永磁同步电机控制策略（精选9篇）
永磁同步电机控制策略 篇1
摘要：建立永磁同步电机的数学模型。采用基于励磁电流id=0的转子磁场定向矢量控制方法,实现永磁同步电机的解耦控制。在MATLAB仿真软件环境下建立了交流伺服系统的仿真模型,位置调节器、速度调节器和电流调节器均采用常规PI控制算法,逆变器采用SPWM调制策略。仿真结果验证了控制方案的正确性和有效性。
关键词：永磁交流伺服,矢量控制,MATLAB仿真
1 永磁同步电机的数学模型
永磁同步电机[1,2]的数学模型沿用理想电机模型的一系列假设:忽略铁心饱和;不计涡流和磁滞损耗;转子上没有阻尼绕组,永磁体也没有阻尼作用;反电动势是正弦的。
则永磁同步电机三相在ABC坐标系下电压模型为:
其中:uA、uB、uC为三相绕组的相电压瞬时值;iA、iB、iC为三相绕组的相电流瞬时值;ψf A、ψf B、ψf C为永磁体磁链在各绕组中的投影;p为微分算子(d/dt);R为永磁同步电机定子各相绕组的电阻;LA、LB、LC分别为电机A、B、C三相绕组的电感;MAB、MBA、MBC、MCB、MCA、MAC为三相绕组之间的互感。
定子绕组产生的电磁转矩表达式为:
式中:ωr为电机机械角速度;ea、eb、ec为电机的反电势。
运动方程为:
式中:Tem为电磁转矩;TL为负载转矩;B为阻尼系数;J为电机转动惯量。
2 伺服电机采用的控制策略分析
控制策略[3,4,5]分为控制id=0以实现最大转矩输出和控制id<0以达到弱磁升速。本文分析id=0的情况。
id=0转子磁链定向矢量控制的永磁同步电机伺服系统的原理如图1所示,它是一个位置、速度、电流闭环的三闭环系统。主要包括定子电流检测、转子位置检测、速度环调节器、clarke变换、park变换与逆变换、SPWM控制等几个环节。
永磁同步电机矢量控制要使实际的id觹、iq觹与给定的id、iq相等,就满足了实际控制的要求。在实际控制中,向电机定子注入的和从定子检测的电流都不是id、iq,而是三相电流,所以必须进行坐标变化。又因为dq坐标系是定在电机转子上的旋转坐标系,所以要实现坐标变换必须在控制中实时检测电机转子的位置。
进给驱动的电机大多工作于额定转速以下,属于恒转矩调速方式。在这类应用场合中,追求的是在一定的定子电流幅值下能够输出最大的转矩,因此最佳的控制方式是使定子电流与d轴正交,与q轴重合,即保持id=0(即磁场定向控制),使d轴电流分量id和q轴电流分量iq间达到解耦作用。
控制过程为:将位置信号指令与检测到的转子位置相比较,经过位置控制器的调整,输出速度指令信号,速度指令信号与检测到转子速度信号相比较,经速度控制器的调节,输出iq觹指令信号(电流控制器的给定信号),同时经过坐标变换,定子反馈的三相电流变换为id、iq,通过电流控制器使id=0,iq与给定的iq觹相等,电流控制器的输出为d、q轴的电压经坐标变化为αβ坐标下的电压,通过SPWM模块输出六路PWM驱动IGBT,产生可变频率和幅值的三相正弦电流输入电机定子。
此时经磁场定向控制的PMSM的电压方程为:
磁链方程为:
转矩方程为:Tem=pnψdiq
从其转矩方程中可以看出:由于转子是永磁结构,其ψd=常数,转矩只与电枢电流的幅值成正比,只要在逆变器中控制好定子的电流的幅值,就会得到满意的转矩控制特性。定子频率和相位由转子位置检测器的转子磁极位置信号决定。此时在模型上可以将永磁交流电机看成一台直流电机,控制也就变得简单多了。
3 永磁同步电机伺服模型的建立
永磁交流伺服系统仿真模型[6,7,8]如图2所示,该模型主要组成部分为负载转矩给定、反馈和PI模块、SPWM模块、永磁伺服电机模块、测量模块。负载转矩给定环节,可以根据具体数控机床的要求选择负载,这主要是通过阶跃函数模块来实现;反馈和PI模块环节,反馈采用的是比例反馈,因为PMSM参数设置极对数为2,所以反馈的电角度为实际值的2倍,PI模块可分别设定其P值和I值以及上下限幅值,具体参数在不同的系统中需反复凑试,以得到最理想的波形时的参数为佳;SPWM模块生成6路PWM信号输出来驱动逆变器;永磁伺服电机模块,这个模块可以直接在SIMULINK菜单中的Sim Power System库中的machines栏直接得到,并可对电机的固有基本参数直接给定;测量模块,包括对电机转子位置、转速、转矩,定子电流电压的输出及测量,在Sim Power System的Measurements中可以直接找到相应的模块。
4 永磁交流伺服系统的仿真结果
图2仿真参数的选取算法为ode23tb,可变步长,运行时间为0.2s;Udc=250V;Pn=4;转动惯量J=0.008kg·m2;
(1)稳态运行突加负载实验
系统给定转速为2500r/min,待进入稳态后,在t=0.1s时突加负载T=6N·m,可得到系统各仿真曲线如图3、图4所示。
从定子三相电流波形图可以看出电机在启动时三相电流在0.1s之前有较大波动,最大电流达到20A,在0.1s之后很快波形就趋于稳定的正弦波,最大电流达到额定电流6A左右。
从图4转速响应曲线看出,转速在0.1s时刻有点波动,但约0.01s时间后,转速立即恢复到2500r/min,无超调,而且非常的稳定。从图5转矩响应曲线看出,转矩在起动时有很大的波动,约0.02s后转矩趋于稳定。在0.1s时突加负载,转矩立即上升,波动时间很短,几乎立即达到额定转矩6N·m,无超调且非常的稳定。
从图6的qd轴电流波形图可以看出d轴电流基本为0,q轴电流在起动时有大的波动,在0.05s到0.01s电流恢复到近似为0,在0.1s突加6N·m负载后,电流有一个很小的波动,并立即趋于稳定。
(2)带负载启动降速
负载转矩设为T=5N·m,在0~0.1s段,转速设定为3000r/min,从0.1s开始,转速设定为2000r/min。
从定子三相电流波形图7中可以看出三相电流在0.1s是有较大波动,但很快波形就趋于稳定的正弦波。
从图8转速响应曲线中看出,在0.1s之前,转速从0上升到3000转,在0.1s时转速有一短暂的下降波动,但约0.01s时间内,转速就于稳定至2000转。
从图9转矩响应曲线看出,转矩在0.1s时刻波动较大,但约0.01s时间后,转矩立即恢复到5N·m,而且非常的稳定。
从图10qd电流曲线看出,在0.1s时q轴电流有较大的波动,d轴电流也有小的变化。但变化时间非常短,两轴电流就趋于稳定。
5 小结
由仿真波形可以看出:在给定转速为2500r/min的参考转速下,系统响应快速且平稳,几乎没有超调和振荡,电流波形为平滑的正弦曲线。动态调节迅速、平稳、电流波动和干扰较小;启动阶段系统保持转矩恒定,因而没有造成较大的转矩和相电流冲击,参考电流的限幅作用十分有效。稳态运行突加负载实验中,空载稳速运行时,忽略系统的摩擦转矩,因而此时的电磁转矩均值为零;在t=0.1s后稳态运行时无静差,突加负载,转速略有影响,但又能迅速恢复到平衡状突加负载后,电磁转矩略有增大,这主要是由电流换向IGBT开关的频繁切换造成的。
带负载启动实验中,在t=0.1s时转速突降转速过渡平滑,无超调,到稳态时转速平稳;从转矩波形看,转速突降,转矩脉动幅度小,对转速的变化响应迅速,超调量小,能很好的保持恒转矩运行。上面的建模和仿真表明,该永磁同步电机伺服控制系统具有良好的动态响应,证明了本文所提出的这种PMSM交流伺服系统仿真建模方法的有效性。
参考文献
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双凸极永磁电机的控制方案研究 篇2
关键词:双凸极;永磁电机;无位置传感器
中图分类号:TM3 文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 04-0000-01
Doubly Salient Permanent Magnet Motor Control Scheme
Sheng Haoqi
(Ningbo Public Transport Vehicle Detection Co., Ltd.,Ningbo315000,China)
Abstract:The main characteristics of Doubly Salient Permanent Magnet Motor is simple structure,suitable for automated manufacturing.And the doubly salient permanent magnet motor design is related to positioning are sufficient conditions for zero torque.Given the imprecise position sensor and a non-existing program phase shift position sensor problems,a new Unposition sensor scheme.Simulation results show the accuracy of the new program Practical feasibility and initial confirmed by a microcomputer system.
Keywords: Doubly Salient;Permanent magnet motor;Unposition sensor
双凸极永磁电机采用高性能永磁体激磁,工作在双极性状态下,其能量转化率和绕组利用率较传统变磁阻电机要高,因此它具有较高的转矩密度,与相同功率等级的传统变磁阻电机相比,其体积较小。由于高性能永磁体的采用,双凸极永磁电机设计时绕组匝数与相同功率等级的变磁阻电机相比要少,加之采用集中绕组和体积的减小,绕阻端部长度亦较小,故此电机铜耗较传统变磁阻电机要小。在小功率应用范围内,由于铜耗在总损耗中占较大分量,与传统变磁阻电机相比较,双凸极永磁电机在效率上的改进尤为明显。
如果控制的设计能使用一个精确的模型,那么利用线性反馈技术和预先计算好的最优的转矩分配函数,就能导致最优的动态性能。然而,使用精确模型意味着复杂的在线计算,或者是巨大的用来查询的表格,这些暂时都难以实现;而实际上模型的不精确性是不可避免的,从而不可避免的使性能变坏;还有实际的测量的不精确。然而可以采用一种完全不同的思路,即使用一个简化的模型,而其中的参数被自适应的实时的调整。总之,改善双凸极电机的动态性能的控制方法正在不断完善。
一、位置传感器方案
“两相导通”策略下,控制器的主要任务是根据当前的转子位置决定哪个两
相组合导通。事实上,导通原则只是间接地依赖于转子位置,而直接地依赖于反电势。换句话说,即:“总是选择线反电势较大的两相导通”。
由于反电势难以获知,而它与转子位置有固定的联系,因此改由检测转子位置来决定触发信号。如果反电势与转子位置的关系已知,那么,这样的传感器装置(比如槽形光耦配合遮光盘)不难设计。此时,控制器的作用就像一个简单的译码器,它接收3路位置传感器信号,而产生6路逆变桥控制信号。
二、无位置传感器方案
(一)位置传感器的缺点
使用位置传感器无疑是最简单的,同时也是可靠的。更为重要的是,它不存在起动困难。其缺点是控制器与电机的连线过多、传感器增加了系统的硬件成本、不能灵活地调整控制策略,以及在大极对数下对传感器的安装精度要求过高。为解决这个问题,可以通过无位置传感器方案来解决。
(二)一种经典的无位置传感器方案
这一方案的原理是:检测关断相反电势的过零点;在过零点之后,电机再转过30度电角,即换流时刻。通过检测三相端电位即可检测关断相反电势的过零点。
任何平顶宽度达到或超过120度电角的反电势都能够保证,在某相成为关断相期间,另外两相的反电势的幅值始终相等。事实上,对反电势的要求无需如此苛刻。确切地说,只需在关断相反电势的过零点位置,导通两相的反电势具有相等的幅值即可。换句话说,在关断相反电势过零点位置的两边,中心点电位可以偏离导通两相端电位的中点。这样并不会引起检测过零点位置的误差。把这一要求称为对反电势的最小约束[1]。可以证明,反电势波形的峰(谷)若左右对称如正弦波、等腰梯形波,即可满足上述要求。当然,中心点电位的偏离不能太大,那样的话,将产生多余的伪过零点。如果反电势满足最小约束,则在此过零点位置,同样满足两相的电感相等,因为此时两相绕组处于相同的磁路环境。因此,与反电势的情况相同,即使在其它位置“电感相等”的条件不能满足,也不会影响过零点判断的精度。
可见,过零点的判断几乎不依赖于电机参数;换句话说,过零点判断在理论
上几乎没有误差。这是这一方案最(或许也是唯一)迷人的地方。
误差在“移相30度”时开始引入。事实上,根本无法实现移相,因为并不能测量角度。所能做的,是在检测到过零点之后延迟一段时间(这段时间内,估计电机转过30度电角),再实施换流。显然,延迟时间的长短依赖于当时的转速。
由于电机在两个相邻的过零点之间转过60度电角,因此,延迟时间通常取前一个过零点到当前过零点的时间的一半。然而,这无疑使换流精度与动态响应成为矛盾。注意,不要误以为解决如何精确地转过30度电角是完善这一方案的关键。
因为,如果能精确地转过30度电角,那么也能精确地转过60度电角,于是,可以从上一个换流点直接得到下一个换流点,而不需要再检测什么过零点。也就是说,到时候找到的是一个全新的方案,而不是对原方案的改进。
因为电机静止时没有反电势,所以该方案存在起动困难。据作者所知,起动问题至今还没有成熟的、普遍适应的解决办法。在一些简单的场合,比如己知负载的大小和惯量,可以先由(任意)两相通电使转子定位,然后以开环调频的方式使电机按照既定的速度曲线起动。
三、本文提出的无位置传感器方案
鉴于上述方案将在“移相30度”时引入误差,作者提出了一种直接检测反电势交叉点的无位置传感器方案。必须承认,新方案虽然不需要移相,但将依赖于电机的参数。
检测反电势的交叉点实质上是比较两相反电势的大小。显然,无法直接得到反电势然后比较它们。反电势的信息主要还是从相端电压获得。用Mierochip公司的PIC16F873单片机实现了新方案的最简模式。所谓最简模式,是直接比较相端电压,而不计电流的影响。这在轻载下不致引起太大的误差,仍可用来检验新方案的可行性。进一步补偿电流的影响须求助于DSP芯片(其中包括高速A/D转换),因为算法包含微分运算以及与之相联系的数字滤波。与上一方案比较,新方案的优点是理论上没有误差;缺点是多了电流测量环节。注意,在补偿电流在绕组电感上的感应电压时,无需知道所有转子位置上的电感值,而只需知道换流时刻对应的电感值即可(与上一方案同理)。这一点相当重要,因为不然的话,该方案根本不可行。
参考文献:
永磁直线同步电动机控制策略研究 篇3
关键词：永磁直线同步电动机,控制策略,伺服系统
0 引言
随着科技的快速大发展, 目前的电动机是以一种直线的较为新型的电动机, 电能可以转换成为直线方式的运动, 其间不需要有其他转换设备的电磁装置, 由旋转的电动机渐渐转的发展过来的。将旋转的电动机按照镜像方式打开, 将电动机按照原有的圆周进行系统直线的开展, 得到了线性的电动机。直线的电动机的工作原理, 与旋转形式的电动机相类似, 在相关缝隙中进行有效的磁场效应, 而不是进行磁场的旋转, 是具有直线性效果的, 其方向通过正弦方式进行有效的分布, 逐渐平移的磁场效应。与旋转的电动机相互比较, 直线的电动机具有几种异步效应感应。直线性电动机和同步的直线性电动机、直流的电动机, 以及其他类型的直线的电动机。直线电动机是按照平板型、弧线型、管线型进行有效的分析, 对各种类型的直线的电动机, 不适合其他方式方法的应用领域。永磁性同步直线的电动机, 在效能能指标和定位的精度和速度上, 以及效率等方面, 比其他的直线性电动机具有更加多的优势, 在许多现代化的, 具有高精密的直线性驱动的控制管理系统中, 永磁直线性同步的电动机是一种具有理想性的直线性伺服电动机, 永磁直线性同步电动机的平滑运行, 对推力脉动具有不明感, 直接使用直线的伺服电动机。
1 交流伺服系统
交流伺服系统是一个具有较高的非线性、强耦合性和复杂的变化性系统, 随着系统运行过程中产生了具有不同的程度的干扰, 这造成了控制难度的逐渐增大。策略上, 基于电机稳态数学模型的电压频率控制方法与开环磁通轨迹控制方法都很难以达到良好的伺服特性, 目前大多数应用的是基于永磁电机动态解耦数学模型的矢量控制方法, 这是现代伺服系统的核心控制方法。
2 永磁直线性的同步电动机具有的控制方法
经典永磁直线电动机, 通过对同步的控制系统进行有效的控制, 对非PID的控制器件做一个合理的实验方法, 完成有效的控制, 在实际的直线性电动机中, 伺服的控制系统中得到了广泛的应用。通过对DSP实现直线电动机的PID控制, 在直线性电动机中, 对系统进行P型的控制, 包括对PI型的速度, 有效控制器的合理化。PIO控制方法, 通过对被控制的相关对象, 进行模型参数分析, 寻求合理的变化。在鲁棒性能不缺定的时候, 通过PID的系统控制, 降低整体的耗费时间。因香瓜参数的时间具有一定的互相性, 产生一定的影响, 造成系统控制难以完成较好的效果。目前的PIO控制, 通过与其他的控制相互联系, 分析策略之间的相互关系, 逐渐形成复合的系统, 使其具有一定的智能新型控制, 提高复合控制这个系统的整个管理。直线性的电动机是具有多变性的, 伺服系统有多变系数, 其具有强烈的控制效果, 耦合的非线性可以保证系统的控制, 人们往往通过转子的磁链, 进行定向的矢量定位, 保证解耦的控制小姑, 消除励磁的控制, 实现回路的耦合, 推进控制系统的耦合管理, 从而可以使控制回路分别受到控制, 即预估器可以与其他器件进行互联, 实现控制器时间的有效补偿, 使控制器的工作时间可以发展, 加深时间的滞后效果管理, 实现完全性的补偿。这种设计的控制器具有一定的独立性, 不需要考虑时间延迟的影响, 从而解决直线性电动机的延时问题, 保证伺服系统的延时问题, 在电力传输系统中, 解决延时问题, 提高速度测量的滞后问题, 及时反馈相关速度滞后的原因, 保证整个系统的影响效果。
3 永磁直线性同步电动机的现实控制管理
现代的控制策略, 通过对系统进行自我控制, 保证自适应能力的有效控制。鲁棒控制问题, 预见性控制问题, 滑模变结构控制问题, 三者之间有一定的相关作用。
3.1 常见的 (自觉适应) 的控制系统
自觉适应是一种相互结合的理论, 将反馈的控制辨识, 研究相关理论。通过控制性能指数, 完成最大化控制指标。通过有效的控制调节, 保证对象系统的调整, 完成基于现代的理论控制系统, 对状态空间进行管理和控制。目前, 较为成熟的模型可以很好的完成数据校对, 其相关参考具有自觉适应的控制能力, 具有自我校正的系统管理。通过对自觉适应系数的分析, 完成系数的调整, 保证稳定化系统的相关误差, 渐渐的趋于零, 保证系统自觉的适应的速度。因此, 通过对直线性电动机的控制, 伺服系统可以完成模型直线性分析, 有效的直线性电动机的模式控制, 从而实现电动机的相关参数的逐渐变化。但对于具有高频系数的干扰问题, 没有较好的干扰显示效果。
3.2 常见的的控制管理系统
鲁棒的控制管理是对模型进行研究, 通过各种不确定因素研究完成系统控制, 控制系统的各项性能指标, 从而保证扰动下的敏感程度。鲁棒控制理论具有较为多的实验, 实现实验结构分析, 保证实验结果的准确性, 鲁棒具有合理的控制管理, 鲁棒的最高控制可以有效的处理, 完成系统的扰动问题, 从而计算函数确定传递数据, 使最大范围数可以进行一定的限制, 设计出的控制其可以对抑制扰动产生良好的效果。
在实验中通过对鲁棒的最大控制, 保证其应用效果, 在不确定性的时变性完成伺服系统, 保证其有效的控制。这种方法是具有多级反馈的, 在结构上对多环进行反馈, 通过反馈的补偿问题, 提高解决的负载性的扰动。在控制的策略管理上, 采用鲁棒的最大性控制, 完成标准的策略管理, 从而保证整个系统的参数测量, 完成不确定性的相关问题, 对于不确定性的外部扰动, 具有较为良好的抑制效果, 将时变的相关参数进行控制, 对不确定性的系统的最大值进行控制, 转换为一个等价的系统管理, 具有的参数的不确定造成了线性传递, 是不变的系统管理控制。图1表示的是系统的结构图, 其中1/ (MS+D) 是电动机的标称模型, D为粘滞摩擦的系数, KT为推力的系数, M是动子产生的质量, KS是位置的调节器, KI是积分项的系数, 而K是最大控制器。预见控制是通过对目标值的检测, 对干扰信号情况进行控制, 使目标值、被控制量可以偏差值降低, 误差逐渐变小。预见控制的伺服系统中的一种, 是在普通的系统中的基础, 通过对未来的信息分析, 进行有效的反馈, 对补偿问题构成极大数值降低, 减小了目标的控制值, 保证了被控制的数量, 其相位具有一定的延迟作用, 使被控制量不能进行系统追踪, 可以在没有延迟状态下, 完成时变系统的跟踪。
滑模的变的非线性控制是一种特殊的控制, 其本质是具有一类的特殊性问题, 非线性控制不具有联系性, 使非线性表现为控制下的不连续性效果。由滑动模块进行设计, 与控制的对象数据无关, 即与相关参数和扰动情况无关, 使滑动模块可以具有结构控制, 完成快速响应效果, 对相关参数统计不足, 对扰动变化不敏感, 不需对线性系统分析, 辨识和设计。因此, 通过在直线性电动机, 伺服系统中的分析, 得到良好的控制应用方式, 在滑模变结构控制的抖阵控制中就是一个重要问题。通过对滑模的现象的控制, 可使系统的相关参数发生变化, 外部的扰动性具有一定的数据特点, 完全的自觉适应, 可以保证系统的有效性, 大大的降低了推力的纹波效率, 对系统的抖阵, 在滑动模态中对进度进行控制, 实现积分的链接, 进一步降低系统的抖阵, 保证系统的整体性, 完成系统的稳态状态, 防止产生误差, 从而实现电动机结构控制, 对于永磁的直线性同步电动机, 保证个滑模结构的控制。图2是电流内部的电流控制, 是跟踪控制的系统, 合理的对动子电流进行分析, 使矢量和定子的磁场交换, 完成空间上相关数据的分析, 从而令电流的去磁分量为零。
通过对不连续的项来抑制, 在滑模变结构控制中, 对扰动的影响和参数进行分析。因此, 在不连续的幅值变化中, 对最小变化进行扰动量分析, 随着参数的检测, 对电流的增加进行控制。如果对扰动进行观测, 及时补偿, 就可以降低幅值, 保证控制的不连续的幅值数据。直线性伺服的电动机的端口, 具有效应力、推进力, 会对系统产生一定的影响, 端效应的产生影响推力纹波的快速变化, 造成数据较为缓慢, 通过设计出相关的检测数据, 对观测器的负载进行推力, 保证推力的扰动情况, 进行动态观测。由于滑模变结构控制的方法, 存在一定的回避抖阵, 通过扩展滑膜观测器从而是实现对于所需分子的速冻、负载动力和加速度的控制, 从而保证现行化和滑膜观测器完成非线性闭环系统的稳定性。
3.3 智能控制的策略
智能控制是基于数字模式的分析, 研究数字模式, 寻求合理的目标控制, 找出实际的解决办法, 是数字系统, 解析和知识分析, 系统的广义系统模型, 是智能控制人脑思维, 具有非线性特点的控制方法, 可以对环境进行系统控制, 保证对象、环境的准确性, 系统进行多方位的控制, 在直线电动机伺服系统中较为成熟的应用是模糊控制、网络控神经制。
模糊控制是以工程人员的工作经验, 加上模糊逻辑推力, 以计算机实现的一种控制, 具有不依赖控制对象的使用原则, 较为广阔的使用范围, 突出线性时变的优势, 对非线性负载进行鲁棒处理, 模糊控制的硬件芯片已经商化, 实用性高。对非线性和时变负载有一定的鲁棒优势。例如, 对于直线性电动机, 以非线性的系统控制, 加强变化负载的效果, 将模糊控制系统、PID控制系统, 显示系统的模糊, 进行控制方法的分析, 从而确立其优势, 模糊控制系统的方法, 提高智能性工作方式, 对传统的模糊系统, 控制其策略, 加深控制的规律, 加大工作人员的相互配合, 完成系统的整体过程, 控制精度的低发展。目前的直线性系统, 在控制的过程中, 完成对模糊系统的控制, 加深系统的应用, 加强其他控制系统的应用效果, 控制相互的符合。例如, 将自觉适应的模糊系统, 控制其混合的模糊控制、使其具有较为充分的使用效果, 通过加深对于PID系统的控制、混合模糊控制各有其自身的特点, 在直线性伺服系统中, 完成系统的有效控制, 提出给予的模糊系统推理方法, 控制自觉检查的PID系统控制, 分析结果, 证明可以更好的完成适应的环境, 保证系统的变化, 从而满足工作化发展, 在工作过程中, 对伺服电动机进行管理。利用遗传诉法, 对离线进行优化设计管理, 从而得到最优的相关参数, 从仿真程序系统中, 有效的得出参数的优化系统控制, 保证模糊系统的稳定性、优质性和系统管理性。基于模糊性的自觉交流管理, 对直线性系统的滑模系统进行控制, 可以过对模糊自觉学习规划, 研究适合实际系统的发展的, 具有不确定性因素的, 控制其在线的学习, 对滑的模切换控制方向、幅值需要进行实时的控制, 从而大大的降低滑模系统的抖阵。神经网络具有存储功能, 可以对信息化分布的存储、通过并行的处理, 非线性逼近完成自觉学习的特点, 在直线伺服控制领域有明显的应用前景。通过对传统的PID系统分析, 以神经网络的电动机相关参数, 进行系统在线辨识、跟踪, 通过对磁通、转速的控制器, 完成自适应调整。结合的模型参考数据, 自觉适应控制效果, 将神经网络的控制器应用与控制器, 具有用于自觉的应速度控制器, 将非线性神经网络控制和滑模控制系统结合起来, 构成双自由度的控制, 从而有效解决直线伺服系统跟踪性能问题, 鲁棒性能问题, 二者之间的矛盾。与小波技术结合, 通过鲁棒小波神经元的控制, 对单纯采用神经网络化学习的速度进行缺陷控制, 保证控制系统的稳定性、能动性和自学速率等等。除了模糊控制和神经网络控制系统外, 将智能控制应用于直线伺服系统的研究是未来需要专家系统研究的问题。
3.4 直线性同步电动机的未来发展
直线性同步电动机的系统, 在国内外的研究中寻求高性能直线电动机伺服控制策略那就方面的各类数据和实际例证, 提出具有合理建设性意义的思路, 从而提出一些具有实际应用方面的成果。伴随着控制对象的复杂程度, 加深控制要求, 采用单一的控制策略已经不能够完成控制策略, 加深永磁直线同步电动机的控制策略分析, 从而更好的完成未来控制策略, 保证控制策略的有效控制。
采用现代的控制方式, 例如, 鲁棒控制系统方式、滑模变系统结构的控制, 对直线性电动机系统的非线性问题控制, 保证系统环境的抗干扰能力得到有效的控制, 保证二者有效的结合, 保证其实际的应用价值。加深智能控制的控制管理, 对具有复杂的对象的分析, 以新的系统控制方式, 解决相关思路方法, 完成系统的有效控制。将智能系统控制与其他方式相结合, 保证其他的控制系统方法的有效结合, 形成变化更加合理、加深优质的直线性系统维护。随着20世纪的到来, 未来的高效数字信号系统, 微电路集成系统, 专用电路的相关系统技术, 三者的综合发展, 带动系统性策略管理, 有效的实现具有坚实的理论和丰富的知识基础的技术系统。直线性电动机可以用于交通管理, 发挥其优质的控制管理体系, 以优质的交通规划管理形式, 完成交通管理的控制。高精度的特点保证了精度要求高的加工领域的技术发展, 从而更好的完成相关应用效果。在整个发展过程中需要提高技术水平, 以优质的控制完成技术系统控制, 保证控制方法的有效解决, 针对不同环境, 不同条件, 不同系统, 完成对于系统的运用, 从而保证技术的有效发展, 以控制对象为管理理念, 加深系统管控的相关方式, 保证目标的有效实施性, 完成控制设备的管理, 提高直线性电动机的系统分析。
4 结语
综上所述, 通过对直线性同步电动机的控制进行数据的介绍和分析, 对交流伺服系统, 自觉性的控制系统、鲁棒的管理控制系统、非线性结构控制系统、智能控制系统的分析, 从而认识到系统的有效性, 从中研究出各类管理电动机的策略控制的方法, 研究策略控制之间是如何通过协同完成电动机的有效控制, 保证实际永磁直线同步电动机的管控效率, 加快高效率、智能化系统管控, 在鲁棒的管控系统控制中, 在滑模结构的变化系统中, 认识到系统控制的优质性, 从而寻求更加适合目前直线电动机控制的有效策略方法, 应用与实际的目标控制, 从而保证设备对于实际的应用方法的实施, 保证实际设备的有效应用策略控制方法的实现, 保证策略控制的有效开展, 从而完成对于永磁直线同步电动机的研究任务。
参考文献
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永磁同步电机控制策略 篇4
关键词降阶线性卡尔曼；永磁同步电机；无速度传感器
中图分类号TM3文献标识码A文章编号1673-9671-(2011)042-0132-02
卡尔曼滤波算法是由美国学者Rudolf E.Kalman提出的一种最小方差意义上的最优预测估计方法，它提供了直接处理随机噪声干扰的解决方案，将参数误差看作噪声以及把预估计量作为空间状态变量，用递推法将系统及测量随机噪声滤掉，得到准确的空间状态值。
1扩展卡尔曼滤波器
卡尔曼滤波算法是一种线性最优递推滤波算法，能够在系统的状态方程和测量方程中具有噪声时，对系统状态变量的最小方差估计。
在α-β坐标系下PMSM数学模型可以表示为：
（1）
其中：
，（2）
上述数学模型中，系统状态变量x为[iα，iβ，ω，θ]T，输入变量u为[uα，uβ]T，输出变量为[iα，iβ]T。uα，uβ分别为定子α轴、β轴电压，iα，iβ分别为定子α轴、β轴电流，Rs为定子电阻，Ls为同步电感，ψf为转子磁通，ω为转子机械角速度，θ为转子机械位置，w（t）系统过程噪声，
v（t）为系统测量噪声，w（t）与v（t）协方差阵分别为Q、R。
取采样时间为T，将（1）离散化，得到离散化的系统状态方程：
（3）
基于离散化的PMSM状态方程，扩展卡尔曼滤波实现算法如下：
①状态预估：
（4）
（5）
2降阶线性卡尔曼滤波器
EKF估计算法的不足就在于系统的协方差矩阵和增益矩阵必须在每个采样时刻进行更新。如果系统方程能被完全线性化，系统方程的协方差序列在每一个采样时刻是时不变的，那么这种Kalman滤波器称为线性卡尔曼滤波器（LKF）。
如果LKF应用于PMSM无速度传感器控制，首先PSMM电机模型必须线性化，其次系统协方差序列是时不变的。
基于LKF理论的PMSM模型为：
（6）
其中：
，
， （7）
选取系统状态为[θ，ωr，ρ']，θ是转子位置，ωr是转子角速度，ρ是白噪声序列，ρ'是白噪声序列的导数。∑(k)为过程噪声矩阵，Δ(k)为测量噪声矩阵，λ为可调参数，R1为∑(k)的协方差矩阵，R2为Δ(k)协方差矩阵。
如果输出信号y（k）相位相差π/2，则系统的协方差pk会成为一个时不变Riccati差别矩阵，可以通过MATLAB-DLQE计算得到。这使得系统Kalman滤波器增益矩阵可以通过下式计算得到：
（8）
本文选取定子侧电压信号作为输出变量，如式（9）所示，k为信号增益。
（9）
综上所述，应用于PMSM无速度传感器控制的RLKF方程如式（10）所示。
与EKF方程（1）-（5）相比，LKF方程结构大大简化，在运算过程中占用更少的存储空间，更加易于数字化实现。
（10）
3仿真分析
本文的仿真和建模是在Matlab7.0的simulink环境下完成的，图1所示为基于EKF算法的PMSM无速度传感器控制系统的结构图，基于RLKF算法的PMSM无速度传感器控制系统与图1相同，kalman观测器的输入为ualpha、ubeta输出为ωr、θ。
永磁同步电机的运行参数如表1所示。
图2所示为基于EKF（a）和RLKF（b）的电机转子估计转速与实际转速之间的误差。
图2结果显示，两种转速检测方法在低速情况下都存在较大误差，这是由于电机参数变化与低电压信号测量的不确定性引起的。
4结语
本文介绍Kalman滤波算法的基础上，提出了一种新的基于降阶线性卡尔曼滤波算法的永磁同步电机无速度传感器控制方法，并与通过MATLAB仿真，与传统的扩展卡尔曼滤波算法进行了比较，实现结果表明，新算法不仅延续了传统扩展卡尔曼算的优势，而且算法更加简单，减轻了繁重的参数调节任务，易于数字化实现，为永磁同步电机的无速度传感器控制提供了一种新的控制方式。
参考文献
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[2]江俊,沈艳霞,纪志成.基于EKF的永磁同步电机转子位置和速度估计[J].系统仿真学报,2005,17(7):1704-1707.
作者简介
刘祖全（1983—），男，助理工程师，获硕士学位，2009年毕业于山东大学控制科学与工程学院电力电子与电力传动专业，现从事核电自动化专业设计工作。
永磁同步电机控制策略 篇5
永磁直线同步电动机及其伺服系统以其高效、节能等显著优点越来越受到重视。目前, 美国、日本、中国等国家已取得了成功的开发与应用。 永磁直线同步电动机直接驱动的提升系统采用直线电动机的次级 (动子) 、罐笼或轿厢为一体的结构, 以永磁直线同步电动机作为执行元件直接驱动提升容器 (罐笼) , 因此, 直线电动机的性能和运行状态是系统安全运行的关键。但在实际运行过程中, 由于直线电动机初级铁芯本身的特征 (定子绕组开断、三相绕组不平衡、特有的边端效应等) 、定子电枢绕组频繁切换、电动机参数变化较大以及电动机在运行过程中气隙不均匀等原因, 造成电动机的电磁推力波动大, 电动机的稳定工作区 (功角) 也发生较大的改变, 从而使永磁直线电动机驱动的提升系统在工作中易发生电动机失步。如果电动机在运行过程中发生失步, 动子将因重力作用加速下滑而出现安全事故, 因此, 有必要对直线电动机的稳定性进行分析。为此, 本文通过分析永磁直线电动机的力角特性和稳定性, 采用改变电压和改变压/频比的双模态模糊控制结构实现电动机的失步预防控制。
1 力角特性分析
直线电动机的工作原理是所有导条的电流和气隙磁场相互作用产生电磁推力, 在电磁推力的作用下, 使次级或者初级沿行波磁场运动的方向作直线运动。而直线电动机在稳态运行时, 最重要的就是力角特性, 即电磁推力和电磁力角 (功角) 之间的关系。由参考文献[4]可以得到永磁直线电动机的电磁推力表达式为
式中:E0为空载电势;
式 (1) 的简化电磁推力公式为
式中:
当永磁直线电动机的空载电势E0和初级电枢绕组电压Us均为恒定时, 电磁推力Fx是功角θ的正弦函数, 如图1所示。由于电磁推力Fx的大小与功角θ密切相关, 所以将电磁推力和功角的关系Fx=f (θ) 称为“力角特性”。
图1中, 曲线1为电枢绕组的电阻Rs≠0时的力角特性, 相当于曲线2的Rs=0时的力角特性曲线向左平移了α角, 在纵轴方向向下平移了3E
下面通过图1中的曲线1来分析低速永磁直线电动机的功角稳定区域, 如图2所示。
图2中, Fl为负载阻力, 当动子上的电磁推力和负载阻力平衡时, Fl与曲线交于a点。假如Fl不变, 当电磁推力发生变化减少到Fo时, 则由图2可知, θa减少到θc, 此时产生负的推力增量, 即Fo<Fl, 动子上的力矩平衡受到破坏, 动子的运动速度开始减小, 功角又开始增大, 经过若干次振荡, 电动机由c点又回到a点, 这种情况叫做静态稳定。如果电动机在b点运行, 即θ>90°, 电磁功率减小到d点时, 同样Fo<Fl, 于是动子在不平衡力矩下开始减速, 使功角增大, 而电动机的电磁推力进一步减小, 电动机继续减速, 这样电动机就不能保持同步运行, 即失去了平衡。
对于研究的试验样机, 考虑到其低频特性 (额定频率f=10 Hz) , 并且不能忽略电枢电阻的作用, 此时最大推力对应的电磁力角为78°。在实际运行过程中, 为了保证电动机的可靠性, 一般不允许电动机的额定运行点在稳定极限附近, 因为如果设定在稳定极限附近, 当运行情况稍有变动或者受到干扰, 系统来不及改变控制参数, 便会失去稳定。
2 失步预防控制策略
对于低速永磁直线电动机, 为使其稳定运行, 动子的运动速度与平移磁场应同步运行, 而作用在动子上的力也必须是平衡的, 即电磁推力和负载阻力是平衡的。随着负荷的变化或者故障的发生, 电磁推力将随之变化, 破坏了动子上的力的平衡, 导致动子的运动速度发生变化, 随着它的不断的变化, 最终将失去同步, 导致失步的产生。
为了能使电动机稳定运行, 由式 (1) 可知, 当检测到功角的大小有波动时, 通过改变电磁推力的大小将功角控制在稳定区域内。当忽略电阻Rs的影响时, 由式 (2) 可得最大电磁推力为
由于永磁直线同步电动机的空载电势、同步速度和电抗都正比于频率, 频率的改变将引起这些量的相应变化, 由式 (3) 可知, 也将引起电磁推力的变化。当设额定频率为f时, 电源电压Us不变, 空载电势、同步速度和同步电抗分别为E0、Vs、XT, 假定频率被减少到Kf, E0、Vs和XT将分别变为KE0、KVs和KXT, 代入式 (3) 可得:
最大电磁推力对应的负载角可以通过
当考虑电阻的影响时, 频率改变后的电磁推力为
式中:Z′2=R2s+K2X2T;
由以上结论可知, 当供电频率变化K倍时, 电磁推力变为原来的1/K倍, 同时也引起了功角θ的变化, 所以可以通过改变供电频率来改变电磁推力, 从而达到改变功角, 最终控制系统的运行。然而, 在电压不变的情况下, 频率不能太低, 否则将导致电动机发热等故障, 这时为了提高推力, 可通过改变电压和频率的比率达到控制效果。当电压、频率以不同比率变化, 也使推力发生改变, 改变的大小因二者的比例不同而不同。
3 失步的预防控制结构设计
本文中, 笔者通过功角的大小来判断失步, 并应用改变电压和改变压频比2种方法进行双模态控制。双模态控制结构的基本思想:先利用在线切换模块即模态识别器, 选择不同的模糊控制器, 然后通过将功角设定值与反馈值间的误差及误差变化率作为各个模糊控制器的输入, 各个模糊控制器通过相应的模糊规则推理得到控制输出。双模态控制结构的框图如图3所示。
(1) 模态识别器设计
本文采用双模态控制, 所以要通过模态识别器对工作状态进行识别。模态识别器的工作条件为
式中:Ia为A相电枢电流;Iamax为电枢电流的额定值。通过判断Ia与Iamax的大小来选择不同的模糊控制, 从而对系统进行控制。
(2) 模糊控制器设计
在控制回路中, 采用了双模糊控制结构, 其中, 模糊控制器1用来控制供电电压, 模糊控制器2用来控制压频比。模糊控制器采用在线计算模糊输出值, 实现连续调节。设偏差e的变化范围为[0°, 75°];偏差变化率的范围为[-15°, 15°];控制量U的电压变化范围为[120 V, 380 V], 频率变化范围为[0 Hz, 6 Hz]。
控制量U即频率的变化范围为[0, 6], E、EC和U的模糊子集分别规定如下:
E={NB, NM, ZO, PM, PB}
EC={NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}
U={NB, NM, ZO, PM, PB}
隶属度函数的形状对模糊控制器的性能有很大影响。隶属函数曲线形状较尖, 其分辨率较高, 控制灵敏度也高;相反, 隶属函数曲线形状较平缓, 控制特性也就比较平缓, 稳定性能也较好。因此, 在选择模糊变量的隶属函数时, 在误差较大的区域采用低分辨率的模糊集, 在误差较小的区域选用较高分辨率的模糊集, 在误差接近于零时选用高分辨率的模糊集, 这样才能达到控制精度高而稳定性好的控制效果。E、EC和U的隶属度均取用三角形隶属度函数。控制规则是对专家的理论知识和实践经验的总结。模糊控制器的控制规则如表1所示。
4 仿真
以Matlab/Simulink作为系统的仿真工具, 系统仿真参数选择如下:直轴和交轴电感La=Lq=18.74 mH, 主磁链Ψf=0.286 Wb, 极距τn=36 mm, 动子质量M=25 kg, 电枢电阻Rs=1.2 Ω, 推力系数kf=25 N/A。
图4和图5分别表示在电动机稳态运行的过程中突加负载扰动后功角的变化情况。图4为在0.05 s时系统突加扰动后功角θ产生的波动, 在0.052 s通过模糊控制器1 (改变供电电压) 使功角θ回到稳态值。
图5为在0.05 s时系统突加扰动后功角θ的波动, 并在0.052 s通过模糊控制器2 (改变压/频比) 使功角回到稳态值。
从图4和图5可看出, 在系统受到扰动后, 通过改变电压和改变压/频比2种方法都能够在电动机产生不稳定趋向失步时, 使电动机的运行工况回到稳态, 预防了电动机失步发生的可能性。
5 结语
通过对永磁直线同步电动机的力角特性和稳定性分析, 本文提出了一种通过改变电压和改变压频比相结合的控制策略, 实现了失步的预防控制。
仿真结果表明, 本文所采用的改变电压和改变压频比相结合的控制策略, 能够有效地起到预防电动机的失步发生, 同时提高了系统的稳定性。
参考文献
[1]叶云岳.直线电动机原理与应用[M].北京:机械工业出版社, 2000.
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永磁同步电机的模糊滑模控制 篇6
关键词：滑模控制,模糊控制,永磁同步电机
0 引言
永磁同步电动机由于其体积小、效率高、结构简单可靠、转矩大和鲁棒性强等优点,被广泛地用于高精度位置控制的伺服系统。但是,“抖振”问题成为滑模控制器应用的障碍。本文将模糊控制和滑模控制相结合,采用模糊规则,利用滑模到达条件对切换增益进行估计,并利用切换增益消除干扰项,从而消除抖振,使得PMSM伺服系统对负载干扰和参数变化具有很好的鲁棒性。
1 永磁同步电机伺服系统数学模型
带有正弦感应电动势的永磁同步电机的电磁转矩方程如下:
其中:Pn为磁极对数;id、iq分别为d轴、q轴定子电流;Ld、Lq分别为定子绕组d轴、q轴电感;Lmd为定子、转子间的d轴互感;Ifd为永磁体的等效d轴励磁电流;J为转动惯量;Q为阻尼系数;TL为负载力矩;ω为转子角速度。
根据矢量控制理论,控制d轴电流id=0,则式(1)变为:
其中:Kt为力矩增益,undefined。
取状态变量undefined为转子转角。则永磁同步伺服电机驱动系统的状态方程为:
其中:undefined;undefined;undefined;u(t)=iq。考虑到式(4)中的不确定性,则有:
其中:ΔA、ΔB和ΔD为由系统参数J、 B、Kt、TL所引起的不确定性,将式(5)重新阐述为:
其中:E(t)=B+ΔAx(t)+B+ΔBu(t)+B+(D+ΔD)TL,B+=(BTB)-1,BT是假逆变。
状态式(6)可描述为:
其中:undefined。
2 模糊滑模控制器的设计
2.1 滑模控制器的设计
设r为位置指令,则误差e为:
设全局动态滑模面为:
其中:c>0;F(t)是为了达到全局滑模面设计的函数,F(t)=s(0)exp(-λt),λ>0,s(0)为初始时刻的s(t)。
定义Lyapunov函数为undefined。则:
所以滑模控制律为:
其中:K(t)为切换增益,K(t)=max(|E(t)|)+η,η>0。
将式(11)代入式(10)得:
则:
综上所述,根据李亚普偌夫稳定性定理,可得undefined,即undefined,系统状态式(4)输出渐近跟踪指令r。
2.2 模糊控制器的设计
滑模存在的条件为:
当系统到达滑模面后,将会保持在滑模面上。由于K(t)为保证系统得以到达滑模面的增益,所以其值必须足以消除不确定项的影响。模糊规则为:①如果undefined,则K(t)应增大;②如果undefined,则K(t)应减小。
设undefined为系统输入,ΔK(t)为系统输出,根据模糊规则,系统输入、输出的模糊集定义如下:
undefinedNM ZO PM PB} ,
ΔK={NB NM ZO PM PB} 。
其中:NB、NM、ZO、PM、PB分别为负大、负中、零、正中和正大。
模糊系统的输入、输出隶属函数分别见图1、图2。
采用积分的方法对K(t)的上界进行估计:
其中:G为比例系数,G>0。用undefined代替式(11)中的K(t),则控制律变为:
控制系统的结构框图见图3,其中,y为系统输出。
3 系统仿真分析
以永磁同步电机模型的位置跟踪为例,被控装置包括转台、减速器和执行电机,折算到电机轴上的转动惯量为0.019 6 kg·m2,额定转速为1 600 r/min,额定电流为3 A,磁极对数为2,阻尼系数为0.002 8。期望信号为r=sin(2πt),系统不确定项和外部扰动为E(t)=2sint。采用式(17)的控制律,取G=400,c=150,λ=10,得到仿真结果见图4和图5。由图4、图5可见基于模糊规则的滑模控制已经解决了滑模变结构控制的‘抖振’问题。
4 结语
从以上仿真结果可知,基于模糊规则的滑模控制可有效地消除干扰项,从而消除‘抖振’,而且系统对外部干扰力矩有很强的鲁棒性,并且在参数变化的情况下,仍能保持系统的鲁棒稳定性,跟踪精度和暂态性能良好。
参考文献
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永磁同步电机控制策略 篇7
永磁同步电动机具有结构简单、体积小、重量轻、功率因数高等优点。近年来,由其组成的高性能驱动系统受到了广泛的关注[1]。
矢量控制作为交流电机高性能控制方式在永磁同步电机领域得到了广泛的应用。采用滞环电流控制技术实现的永磁同步电机矢量控制系统如图1所示,其中q轴定子参考电流由转速PI调节器得到,d轴定子参考电流一般设定为零。
在转子磁链参考坐标系下,永磁同步电机转矩如式(1)所示。
由式(1)可知:对于内置式永磁同步电机,id=0控制不能利用电机的凸极性产生的磁阻转矩,不是最优控制方案。因此,此时应该采用最大转矩电流比控制,充分利用凸极性产生的磁阻转矩,实现减小损耗的优化效果[2]。
本文研究了永磁同步电机最大转矩电流比控制,并对比了一台15kW内置式永磁同步电机矢量控制系统分别在id=0控制和最大转矩电流比控制下的实验结果。实验结果表明,相比较于id=0控制,最大转矩电流比控制可减小定子电流,从而减小电机和逆变器损耗。
2 最大转矩电流比控制
永磁同步电动机最大转矩电流比控制分为定子电流幅值一定,转矩最大控制和转矩一定,定子电流幅值最小的两种情况。研究表明这两种情况是等价的[3]。下文讨论定子电流幅值一定,转矩最大的情况。此时,最大转矩电流比控制即转换为求解以下极值问题:
由式(2)可知,定子d轴和q轴电流可由式(3)表示。
将式(3)代入式(1)可得:
因此,最大转矩电流比控制实现条件如式(5)和式(6)所示。
求解式(5)可得:
当电机运行于电动状态,定子q轴电流大于零,则由式(6)可知,定子d轴电流如式(8)所示。
3 实验结果
下文给出一台15kW内置式永磁同步电机矢量控制系统在施加相同的负载转矩下,分别在id=0控制和最大转矩电流比控制下的实验结果。
实验所用电机参数,内置式永磁同步电机:极对数p=6,定子电阻Rs=0.0142Ω,d轴电感Ld=0.6660mH,q轴电感Lq=0.8745mH,永磁体磁链ψf=0.06Wb。
电机参数如附录所示。实验平台如图2所示。矢量控制系统id=0控制和最大转矩电流比控制算法采用DSP TMS320F2812实现。
实验参数如下:参考转速为100rpm。在id=0控制下,定子d轴参考电流为零。在最大转矩电流比控制下,定子d轴参考电流根据转速环输出的定子q轴参考电流由式(8)动态给定。三相定子电流滞环宽度为0.1 A。
3.1 id=0控制
当电机转速为100rpm时,电机a相定子电流波形如图3所示,其中横坐标为50ms/格,纵坐标为20A/格。
3.2 最大转矩电流比控制
当电机转速为100rpm时,电机a相定子电流波形如图4所示,其中横坐标为50ms/格,纵坐标为20A/格。
3.3 实验结果分析
实验结果表明,与id=0控制相比,最大转矩电流比控制可减小定子电流幅值,从而减小电机与逆变器损耗,但由于实验所用电机d轴与q轴电感差值很小,最大转矩电流比控制下定子电流幅值的减小并不明显。
4 结论
本文实验对比了永磁同步电机矢量控制系统id=0控制和最大转矩电流比控制。实验结果表明,相比较于id=0控制,最大转矩电流比控制可减小定子电流幅值,从而减小电机和逆变器损耗。
摘要：分析了永磁同步电机矢量控制系统最大转矩电流比控制,并给出了一台15kW内置式永磁同步电机矢量控制系统分别在id=0控制和最大转矩电流比控制下的实验结果。实验结果表明,相比较于id=0控制,最大转矩电流比控制可减小定子电流,从而减小电机和逆变器损耗。
关键词：永磁同步电机,矢量控制,最大转矩电流比控制
参考文献
[1]李钟明,刘卫国.稀土永磁电动机[M].北京:国防工业出版社,1999.
[2]张波.永磁同步电动机矢量控制和最大转矩控制[J].华南理工大学学报(自然科学版),1996,24(1):35-39.
永磁同步电机控制策略 篇8
为解决复杂系统的控制问题,中外学者进行了大量的研究工作。文献[2]采用了带滑膜观测器的控制方法,对PMLSM调速系统进行分析。文献[3]将模糊控制与传统PID相结合来设计控制器,比传统PID控制对外界有更好的鲁棒性,文献[4]结合了模糊控制和神经网络的优点来设计控制器,对外部干扰具有比较好的鲁棒性。文献[5]采用快速终端滑模来提高控制器的响应速度。文献[6]将重复控制与滑模控制相结合来提高控制器的控制精度。
基于以上分析,本文在传统PID和神经网络的基础上,提出了基于PIDNN的控制方法。对于一般的BP神经网络控制器需要通过离线学习得到优越的效果,而PIDNN是动态型的网络,其控制器具有简单且规范的拓扑结构。在实验平台上进行对比实验,结果表明,PIDNN控制有效地提高了系统的鲁棒性和跟踪性,能有效地抑制干扰,更加实用有效。
1 PMLSM的数学模型
PMLSM的机械运动方程为
式中:x为电机位移;Fcogging(x)为电机所受的齿槽力,与电机位移x有关;M为电机质量;B为粘滞摩擦系数;Ffriction(v)为电机所受的摩擦力。
由以上可得矢量控制下,采用id=0的控制策略时,PMLSM在d-q坐标系下的动力学方程为
式中:Kf为电机的反电动势系数。
纹波推力在数学模型中对Kf有影响,关系如下:
式中:KFx(x)为极距P的周期函数;KF0为平均电磁推力系数。
齿槽力和端部效应在永磁直线同步电机数学模型中主要体现在齿槽力Fcogging(x)上,Fcogging(x)也为相邻永磁体之间的距离P的周期函数,其数学描述为
Fcogging(x)和KFx(x)可以近似等效为一系列谐波函数的加权和,其模型如下:
其中未知权重
基函数为
式中:q1,q2为基函数Sc(x),SK(x)的谐波个数。摩擦力的模型可描述为
式中:fs为静态摩擦力;fc为库仑摩擦力;,ε为经验系数。
用1个近似摩擦力曲线的连续函数Ff(v)来代替,其幅值为Af,则转换后的Ffriction为
加入扰动分析后的永磁直线同步电机的d-q数学模型可表示为
其中
2 PMLSM的控制器设计
2.1 PID神经元网络
PID神经元网络(PIDNN)是1个3层前向神经元网络,为2×3×1结构,它的输入层有2个神经元,接受外部信息;它的隐层有3个神经元,分别为比例元、积分元和微分元,完成比例、积分和微分运算;它的输出层只有1个神经元,完成控制规律的综合和输出[7]。
2.2 PIDNN控制器的设计
2.2.1 神经元网络的算法
PID神经元网络控制器的设计主要包括前向算法设计、反传算法设计和初始值的选取。
2.2.1. 1 前向算法设计
设v*为速度给定,v为电机实际速度,PIDNN的输入层的2个神经元在任意采样时刻k的输入分别为
式(9)中的输出经过状态函数作用后为
式中:i=1,2。
输入层神经元的输出为
式中:j=1,2,3。
PIDNN的隐含层每个神经元各自的输入为
式中:wij为输入层至隐含层的连接权值。
式(18)分别经过各自神经元的状态转移函数后的输出为
经过输出函数作用后的输出为
PIDNN的输出层只包含有1个神经元,其输入为
式中:wj′为隐含层至输出层的连接权重值。
式(24)经过其神经元的状态转移函数后的输出为
输出层神经元输出为式(23),而PIDNN的输出u(k)就等于输出层神经元的输出,即
2.2.1. 2 反传算法设计
PIDNN训练和学习的目的是使网络的实际输出和理想输出之间的偏差平方均值为最小,即
假设经n0步训练和学习后,各个神经元之间权值的迭代公式为
隐含层至输出层权值和输入层至隐含层权值的具体计算方法如下。
隐含层至输出层的权值迭代公式为
式中:wj′(n0+1)为隐含层至输出层的权重值。
输入层至隐含层的权重值迭代公式为
2.2.2 PIDNN的初始值选取
神经元网络连接权重的初始值决定了整个网络的学习方向和收敛速度。
为了使比例元、积分元和微分元的作用等价于PID控制器输出,选取w1j=+1,w2j=-1,输出层神经元为比例元,并且隐含层中比例元、微分元、积分元到输出层的连接权值分别为w1′=KP,w2′=KI,w3′=KD,可求出输出层神经元的输入总和为
可得到PIDNN连接权重取初值时的网络输出为
3 实验分析
本文通过Lab VIEW设计了2种控制算法:PID控制算法和PIDNN控制算法,它们是以子Vi的形式被调用。
本实验平台的整体框架如图1所示,该平台以NI Compact RIO为核心,宏观上对永磁直线同步电机采用转速电流双闭环控制策略,其中电流环在驱动器中完成,采用PI控制策略;速度环在NI Compact RIO中完成。
速度环的速度电压参考输入由图1中的PC给定,其中电压与速度的转换关系为1 V=310 mm/s,可在驱动器中设定。驱动器的模拟输出口将速度转换为电压后经模块NI9223反馈提供给速度控制器,速度控制器的输出通过模块NI9263传给驱动器的模拟输入口,经过转换作为驱动器电流环的电流命令(current command),其中电压与电流的转换关系为1 V=1.13 A。电机的实际速度通过驱动器进行采集并在PC中显示。
对比图2和图3可以看出,在同样的速度给定下,PIDNN控制器的调节时间为0.2 s,PID控制器的调节时间为0.4 s;在稳态时,PIDNN控制器下速度波动范围为112~128 mm/s;而PID控制器下速度波动范围为102~137 mm/s,可见PIDNN的控制效果要优于PID。
4 结论
针对永磁直线同步电机的干扰抑制的问题,在传统PID和BP神经网络的基础上,采用了PID神经元网络控制方法。PIDNN能结合PID控制和神经网络控制的优点,具有简单、规范的拓扑结构,配合使用的权重初始值的选取规则和本身的动态性,能够得到更好的干扰抑制效果。仿真实验表明,与传统的PID控制和神经网络控制相比,PIDNN控制提高了系统的鲁棒性和跟踪性,更加实用有效,具有一定的实用价值。
摘要：针对以永磁直线同步电机为执行机构的驱动系统容易受到端部效应等周期性扰动影响的问题,采用了基于PID神经元网络(proportional-integral-derivative neural network,PIDNN)的控制方法,通过定义具有比例、积分、微分功能的神经元,从而将PID控制规律融合进神经元网络中,有效地抑制端部效应、纹波推力、齿槽力和摩擦力对系统的干扰。仿真实验表明,与传统的PID控制相比,PIDNN控制提高了系统的鲁棒性和跟踪性,更加实用有效。
关键词：永磁直线同步电机,PID神经元网络,神经网络,干扰抑制
参考文献
[1]叶云岳.直线电机原理与应用[M].北京:机械工业出版社,2000.
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永磁同步电机直接转矩控制的综述 篇9
永磁同步电机(PMSM)具有结构简单、效率高、功率因数高、功率密度高、体积小、转矩电流比高、转动惯量低、易于散热及便于维护保养等优点,人类应用永久磁铁制造电机的历史很久,世界上第一台电机就是永磁电机,但由于早期永磁材料的磁性能很差,导致电机在运行过程中随着负载的变化其特性变化很快,负载越重,特性越差,永磁电机的应用与发展受到了限制。近三十年来,由于各种高性能永磁材料的相继出现,特别是在20世纪80年代初,世界上研制成功的性能优良、价格低廉的第三代稀土永磁材料(Nd-Fe-B),有力地推动了永磁电机及其控制系统的发展。
20世纪70年代,西德学者F.Blashke等人提出的感应电机矢量控制技术,开辟了现代交流电机调速控制的新纪元,使得交流电机调速系统在调速范围、调速精度、动态响应等方面发生了质的飞跃,其性能已经超过了直流电机调速系统,真正实现了交流电机速度调整的连续、平滑、高效。近十多年来刚刚兴起的交流电机直接转矩控制技术,把人们从繁琐的坐标变换中解脱出来,所构成的电机控制系统直接面对交流电机的磁链和转矩,可以使被控电机获得快速的转矩响应,得到优良的动态性能[1]。
1997年南京航空航天大学与澳大利亚新南威尔士大学合作,L.Zhong、M.F.Rahman和YW.HU等人率先把直接转矩控制与永磁同步电机结合起来,提出了基于永磁同步电机的直接转矩控制理论,实现了永磁同步电机直接转矩控制方案,并且成功地拓展到了弱磁恒功率范围,取得了一系列成果[2]。
1 直接转矩控制系统中的常用电力电子功率变换器
直接转矩控制(DTC)策略将逆变器与电动机作为一个整体,利用逆变器中功率管的不同开关组合提供要求的开关矢量(电压矢量、电流矢量),实现对定子磁链和电磁转矩的直接而快速控制。所采用的变换器形式很多,按输出空间矢量类型可分为电压型变换器和电流型变换器。前者输出电压空间矢量,是直接转矩控制中最常用的一种变换器;而后者输出电流空间矢量,在直接转矩控制中使用不多。
电压型变换器又分为三相交-直-交电压型逆变器(VSI)、多电平逆变器、矩阵式变换器、谐振式变换器等。其中交-直-交电压型逆变器在直接转矩控制中应用最多,以三相见多,适用于中低容量的直接转矩控制系统,但它只能提供六个运动电压矢量和两个零矢量,对定子磁链和电磁转矩控制的柔性不够,在一个控制周期中若仅用一个电压矢量会产生较大的转矩脉动和磁链脉动,这就要求变换器提供更多的电压矢量减少矩阵和磁链矩阵,这样多电平逆变器在直接转矩控制中的研究便成为热点。
在直接转矩控制中应用较多的是三电平逆变器,它可以提供27种开关组合,为定子磁链矢量幅值和相位控制提供更多的控制自由度。但值得注意的是交-直-交电压型逆变器含有大电容作为直流储能环节,造成逆变器体积大、重量重,而且不易维护,尤其是在大电解电容,由于电解液的挥发,严重影响了驱动系统的使用寿命,可靠性低;整流侧采用二极管全桥整流,使其输入侧功率因数较低,对电网谐波污染严重;能量不能双向流动,不利于节约能源。为此,有些学者将矩阵变换器(MC)引入到直接转矩控制中,试图克服交-直-交电压型逆变器一些缺点。经研究表明矩阵变换器具有以下优点[3]:(1)输入功率因数可任意调节,与输出负载无关;(2)输入电流正弦性好,波形失真小;(3)变换器可以四象限工作,能量可以双向流动,特别适合能量有回馈的场合;(4)无中间直流环节,体积小、重量轻,动态恢复时间短。但矩阵变换器也存在功率开关换流复杂、电压利用率低等缺点。
2 永磁同步电机的直接转矩控制的基本原理与主要研究领域
自从1985年德国的Depenbroek和1986年日本的Takahashi分别提出直接转矩控制理论以来,直接转矩控制技术在异步电动机调速系统中得到应用。与矢量控制技术不同,矢量控制技术诞生后,很快就在永磁同步电机中得到应用,而直接转矩控制提出后,却没有在永磁同步电机中得到应用,直到1998年由胡育文教授和汤立新博士提出永磁同步电机直接转矩控制理论,直接转矩控制才开始在永磁同步电机上得到应用。
2.1 永磁同步电机直接转矩控制原理
永磁同步电机在(x-y)坐标系的磁链方程为:
其中Ld、Lq为永磁同步电机轴主电感;ψs为定子磁链幅值;ψr为转子磁链幅值;σ为定转子磁链夹角。
从公式(1)可以看出,电磁转矩由两部分组成:第一部分是由永磁磁链产生的励磁转矩;第二部分是由电机的凸极性引起的磁阻转矩。故永磁同步电机的输出转矩与定子磁链幅值、转子磁链幅值及定转子磁链夹角σ的正弦值有关。在PMSM的控制过程中,当忽略定子电阻时,定子磁链和转子磁链的夹角σ为负载角。稳态时,相对于某一负载转矩,σ为一常量,定子磁链和转子磁链以同步速度旋转;暂态时,σ为变量,定子磁链和转子磁链不以同步速度旋转。
由此可知,当保持定子磁链为恒定值,永磁同步电机的转矩随转矩角的变化而变化。因为电机电磁的常数小,电机定子磁链旋转速度较转子旋转速度容易改变,从而,转矩角的改变可以通过改变定子磁链旋转速度和方向来实现。因此,在实际运行中保持定子磁链的幅值为额定值,以充分利用电动机铁心,永磁同步电机转子磁链幅值一般为恒值,要改变电动机转矩的大小,可以通过改变定转子磁链夹角的大小来实现,这就是直接转矩控制的指导思想[4]。
2.2 低速转矩脉动的抑制
对转矩脉动抑制方法的研究主要集中在三个方面:开关表的改进、利用空间电压矢量合成所需的目标空间电压矢量、构造新型的DTC实现方案。如何构成优良的电压空间矢量选择表是目前国内外的研究热点,国内在这方面的文章不少。
2.3 定子磁链的观测技术
在直接转矩控制系统,需要计算定子磁链,构成磁链自控制;需要定子磁链实现电动机电磁转矩的准确观测;电动机低速运行时需要定子磁链构成磁链量的闭环控制,以实现系统低速时定子磁链量的控制。所以,定子磁链的准确获得是实现直接转矩控制系统高性能的转矩动态响应的关键因素之一。
u-i模型,利用定子电压与定子电流来观测定子磁链的方法称之为u-i模型法。之所以能够利用定子电压与定子电流来观测定子磁链,是由于定子电压、定子电流与定子磁链满足一定的关系。若简单地利用数学模型对定子磁链进行观测,则该方法称之为纯积分器法。它是将定子感应电动势e简单积分结果作为定子磁链的观测值。
i-n模型,仅需要定子绕组端电压和电流即可实现定子磁链的观测,本质上是对定子绕组感性电动势的积分。当转子速度低于30%额定速度后,由于定子电阻上压降的原因,利用端电压和电阻压降之差提取出的绕组感应电动势已经不再准确。若仍然采用u-i模型法会产生很大的磁链观测误差。这时采用i-n模型比较适合。
u-n模型,定子磁链观测的u-i模型简单,但只适用于高速运行状态,i-n模型解决了低速运行时的磁链精确观测,但它受电动机参数影响较大,只适合用于低速运行,这样就必须解决高速、低速二模型的平滑切换问题。为此,将u-i模型观测结果送入高通滤波器,将i-n模型观测结果送入低通滤波器。然后,将上述二滤波器结果相加作为最终定子磁链观测值,这就是u-n模型的原理。
显然,低速时i-n模型输出作为磁链观测结果;高速时u-i模型输出作为磁链观测结果。根据高低速的转折点设置。
现在已经出现的改进积分器:
(1)饱和反馈的改进积分器;(2)幅值限定的改进积分器;(3)自适应积分器;(4)可编程的级联低通滤波器。
2.4 无速度传感器技术
直接转矩控制直接在定子静止坐标系中建立控制定子磁链和转矩的数学模型,本质上为一种无位置传感器技术。但若是精确控制电动机转速,则必须构成速度闭环结构,需要转速信息。速度的获得可以采用速度传感器与转子同轴安装方法获得,但这种机械传感器由于需要传感器与控制器之间的连接线,导致控制系统可靠性降低;同时也增加了系统成本。为此,研究无速度传感器很有意义。该技术利用测量得到电量,结合电动机数学模型或现代控制理论重构出观测速度的观测器,实现转子转速的观测[5]。
现在的一些方法有:
(1)转差角频率计算法;
(2)模型参考自适应系统(MRAS);
(3)转速自适应磁链观测法;
(4)扩展卡尔曼滤波器法。
其中,在以上方法中,卡尔曼滤波是由R.E.Kalman在上世纪60年代提出的一种最小方差意义上的最优预测估计的方法,其突出特点在于可以有效地削弱随机干扰和测量噪声的影响。扩展卡尔曼滤波算法则是线性卡尔曼滤波器在非线性系统中的推广应用。将电机参数视作状态变量,考虑电机的非线性模型,在每一步估计时都重新将模型在该点线性化,再沿用线性卡尔曼滤波器的递推公式进行估计。
3 结语
综上所述,直接转矩控制具有一系列的优点,对交流驱动调速是一种很好的电机控制方法,它使交流驱动性能有了很大提高,已可与直流驱动调速相媲美。目前,直接转矩控制技术的应用领域大为拓宽,原来直接转矩控制技术主要用于异步电动机,现在已在无刷直流电动机、直流伺服电动机、永磁同步电动机、步进电动机及其它特种电机中得到应用。随着电力电子器件不断向大功率和高频化发展,大容量直接转矩控制的性能将进一步提高,这一切都会使直接转矩控制在今后发展中拥有更加光明的前景。
参考文献
[1]陈荣.永磁同步电机控制系统[M].北京:中国水利水电出版社,2009.
[2]孙凯,周大宁,梅杨.矩阵式变换器技术及其应用[M].北京:机械工业出版社,2007.
[3]周扬忠,胡育文.交流电动机直接转矩控制[M].北京:机械工业出版社,2010.
[4]李华德.交流调速控制系统[M].北京:电子工业出版社,2003.