下形式:

其中,Kff=KP2/KP1,τ=τ2-τ1。

本实验中的控制通道和干扰通道的纯迟延的差别并不明显,为了简化前馈补偿装置,可采用如下简化形式:

当T2≠ T1时,称为动态前馈控制,适用于对动态误差控制精度要求很高的场合,同时由于动态前馈控制的输出信号是时间的函数,必须采用专门的控制装置,所以实现起来较为困难。当T2=T1时,称为静态前馈控制,目标是在稳态下实现对扰动的补偿作用,使被控量的静态偏差接近或等于零,而不考虑由于两通道时间常数的不同而引起的动态偏差。工程上常将反馈控制的误差不变性与静态前馈控制的稳态不变性结合起来应用,这样的系统既能消除静态偏差,又能满足工艺上对动态偏差的要求。

变转速液压动力源系统在反馈控制下,流量输出会逐渐达到稳态。本文在此基础上,利用前馈控制对由加载扰动引起的流量波动进行补偿,使系统响应的静态偏差趋于0。结合动态前馈控制和静态前馈控制各自的适用工况以及本实验的特点,本研究选用静态前馈控制器,其传递函数最终可简写为

则系统压力p和流量前馈补偿量qf之间的关系为

由于伺服控制器的输入为电压控制信号,所以必须将qf转换为电压信号Uf。

由定量泵流量和转速的关系可知:

式中,Vp为泵的排量;nf为电机补偿转速值。

再由伺服控制器输入电压信号值与电机理想转速值的关系可知:

K由伺服控制器特性确定,此处K =200r·min-1·V-1。

由式(8)、式(9)可得

令,则

由式(7)、式(11)可得出前馈补偿电压信号值与系统压力值之间关系为

3 液压动力源前馈-反馈复合补偿控制的仿真分析

根据液压动力源的数学模型[7,8]以及前馈控制器、反馈控制器的设计结果,在MATLAB/Simulink环境中搭建液压动力源前馈-反馈复合控制的仿真模型,如图3所示。

图3中的PMSM子系统为永磁同步电机的仿真模型;PUMP子系统为液压齿轮泵的软测量模型,描述了液压齿轮泵的输出转速、油液压力与输出流量之间的耦合关系;PID control子系统为反馈控制器,PID反馈控制器的参数KP=5,KI=500,KD=0;Load Feedforward子系统为负载前馈控制器,前馈控制器参数Kff=20。设定目标流量值从0.02s开始由0 阶跃升至0.4m3/h,系统稳定后在0.05s施加0.2MPa加载压力。系统流量响应如图4所示。

仿真结果中,在目标流量阶跃变化时,由于PID反馈控制器选取了较为合适的参数,系统流量经过调整后达到稳态,没有出现超调,控制精度在±2%以内。在负载压力阶跃处,由于液压系统泄漏量和油液体积压缩量的突然增加,输出流量会突然减少,但由于系统是闭环控制,通过PID调整又重新回到目标流量稳态值。在此基础上加入前馈补偿控制作用,在压力加载的同时,负载压力值经过前馈控制运算后与PID输出量相加,此时电机模拟输入量增大,电机转速增大,液压动力源输出流量增大,使系统流量快速恢复到稳态值。仿真曲线中在负载前馈-反馈复合补偿控制策略下负载压力阶跃流量响应的调整时间由简单PID控制时的0.011s减少到0.006s,流量波动由简单PID控制下的0.36m3/h减小到复合控制下的0.06m3/h,系统的抗负载扰动性能得到明显提升,但出现了较小的超调量,可以通过共同调节PID参数和前馈控制器参数,达到更好的控制效果。

仿真结果表明,在负载压力阶跃变化时,负载前馈-反馈复合补偿控制策略在减小系统流量波动以及缩短调整时间上的可行性和有效性,且控制效果优于简单PID反馈控制。

4 实验分析

本实验研究的液压动力系统采用11kW永磁同步电机和排量为11mL/r齿轮泵作为液压动力源,通过P71200压力传感器和LWZY智能涡轮流量传器将系统压力信号和流量信号传送给多功能数据采集卡的模拟输入端口,通过Lab-VIEW8.6软件平台编写的控制程序计算偏差,同时加入前馈控制量,通过伺服控制器调节电机转速,进而控制液压动力源的输出流量。

采用上述变转速机电液系统实验平台进行实验,PID控制参数为KP=1.0,KI=0.01,KD=0;前馈控制器参数Kff=0.0067V/MPa,设定目标流量为0.5m3/h,系统流量稳定后,用电磁比例溢流阀分别模拟加载:①阶跃载荷(加载电压由0阶跃至3.5V,系统压力由2MPa阶跃至5MPa,温度为23.5℃);②斜坡载荷(加载电压由0斜坡升到3.5V,系统压力由2MPa斜坡升至5MPa,斜率为1MPa/s,温度为23.9℃);③正弦载荷(加载电压峰值大小为3.5V、频率为0.125Hz,温度为23.7℃)。

在加载工况下,当系统压力上升时,泵的泄漏量增加,油液压缩增大,使泵的输出流量减小;同理在系统压力下降时,泵的输出流量增大。由于系统是闭环控制的,所以通过PID调整控制电机的转速来补偿泵的泄漏,使系统流量恢复稳态。加入负载前馈控制后,在系统压力变化的同时,把压力值的变化量经过前馈控制器运算后与PID输出量相加,此时电机模拟输入量增大,电机转速升高,液压动力源输出流量增大,目标流量和系统流量偏差变小,PID输出量和前馈控制输出量之和逐渐稳定,电机转速波动减小,进而使系统流量快速恢复到稳态值。

由于PID反馈控制器和负载前馈控制器都选择了较为合适的参数,所以系统流量控制精度较高。在阶跃加载工况下,采用反馈控制时控制流量调整时间为7s,流量波动为0.02m3/h,如图5所示。复合控制时流量调整时间为2s,相比PID反馈控制调整时间缩短5s,流量波动为0.01m3/h,如图6 所示。在斜坡加载工况下,反馈控制流量调整时间为6s,流量波动为0.014m3/h,如图7所示。复合控制时流量调整时间为2s,相比PID反馈控制调整时间也缩短4s,流量波动为0.006m3/h,如图8所示。正弦加载工况下,从调整时间和流量波动上看,复合控制效果并没有明显优于反馈控制,如图9、图10所示。具体流量响应控制性能指标如表1所示。

实验结果(见表1)表明:在阶跃加载和斜坡加载工况下,负载前馈-反馈复合补偿控制策略能够有效减小流量波动,缩短调整时间,同时保证了较高的控制精度;在正弦加载工况下,由于液压实验台动力源的频率响应较低、正弦加载频率较高,以及压力传感器的滞后等因素,使复合控制效果并没有明显优于反馈控制。

在系统加载压力不变工况下,当目标流量阶跃上升时,系统流量在PID反馈控制下也逐渐上升,最后达到稳态。在系统流量上升的同时,由于比例溢流阀的阀口开度不变,导致系统压力上升,此时若加入负载前馈补偿控制作用,则使电机转速输入模拟量增大,可加快系统流量的响应速度;同理,当目标流量阶跃下降时,加入负载前馈控制作用,也可加快系统流量的响应速度。在加载电压恒2V工况下,简单PID反馈控制流量响应时间为9s,无超调,如图11所示。复合控制时的响应时间为8s,流量响应时间缩短1s,但出现了较小的过补偿,如图12所示。当目标流量下降时,流量响应调整时间由反馈控制下的10s减小到复合控制时的9s。

实验结果表明,在加载压力恒定不变的情况下,负载前馈-反馈复合控制利用系统流量上升时系统压力也上升的特点,加快了流量响应速度,控制效果优于简单PID反馈控制,但由于前馈控制相当于开环补偿控制,如果参数选择不合适,可能会出现欠补偿或过补偿,所以可通过共同调节PID控制器和前馈控制器参数,达到更好的控制效果。

5 结论

(1)在负载扰动变化时,本文所提出的复合补偿控制策略在液压动力源恒流量控制中使调整时间缩短到简单PID控制时的30%,流量波动量减小到简单PID控制时的50%,系统抗负载扰动性明显优于简单PID反馈控制,系统的鲁棒性能得到提升。

(2)在加载压力恒定不变、目标流量阶跃变化时,负载前馈-反馈复合控制也能加快系统流量的响应速度,效果优于简单PID反馈控制。在不改变PID反馈控制比例项值的前提下,成为加快液压源流量输入响应速度的一种新方法。

摘要：研究了前馈控制和反馈控制的原理及优缺点,提出采用负载前馈-反馈复合补偿控制策略实现液压动力源在典型工况下的恒流量控制。以变转速机电液系统实验平台为基础,建立变转速液压动力源的Simulink仿真模型,分别在简单PID反馈控制和复合补偿控制策略下进行仿真和实验,结果证明了该复合补偿控制策略在液压动力源恒流量控制中的可行性和有效性,其抗负载扰动性能明显优于简单PID反馈控制。

关键词：反馈控制,负载前馈,液压动力源,抗负载扰动性

参考文献

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动态前馈补偿 篇5

电梯用永磁同步电机面临着频繁启停、加减速负载变化等复杂工况,系统的控制性能直接影响电梯的稳定性和舒适性。在此类工况下,传统的PID速度控制器不能实时调整整定参数,以适应系统快速性和稳定性的需求,导致整定的效果变差。针对这个问题,国内外学者提出了许多的控制方案,主要有自适应控制[3,4,5,6]、模糊控制[7,8]、滑模变结构控制[9,10]及神经网络控制[11,12,13]等。同时,针对扰动工况,有些学者采用负载转矩前馈补偿策略,利用观测的负载转矩进行自适应补偿,以减小扰动效果[14]。

本文结合前馈补偿思想和模糊控制理论,提出了一种基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID控制的电梯用永磁同步电机的矢量控制方案。其单神经元PID控制能够实现PID参数在线自整定,使得在相同的扰动情况下,系统的鲁棒性更强。由于神经元PID速度控制器与PID速度控制器对扰动产生的速度变化传递函数一样,即两者的抗扰动能力一样[15],为进一步提高系统的抗扰动能力,同时采用负载转矩前馈补偿策略,对扰动进行自适应补偿,提高系统的抗扰动能力。

1 永磁同步电机的数学模型

假设PMSM定子绕组中感应电动势的波形为正弦波,气隙磁场呈正弦分布,忽略铁心饱和效应,不计涡流和磁滞损耗,同时转子和永磁体均无阻尼作用,在d-q坐标系下的PMSM电压方程为

磁链方程为

运动学方程为

电磁转矩方程为

式中:ud,uq,Ψd,Ψq,id,iq,Ld,Lq分别为d-q轴的电压、磁链、电流和定子绕组自感;ωe,Rs,Ψf,ω,J,Te,B,TL,p,KT,分别为电机的电角速度、定子电阻、永磁磁链、机械角速度、转动惯量、电磁转矩、粘滞阻尼系数、负载转矩、极对数、转矩系数。

2 基于负载转矩前馈补偿和模糊PID控制方案

文献[4]表明通过对负载转矩前馈补偿可以改善系统速度控制的抗扰动能力,减小扰动对速度造成的振荡幅度。文献[11]表明单神经元PID速度控制器能够有效地增强速度控制的鲁棒性,如在刚启动情况下能够减小速度超调问题。

本文结合负载转矩前馈补偿控制和单神经元PID控制,增强转速控制系统抗扰动能力的同时,增强系统转速控制的鲁棒性。如图1为控制系统框图,包括单神经元PID速度环,负载转矩前馈补偿模块,d轴和q轴电流环控制器,坐标变换模块,SVPWM模块等。

2.1 负载转矩前馈补偿控制策略

负载转矩前馈补偿的核心是实现对负载转矩的实时观测,并将观测到的转矩进行前馈补偿到电流控制环,提高电流环对负载突变的响应速度,减小负载转矩对于转速的影响,降低转速在负载突变时的波动,从而改善抗扰动能力。负载转矩前馈补偿的结构如图2所示。

本文采用一种降阶负载转矩观测器[6],实时观测负载转矩的变化,以实现前馈补偿策略。由于系统控制器的采样周期内,负载转矩值基本没有变化,因此一般认为负载转矩在控制周期基本不发生变化,即

则根据式(3)和式(6),可得系统的状态方程:

其中

即系统输入变量为电机电磁转矩,状态变量为负载转矩和机械加速度,输出变量为机械角速度。

降阶状态观测器模型,如下式:

式中:为被估计状态变量,;K为状态反馈增益矩阵,K=[k1k2]T。

根据文献[6]可知,观测器的期望特征多项式为

可得:

即由上述各式可得,电机状态方程:

按照式(10)设计的负载转矩观测器如图3所示。通过负载转矩观测器,实现负载转矩的观测。

2.2 单神经元PID设计

传统PID速度控制器的控制参数通常预先设置,在运行过程中保持不变,这种控制方式实现简单,但往往无法获得最优的控制效果,系统的鲁棒性不高。单神经元PID控制器的PID参数是根据工况自适应调节的,相比传统的PID控制器,会达到更好的控制效果。

单神经元控制的结构框图如图4所示。

转换器的输入为给定值yr(k)和输出y(k),转换器的输出为状态量x1,x2,x3用于神经元学习控制[12,13]。单神经元控制器的控制算法和学习算法如下:

式中:K为神经元比例系数。

式中:wi(k)为神经元权值;K为控制器的比例因子;z(k+1)为性能指标,具体为输出误差平方。

具有自学习和自适应能力的单神经元PID控制器,结构和计算简单,学习算法物理意义明确[12],同时让电机复杂工况下调整PID参数,具有较强的鲁棒性。

3 仿真分析与实验验证

3.1 仿真结果

为验证基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID联合控制的永磁同步电机的控制方案性能,本文利用Matlab/Simulink对控制系统实现了数字仿真。基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID速度控制器的永磁同步电机控制系统,参考图1的控制框图。负载转矩前馈补偿仿真模块,参考图3的原理图,单神经元PID采用M语言实现。模型中参数为:额定功率0.75 k W,额定转矩2.39N·m,转动惯量2.45×10-4kg·m2,额定转速3 000r/min,额定电流3 A,额定电压220 V,电枢电阻3.2Ω,极对数4,负载观测器系数200,惯量辨识模块系数0.01。

图5为电机的转速响应仿真曲线。仿真的工况为转速指令500 r/min,在0.1 s时负载由10 N·m突加到20 N·m,在0.25 s时负载由20 N·m降为10 N·m。

从图5中可看出,当负载发生突变时,仅有PID控制器而未进行反馈补偿的速度振荡幅度为38%,而进行了反馈补偿之后速度振荡幅度为20%。这说明,负载转矩前馈补偿可以提高转速的收敛速度,有效地提高转速环的抗扰性能。

利用负载转矩观测器,在负载突加情况下,观测负载转矩前馈补偿对转矩的影响。图6为加负载转矩反馈补偿和未进行前馈补偿的转矩观测波形。从图6中可以看到2种转矩观测波形均在0.04 s时已开始收敛于实际转矩值,而在0.1 s的突加负载后未补偿的转矩波形比补偿的转矩波形多出1个大约6 N·m的抖动,补偿后的转矩波形更好的平滑上升,同样证明了系统抗扰动能力的提高。

图7为PID控制器不同时转速响应的仿真曲线。在0~0.1 s负载为10 N·m,在0.1~0.2 s为30N·m。可以看出,启动时单神经元PID的速度曲线快速收敛基本无超调现象,且当出现负载变化时速度波动很小,没有出现普通PID速度曲线的较大波动,验证了单神经元PID速度控制器比传统PID控制器鲁棒性强。

电机以800 r/min的速度运行,不断突加、突卸20 N·m负载时,采用单神经元PID控制器和常规PID控制器的转速仿真波形如图8所示。从图8中看出,采用单神经元PID速度控制器的速度振荡幅度在25 r/min左右,而PID速度控制器速度振荡幅度在50 r/min左右,采用单神经元PID方式鲁棒性更强,抗扰动能力有所提高。

3.2 实验结果

为了验证控制策略的有效性,本文基于负载可调的实验平台对算法进行测试,通过控制励磁电源以实现其负载改变。图9为转速500 r/min,突加、突减5 N·m的负载实验波形。其中图9a~图9d分别为传统PID控制波形和单神经元PID控制结合负载转矩前馈补偿的机械角速度和相电流与测量转矩波形。由图9可见,单神经元PID控制器与负载转矩前馈补偿相结合,能有效地抑制转速动态响应超调,改善系统抗扰动性能。

4 结论

为改善应用在电梯行业的永磁同步电机在复杂工况下,鲁棒性差、抗扰动能力不强等问题,提出了一种基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID控制的永磁同步电机矢量控制方案,仿真和实验表明,本文提出的控制策略可以有效地改善系统的抗扰动性能,增强系统转速控制的鲁棒性。

摘要：针对应用在电梯行业的永磁同步电机控制系统的鲁棒性差、抗扰动能力不强等问题,提出一种负载转矩前馈补偿和单神经元PID相结合的永磁同步电机矢量控制方案。同时采用负载转矩前馈补偿策略和单神经元PID控制,一方面将观测的负载转矩反馈到电流调节器的输入端,对负载扰动进行前馈补偿,增强了系统的抗扰动能力;另一方面实时调节控制参数,增强系统转速控制的鲁棒性。仿真和实验结果表明,负载转矩前馈补偿和单神经元PID的组合控制,可以增强系统的鲁棒性,提高系统的抗扰动能力。

动态前馈补偿 篇6

作为清洁能源发电的典型代表, 大型光伏发电技术近年取得了长足的发展和进步, 特别是大型光伏并网逆变器的大规模应用使得其对电网的影响愈来愈受到国内外学者的研究和重视[1,2,3], 光伏并网逆变器的零电压穿越 ( ZVRT) 技术就是其中之一。当光伏并网逆变器在其所占比例不高的电网中发生系统低电压自动脱网时是可以接受的, 但是对于在占有很大比例的电力系统中则会给系统造成电网电压和频率的崩溃, 给生产、生活带来巨大的损失。因此, 为了使大型光伏并网逆变器在电网电压短时跌落时仍然能保持并网, 电网安全运行准则要求光伏并网系统具有一定的零电压运行能力[4]。

现有文献大多针对光伏并网逆变器低电压穿越 ( LVRT) 展开讨论和研究, 例如: 文献[5-8]采用传统电压、电流双闭环控制与电网电压前馈实现光伏并网逆变器LVRT; 文献[9-13]在电网电压不平衡条件下, 给出了光伏并网逆变器正负序电流环控制策略, 保证了当电网电压不对称跌落时的逆变器故障穿越。但是, 对要求更为严苛的ZVRT, 目前鲜有文献对光伏并网逆变器相关控制策略进行讨论。

本文在分析光伏并网逆变器ZVRT标准的基础上, 详细讨论了逆变器实现ZVRT各项关键技术, 包括: 电网电压正负序分离及锁相技术、逆变器有功和无功电流控制技术、不平衡电网条件下的逆变器控制技术等。为了补偿逆变器数字控制固有的一拍延迟[14,15], 以及控制环路中数字滤波、电网电压正负序分量及锁相等环节所造成系统电流环电网电压前馈相位滞后, 本文进一步提出在系统控制环路中引入电网电压前馈分量相位超前补偿环节, 从而有效改善逆变器在ZVRT瞬间的并网电流过冲现象。最后, 利用国网电力科学研究院实验验证中心实时数字仿真器 ( RTDS) 和一台500 k W光伏并网逆变器样机的实验结果验证了本文所分析和讨论的光伏并网逆变器ZVRT控制策略的正确性和有效性。

1 光伏并网逆变系统实现ZVRT的要求

根据《GB /T 19964—2012光伏发电站接入电力系统技术规定》的最新要求, 光伏并网逆变器应实现如下功能。

1) 在附录A图A1 所示的逆变器ZVRT曲线范围内逆变器不得脱网。

2) 电力系统发生不同类型故障时, 若光伏发电站并网点考核电压全部在附录A图A1 电压轮廓线及以上的区域内, 光伏发电站应保证不脱网连续运行; 否则允许光伏发电站切出。

3) 对电力系统故障期间没有脱网的光伏发电站, 其有功功率在故障清除后应快速恢复, 自故障清除时刻开始, 以至少30% 额定功率每秒的功率变化率恢复至故障前的值。

4) 对于通过220 k V (或330 k V) 光伏发电汇集系统升压至500 k V (或750 k V) 电压等级接入电网的光伏发电站群中的光伏发电站, 当电力系统发生短路故障引起电压跌落时, 光伏发电站注入电网的动态无功电流应满足以下要求:1自并网点电压跌落的时刻起, 动态无功电流的响应时间不大于30 ms;2自动态无功电流响应起直到电压恢复至0.9 (标幺值) 期间, 光伏发电站注入电力系统的无功电流IT应实时跟踪并网点电压变化, 并应满足:

式中: UT为光伏并网逆变器并网点电压标幺值; IN为逆变器额定并网电流。

由附录A图A1 所示的并网逆变器ZVRT曲线可知: 当电网电压三相对称跌落至零时, 仍要求逆变器并网运行0. 15 s并向电网输出接近于额定并网电流1. 05 倍的无功电流。因此, 相比LVRT, ZVRT对于并网逆变器的稳定运行提出了更高的要求。

2 光伏并网逆变器ZVRT控制策略及分析

图1 为典型光伏并网逆变器结构示意图, 其中:Cdc为直流母线支撑电容; Q1 至Q6 为逆变器功率管; iA, iB, iC为三相并网滤波电感电流; L为三相交流输出滤波电感; R为线路寄生电阻; C为交流侧输出滤波电容; eA, eB, eC为三相电网电压。

2. 1 电网电压正负序分离及锁相控制

系统电网电压正负序分离及锁相环节作为光伏并网逆变器的控制核心技术之一, 对逆变器并网稳定运行具有重要的意义。尤其是在应对逆变器ZVRT中所出现的电网电压对称/ 不对称跌落时, 实现对电网电压相位的快速检测、跟踪以及对不平衡电网电压的正负序分离将直接关系到光伏并网逆变器是否可以顺利实现ZVRT。目前, 对于三相并网逆变器应用最多的是基于双二次广义积分 ( DSOGI) 的正负序分离及锁相方案[16,17,18], 其中正负序分离系统控制框图见附录A图A2。

通过对三相电网电压进行Clark变换获得两相静止坐标下电网电压分量eα和eβ, 利用二次广义积分模块分别获得eα所对应的两路正交信号eα' 和eαq', 以及eβ所对应的两路正交信号eβ' 和eβq'。以eα分量所生成的两路正交信号eα' 和eαq' 为例, 根据附录A图A1 所示的控制框图可得eα'和eαq' 到输入信号eα的传递函数D ( s) 和Q ( s) 分别为:

式中: ω0为谐振角频率 ( 即电网电压角速度) ; ks为阻尼系数。

由传递函数D ( s) 和Q ( s) 可以得到其相应的频率曲线如附录A图A3 所示 ( 传递函数中 ω0取314 rad / s, 阻尼系数ks取1) 。

由附录A图A3 所示的传递函数D ( s) 和Q ( s) 频率曲线可知: 二次广义积分实现对电网电压正负序分离的本质是利用低通滤波器和带通滤波器分别对输入电网电压进行滤波, 分别获取滤波后的工频信号, 以及其对应滞后90°信号的正序 ( + 50 Hz) 和负序 ( - 50 Hz) 混合分量。因此, 为了进一步从中对正序和负序分量进行分离, 需要按式 ( 3) 进行四则运算, 从而分别提取出电网电压的正序分量eα +, eβ +和负序分量eα -, eβ -。

根据电网电压正负序分离的结果, 进一步对其在两相旋转坐标系下进行闭环锁相即可分别获得电网电压正序和负序锁相角 θg +, θg -。锁相系统控制框图如附录A图A4 所示, 通过控制电网电压正负序q轴分量eq +, eq -为零, 实现对电网电压正序和负序闭环锁相。

2. 2 逆变器有功和无功电流控制

由于没有转动惯量, 当光伏并网逆变器ZVRT时, 在电网电压跌落期间, 逆变器最大直流母线电压即为开路电压Uoc。为了抑制光伏并网逆变器穿越期间输出过流, 需要确保逆变器功率模块器件安全。同时, 为保证电网电压出现跌落时逆变器不脱网运行, 光伏并网逆变器需要根据电网电压跌落情况向电网输出一定的无功功率, 故需要对电流内环的有功和无功电流指令进行限制。

考虑到逆变器ZVRT期间, 无功量的输入会对电网电压进行一定的抬升, 因此为满足逆变器无功支撑量要求, 将式 ( 1) 中无功电流给定公式修正为:

式 ( 4) 中以电网正序电压标幺值Ed+作为无功电流响应基准, 同时考虑到逆变器无功电流控制环路响应速度的影响, 为了满足逆变器无功支撑量的要求, 可将无功电流给定系数x进行适当的放大。

在电网电压跌落期间, 为了抑制光伏并网逆变器穿越期间输出过流, 确保功率模块器件安全, 需要对电流内环的有功电流指令进行限制, 有

式中: k为逆变器功率模块所能承受的最大额定电流倍数。

联立式 ( 4) 和式 ( 5) 得逆变器有功电流给定限值为:

并网逆变器电流环在两相旋转坐标系下采用传统的电网电压前馈和解耦控制, 控制信号经过Clark反变换在两相静止坐标系下生成调制信号Mα和Mβ, 最后经过空间矢量调制产生控制功率管的占空比信号, 相关控制框图见附录A图A5。

2. 3 电网电压不平衡条件下系统控制

当电网电压不对称跌落时, 为保证逆变器输出电流波形的正弦度及电能输出质量, 需对逆变器采取相应的控制策略以保证逆变器在不平衡电网电压条件下的稳定运行, 即需对并网电流负序分量进行有效控制[19,20,21]: 通过控制逆变器在不平衡电网电压条件下的负序电流分量为零, 有效抑制并网电流负序分量, 进而保证逆变器入网电流的电能质量。因此, 为实现上述目的, 可直接将三相不平衡电网电压中所提取的电网电压负序分量前馈并与正序电流控制器输出直接进行合成以生成调制矢量。即, 由前馈电网电压负序分量与实际电网电压负序分量相抵消, 从而直接控制入网电流的正序分量跟踪电网电压正序分量即可。相关控制框图见附录A图A6。

3 基于电网电压前馈相位补偿的光伏并网逆变器ZVRT控制策略

对于数字控制的光伏并网逆变器而言, 由于数字控制系统固有的一拍滞后以及其他控制环节所引起的延迟, 如电网电压正负序分离、闭环锁相、数字滤波等, 将造成控制系统电流环中的电网电压d, q轴分量前馈不及时, 无法快速反映当前电网电压突变情况, 使得控制系统抗电网电压扰动性能大为下降, 原本前馈引入的电网电压d, q轴分量甚至无法起到前馈控制应有的作用。特别是当光伏并网逆变器进入ZVRT瞬间, 电网电压对称或不对称跌落均可视为电网电压的大幅扰动, 若此时电网电压前馈响应不及时, 将造成并网电流出现大幅过冲, 严重时将会损坏功率器件。

传统的三相并网逆变器系统电流环在离散域的控制框图如图2 ( a) 所示, 其中, Gi ( z) 和Gh ( z) 分别为电流调节器、零阶保持器在z域的传递函数, igref ( z) 为z域的并网电流给定值。由于图2 ( a) 是一个离散域和连续域混合的系统, 为方便分析, 可将系统中的离散域统一至连续域中, 从而得图2 ( b) 所示的逆变器电流环连续域控制框图, 其中Gi ( s) 和Gh ( s) 分别为电流调节器、零阶保持器在s域的传递函数, Ts为开关周期 ( 采样周期) , igref ( s) 为s域的并网电流给定值, 继续对图2 ( b) 进行等效变换从而可得图2 ( c) 所示的系统控制框图。

由图2 ( c) 所示的控制框图可得电网电压e ( s) 到输出电流ig ( s) 的环路增益T1 ( s) 为:

式中: Gd ( s) = e- s Ts ; Gh ( s) = ( 1 - e- s Ts ) / s。

由环路增益表达式可知, 由于数字控制的滞后作用, 即使在逆变器控制系统中引入了电网电压前馈, 环路增益仍然不为0。即当电网电压出现扰动时, 电网电压前馈量并不能实时对扰动量进行抵消。从补偿原理来看, 前馈补偿并不能减轻反馈控制的负担。此外, 当考虑三相电网电压不平衡控制时, 对不平衡电网电压的正负序分离算法、闭环锁相算法等, 更是加剧了上述电网电压前馈的非实时性。

根据上述分析, 为了减轻控制环节所引起的电网电压前馈分量相位滞后现象, 提高逆变器系统对电网电压扰动的动态特性, 本文提出在电网电压前馈分量中引入相位超前补偿环节, 从而补偿由数字控制系统以及其他控制环节所引起的电网电压前馈量的相位滞后, 提高电网电压前馈的动态响应以及电网电压前馈对于系统抗电网电压扰动的控制作用。其中相位超前补偿环节s域传递函数为:

式中: a和b为相位补偿系数; c为增益补偿系数。

根据式 ( 8) 所示的Glead ( s) 传递函数可得当c =1, 相位补偿系数a和b发生变化时, Glead ( s) 频率特性分别如附录A图A7 ( a) ( b) 所示: 当补偿系数b一定时, 传递函数增益随着补偿系数a的增大而减小, 而相位超前角则呈增大趋势; 同理, 当补偿系数a一定时, 传递函数增益随着补偿系数b的增大而增大, 而相位超前角则呈减小趋势。附录A图A7所示的频率曲线表明Glead ( s) 相位角与相位补偿系数a和b大小有关, 当补偿系数b越小, a越大则传递函数相位超前角度越大, 相应的系统增益衰减也越明显。因此, 在控制系统中为维持特定频率处的幅值不变, 需要对所衰减的增益进行一定的补偿。

定义Glead ( s) 相频函数 φ ( ω) 为:

令dφ ( ω) /dt = 0, 即可得到产生最大相位超前补偿处的频率 ωm:

联立式 ( 9) 和式 ( 10) , 从而有此时最大相位超前补偿角度为:

为了保证经过相位超前补偿后的电网电压增益保持不变, 故在补偿处有| Glead ( ωm) | = 1, 从而得:

以在电网电压前馈分量基波50 Hz处相位补偿30°为例, 即 ωm= 314 rad / s, φmax= 30°, 联立式 ( 10 ) 至式 ( 12) 可得此时相位超前补偿环节传递函数为:

式 ( 13) 对应的频率曲线见附录A图A8, 由图可知, 通过上述设计和计算可使得所提出的相位超前补偿环节在工频50 Hz处实现特定相位角超前补偿 ( 30°) , 且保持该频率点处增益为0 d B, 从而使得在引入相位超前补偿环节后的系统控制环路在工频处的增益保持不变。

此外, 所提出的相位补偿方案施加在电网电压前馈通道, 其目的是对由数字控制系统以及其他控制环节所引起的电网电压前馈分量相位延迟进行补偿, 以提高控制环路中的电网电压前馈动态响应速度, 故不会对原有系统控制环路稳定性造成影响。

根据上述分析, 引入电网电压前馈超前补偿环节后的系统整体控制框图如图3 所示。

对经过正负序分离环节之后的电网电压正序分量eα +和eβ +进行相位超前补偿, 然后对补偿后的电网电压正序分量进行Park变换, 从而获得补偿后的两相旋转坐标下的电网电压前馈分量edlead +和eqlead +, 最后将其引入到电流环的前馈控制中。

4 仿真及实验验证

4. 1 参数介绍

针对上述分析, 对光伏并网逆变器ZVRT控制策略进行仿真和实验研究。逆变器具体实验参数如下: 并网逆变器输出额定功率为500 k W, 开关频率为3. 2 k Hz, 直流支撑电容为0. 018 9 F, 三相输出交流滤波电感为100 μH, 三相交流输出滤波电容为80μF ( △形连接) , 输出并网电压为315 V, 频率为50Hz, 逆变器采用FPGA-SPARTAN3A和Power PC8247作为系统控制核心, 主功率模块采用英飞凌FF1400R12IP4 单元。考虑到ZVRT期间无功电流环响应速度, 以及所需满足的无功支撑量等要求, 式 ( 4) 中无功给定系数x实际取4; 考虑到系统控制环路中电网电压前馈分量实际滞后角度, 采用式 ( 13) 所示的相位超前补偿环节传递函数。

4. 2 系统仿真研究

首先, 光伏并网逆变器采用附录A图A6 所示的控制策略。当电网电压对称ZVRT时, 逆变器三相并网电流及电网电压仿真波形如附录A图A9 ( a) 所示, ZVRT瞬间三相电网电压和并网电流局部放大如附录A图A9 ( b) 所示。仿真结果表明, 当电网电压对称跌落瞬间, 逆变器根据电网电压跌落情况快速输出相应的无功, 且跌落期间输出无功量满足相应的标准要求。此外, 逆变器并网电流在电网电压跌落瞬间出现大幅过冲, 其电流尖峰幅值达到近2 000 A。附录A图A9 ( c) 进一步给出了电流环中电网电压前馈分量仿真波形, 仿真波形显示, 由于系统控制环路所存在的数字滤波、控制延迟等环节使得电网电压前馈分量不能适时反映电网电压真实跌落情况, 使得控制系统应对电网电压扰动的动态响应能力变弱。

当引入电网电压前馈分量相位超前补偿环节后, 即光伏并网逆变器采用图3 所示的控制策略, 当电网电压进入对称ZVRT瞬间, 逆变器系统仿真波形如图4 ( a) ( b) 所示, 其中图4 ( a) 给出了电网电压前馈分量相位超前补偿前后 ( ed +和edlead +) 的仿真波形。仿真波形显示: 引入电网电压前馈分量相位超前补偿环节后, 电网电压前馈分量动态响应得到提高, 从而减轻了电网电压跌落瞬间, 电流环反馈回路的控制负担。图4 ( b) 为逆变器三相并网电流及电网电压仿真波形, 仿真结果显示: 随着电网电压前馈分量相位超前补偿的引入, 在电网电压跌落瞬间, 三相并网电流过冲得到了很好的抑制, 其电流尖峰被抑制到1 700 A左右, 与ZVRT期间无功电流额定给定值相当。

图4 ( c) 进一步给出了当电网电压不对称ZVRT时, 逆变器三相并网电流及电网电压仿真波形。仿真波形显示, 在不对称ZVRT瞬间, 逆变器并网电流没有出现明显的过冲; 同时在穿越期间, 逆变器输出无功电流波形仍然是很好的正弦波形, 满足相关电能质量要求。

4. 3 系统实验验证

图5 进一步给出了相关实验波形。 其中图5 ( a) 为未采用电网电压前馈相位超前补偿 ( 即采用附录A图A6 所示的控制策略) , 电网电压对称ZVRT时的三相并网电流和电网电压波形局部放大图 ( 完整波形见附录A图A10 ( a) ) 。图5 ( b) 为引入电网电压前馈分量相位超前补偿后 ( 即采用图3所示的控制策略) , 电网电压对称ZVRT时的三相并网电流和电网电压波形局部放大图 ( 完整波形见附录A图A10 ( b) ) 。实验波形显示, 基于本文所提出的逆变器ZVRT控制策略, 逆变器很好地实现了在电网电压对称ZVRT期间的故障穿越, 同时在电网电压跌落瞬间并网电流过冲也得到了很好的抑制。

图6 ( a) 进一步给出了电网电压不对称ZVRT时, 并网逆变器三相并网电流和电网电压波形局部放大图 ( 完整波形见附录A图A11) 。实验波形显示在不对称ZVRT瞬间, 逆变器输出电流过冲同样得到很好的抑制。此外, 在故障穿越期间, 由于并网电流负序分量得到很好的控制, 从而使得并网电流保持很好的正弦度, 满足相关电能质量要求。

上述实验波形充分表明, 在本文所提出的光伏并网逆变器ZVRT控制策略下, 并网逆变器均很好地实现了在各工况下的故障穿越, 实测结果显示控制效果符合相关标准对于逆变器ZVRT的要求。

5 结语

动态前馈补偿 篇7

由于风能是可再生能源, 所以风能发电必成为可持续发展道路。变桨控制已经逐渐成为风力发电技术的主流技术, 负责空气动力系统的桨距自动调节, 实现高风速段发电机的稳定输出。目前, 诞生了两种控制方法, 分别是统一变桨距控制和独立变桨距控制。事实上, 统一变桨距控制很难达到上述设计要求, 因为三个桨叶由同一个执行机构统一控制, 步调同一变化, 而在独立变桨距控制中, 三个桨叶分别由不同的执行机构控制, 彼此之间独立, 互不联系。当其中一个执行结构发生故障, 导致其所控制的桨叶不能实现变桨时, 另外两个桨叶却能在自己的执行机构控制下实现单独变桨, 也就是说整个风力发电机组可以继续带伤工作, 彼此之间相互独立, 互不影响。当风力机转到不同位置时, 尽管风速也随着时间不同而变化, 但是独立变桨距控制技术可根据不同叶片受力不同, 对每个桨叶进行独立控制, 使桨距角跟随风速而增大或减小, 从而减小桨叶的拍打振动, 最终使发电机的输出功率稳定在额定功率附近, 延长风力机的寿命。所以独立变桨距控制技术值得我们去研究。

论文研究的目地是使发电机的输出功率稳定在额定功率的条件下, 使系统能更快的响应输入的变化, 同时使输出的功率的变化频率和幅值更小。为了达到上述要求, 提出了基于前馈补偿加速度权系数独立变桨距控制方法, 最后通过对一台额定输出功率为2MW的永磁同步发电进行建模仿真, 结果表明论文提出的控制方法是正确的, 而且是有效的, 因为不仅保证了发电机输出功率的稳定性, 还从另一方面减小了桨叶的振荡和机组的载荷, 故此方法是可行的。

1 风力发电系统建模

由于机械时间常数远远大于电磁时间常数, 所以在论文的研究过程中, 忽略了电磁时间常数, 即不考虑发电机的电磁动态响应过程。图1是永磁同步发电机发电和并网运行的结构框图, 其中发电机的转速通过机侧控制单元利用电磁转矩进行控制, 在额定风速以下时, 使发电机运行在最佳叶尖速比位置, 充分吸收风能, 当风速大于额定风速小于切出风速时, 发电机的转速由变桨距执行机构单元控制桨叶桨距角进行间接控制, 从而保持输出功率的恒定。就这样通过变桨距控制单元和机侧控制单元的共同作用, 即使风速不断变化时, 机组系统也能稳定工作。

1.1 风速特性分析

自然界的风是立体的, 而且无论是在时间上还是空间上, 它都是不断变化的, 这种变化随着高度的更加变化更明显, 因此当风能吹向风轮平面时, 各桨叶受到的风速风力是不相同的。随着风能发电技术的发展, 风力机变得越来越大型化, 桨叶从最初的数米增加到如今的数十米, 高度成为众多因素中影响风速的决定因素, 而其它一些随机干扰可能随着高度的增加而互相相互抵消减弱。风切效应和塔影效应是影响风速在竖直高度方向上变化主要原因。

当风速稳定时, 随着高度增加风速发生变化, 这就是风切效应。设地面风速为零风速, 则有风切经验公式为[2]:

式中, VH为距水平地面高H处的风速;VH0为距水平地面高H0处的风速;n为风切系数, 取决于地表的凹凸程度和空气稳定度。

当风能吹过塔架时, 塔架对流过它的气流具有一定的阻碍作用, 使沿风速方向上游和下游风速大小发生变化, 这就是塔影效应。风力机在塔影坐标系下垂直于风轮旋转面的某点的风速可以用下式表示:

1.2空气动力学分析

变桨距控制都是针对不断旋转的风轮叶片进行控制的, 而且当风速在额定风速以上时, 整个风轮的旋转速度基本是保持不变的, 所以在这里只分析当风轮起动后以某恒定速度稳定运行时叶片的受力状况, 桨叶受力如图2所示。

由叶素理论可得, 当风轮旋转以角速度ω旋转时, 在距离风轮中心r处取一长度为dr的叶素, 设其桨距角为β, 则作用在此叶素上的力d F可分解为沿风轮旋转切线方向的力d Fa和沿风轮轴向的力d Ft, 则叶素上的切向力和轴向力分别为:

式中, ρ为空气的密度;V为相对风速;d S为叶素元的桨叶面积;φ为来流角, 是风轮平面与相对风速V间的夹角, 等于叶素攻角与桨距角之和;CL和CD分别为桨叶阻力系数和桨叶升力系数, 它们只与桨叶的形状有关。

1.3 永磁同步电机模型

在转子旋转坐标系下, 永磁同步电机的数学模型经过坐标变换后, d轴、q轴之间的电流就不存在耦合关系了, 进而可以对id和iq进行独立控制。根据坐标变换理论与旋转的dq轴坐标系知识, 可得永磁同步电机的数学模型如下:

式中:id和iq分别为发电机的d轴和q轴电流;Ld和Lq分别为发电机的d轴和q轴电感;R为定子电阻;ωr为电磁角速度, ωr=Npωg;Np为发电机转子的极对数;λ为永磁体的磁链;ud和uq分别为ug的d轴和q轴分量。

假设直驱永磁同步电机dq轴电感是相等的, 则由电磁转矩表达式可得:

在风力发电系统中, 永磁同步电发电机与风力机不经过增速箱而直接连接。与所有电动机相类似, 永磁同步发电机的机械机构, 即传动部分动态模型可以用一个一阶微分方程表示:

式中, Tw是气动转矩;Te是电磁转矩;B是发电机的摩擦系数;ωg是发电机转子转速;J是风轮发电机整体转动惯量。

2 基于前馈补偿加速度权系数独立变桨距控制

2.1 基于加速度权系数分配变桨距控制策略

目前风力发电独立变桨距技术主要有两种: (1) 基于桨叶加速度独立变桨; (2) 基于桨叶方位角独立变桨。利用加速度传感器最具明显优势的就是直接检测风机叶片的受力状况, 而基于此所建立起来的独立变桨距控制策略分为两个部分, 第一部分是功率控制器, 采用模糊控制器对系统进行控制, 可以得到系统的统一桨距角给定值。第二部分是加速度权系数独立变桨距控制器, 由权系数分配单元、前馈补偿和权系数调整运算单元组成。权系数分配单元得到优化设计的权系数, 权系数是依据桨叶受力情况进行分配的, 受力越大, 桨距角的变化量就越大, 权系也就越大, 反之受力越小, 桨距角的变化量就越小, 权系也就越小。整个控制思路是:当风速在额定风速以下时, 由于风速比较小, 桨叶桨距角都保持在3°左右, 最大吸收风能;当风速高于额定风速时, 首先要保证功率控制的要求, 通过模糊算法得出三个桨叶统一的桨叶节距角, 而后将桨叶加速度信号作为权系数重新调整各桨叶的桨距角。权系数分配独立变桨控制如框图3所示。

2.2 权系数分配运算单元

先通过模糊算法得到三个桨叶共同的桨叶节距角βref, 满足功率控制的要求, 再加上权系数给出的桨距角变化量后转化为每个桨叶独立的桨距角βi。各桨叶桨距角最大变化范围是:

式中, βVmax为当风速稳定在最大平均风速时对应的桨叶桨距角;βVmin为当风速稳定在最小平均风速时对应的桨叶桨距角。

设统一变化的桨叶桨距角为Δβ, 各桨叶对应的桨距角权系数分别是k1、k2、k3, 则可以通过数学表达式计算出各个桨叶单独变化时的桨距角变化量Δβ1、Δβ2、Δβ3。

各桨叶独立变化的桨距角为:

式中, βi为各桨叶单独变化时的桨距角;βref为统一给定的桨距角;ki为各桨叶对应的权系数, 这里即为加速度权系数;Δβi为各桨叶单独变化时桨距角的变化量。

为了保证独立变桨控制输出与统一变桨控制输出一样, 最终稳定在额定功率附近, 必须时刻使桨距角变化量满足权系数满足

2.3 前馈补偿控制

前馈补偿控制的基本原理:当已知或者通过测量知道外部作用的条件下, 施加一个与外部作用相反的控制量, 目地是为了不让被控量受到变化, 也就是说在外部作用和控制量的共同作用下, 使偏差减小。采用前馈补偿控制, 可以在保证系统稳定性的前提下使稳态误差减小, 加强系统的跟随性能。

设按输入补偿的控制系统如图4。

在上系统中, 若E (s) =R (s) -C (s) =0, 则完全跟随, 即完全补偿, 可得:

独立变桨距的电动执行机构是一种伺服跟随系统, 通过液压装置或电机驱动系统实现, 可以等效为一个一阶惯性环节:

式中:τβ为桨距角响应时间常数;β为实际桨距角;uβ为桨距角控制给定值。

在独立变桨距执行机构中加入按给定的前馈补偿如图5所示。

3 仿真结果及分析

为了验证论文提出的控制策略的正确性和有效性, 在Matlab/Simulink仿真系统中进行建模仿真, 系统采用的是一台额定输出功率为2Mw的永磁同步发电机参数, 主要技术参数如表l。

风电系统的运行状态主要由风速决定, 所以仿真中风速的建立是比较重要且必不可少的。论文研究中, 风速模型采用的是基于丹麦Risø国家实验室建立的凯马 (Kaimal) 频谱随机风速模型, 如图6所示, 随机风平均风速为14m/s, 变化幅度为15%。结果如下:

图7是基于前馈补偿加速度权系数独立变桨距控制下, 风力发电机输出的机械转矩, 随着风速的不断变化, 各桨叶通过权系数分配调整自己的位置, 最终使输出到发电机的机械转矩基本稳定在恒定值附近, 使风电机组能够正常安全稳定地运行, 保证对电能质量的要求。

由图8可看出, 基于前馈补偿加速度权系数独立变桨距控制下的功率输出相对加速度权系数独立变桨距同样都能稳定在额定功率附近, 但是前者波动幅度和频率更小, 对功率波动抑制的效果更好。随着时间的增加, 控制器精度不断增强, 表现出更好的稳定性。

图9是风力机桨叶跟随风速的变化情况, 由仿真图可知, 随着风速的变化, 控制器通过各桨叶轴向气动力的变化幅度分配各桨叶加速度权系数, 从而使桨叶调节桨距角的大小跟随风速的变化而变化, 实现独立变桨距控制。

4 结论

论文采用永磁同步电机作为发电机, 连接着风力机和电网侧, 在加速度权系数分配控制算法上进行前馈补偿, 通过比较得知, 论文提出的该控制算法是正确的, 具有可行性。在稳定发电机输出功率以及减小叶片载荷方面起到了很好的效果, 同时各桨叶也能很好的跟随风速的变化而不断变化, 桨叶拍打振荡减小, 具有很好的工程实用价值。但是, 该控制方法也有它的一些缺点, 因为加速度传感器必须安装在桨叶上, 这对大型风力发电机来说是一个很大的技术难题。

摘要：风能发电系统具有自然风速的随机性、时变性和系统的非线性等特点, 所以论文提出了基于前馈补偿加速度权系数的独立变桨距控制方法。采用加速度权系数分配对各个桨叶单独进行控制, 使每个桨叶跟随风速的变化而变化, 实现独立变桨距控制, 然后根据前馈补偿理论的知识对整个控制过程进行补偿。论文构建了直驱永磁同步发电系统独立变桨距的数学模型, 并在MATLAB/Simulink上进行建模仿真, 仿真结果表明论文提出的控制算法不仅具有强抗干扰、强鲁棒性以及响应速度快的优点, 而且还可以在稳定系统输出功率的同时, 实现各桨叶的平稳变化, 减轻风力发电机组疲劳载荷和摩擦。