磁场定向矢量控制(共4篇)
磁场定向矢量控制 篇1
1 引言
间接矢量控制是目前世界上应用比较广泛的感应电机闭环控制策略[1]。这种控制策略是将定子电流进行解耦,分为磁场电流和转矩电流,转子磁链与磁场电流成正比,通过控制磁场电流的大小就可以控制转子磁场的大小[2,3]。一般来说,希望电机在额定转速以下,磁通保持恒定,在额定转速以上时,由于电压不能再升高,就必须通过减小磁通而达到提高转速的目的,也就是所谓的弱磁升速[4]。弱磁升速在很多应用中是非常重要的,例如数控机床,它通常需要运行到4倍的额定转速,弱磁升速最简单的方法就是将磁链与速度成反比,那么在间接矢量控制中,就是将磁场电流与速度成反比[5],但是这种方法并没有考虑磁场电流和转矩电流的最优分配,即电流利用率的问题[6,7],因此不能获得最大的输出转矩,这使得电机的恒功率区缩短,升速时间加长。
电机弱磁区运行有2个限制条件[8]:一是电流限制,电流不能无限增大;二是电压限制,能够加在电机上的电压是有限的,电机能够承受的电压也是有限的。本文根据以上2个条件,得到一种磁场电流的优化方案。
电机通过弱磁控制,可以以4~6倍额定转速的速度运行。在这样高速的情况下,铁耗的影响是不能被忽略的,它会导致电机参数的大范围变化[9],从而导致磁场定向不准,影响电机的控制性能,为此,近年出现了多种电机参数在线辨识方法[10,11,12,13,14],但它们算法复杂,不利于实时控制实现。本文通过测试在不同转速下的铁耗电流的大小,发现其变化的规律,然后对其进行线性化处理以进行补偿,从而避免了在线检测的复杂运算。
最后通过试验来验证方法是可行的,并且性能改善是显著的。
2 双闭环间接矢量控制系统简介
图1是双闭环间接矢量控制结构框图。图1中,速度环、电流解耦、磁场定向、电流环以及SVPWM都是通过DSP实现。图2为电流解耦示意图。所谓间接矢量控制,就是将Park坐标变换的d轴定义在转子磁场方向上,并且通过转子实际位置(θs)和滑差角(θsl)来间接计算转子磁场的位置(θe=θs+θsl),如图2所示。图2中,ismax为定子相电流峰值;iαs,iβs为静止坐标系下的定子电流分量;ids,iqs为旋转坐标系下的磁场电流和转矩电流。
3 磁场电流的优化选择
受母线电压和PWM调制策略的限制,施加在定子上的最大相电压为一有限值(Vmax),因此d/q旋转坐标系下的电压Vds,Vqs必须满足以下关系:
V
同时,逆变器的输出电流以及电机允许施加的电流也是一有限值(Imax),那么d/q旋转坐标系下的电流ids,iqs必须满足以下关系:
i
式(1)和式(2)是弱磁控制优化所必须遵从的两个条件。对弱磁控制进行优化的目的是为了获得最大的输出转矩,在间接矢量控制系统中,输出转矩为
式中:p为电机磁极对数;Lm为定转子互感;Lr为转子电感;Ψrd为转子磁通d轴分量。
稳态情况下Ψrd可以表示为
Ψrd=Lmids
将其代入式(3)中:
3.1 电流约束下的电机运行情况分析
d/q轴电流满足i
式中:k为一常数,
令x=i
y=I
由式(6)可知:当x=I
以上只是从数学的角度分析,在实际系统中,由于磁饱和的存在,Ψrd并不能一直与ids保持线性关系,即式(4)在磁饱和的情况下并不成立。对于大多数电机而言,额定磁通对应的磁场电流(idsn)即为最大的ids,通常
通过以上分析可知:在电流约束的情况下,ids越大(≤idsn),输出转矩就越大,所以在基速以下保持ids=idsn,在基速以上尽可能的保证ids为这个最大值,但是由于转速的不断增加,电压限制了ids的大小,这种情况下,只有同时满足两个限制条件(电流限制和电压限制)才有可能获得最大输出转矩。
3.2 电流和电压约束下的电机运行情况分析稳态情况下感应电机旋转坐标系下的电压等式为
Vds=idsRs-iqsσLsωe (7)
Vqs=iqsRs+idsLsωe (8)
式中:Rs为定子相电阻;Ls为定子电感;σ为总漏感系数。
在高速区域,电阻压降通常都忽略不计,因此式(7)和式(8)简化为
Vds=-iqsσLsωe (9)
Vqs=idsLsωe (10)
在同时满足式(1)和式(2)的情况下,结合式(9)和式(10)可得到以下方程组:
求解该方程组可得:
其中,a=Lsωe,b=σLsωe,并且a>b。
由式(12)可知,ids是与ωe相关的量,当ωe比较小时,根据式(12)计算出来的ids>idsn,由前面的分析可知,这是不允许的,那么令ids=idsn,此时,电流限制的条件是满足的,但是电压限制的条件是不满足的(此时V
当V
通过以上分析可知,在电流限制和电压限制同时满足的情况下,即当ωe≤Vmax/(σLsImax)时,ids根据式(12)给定,如果给定大于idsn时,令ids=idsn,iqs按照式(13)给定。
3.3电压约束下的电机运行情况分析
当ωe>Vmax/(σLsImax)时,电流限制将不能满足(此时i
与3.1中做相同分析可知,当
综合以上3.1,3.2和3.3的分析,得到以下的优化控制规律:
1) ωe≤Vmax/(σLsImax),ids根据式(12)给定,若ids>idsn,则令ids=idsn,iqs按照式(13)给定;
2)当ωe>Vmax/(σLsImax)时,
通过这种优化方法可以充分利用电流和电压,尽可能大的输出转矩,而且实现了从电流限制到电压限制的自然过渡,即从恒转矩区到恒功率区再到恒压区的自然过渡。
4 铁耗影响及其线性化补偿
考虑铁耗的感应电机等效电路如图3所示[15]。其中RFe为等效铁耗电阻。
在间接矢量控制系统中,励磁电流im=ids。由图3可知,d/q旋转坐标系下的d轴电流(id)实际包含两部分:磁场电流(ids)和铁耗电流(iFe)。基速以下运行时,iFe相对于ids而言很小,而被忽略不计,但随着转速的提高,iFe会不断增大,与此同时,由于需要弱磁控制,ids会不断的减小,在这种情况下,iFe相对于ids而言就不能被忽略了。
如果不对iFe进行补偿,则会导致实际转子磁场与给定不相符,并且会导致间接矢量控制磁场定向不准,而降低了电流的利用率,影响了电机的转矩输出。总之,在高速情况下,为了尽可能的输出转矩,必须对铁耗进行补偿。
空载稳态情况下,由式(9)可知:Vds=0,那么相电压峰值Vs=Vqs=idsLsωe,若磁场电流ids与ωe成反比,则电压应该恒定。在图1所示的间接矢量控制系统中,令d轴电流指令值idsref与ωe成反比,若铁耗相比较很小则电压基本恒定,当铁耗相比较很大则电压不会恒定,而是不断减小,即通过电压可以测出实际的磁场电流idst,那么iFe=idsref-idst。
依据上述方法进行测试铁耗的试验。试验装置为自行开发的主轴驱动器,该系统采用全数字间接矢量控制,DSP采用TI公司的TMS320LF2407A,功率模块为三菱公司PM75RLA120,开关频率为10 kHz。所用电机为7.5 kW,2对极,额定转速为1 500 r/min,最高转速为8 000 r/min的主轴电机,额定磁场电流为10 A,电机参数为:定子电阻0.751 Ω,定子漏感3.1 mH,转子电阻0.547 Ω,转子漏感3.1 mH,互感56.6 mH。图4是在上述情况下的电压与速度的关系曲线。由图4可以看出,在4 500 r/min以上,电压下降比较明显,而且随着转速的升高,电压下降越来越多,也就说明铁耗越来越大。
由式(10)和电机的速度可以计算出实际的磁场电流(idst),d轴电流指令值(idsref)为已知,因此由iFe=idsref-idst,可以绘出iFe与速度的曲线如图5所示。
由图5可以看出iFe与速度基本成线性关系,由于在3 000 r/min以后,iFe的影响才比较明显,因此对3 000 r/min以后的iFe进行近似处理,可得到以下线性关系:
式中:n为电机转速,n≥3 000 r/min。
根据式(15),可以对d轴电流的指令值idsref进行实时的补偿。图6所示为补偿前后的定子相电压有效值比较曲线。
由图6可以看出,补偿之后定子相电压基本恒定,说明实际磁场大小与给定磁场大小是相吻合的(与速度成反比变化)。
5 物理试验
物理试验仍然采用上述装置。首先进行0~8 000 r/min的速度阶跃试验,弱磁控制策略分别采用以下3种:1)idsref采用本文所提出的优化策略,同时进行铁耗补偿;2)idsref采用本文所提出的优化策略,但没有进行铁耗补偿;3)idsref与速度成反比。试验对比曲线如图7所示。由图7可以看出,采用优化策略后速度在基速以上速度上升明显加快,而在进行铁耗补偿后(3 000 r/min以上),速度提升更快,0~8 000 r/min最快时间为1.5 s(见图7①),最慢为2.1 s(见图7③)。
由于测试设备的限制,对该电机的带载试验最高转速只能到5 000 r/min,图8是上述弱磁控制策略的带载试验比较曲线。
由图8可以看出,采用idsref与速度成反比的弱磁控制策略时恒功率区只能到2 000 r/min左右,而采用优化策略后,恒功率区则可以到4 500 r/min, 进行铁耗补偿后则可以到5 000 r/min以上。
6 结论
本文对间接矢量控制系统中感应电机的弱磁控制存在的问题进行了详细的分析,并且提出了一套解决方案。在电压、电流有限的情况下,对磁场电流和转矩电流进行优化配置,提高电流的利用率;针对高速区铁耗的影响,提出一种线性化的铁耗补偿方法,保证转子磁场与给定相匹配。试验证明通过这些方法,缩短了升速时间,延长了恒功率区,提高了系统的控制性能。
本文所提出的方法已经应用于为某数控公司开发的主轴驱动器中。实践证明该系统达到了预期的设计要求。
磁场定向矢量控制 篇2
风能作为可再生能源之一具有取之不尽、用之不竭的特点, 相较于其他能源还具有使用清洁、成本较低的优点。此外, 风力发电不仅能为经济增长提供稳定电力供应, 还可以有效缓解化石燃料带来的空气污染、水污染和全球变暖等问题。因此,风能是最具商业潜力、 最具活力的新型能源。随着风力发电技术的研究不断深入, 对风力发电的成本要求越来越低, 可靠性的要求也越来越高, 因此对风力发电系统的进一步研究、 开发非常必要[1,2,3]。
双馈风力发电机是一个高阶、多变量、非线性、 强耦合的机电系统, 它的最大优点是可以实现功率的双向流动。双馈电机由于控制目的的不同, 也可有多种不同的建模方式和控制策略。文献[4-5] 介绍了并网型定子磁场定向控制的双馈风力发电机数学模型; 文献[6] 介绍了低风速下双馈风力发电机提高风能利用率的控制策略; 文献[7] 介绍了基于电网电压定向的矢量控制策略。从国内外文献可以看出, 目前大多数双馈风力发电机都是基于传统的矢量控制, 在同步旋转坐标系下建立风力发电机数学模型, 通过传统的PI控制器调节, 可以实现有功功率和无功功率的独立控制。
传统的DFIG定子电压定向的矢量控制系统是单纯利用传统PI控制器来控制输出的功率,PI控制器是根据系统的误差, 利用比例、积分计算出控制量来进行控制, 其中比例调节是指系统的偏差是按比例来反映的, 如果系统出现偏差, 比例调节能立即产生调节作用来减少偏差; 积分调节作用能消除系统的稳态误差, 提高无差度。但是对于复杂的风力发电机系统, 传统的PI控制器的参数难以准确的选择, 使得输出的有功功率超调量偏大, 跟踪速度慢。本文中的控制系统是基于DFIG定子电压定向的矢量控制系统改进的控制系统, 在传统的矢量控制系统中引入模糊控制器, 用模糊控制器来修正PI控制器的参数, 用实际输出功率来跟踪参考输出功率, 相较于传统的DFIG定子电压定向的矢量控制系统有跟踪速度快、超调量小的优点, 可以得到较为理想的跟踪效果, 实现控制目的。
2系统的数学模型
2.1风力机模型
1926年贝兹(Betz) 建立风力机的第一个气动理论。 假定气流经过整个风轮扫掠面时是均匀的, 并且气流通过风轮前后的速度均为轴向[8]。根据该理论, 风机实际能够从风中捕获的机械功率和转矩可用下式表示[9]:
式中,ρ 为空气密度,A为通过风轮的气流截面积,ν 为风速,λ 为叶尖速比,ωt为风轮的角速度,R为风轮半径,Pm为风机输出功率,Tm为风机的机械转矩,Cp(λ,β) 为风能利用系数, 它是叶尖速比 λ 与桨矩角 β 的函数[10], 采用如下公式计算:
图1为桨矩角 β 为不同角度时Cp-λ 关系曲线。由图可知, 一定风速下, 当风轮节距角 β 一定时, 最佳功率系数Cp仅由叶尖速比 λ 所决定。
2.2双馈感应发电机数学模型
双馈发电机将风力机提供的机械能转换为电能, 在d-q同步旋转坐标系下建立双馈电机数学模型。
磁链方程
电压方程为
式中,Rs、Rr、Ls、Lr分别是定子侧、转子侧的电阻和电感,Lm是定转子间互感,Vsd、Vsq、Vrd、Vrq分别表示d-q坐标系下定子侧、转子侧电压,Isd、Isq、Ird、 Irq分别表示d-q坐标系下定子侧、转子侧电流,ψsd、 ψsq、ψrd、ψrq分别表示d-q坐标系下定子侧、转子侧磁链,ωr表示转子转速,ωs表示同步转速。
电磁转矩是关于极对数p的方程
忽略定子电阻的影响, 为简化控制, 可采用基于定子磁链定向的控制策略, 将d轴与双馈电机定子磁链 ψs重合, 如图2所示。
定子侧取发动机惯例, 转子侧取电动机惯例, 可得:
式中,Ps、Qs为定子侧有功功率和无功功率。
3 DFIG定子电压定向的矢量控制系统的改进
3.1传统的DFIG定子电压定向的矢量控制系统
矢量控制是在电机统一理论和坐标变换理论的基础之上,为了使交流电机得到跟直流电机一样的控制性能, 把交流电机的定子电流分解成互相垂直的磁场定向励磁电流分量和和转矩分量, 然后分别对它们进行控制的控制技术。而对于强耦合多变量的双馈发电机系统来说, 不进行解耦控制而就简单地对交流电流进行闭环控制, 控制效果不理想。为了实现控制目标, 必须应用矢量控制技术分别对实际的交流量分解的有功分量和无功分量进行闭环控制。
传统的DFIG定子电压定向的矢量控制系统的设计采用双闭环结构 , 外环为功率控制环 , 内环为电流控制环。在功率环中 , 有功功率的参考值p*ref、无功功率的参考值Q*ref和功率反馈值P、Q做差 , 把偏差作为PI控制器的输入 , 定子电流I*rd、I*rq是PI控制器的输出 , 再将和转子电流反馈量比较后的差值作为内环PI控制器的输入, 内环PI控制器的输出为电压分量, 加上电压补偿分量△ Vrd、△ Vrq后就得到转子电压V*rd、V*rq, 经过坐标变换得到三相坐标下的转子电压量[11]。根据以上分析得到传统的DFIG定子电压定向的矢量控制系统框图, 如图3所示。
3.2改进的DFIG定子电压定向的矢量控制系统
模糊控制由于其鲁棒性好、易于建立规则库、抗干扰能力强等优点而得到广泛的应用, 对控制对象特别复杂或数学模型难以建立有很好的控制效果[12,13,14,15]。改进的DFIG定子电压定向的矢量控制系统是基于传统的定子电压定向的矢量控制系统的改进, 在内环上添加一个模糊控制器, 将模糊控制与PI控制器的结合, 将偏差利用模糊推理的方法给出控制量, 达到快速稳定的调节。 当模糊控制器规则建立后, 对最优参数附近一定范围内的PI参数都能达到较好的控制效果, 可以有效地克服PI控制器的缺点。
改进的DFIG定子电压定向的矢量控制系统的控制目标是使风力发电机的输出功率能够跟踪给定的参考功率, 当选取最优的PI参数时, 改进的控制系统相比于传统的控制系统, 跟踪效果好, 超调波动小; 当这组PI参数在最优参数上下一定范围内波动时, 模糊控制器能对PI参数进行修正, 使跟踪的功率波动小, 超调量小。
模糊控制器输入有两个, 分别是实际功率与参考功率的偏差e及偏差的变化率△ e, 输出为PI控制器的参数Kp、Ki的修正量△ Kp、△ Ki, 分别加上PI控制参数的初始值, 得到实际PI控制参数。改进的DFIG定子电压定向的矢量控制系统原理如图4所示。
K'p、K'i为PI控制器初始的参数。
此系统取风电系统的输出功率作为系统的目标函数, 转速作为控制变量。为了便于控制, 把e和△ e实际值分别用量化因子映射到模糊集合论域偏差E和偏差变化率△ E。将模糊集合论域E和△ E分别定义7个和7个模糊子集, 即:
{E, △ E}={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。其中:NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB分别表示负大、 负中、负小、零、正小、正中和正大等模糊概念。采用离散化的数字集合表示模糊集合论域E和△ E如下:
由于风电系统的特点, 选择三角波和高斯曲线作为隶属度函数的形状, 图5和图6分别显示了输入和输出的隶属度函数, 总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验, 建立了模糊PI规则表, 如表1、2所示, 结合模糊PI规则表可以对模糊PI参数进行校正, 使其达到期望的控制效果。
△ Ki根据上述控制器的设计方案, 在Matlab / Simulink平台上搭建模型进行仿真, 并与传统的PI控制结果进行分析比较。仿真实验中双馈发电机主要参数见表3。
根据式(1) 至(11), 在Simulink中搭建风力发电机组仿真模型, 仿真时间为6s, 设定要跟踪的有功功率参考值为1MW, 无功功率的参考值为0, 并且在t=1s时给出参考功率的值。矢量控制系统中的PI控制器选取最优参数,加入到模糊控制器的改进矢量控制系统中运行由于模糊控制器具有调节PI参数的作用, 仿真开始时出现的震荡较小, 具有跟踪速度快、超调量小、跟踪时间短的特点, 仿真效果如图7(a) 所示。同样一组PI参数, 在传统的矢量控制系统中运行, 在仿真开始时会出现较大的震荡, 超调量较大, 跟踪速度也比较慢, 仿真效果如图7(b) 所示。
PI控制器选取最优参数有效范围内附近的任一参数, 在改进的矢量控制系统中, 由于加入了具有调节P参数作用的模糊控制器, 在仿真初期, 经过模糊控制器的调整, 一段时间后, 修正了PI参数, 虽然有一段时间的功率震荡, 但是最终使得输出的有功功率和无功功率跟踪上参考功率并且输出功率稳定, 跟踪效果好, 实现控制目的, 仿真结果如图8(a) 所示; 对于同样的一组PI参数, 由于传统的矢量控制系统不能调节PI参数导致控制系统输出的功率不稳定, 在参考功率值的附近上下波动, 超调量大, 没有实现控制目标, 仿真效果如图8(b) 所示;
5结束语
本文详细分析风力发电系统输出功率的特性, 并将模糊控制器引入传统的DFIG定子电压定向的矢量控制系统。采用MATLAB软件对风力发电机的仿真表明改进后的定子电压定向的矢量控制系统响应速度快、跟踪效果好, 在PI控制器系数是否是最优时都能达到跟踪目的, 并且跟踪效果好, 稳定性好, 超调量小, 波动小, 取得了较好的控制效果。
摘要:本文在风力机和双馈感应电机(DFIG)的基本原理的基础上,建立了风力机的数学模型和基于定子磁链定向的双馈风力发电机动态数学模型;针对传统的DFIG定子电压定向的矢量控制系统中PI控制器对于复杂系统其参数难以修正的问题,对传统的DFIG定子电压定向的矢量控制系统进行改进,加入模糊控制器,将模糊控制器与传统PI控制器相结合,用模糊控制器修正PI控制器的参数,缩短跟踪控制时间,控制风力发电系统的输出有功功率能够快速跟踪参考功率。仿真结果表明经改进的定子电压定向的矢量控制系统相较于传统的DFIG定子电压定向的矢量控制系统具有跟踪速度快、超调量小的优点,验证了控制系统的可行性。
磁场定向矢量控制 篇3
对于电力拖动系统, 其动态、静态性能取决于系统对电机电磁转矩的实时控制能力。异步电机的动态数学模型是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统[1], 电磁转矩更是耦合性强, 对其控制亦十分复杂。矢量控制则通过测量异步电动机定子电流, 根据磁场定向原理, 将电流分解为产生磁场的电流分量 (励磁电流) 和产生转矩的电流分量 (转矩电流) 分别加以控制, 并同时控制两分量间的幅值和相位, 电磁转矩与转矩电流有近似的线性关系, 达到控制异步电动机转矩的目的, 实现高性能调速。
2 控制结构分析
异步电机的电磁转矩表达式:
其中, np为电机极对数;Lm为定转子之间互感;Lr为转子电感;id为定子电流在转子磁链方向上的分量;Ψr为转子磁链。由式 (1) 可见, np、Lm、Lr是与电机相关的常数, 当保证Ψr为定值时, Te与id有线性关系, 称之为转矩电流分量。
矢量控制系统有多种结构, 带转矩内环磁链闭环的矢量控制系统结构如图1所示[2], 该系统由三个闭环结构组成, 外环控制转速, 内环为转子磁链和电磁转矩, 直接对二者同时实现控制。通过转速反馈信号与转速给定相比较的偏差经过转速调节器ASR, 输出转矩指令信号Te*;转速调节器的输出转矩指令信号Te*与实际电磁转矩Te相比较的偏差通过转矩调节器A-TR, 运算出转矩电流分量id*;转子磁链给定是一函数发生器, 由转速给定作为输入, 得出转子磁链给定信号Ψr*, 经磁链调节器APR运算出励磁电流分量iq*。转子磁链函数发生器根据电机的调速范围和转速给定信号, 在恒转矩范围内恒磁通, 转子磁链保持额定, 在恒功率范围内削弱磁场, 转子磁链随转速指令的增大而减小。
转子磁链反馈信号包含了转子磁链的大小和位置, 转子磁链的观测模型主要有二种[3]:
(1) 在两相静止坐标系的模型。定子电压和电流由传感器测得后, 经过3s/2s变换, 根据异步电机在两相静止坐标系下的数学模型, 计算转子磁链的大小和相位。
(2) 按转子磁场定向两相旋转坐标系下的模型。三相定子电流ia、ib、ic经3s/2r按转子磁链定向, 得到id、iq, 利用矢量控制方程式
可以获得Ψr和转差ωs, 由ωs与实测转速ω相加得到定子频率信号ω, 再经积分即为转子磁链的相位角, 即同步旋转变换的旋转相位角。
id*、iq*经过2r/3s为ia*、ib*、ic*后, 利用电流滞环调制得到逆变器开关信号。
3 仿真模型
依据以上的分析, 利用Matlab/Simulink工具箱[4], 搭建按照转子磁链定向的矢量控制调速系统的模型如图2:
系统主电路由恒定直流电源、三相桥式逆变器、异步电机模型构成, 控制部分包括外环转速环, 内环转矩环和磁链环, 最后生成触发脉冲加至逆变器六个开关器件。
电机中模型, 从Machines Measurement Demux端口引出转子磁链dq分量、定子三相电流ia、ib、ic, 电磁转矩Te作为反馈信号。三个调节器采用PI形式, 内部结构如图3所示。
得到的id*、iq*以及零轴电流i0*=0变换到定子三相坐标系上, 得到定子电流给定信号ia*、ib*、ic*。
Current Regulator模块利用自定义封装, 实现滞环调节, 其内部结构如图4, 使用时只需指定滞环环宽, 滞环宽度的大小影响开关器件的开关频率, 环宽越小, 开关频率越高, 且电流控制精度越高, 反之亦然。
4 仿真结果与分析
仿真采用固定步长的ode3仿真算法, 为保证精度, 限制最大步长取1e-5。
电机空载启动, 启动过程充分利用电机的过载能力, 以最大加速度加速, 启动时间只需0.1s, 快速性好, 如图5, 其中虚线为转速给定, 实线为实际转速。
启动进入稳态后, 在1.5s时刻加75%额定负载, 转速稍微有降落, 但是能跟随给定值, 系统呈现良好的抗扰性。在2s时刻进行减速20%, 减速过程的快速性良好。在3s时刻加速10%, 转速也能良好的跟随给定值。整个调速过程中的电磁转矩指令值如图6、图7为其响应, 可以看出, 系统对电磁转矩的控制是有效的。
图8和图9给出整个调速过程中励磁电分量和转矩电流分量的响应曲线。由图见, 励磁电流分量在整个调速过程中没有发改变, 保证了电机内部磁场在稳态、暂态发挥最大的效率, 而转矩电流分量在加载、加速速过程中都随着指令信号改变而改变, 从而态的控制电机电磁转矩, 对应的三相坐标系的电流波形放大图如图11~12, 可以看出, 过速过程平滑, 基本无冲击。
5 结论
矢量控制是一种优良的控制策略, 带转内环磁链闭环矢量结构, 得益于直接对转矩磁链同时进行反馈控制, 能够获得转速良好转速控制效果, 其系统性能优异。
利用Matlab/Simulink提供的电机、电力子器件、电源、控制模型, 很容易建立矢量控制系统的仿真模型, 全面地展示矢量控制技术的特点, 其强大的数据、图形分析功能, 能直观的观测各个变量的动态响应。
参考文献
[1]现代电力电子学与交流传动[M].北京:机械工业出版社, 2005.
[2]陈伯时.电力拖动自动控制系统[M].第三版.北京:机械工业出版社, 2003.
[3]阮毅, 张晓华.异步电机磁场定向模型及其控制策略[J].电气传动, 2002, 34 (3) :3-5.
磁场定向矢量控制 篇4
关键词:磁场定向控制,SVPWM,过调制,全数字
1 引言
空间矢量脉宽调制(SVPWM)策略是目前应用比较广泛的一种脉宽调制策略,它相比于正弦脉宽调制(SPWM)策略而言具有两个主要优点:具备更高的电压利用率,理论上最高调制比可以达到1;容易数字化实现。在电机过载要求比较高或者在弱磁过程中,电压利用率的大小对性能的影响是非常大的,基于普通的过调制策略的SVPWM[1]电压利用率并不能达到最大[2]。J.Holtz在文献[3]中提出了新的过调制策略,该策略可以实现过调制区域电压利用率连续增大,并且最大值可以达到1。Dong-Choon Lee等人对这种方法做了进一步完善[4],但应该注意到这些方法都是在开环控制的基础上推导出来的,闭环磁场定向控制的电压输出具有自己的特点。
本文给出了双闭环磁场定向控制下的SVPWM过调制策略,该策略旨在使得闭环控制下电压利用率达到最大。
2 SVPWM原理及过调制方式
三相电压型逆变器如图1所示。它由6个开关元件组成,以“1”表示任意桥臂的上桥臂开通,下桥臂关断,则逆变器状态(T1,T2,T3)共有8种:(000),(111),(001),(010),(011),(100),(101),(110)。
图2所示为逆变器开关状态对应的6种开关电压矢量,(000)和(111)分别对应的是零矢量,在图1中并没有标出。这6个开关电压矢量将平面划分为6个扇区,任意扇区的参考电压矢量都是由该扇区对应的开关电压矢量合成得到,如参考电压矢量处于扇区1o中,则由开关电压矢量V6和V2合成。
通常将调制区域分为连续调制区域(Ⅰ)和过调制区域(Ⅱ,Ⅲ),如图3所示。将过调制区域分成Ⅱ(内切圆和外接圆之间)和Ⅲ(外接圆以外)两部分。在区域Ⅱ,可通过脉宽调制策略的改变使得其幅值达到要求,而区域Ⅲ则是不能达到要求的[4],因此过调制区域研究的重点就是区域Ⅱ,区域Ⅲ一般采用的就是6步法(six-step),即空间合成矢量只沿着六边形的6个顶点进行旋转。
SVPWM是否进入过调制区域是由指令电压大小决定的。当指令电压(三相合成矢量)小于
目前在过调制区域SVPWM主要有两种实现方案:幅值跟随和相角跟随。所谓幅值跟随就是追求幅值的最大化,在相角上会与指令值有些差异,从而导致谐波增大。而相角跟随则是保证与指令电压相同的相角,从而减小谐波,但在幅值上可能会存在较大偏差。
2.1 相角跟随方式
SVPWM数字化实现的原理如图4所示,将处于某一扇区的电压矢量所对应的时间量分解为开关时间值t1和t2,如果t1+t2大于脉宽调制周期则进入过调制区域,此时,t1和t2按下式进行计算:
采用这种方法能够获得的最大调制比(mi)为0.951 7,并且在开环控制中是通过电压补偿实现的[4],这里
2.2 幅值跟随方式
所谓幅值跟随就是保证基波成分能够达到指令值的要求。这种情况实际是通过六边形的顶点部分来补偿中间部分的基波损失。以6个分区中的一个为例来说明这种情况。图5所示指令电压值V*1和V*2分别是位于0≤α≤π/6和π/6≤α≤π/3区域,V1ref和V2ref则分别是对应的实际指令值。αh称之为保持角,当V*1旋转角度α≤αh时,V1ref始终保持在0°的顶点,而当V*2旋转角度α≥π/3-αh,V2ref将保持在π/3位置的顶点,当V*(电压指令值)的旋转角度αh≤α≤π/3-αh时,Vref(实际电压指令值)随V*一起旋转,但是幅值为六边形边框,并且在位置π/6时两者重合。这种方法在相角上不能保证完全的跟随,但是可以实现幅值的最大化[4]。
3 闭环控制SVPWM过调制算法实现
对闭环控制而言,指令电压大小就是电流调节器的输出量(见图6),即输出电压大小会根据电流的大小自行调整,因此,文献[4]中在相角跟随阶段的电压补偿策略对闭环控制是没有必要的,闭环控制中的电流环会自动补偿电压。针对这类闭环控制系统,依据mi的大小来提出以下算法。
当mi≤1时,采用平均法,即相角跟随的方法。
当1<mi≤1.048 3时,采用幅值跟随的方法,并且在计算保持角αh时,对文献[4]中的公式进行修改,得到:
if(mi>1&mi<1.028 3)
αh=6.40×mi-6.40
if(mi≥1.028 3&mi<1.045 8)
αh=11.75×mi-11.91
if(mi≥1.045 8&mi≤1.048 3)
αh=48.96×mi-50.79
在αh求得的情况下,计算幅值跟随区域的t1和t2,其步骤如下。
1)计算实际指令电压旋转角度β。当α=αh时,β=0;当α=π/6时,β=π/6;当α=π/6-αh,β=π/3,因此可以导出β与α的关系:
2)计算出Vref的幅值。当α≥π/3-αh和α≤αh时,Vref=(2/3)VDC,其它情况下:
当
当
3)计算出分解时间量t1和t2。
这里TS是开关周期。
4 试验结果和分析
试验采用异步电机为2.2 kW,母线电压为540 V,在电流频率为50 Hz情况下,进行下列试验。
图7为采用相角跟随情况下,指令电压mi=1时的一路脉冲信号以及a相的电压和电流信号;对电压和电流信号进行谐波分析,见图8,可知其基波输出电压为327.14 V,电流为3.114 1 A,由此可见其实际电压的调制系数mi=0.951 6,这与前面的分析是相吻合的。
图9、图10为指令电压mi=1.041 6情况下的电压、电流及其谐波分析曲线,此时,由前面的分析可知已经进入了幅值跟随区域,这时实际基波输出电压的mi=0.984。
图11为mi连续增加情况下的电压、电流曲线,其指令电压的mi最大值为1.048 3,对此时的相电压和相电流做谐波分析,如图12所示。
此时基波电压为340.83 V,因此实际输出电压的调制比mi=0.99,这与理论上的分析基本是一致的。
5 结论
本文深入分析了幅值跟随和相角跟随空间电压矢量PWM过调制策略的原理,在此基础上推出了闭环系统这两种过调制策略的实现算法,并分析了这两种方法对应的逆变器输出的电压波形。
采用本文提出的过调制方法可以进一步提高磁场定向闭环控制系统电压的利用率,从而可以获得更大的电流,这对提高闭环控制系统的动态性能和带载能力是非常有利的。
参考文献
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