永磁同步风力发电机

2024-05-09

永磁同步风力发电机（共12篇）

永磁同步风力发电机篇1

1 引言

风力发电系统可以分为两大类:恒速恒频[1]与变速恒频[2]发电系统。为了在宽广的风速变化范围内实现最大风能捕获, 变速恒频机组应运而生。主流的变速恒频机组可以分为:基于双馈感应发电机和基于永磁同步发电机的直接驱动机组两类。随着电力电子器件的飞速发展以及价格的不断降低。从长远来看永磁直驱风力发电系统将会成为风力发电技术领域的重要发展方向[3]。本文主要讨论背靠背双PWM拓扑结构的永磁直驱风力发电系统。

永磁同步风力发电机是一个多变量、强耦合、非线性的变参数复杂对象[4], 常规的PI控制无法在系统参数变化以及外加干扰时满足高性能控制要求, 并且PI控制易产生超调。为了解决上述问题, 非线性控制被逐渐引入, 例如神经网络控制[5]模糊控制[6]等。神经网络控制的控制效果过分依赖学习样本的质量和数量, 且不易工程实现。模糊控制虽然可以改善超调但是会存在稳态误差, 控制效果有限[6]。滑模变结构控制因其对模型精度要求不高, 对参数摄动、外部扰动具有强鲁棒性等优点而受到越来越多的关注[7]。文献[8]把转速环和电流环结合成一个整体, 设计了滑模控制器, 并且采用常规指数趋近律减小抖振。常规指数趋近率的切换带为带状, 系统最终不能趋近于原点而是趋近于原点的抖振, 这可能激发系统的未建模高频分量。

为了简化控制保证电流的快速性, 文献[9]将转速环PI控制器换为滑模控制器, 将滑模控制器与PI控制器结合起来。文献[10]采用新型趋近律克服了指数趋近律在滑模切换带上为带状的缺点。

为了简化控制保证电流的快速响应, 本文转速环采用滑模控制器代替传统PI控制器, 并且采用变速变指数趋近律, 更好地减小抖振并且加快趋近速度, 在削减抖振的同时, 为了提高系统的鲁棒性。对滑模增益进行了分段设计。在Matlab/Simulink环境下进行了仿真, 仿真结果表明采用本文提出的基于变增益变速变指数趋近律的滑模变结构永磁同步风力发电机控制策略系统可以无超调地跟踪给定转速, 并且响应速度快, 转矩冲击小, 系统鲁棒性强。

2 永磁同步风力发电系统最大风能跟踪控制

永磁同步风力发电系统首先将风能转化为旋转的机械能, 然后发电机将机械能再转化为电能并入电网。

风力机的机械转矩可以表示为

由Pω=Tω×ω, 可以得到相应的机械功率:

式中:ω为风轮的角速度, rad/s;R为风轮半径, m;v为上游风速, m/s;Cp为风能利用系数;λ为叶尖速比;β为节距角。

叶尖速比的公式为

由式 (2) , 式 (3) 可以得到如下结论:当风速一定时, 风机所获得的机械功率与风能利用系数成正比。当风能利用系数取最大值时, 风机获得的风能最大。在定桨距情况下风能利用系数只与叶尖速比有关, 与风速的大小无关。Cp常用的近似计算公式如下[11]:

由式 (4) , 式 (5) 可以得到定桨距角情况下叶尖速比与风能利用系数的关系如图1所示。

由图1可以看出, Cp随着λ的变化而变化。大约在λ=8.1, Cp最大值接近0.5。由此可见无论在不同风速下, 只要保持λ=λopt, 就能维持风力机在Cpmax下运行, 即保持风力机获得机械功率最大。所以在风速变化时, 通过调整风力机的转速, 可以使风力机工作在最佳叶尖速比状态下, 实现最大风能跟踪[12]。

3 永磁同步风力发电机滑模变结构控制策略

3.1 永磁同步风力发电机数学模型

为了便于对永磁同步风力发电机进行分析, 在建模时做如下假设[5]:

1) 忽略空间谐波, 设电机中是对称三相绕组, 在空间互差120° (电角度) 。输出三相正弦交流电相互对称;

2) 忽略磁路饱和和铁心饱和, 忽略整个系统电机中涡流及磁滞损耗的影响;

3) 转子及安装在转子上的永磁体没有阻尼作用;

4) 所产生磁动势沿气隙变化规律呈正弦分布;

5) 不考虑频率及温度变化等外界因素对永磁体和绕组产生的影响。

经过坐标变换, PMSG在dq坐标系下, 定子电压方程、磁链方程和电磁转矩方程分别如下式:

式中:ud, uq为定子电压在dq轴上的分量;id, iq为定子电流在dq轴上的分量;ψd, ψq为磁链在dq轴上的分量;Ld, Lq为等效dq轴电感;ψf为永磁体磁链。

把风力机与永磁同步发电机看作一个整体, 其机械运动方程可以写为

式中:Tm为风力机机械转矩;Te为永磁同步发电机电磁转矩;Bm为转动粘滞系数 (在理想的状态下一般取值为零) ;np为发电机极对数;ωm为风力机机械角速度 (由于是直驱系统, 所以其值与发电机机械角速度相等) ;ω为发电机电角频率。

3.2 变增益变速变指数控制器设计

将旋转坐标系下永磁同步风力发电机改写为如下状态方程:

滑模控制的核心是找到一个控制量, 通过控制量的切换使系统状态沿着滑模面滑动, 使系统在受到外部干扰和参数摄动的时候具有不变性。通常滑模控制器的设计分3个步骤:

1) 根据所给系统选择合适的滑模面;

2) 计算控制量u;

3) 验证滑模运动的稳定性。以下将详细介绍变增益变速变指数滑模控制器的设计。

3.2.1 滑模面设计

设滑模变结构控制器的输入为转速误差, 输出为q轴电流的给定值。取系统状态变量为

式中:ω*为转子电角速度给定值;ω为发电机实际电角速度。

由式 (10) 、式 (12) 可得:

则上式可改写为如下状态方程:

不失一般性, 为了使系统无超调达到稳定, 选择一阶滑模面为

在滑模控制中滑模面参数c满足Hurwitz多项式, 这里c>0, 对s求导, 则有:

结合式 (13) 可以得出:

3.2.2 滑模控制率求取

滑模控制最大的缺点就是存在抖振问题。在各种抗抖振方法中趋近律方法相对比较简单, 应用广泛[8]。指数趋近律表示如下:

其中, 常数ε为系统的运动趋于切换面s=0的速率;-ks为指数项, 趋近速度从一个较大值逐步减小到零。但是单纯的指数趋近, 运动点逼近切换面是一个渐进过程, 不能满足滑模控制的可达性条件, 切换面上也就不存在滑动模态了。因此增加了等速趋近项, 当s→0时, 趋近速度是ε, 可以保证切换面以外的点在有限时间达到切换面[13]。

指数趋近律虽然可以在一定程度上削弱抖振, 但是由于切换带为带状, 系统在切换带中向原点运动时, 不能趋于原点而是趋于原点的一个抖振, 这一现象可能引发系统未建模高频成分[11]。

为了解决这一问题, 本文采用变增益、变速、变指数趋近律。此趋近律表示式如下:

式中:a, b取值范围为1~4;X为引入的系统状态变量, 为了避免趋近律中有微分项选择X=x1[13], 在本文为转速误差;m, n为根据系统参数经过试验效果确定的。

采用变增益变速变指数趋近律, 系统状态在远离滑模面时, 可以加快状态变量的趋近速度。当接近滑模面时, 系统进入切换带, 此时穿越滑模面的速率与转速误差的幂函数成正比, 因此幅度将越来越小, 在理想情况下会稳定于原点, 控制效果得到优化。另外滑模增益在系统状态量的不同区间采取分段赋值, 可以大幅度削弱抖振, 同时依然使系统具有较强的鲁棒性。

将式 (19) 代入式 (17) , 可得:

3.2.3 稳定性分析

选择李雅普诺夫函数为:V=0.5s2。滑模控制要满足李雅普诺夫稳定性, 则应有:

将式 (15) 、式 (19) 代入式 (21) 有:

式中:k, ε均为大于零的常数, 系统状态变量的幂函数也是大于零的常数, 当s大于零时符号函数sgn (s) 为正可以保证s导数是小于零的;当s小于零时, 符号函数sgn (s) 为负可以保证s导数是大于零的, 从而满足了稳定性条件。

结合上述控制方案, 基于变增益、变速、变指数趋近律的永磁直驱同步风力发电系统, 机侧滑模控制系统结构框图如图2所示。

4 仿真与分析

本文基于Matlab/Simulink, 构建了永磁同步风力发电系统机侧矢量控制仿真模型。并用上述基于变增益变速变指数趋近律的转速控制器代替传统矢量控制中的PI控制器。

风力机参数为空气密度ρ=1.225 kg/m2, 风机半径R=31 m, 桨距角β=0°。永磁同步风力发电机参数:定子电阻0.11Ω, 定子电感2e-4 L, 极对数102, 磁体磁通1.28 Wb, 转动惯量1e3 kg·m2, 粘滞系数0 N·m·s

仿真中风速模拟实际风场中风速的变化, 风速在0.15 s由6 m/s跃升到8 m/s, 再经过0.15 s阶跃到10 m/s。按照最大风能跟踪算法计算出对应的风力机转角速度的给定值分别为1.57 rad/s, 2.09 rad/s, 2.61 rad/s。

传统PI控制与基于变增益变速变指数趋近律控制永磁同步风力发电机转速仿真曲线、定子三相电流仿真曲线以及转矩仿真曲线分别如图3~图8所示。

从仿真结果可以看出基于变增益变速变指数趋近律的滑模变结构控制永磁同步风力发电系统可以无超调地跟踪给定转速, 并且响应速度快, 转矩冲击小, 系统鲁棒性强, 参数选定方便容易。

5 结论

本文针对永磁同步风力发电机矢量控制存在PI控制参数整定复杂, 在外界扰动及内部参数变化下易产生超调, 以及常规滑模控制存在的抖振问题, 提出了一种基于变增益变速变指数趋近律的滑模转速控制策略的永磁同步风力发电机最大风能控制方案, 设计了变增益变速变指数趋近律的滑模转速控制器。基于Matlab/Simulink构建了永磁同步风力发电机最大风能跟踪仿真模型, 分别对常规矢量控制和基于变增益变速变指数趋近律的滑模变结构控制器的永磁同步风力发电机最大风能跟踪控制进行了仿真, 仿真验证了改进控制策略是有效的。

永磁同步风力发电机篇2

作者：张蓓文编译

现行的风力发电机多为螺旋桨式结构，由于结构上的原因，一般都是定向安放，需要4级以上的风力才可以运行发电。对于2级以下的微风状态，基本上很难正常工作，这使得风能的利用和技术推广受到一定限制。随着永磁风力发电机的产生，使发电机的结构得到简化，效能提高，各种损耗也有明显的降低。它具有在额定的低转速下输出功率较大、效率高、温升低、起动阻力矩小、建压转速低等优点。在此基础上，研究人员又引入了磁力传动技术和磁悬浮技术，研制成了更为先进、高效的永磁悬浮风力发电机。

永磁同步电机控制策略篇3

永磁同步电机的材料组成是交流电机，应用激磁磁极转子这种高性能永磁材料，因此，其控制系统与普通同步电机不同，并且，电机的机械结构也不相同。因此，永磁同步电机的气隙磁密较高，而且，具有较小的转矩脉动，但转矩/惯量比较大，所以，与普通电机相比效率极高。因上述诸多优点，永磁同步电机应用范围逐渐扩大，应用领域包括高性能机床进给控制、位置控制和机器人等。为了能够更好的使永磁同步电机发挥出作用，就需要对永磁同步电机有一定的了解，并对其控制策略进行探讨。

永磁同步电机原理

永磁同步电机原理是，三相电流通入在电动机的定子绕组，使旋转磁场形成于電动机定子绕组中，因为转子上安装了永磁体，而永磁体的具有固定的磁极，磁极同性相吸异性相斥，因此，定子中的旋转磁场会影响转子，带动其进行旋转，最终，转子会和定子中产生的旋转磁极具有相同的旋转速度，所以，永磁同步电机启动过程可以看做是异步启动阶段和牵入同步阶段共同组成的。

永磁同步电机结构

永磁同步电机的组成是由转子、端盖和定子等部件。通常来说，永磁同步电机与普通感应电机结构十分相似是其最大的特点，而与其他电机的区别则在于其转子结构具有独特性。因为，永磁同步电机的转子上有质量较高的永磁体刺激。根据永磁安放位置的不同，可以将永磁同步电机分为内嵌式、面贴式和插入式三大类，具体如图1所以。

永磁同步电机控制策略

恒压频比控制。恒压频比控制是通过开关控制使电机运转维持一定的转速，简单来说，就是按照系统给定，通过空间矢量脉宽调制转化成理想的输出。恒压频比控制应用的依据是对电机稳态进行模拟，得到的是不理想的动态控制系统性能。因此，如果想获得动态性能较高，就需要数学模拟电机动态。永磁同步电机的动态数学模型较为复杂，是非线性、多变量的，其中包括角速度和电力的乘积项，因此，必须采用对角速度和电流解耦的方式才能够使控制性能更加精准。最近几年，为了能够更好的解决永磁同步电机非线性特定这一问题，已经对各种非线性控制器进行了研究。

矢量控制方案。F.Blaschke是德国西门子公司，该公司于1971年首次提出矢量控制原理，自提出起便被广泛关注，并且，对其理论和应用等方便都展开了较为深入的研究。简单来说，矢量控制就是利用普通的三相交流电机，对直流电机转矩的控制规律进行模拟，也就是说，把三相交流电机的定子电流进行分解，得出励磁电流和转矩电流的分量，并在磁场定向坐标上垂直的对励磁电流分量和转矩电流分量进行标记，使其独立后，分别的对其进行调节。通过这样的方式就使得交流电机与直流电机在转矩控制原理和特性上基本一致。而在进行矢量控制时，需要格外注意的就是定子电流幅值和空间位置的控制。矢量控制是以改善转矩控制性能为目的，以定子电流控制为最终的实施方式。因为，定子测的物理量均为交流量，所以，空间矢量在空间旋转是同步转速，这样十分不便于调节、控制和计算。所以，此时坐标变换十分有必要，这样能够将各物理量由静止转换到同步旋转坐标系。该准则是产生同样的旋转电动势，三相静止坐标系将交流电iA、1B和ic进行3/2变换以及d B/dp变换，便能够等效成同步旋转坐标系下的直流电1d、iq，观察者如果和旋转坐标系旋转速度相同，那么，就能够看到直流电机。

矢量控制方案也存在一定的不足，因为，矢量控制方案针对交流伺服电机控制较为有效，但由于需要矢量旋转变换，所以该方式较为复杂，而且，与电磁常数相比，电机的机械常数较慢，质量控制的中转矩相应速度不够。

直接转矩控制。直接转矩控制是由上世纪80年代德国学者Depenbrock提出，其优点是结构简单、转矩相应快等，更好的解决矢量控制中存在的问题。直接转矩控制采取定子磁链定向的方式，因此，不需要解耦控制和电流反馈，而是，通过离散的两点式控制对电机定子磁链和转矩进行调节。通过直接转矩控制可以使磁链和转矩双闭环控制得到实现。当电机的磁链和转矩值获得之后，便能够对永磁同步电机进行直接转矩控制。图2为永磁同步电机直接控制方案结构图，其组成是永磁同步电机、逆变器、转矩估算、磁链估算和电压矢量切换开关表等环节，其中的uD、uQ，iD、iQ是静止DQ坐标系下电压、电流分量。

永磁同步风力发电机篇4

风力发电是开发和利用可再生能源的最好工具之一,具有广阔的市场前景。省去齿轮箱的直驱式永磁同步风力发电机,因为具有机组寿命长、维护方便、效率高等优点,将成为未来风力发电发展的主要方向。因此,该机型的技术、运行特性、并网后功率的控制也相应地成为风电领域的重要研究课题。

近几十年发展起来的H∞鲁棒控制理论是一种比较成功且完善的理论体系,可以解决干扰抑制、鲁棒稳定、信号跟踪等问题。本文研究直驱式永磁风力发电机的H∞控制,应用Mat lab工具箱进行求解。

1 直驱式永磁同步风力发电系统的组成及其使用

直驱式永磁同步风力发电系统由风轮机、多极永磁同步发电机(PMSG)、PWM整流器、直流环节、PWM逆变器和电网组成(如图1所示),为了增加系统的可靠性和降低维修费用,取消了增速齿轮箱。由于永磁材料磁性能的改善和价格的降低,可用永磁体代替同步电机的励磁绕组,省去了滑环,简化了电机结构,并且永磁发电机与传统发电机相比可以使极距减小,所以电机的转速可以设计得较低,可以在20～200r/min之间,因而永磁发电机可以直接与风轮机相连,由变浆距风轮机直接驱动,构成直驱式永磁同步风力发电系统。

PWM整流器将发电机发出的交流电整流成恒定直流,并提供一个可供最大功率点追踪控制算法使用的直流信号和功率信号,实现最大功率控制;对整流器进行矢量控制,可以实现有功功率和无功功率的解耦控制。直流环节为PWM逆变器提供一个合适的直流电压,使得逆变器向电网输出一个期望的电流,以传输有功功率和无功功率。

发电机的单机容量为3～5 MW,也可以在每一台发电机机端配置整流器,通过直流母线实现与风电场其他机组(群)的并联运行,既提高了可靠性,又改进了效率。风电场由一台大容量公用逆变器把直流母线的直流电转换成50Hz的交流电,电压可以达12kV,以直接并入当地电网使用,还可以经变压器升压至更高电压后并入更高压电网传输到远处。

由于风能本身的波动性、随机性,使得并网运行的风电机群输出的有功功率也具有波动性、随机性,因此机群输出有功功率的控制目标是:在保证单台风电机组安全稳定运行的基础上,最大效率地利用风能,输出恒频恒压的电量。

由于风电机群具有一定的无功功率调节能力,所以无功优化的控制目标为:提高风电机群与接入系统的电压稳定,依据风速预测和地区系统无功优化方案,确定机群的无功输出及电压水平,以保证风电机群并网母线节点及系统关键节点的电压稳定。

本文着力研究利用H∞控制方法对有功、无功功率控制参考值的跟踪及内外部干扰的抑制,保持系统的安全运行。

2 直驱式永磁同步风力发电系统矢量控制时的数学模型

在两相同步速旋转d,q坐标系下,当采用定子磁场定向矢量控制,并将定子磁链矢量定向在d轴上,直驱式永磁同步风力发电系统矢量控制时的数学模型为[1]

式(1)中第1、2式为风力发电机系统的转子运动方程,式中θ,ω为转轴角位移和机械角速度,TW为风能转换到轮毂上的机械转矩

式中:kω=0.5Cp(λ,β)ρπR5/λ3,ρ为空气密度,R为风力机桨叶半径,Cp(λ,β)为风力机的风能利用系数,β为桨距角,λ=ωR/υ为叶尖速比,υ为风速。

J,B,K分别为风力发电系统的机械转动惯量、转动粘滞系数和扭矩系数。

式(1)的第3、4式为基于d-q同步旋转坐标系的发电机电压方程,式中u,i分别表示电压和电流,下标代表d,q轴分量,设d轴和q轴电感相等,即Ld=Lq=L,Ra为定子电阻,np为发电机磁极对数,ψ为每对磁极产生的磁链。

3 直接反馈线性化

直接反馈线性化(DFL)是我国学者提出并发展起来的基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法[2],可以将非线性系统在全局范围内进行线性化处理[3,4]。与基于微分几何理论的线性化方法对比,它们采用了不同的描述方式和处理方法,得到相同的线性化效果。DFL的优点是所用的数学工具简单,物理概念清晰,适合于工程应用。

对式(3)、(2)进行坐标变换:采用状态变量的偏差量为输出变量,得输出方程

式中θref,ωref,idref,iqref为选定的参考值。将式(4)对t求导得

将不确定参数Ra,B,K用标称值和偏差值之和表示(温度变化引起Ra的偏差,转速变化和转轴的柔性变化引起B,K的偏差)

将式(4)～(6)代入式(1),得出具有参数摄动阵ΔA(t)和有界扰动B1w的不确定系统

式中x=[ΔθΔωΔipΔiq]T

B1w包含非线性内容或不确定值,代入参数的数值后,可估计出其上界B1w[5]。

设B2v第3、4行分别等于v1,v2,它们被称为虚拟控制变量,即

于是,B2v可写成

4 H∞控制器的求解

式(7)符合参数不确定系统的H∞控制标准形式[6],第1式为被控对象,其中ΔA(t)为参数摄动阵,可描述为

为有界干扰项系数,B2为控制项系数。第2式为干扰抑制性能评价指标,其中C1,D12为设定的加权函数,用来调节干扰抑制效果和控制输入大小之间的矛盾。式(7)的增广被控对象为

可用以求解具有鲁棒稳定、干扰抑制性能的状态反馈控制器。式(11)中ε>0,ε越小,意味着系统对干扰抑制性能越好,但过小的ε将会削弱系统的鲁棒稳定性。式中,D11为零矩阵。

式(7)的状态反馈控制器为

式中K为反馈系数,可以用求解Riccati不等式的方法或利用MATLAB软件中μ-分析与综合工具箱的hinffi.m函数求取[7],命令如下P=[A,B1,B2;C1,D11,D12]

sys=pss2sys(P,4)

[K,g,gfin,ax,hamx]=hinffi(sys,2,0.1,20,1,2,1e-6,1e-10)k11=K(1,1),k12=K(1,2),k13=K(1,3),k14=K(1,4)k21=K(2,1),k22=K(2,2),k23=K(2,3),k24=K(2,4)

由式(8)、(12)便可得出直驱式永磁同步风力发电系统的非线性H∞控制律:

5 算例及计算机仿真

直驱式永磁同步风力发电系统的参数如下:额定功率PN=2MW,额定电压UN=4 k V,风机额定转数ωg=23.87 r/min=2.5rad/s,发电机极对数np=40,永磁体磁链ψ=0.5634 Wb,定子电阻RaN=0.01Ω,定子电感L=0.003 H。额定风速υr=13 m/s,空气密度ρ=1.225 kg/m3,叶片半径r=42 m,等效转动惯量J=8000 kgm2,转动粘滞系数BN=3,扭矩系数KN=2。在运行过程中,不确定参数RaN,BN,KN变化可达其标称值±50℅。试设计H∞控制器并进行计算机数字仿真。

取θref=0,ωref=2.5 rad/s,idref=0 A,iqdref=260 A。取可能发生的最大偏差值:p1=0.005Ω,p2=1.5,p3=1,计算式(7)的各项系数,按式(11)指定E,F,取式(12)中ε=100。得

选定加权函数c1和d12,(由式(1)、(13)构成仿真模型来进行加权函数的优化)。

求得状态反馈控制器的反馈系数K

得上述直驱式永磁同步风力发电系统的H∞反馈控制律为

为了节省篇幅,给出下列一种运行情况作为例子进行仿真:设不确定参数Rc=0.01+0.005sintΩ,B=3+1.5sin2t,K=2+sin3t;随着风速变化风力机的转速曲线如图2所示。发电机所希望的输出有功功率(期望值)为1.8MW,试作仿真曲线。

图3给出了当系统具有如上参数摄动和扰动时的仿真曲线,(a)、(b)分别为风力发电机输出有功功率、无功功率,实线为响应值,虚线为期望值(如将视图放大,虚线可以看得更为清楚)。图4(a)、(b)分别为发电机定子d、q轴电流响应值及期望值曲线,图5(a)、(b)分别为H控制器的输出电压ud、uq。

从仿真结果可以看出系统具有很好的跟踪性能,实际响应值跟踪期望值,不受不确定参数和风速变化的影响。

6 结束语

本文对直驱式永磁同步风力发电机的H∞控制进行了研究,建立了直驱式永磁同步风力发电机的鲁棒控制模型,根据H∞控制理论,利用MATLAB工具箱设计了H∞控制器。仿真结果表明,在该控制器作用下,直驱式永磁同步风力发电机具备参数摄动镇定性能和干扰抑制性能,风速变化虽然使风力发电机的转速随之变化,但输出的有功功率、无功功率的实际响应值仍能很好地跟踪期望值曲线,发电机转子d、q轴电流响应值跟踪期望值曲线,安全可靠地获取最大风能,向电网输送恒频恒压的电能。

参考文献

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永磁同步风力发电机篇5

摘要：本文简要对爪极式永磁同步电机在日常检测中发现的问题进行了分析,找出故障的根本原因,并提出了解决的具体措施，为今后爪极式永磁同步电机的研发和运用提供了参考。

1.常见问题分析及措施

爪极式永磁同步电机由于组装机台不合适、原材料的不良，坏境或人工原因，经常会出现许多问题，主要表现在以下几个方面：

A 过载能力不足； B 噪音大； C 漏电； D 不转动。

针对以上问题逐一进行分析如下：

1.1 过载能力不足(力矩小)正常生产中，由于设计的电机参数已定电机的力矩不会有太大的变化。基于成本考虑电机力矩性能设计在下限时，也会因为种种原因使得电机的力矩偏小，下面将具体阐述这些影响力矩的细微方面。

A 温度

温度会影响漆包线的电阻值，温度升高随之电阻也会变大。所以夏季电机力矩偏低，冬季偏高。为了避免温度引起的差异，我们会在恒温实验室（25℃）内测试电机力矩。

B 油脂

油脂的稀稠度也会影响电机力矩，设计时候选择的油脂适用温度应该在电机工作温度范围内，油脂的添加要定量，油脂过多也会使电机力矩下降。

C 齿轮与齿轮间的磨合

齿轮齿面的粗糙程度也会影响电机扭力，由于微观的粗糙度肉眼无法轻易分辨，导致电机扭力偏低。应对此方面的影响，流水线上添加老化测试，使电机运行一段时间（半小时左右），改善齿轮间的配合。待老化测试后的电机回到常温后再次测试力矩，力矩会有一定的改善。

D 转子充磁不良

转子在充磁时，由于电压问题不饱和充磁，磁场强度偏低，也会使得电机扭力偏小。正常生产中此类问题很少出现，如有个例更换好的转子即可，成批出现则需要检查充磁机充磁参数时候被修改或机器发生故障。

E 漆包线

正常生产时，由于绕线机故障致使电机线圈圈数绕多绕少，也会影响到电机的力矩。但此类问题一般很少发生，预防此类问题可以在开机前绕一个样品测试样品圈数是否合格，合格在开线生产。

3.2噪音

由于和其他电机相比，同步电机有噪音小这一特性，所以对此项的要求会更高，大多数该类电机的噪音分贝值要求是不超过环境噪音以上10分贝之内。分析爪极式同步电机噪音产生的原因，首先把电机划分为两部分，一部分是齿轮箱，是整个产品的传输系统；另一部分是电机箱，是产品的主动系统。如图3，即为齿轮箱和电机箱的组成图，首先要学会判定是哪一部分内产生的噪音，然后才可以按步就班的分析是哪个零部件有问题。

齿轮箱

电机箱

图3：齿轮箱和电机箱组成图

 如何判定噪音

当电机运行时，如果听到咔咔声，同时伴随有输出轴跳动，可以很肯定的判定是声音来自齿轮箱；另外，如果听到叮当声或摩擦声，同时伴有电机的震动，可以判定声音来自电机箱。 齿轮箱噪音分析及对策

对于齿轮箱可以采用逐级排除法，由于齿轮箱是齿轮传动系统，每级齿轮相互咬合。首先我们从最外一级齿轮（三轮）开始，取走三轮后，确认是否还有原来存在的咔咔声，如果没有，则可以断定是三轮和二轮之间的配合有问题。确定后第一要从原材料入手，各级齿轮之间是否有毛刺、是否有断齿；要更换原材料。第二齿轮轴和齿轮是否垂直，即进行垂直度检查。电机箱噪音分析及对策

电机箱内有噪音，根据声音可以直接判定噪音来自那些部分，例如叮当声是由于在转子表面沾有异物，金属性异物的声音更显清脆，那就得清洁转子；摩擦声肯定来自转子和极爪的间隙太小，会产生摩擦，如果转动一定时间后，这种摩擦会逐渐消失，摩擦后的碎屑会造成叮当声；另外如果伴随有电机的震动，那确诊为转子和极爪之间的间隙不均匀，要及时调整盖板和机壳极爪。

3.3漏电

根据JB/T8311-1996 爪极式永磁同步电机标准，要求100%对电机进行1500V/S，不大于2mA试验电压测试，一般漏电产生原因可能有:绕组漆包线外漏；绕组漆包线划伤后短路；极爪之间有金属物，会导通电机造成。

针对第一种情况，我们采用控制绕线机的松紧度，有效地避免漆包线外漏，一般绕线时漆包线的张力控制在15-20g范围内；第二种情况经常发生在来料不良，如果线包在运输过程中包装损坏，就会对漆包线造成划伤，从而会发生短路现象，为了避免这类现象造成更大的损失，在测试线圈的工位增加了漏电测试；第三种情况可能在制作过程中误操作造成或在包装时包材没有清洁，这种情况到目前为止只有对作业员随时培训。3.4不转动：

永磁同步风力发电机篇6

关键词：永磁同步电机；调速控制；免疫PID控制

中图分类号：TP273 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 08-0000-01

Permanent Magnet Synchronous Motor Control System Study on Sewing Machine

Sun Lin

(Zhejiang Shuren University,Hangzhou310015,China)

Abstract:The traditional PID control and immune PID control in permanent magnet synchronous motor(PMSM)speed control system for comparison.The test results show that the immune control system PID control method has small overshoot,fast response,good robustness,the advantages of strong anti-interference ability.This is a very high performance requirements for sewing machines,the use of immune PID control better improve its performance.

Keywords:Permanent magnet synchronous motor;Speed control;Immune PID control

一、工业缝纫机系统

工业缝纫机伺服控制系统主要有四个部分组成伺服控制器、伺服电机、功率驱动器、电磁阀。伺服控制器和人机接口主要实现的功能：控制单台电机即主驱动电机的运动，面向操作者，接收设定的信息，显示运行状况，驱动电磁铁，完成辅助机构的功能，如：剪线、扫线、前后加固等。功率驱动器主要完成伺服电机的定子电流的产生，并保护电路不被损坏。电磁阀辅助缝纫机完成自动剪线、自动扫线、自动反缝、自动抬压脚等功能。

二、免疫控制系统设计原理

免疫控制器是借鉴生物系统的免疫机理而设计出的一种非线性控制器。免疫是生物体的一种特性生理反应，生物体的免疫系统对于外界入侵的抗原，可产生相应的抗体来抵御。抗原和抗体结合后，会产生一系列的生物反应，通过吞噬作用或产生特殊酶的作用而毁坏抗原。生物的免疫系统由淋巴细胞和抗体分子组成。淋巴细胞又由胸腺产生的T细胞（分别为辅助T细胞TH和抑制细胞）TS和骨髓产生的B细胞组成。当抗原侵入机体并经周围细胞消化后，将信息传递给T细胞。即传递给TH细胞和TS细胞，然后刺激B细胞。B细胞产生抗体以消除抗原。

生物免疫系统通过上述的免疫机理，可知其抗御抗原的自适应能力却非常明显。将其特性运用在永磁同步电机调速系统的动态调节过程中，也就是要求在保证系统稳定的前提下，快速消除转速误差，这与免疫系统的总目标是一致的。

由此，可以得出免疫PID控制器基本模型：假设第k代的抗原数量为e（k），由抗原刺激的TH细胞的输出为TH（k），Ts细胞对B细胞的影响为TS（k），则B细胞接受的总刺激为

=-（1）其中==

以PI控制器的输出作为抗原的数量e（k），即免疫控制器的输入；B细胞接受的总刺激作为系统输出，即永磁同步电机的控制电压。由此得到如下反馈规律：

={-}={1-}=（2）式中：，分别为细胞促进因子和细胞抑制因子；为选定的表示抑制比例的非线性函数，为控制响应速率，为控制稳定效果，=/。其中为常规PID控制器中输出的控制量，表达式如下：＝＋＋（3）将式（3）代入（2）式，得＝（4）其中，，分别为PID的比例，积分和微分参数。

三、采用免疫PID控制的调速系统结构

在负载波动较大或对速度转矩控制控制精度较高的缝纫机应用场合，传统的PID控制很难满足要求。所以需针对缝纫机伺服系统进行改进，速度环不再沿用常规的PI或PID调节器，而是替换为免疫PID控制器。其目的在于：充分发挥免疫机理和模糊控制两者的优点，在保证系统控制精度的前提下，达到提高系统快速性且确保控制鲁棒性的目的。

四、实验结果

为了验证效果，在PMSM调速系统上使用免疫PID控制，与采用常规PID控制方式进行比较。实验用永磁同步电机各项参数设置为：额定电压U=300V，额定功率P=400W，额定转速n3=2000r/min，定子每相绕组电阻R=7.5Ω，定子d相绕组电感Ld=32mH，q相绕组电感Lq=75mH，转动惯量J=0.0021kg·m2，电机极对数p=2。输入额定转速n3=2000r/min，免疫控制参数：k1=0.4，η=0.6。空载起动，在0.4s时突加负载TL=1N·m，得到的电机转速响应曲线如图4和图5所示。

图4.免疫PID控制速度曲线图5.常规PID控制速度控制

经比较可以看出：对于免疫PID控制，系统响应快速且超调量小，在突加负载的情况下，又能迅速恢复到平衡状态，稳态运行时无静差。对比常规PID控制（图5）可知：常规PID控制不仅使输出超调明显，而且在突加负载后转速偏差较大，控制精度较低。

五、结论

从实验结果可以得出：采用免疫PID控制的PMSM调速系统具有响应快、超调小、脉动幅度小、抗干扰能力好等特性，较常规PID控制具有良好的稳定性、响应速度、抗干扰能力等优势。验证了免疫PID控制应用于工业缝纫机的调速控制当中具有更快的启动速度、更平稳和更好的抗干扰能力。

参考文献：

[1]王明亮.基于永磁同步电机的工业缝纫机控制系统[J].2006

[2]王易.免疫学导论[M].上海中医药大学,2007

永磁同步风力发电机篇7

凸极永磁同步发电机(salient permanent magnet synchronous generator,SPMSG)通过利用磁阻转矩可以获得更高的效率[1]，因而广泛应用于风力发电系统。由于风力发电机常运行在恶劣的环境中，编码器的使用常常会降低系统的可靠性，甚至在某些大功率风力发电场合，编码器无法安装。为此，永磁同步发电机的无速度传感器控制成为了研究热点。文献[2,3,4,5,6]分别研究了基于状态观测器的永磁同步电机无速度传感器控制。然而，与状态观测器相比，滑模观测器设计简单，鲁棒性更好。因此，文献[7,8,9,10]分别研究了基于二阶滑模观测器的凸极永磁同步电机无速度传感器控制。然而，基于二阶滑模观测器估计得到的磁链或反电动势都含有高频滑模噪声，必须采用低通滤波器滤除滑模噪声，但这会造成估计相位误差，还必须进行相位补偿，最终导致系统复杂，且转子位置估计受转速估计误差的影响严重。为此，文献[11,12]设计了四阶混合滑模观测器，通过设计滑模观测器反馈矩阵，消除了滑模抖动问题，但是估计的转子位置受转速估计误差的影响。文献[13,14,15]设计了全阶滑模观测器，不需额外增加低通滤波器便可消除估计的反电动势含有的滑模噪声。然而，文献[13,14]采用的是凸极永磁同步电机扩展反电动势模型，受电机参数影响较严重。文献[15]则针对面装式永磁同步电机设计了全阶滑模观测器，并且研究了转子位置估计对转速估计误差的鲁棒性，但是只给出了仿真结果。

与SPMSG的扩展反电动势模型相比，有效磁链[16]模型受电机参数影响更小。因此，基于文献[15]，并结合SPMSG的有效磁链模型，本文设计了针对SPMSG的全阶状态滑模观测器，结合锁相环实现了无速度传感器控制。然后，与基于全阶滑模观测器的无速度传感器算法进行了对比研究。结果表明，全阶状态滑模观测器不仅具有全阶滑模观测器所具有的不需要外加低通滤波器的特点，而且与全阶滑模观测器相比，在不放大滑模噪声的前提下，可进一步提高转子位置估计对转速估计误差的鲁棒性。实验结果验证了该方法的有效性。

1 SPMSG全阶状态滑模观测器

文献[16]引入了有效磁链的定义，从而简化了SPMSG的数学模型，使凸极永磁同步电机和隐极永磁同步电机的数学模型得到统一，从而简化了SPMSG的无速度传感器控制。其中，在同步旋转坐标系上，有效磁链的定义如式(1)所示。

式中：ψda为同步旋转坐标系上的有效磁链;ψf为永磁体磁链;Ld为d轴电感;Lq为q轴电感;id为励磁电流。

将ψda坐标变换到静止坐标系上，可得静止坐标系上的有效磁链为：

式中：ψα和ψβ为有效磁链在静止αβ坐标系上的两个分量;θr为转子位置。

本文为进一步简化SPMSG的数学模型，引入了有效反电动势(active back electromotive force,ABEMF)的概念，如式(3)所示。

式中：p为微分算子;eα和eβ为ABEMF在静止αβ坐标系上的两个分量。

认为磁链幅值不变，并忽略转速变化，可得：

式中：ωr为电机同步转速。

根据文献[5]可得电流微分方程为：

式中：iα和iβ为定子电流在静止αβ坐标系上的两个分量;uα和uβ为定子电压在静止αβ坐标系上的两个分量;Rs为定子电阻。

根据式(3)—式(5)可得如下SPMSG全阶模型：

根据式(6)建立如下全阶状态滑模观测器：

式中：，其中M为电流滑模观测器的增益，sgn(·)为符号函数;为估计的电流值;为估计的ABEMF;为电流估计偏差，;N为ABEMF滑模观测器的增益;g1为状态误差增益;为估计的同步转速。

根据式(6)和式(7)可得：

定义滑模面为根据广义滑模可达条件可得系统收敛时必须满足：

则

当电流滑模观测器进入滑模动态时，满足，根据滑模等效控制的理论，可得：

式中：sαeq和sβeq为滑模等效控制信号。

根据式(8)和式(11)可得：

定义李雅普诺夫函数如下：，则

把式(12)代入式(13)可得：

为保证ABEMF滑模观测器收敛，需满足，则

综上分析，只要选择滑模增益满足式(10)和式(15)，便可保证系统稳定。

在系统收敛后，可以估计得到。由式(2)和式(3)可知，估计的ABEMF满足下式：

式中：为估计的转子位置角度。

由上式可见，只要采用锁相环对进行锁相，就可以获得转子位置角度和转速。图1给出了系统的整体实现框图，其中PI表示比例—积分控制器，PMSM表示永磁同步电机。

2 滑模抖振抑制分析

与二阶滑模观测器相比，全阶滑模观测器估计得到的磁链或反电动势不含滑模噪声。本文为与全阶滑模观测器作对比，分析了全阶状态滑模观测器的滑模抖振问题。

当不考虑转速估计误差，只考虑滑模抖振时，式(11)可写为[12]:

式中：sα′和sβ′为滑模高频噪声。

将式(17)代入式(8)可得：

根据式(18)可得：

由式(19)可知，高频滑模噪声经过二阶低通滤波器得到滤除。因此，与全阶滑模观测器相比，本文所提出的全阶状态滑模观测器同样无需外加低通滤波器，简化了系统算法。同时由式(19)可知，为了避免滑模噪声过大，滑模增益N不能选择得过大。

3 转子位置估计对速度估计偏差的鲁棒性分析

传统的基于二阶滑模观测器的无速度传感器控制算法需要外加低通滤波器，并进行相位补偿，这导致估计的转子位置受转速估计误差影响。为此，需要分析本文所提转子位置估计算法对速度估计误差的鲁棒性。

由式(14)可知，当时，ABEMF的估计误差不断减小，当时，系统达到稳态。又考虑到实际系统中，是一个数量级的，当时，可假设，最后得到如下稳态误差方程：

最后得到：

式中：A0=B0+1;B0=(m-1)ωr/[N(1+k2)];m为估计转速的误差系数。

根据ABEMF的定义，可假设：

式中：E为ABEMF的峰值，φ为其角度。

把式(23)代入式(22)，可得：

式中：Δφ0=arctan(B0/A0)。

为方便分析，选择k=1，ωr=314rad/s，根据式(24)分析由转速估计误差带来的估计ABEMF的误差。由于转子位置是通过对估计的ABEMF进行锁相得到的，因此，估计的ABEMF的相位误差就是转子位置估计误差。图2给出了不同的N和m所对应的ABEMF相位误差变化图。由图2可知，当N值不变时，转速误差越大，ABEMF的估计误差也越大。而当转速误差不变时，随着N的增大，ABEMF的相位误差越小，即转子位置估计误差随着N的增大而减小。同理，可分析其他情况下转子位置估计误差在不同的N和m下的变化规律，结论一致。

结合以上分析可知，本文所设计的全阶状态滑模观测器可通过合理设计滑模增益，提高转子位置估计对转速估计误差的鲁棒性，从而提高转子位置估计精度。然而，由第2节分析结果可知，增大N提高转子位置估计鲁棒性的同时，滑模噪声也会被放大。当选择g1=0时，本文所建立的全阶状态滑模观测器简化为全阶滑模观测器。此时，式(10)限制了M的选择，而滑模噪声与N和M的乘积成正比。因此，只能靠选择合适的N来进行折中。然而，当选择g1不为零时，由式(10)可知，通过增大g1可减小M，从而在N和M的乘积不变的前提下，可进一步增大N，提高系统的鲁棒性。可见，本文所提全阶状态滑模观测器与全阶滑模观测器相比，可获得更好的鲁棒性。

4 实验结果

为了验证理论分析，对全阶状态滑模观测器和全阶滑模观测器进行了对比实验研究。所用电机额定电压为380 V，额定频率为50 Hz，额定电流为250A，额定功率为110kW。实验时，电机运行于400r/min，给定转矩电流为30 A。采用锁相环对ABEMF进行锁相，从而获得转子位置和转速。

首先，为了验证角度估计对速度估计误差的鲁棒性，人为在估计转速ω^r上乘以一个反馈系数m，然后用于ABEMF估计，设置标志位Flag,Flag=0时表示m=1，即采用正确的速度作为反馈，Flag=1时m≠1，即采用错误的速度作为反馈。图3(a)给出了g1=M=5,N=50时的实验结果，图3(b)给出了g1=M=5,N=300时的实验结果。实验结果表明，在估计转速存在误差时，增大N可减小转子位子估计误差，即增大N可有效提高转子位置估计对转速估计误差的鲁棒性。

为了与全阶滑模观测器对比，图3(c)给出了g1=0,M=20,N=75时的实验结果。对比图3(b)和图3(c)的实验结果可知，在N和M乘积一样的条件下，即滑模抖振一样的情况下，与全阶状态滑模观测器相比，全阶滑模观测器得到的转子位置受转速估计误差影响更严重。因此，相对于全阶滑模观测器，全阶状态滑模观测器可获得更好的控制效果，转子位置估计对转速估计误差具有更强的鲁棒性。这与理论分析结果一致。

图4给出了转矩电流为80 A时，电机由400r/min加速到1 000r/min，又减速到400r/min时的实际电流、实际速度、估计速度和速度差波形。可见，在带载加减速动态过程中，所提无速度传感器控制方法可稳定可靠地工作，速度估计误差很小。

为了进一步验证系统的动态特性，图5给出了电机运行于400r/min，转矩电流从80 A突减为30A时的实验结果。可见，在负载突变时，估计角度偏差变化很小。

5 结语

永磁同步风力发电机篇8

近年来, 风力发电显著发展, 并逐渐成为新能源利用里面的重要分支。目前, 风力发电主要以双馈感应异步发电机 (DFIG) 及多级直驱式永磁同步发电机 (PMSG) 为主。同一工况条件下PMSG比DFIG发电量要高很多, 特别适合于小型风电系统[1]。永磁同步风电系统以永磁发电机和全功率变流器为核心。采用背靠背拓扑, 变流器可以根据实际需要优化电机控制性能, 提高风电系统效率。

永磁同步电机广泛采用矢量控制技术, 其优异性能得以实现的前提在于转速与转子位置信息的准确获取。风电控制系统中采用速度传感器会引起成本增加可靠性降低等问题, 无传感器控制系统成为变流器机侧控制系统的发展趋势[2]。目前无位置速度传感器的研究可以分为3类:基于基波模型的方法, 高频信号注入法及人工智能理论基础上的估算方法[3]。

大多数估算方法都需要准确的电机参数, 然而实际中发电机参数易受运行环境影响。利用滑模观测器估算转子位置和速度, 同其他方法相比较滑模运动与控制对象扰动无关, 对数学模型的精度要求也不高, 具有很好的鲁棒性[4]。大多数论文[2,3,4]讨论的滑模观测器都基于表贴式PSMG, 忽略了直轴电感Ld与交轴电感Lq之间的差值, 对于凸极效应弱的电机, 滑模观测器因鲁棒性好仍能应用, 但模型并不精确。引入拓展反电动势[5,6], 使得滑模观测器可以精确用于内嵌式PSMG。

双PWM直驱永磁同步风电系统可以通过检测风速, 查找最佳叶尖速比表格, 按照转速控制方式得到最大功率;也可以通过检测转速, 查找转速—最佳功率运行曲线, 按照功率控制方式来得到最大功率。以上两种方式都需要在风力发电机投入使用前进行大量的实验来获得相关数据。爬山法[7]是一种不依赖于系统电气参数的自适应算法。该算法根据输出信号的增量方向自动调节参考信号的增量方向, 使得输出信号不断逼近最大点。对于小型风力发电系统, 应用爬山法可以降低制造成本, 简单有效地达到最大功率跟踪。

本文首先介绍了基于滑模观测器及爬山法功率跟踪的双PWM永磁直驱小型风力发电系统及其机侧数学模型。采用基于扩展电动势的滑模观测器估计转子位置及速度。分析设计基于爬山法的最大功率跟踪控制器。最后搭建了1台5 k W的背靠背双PWM变流器样机, 对所得实验波形进行分析, 验证了系统设计的有效性。

2 双PWM永磁直驱小型风电系统

双PWM永磁直驱小型风电系统如图1所示。

图1中, 主电路采用背靠背双PWM变流器, 机侧通过整流器连接永磁同步电机及风机, 网侧通过逆变器连接电网。系统通过控制机侧变流器实现PMSG最大功率跟踪, 通过控制网侧变流器实现直流母线电压稳定及并网的单位功率因数控制。Ua, Ub, Uc表示机侧定子各相电压, Ia, Ib, Ic为机侧各相电流, 三相电压电流通过霍耳传感器采集得到。Uα, Uβ, Iα, Iβ分别为电压 (Ua, Ub, Uc) 、电流 (Ia, Ib, Ic) 进行Clarke变换, Ud, Uq, Id, Iq分别为电压 (Uα, Uβ) 、电流 (Iα, Iβ) 进行Park变换。对Id, Iq进行PI调节并且解耦得到Ud*, Uq*。对Ud*, Uq*进行反Park变换得到Uα*, Uβ*。Uα*, Uβ*通过空间矢量调制得到开关管控制信号Sa, Sb, Sc。滑模观测器通过观测定子电压电流信息得到转子位置θ和电机转速ω信号。最大功率跟踪控制器通过判断功率P及转速ω的增量方向输出参考转速ω*, 电机转速ω通过PI调节得到参考电流Iq*。

永磁同步电机在两相同步旋转dq坐标系下的数学模型为

式中:Ud, Uq, Id, iq分别为定子电压电流在dq轴的分量;Ψd, Ψq分别为定子磁链在dq轴的分量;ω为电机转速;Ψf为转子磁链;TL为负载转矩;Ld, Lq分别为直轴和交轴电感。

采用id=0磁场定向控制时, 电磁力矩和电枢电流成线性关系, 无去磁效应, 控制效率高。实现对电流iq的控制, 即实现对PMSG输出电磁转矩的控制。为了实现最大功率跟踪的目标, 采用功率环、速度环及电流环三闭环控制策略。功率环根据爬山法输出设定转速, 转速环用于实现转速跟踪, 电流内环根据转速外环的输出指令完成对电流的控制。

根据PMSG数学模型, 采用前馈解耦及PI控制器, 得到电流环控制规律如下:

转速环控制规律如下:

双闭环调速动态结构图如图2所示。

图2中, ASR, ACR分别为转速及电流PI控制器;Ton为转速滤波时间常数;Toi为电流环滤波时间常数;Ks为电流环放大系数;J为转动惯量;KT为转矩系数;Ke为反电动势系数;α为转速环反馈系数;β为电流环反馈系数;Ts为整流器惯性环节;ω为电机机械转速;Te为电磁转矩;TL为负载转矩。

电流环校正为Ⅰ型系统, 其开环传递函数为

取KT=0.25则:

式中:Ls为Ld或Lq。

转速环校正为Ⅱ型系统, 其开环传递函数为

设h=τ/T, 则:

网侧控制方法与机侧类似, 采用双闭环控制。转速外环改为电压外环, 滑模观测器改为软件锁相环, 转子磁链定向改为电网电压定向, 这里不再论述。

3 基于扩展电动势的滑模观测器

3.1 拓展电动势[5,6]

磁链定向旋转坐标系中, PMSG定子端电压方程可表述为

对式 (1) 进行坐标逆变换, 将其表示在两相静止坐标系α, β中, 可得:

其中, 2θ显示了内嵌式PMSG的凸级特性, 增加了转子位置观测的复杂性。为克服PMSG凸级特性对基波励磁磁链的不利影响, 将式 (1) 重新表述为

变换到两相静止坐标系α, β中:

式 (2) 右边第2项即为拓展电动势, 与转子位置同相位。

3.2 滑模观测器

定义滑模面, 根据滑模变结构理论可构建基于拓展电动势的滑模观测器:

式中:分别为静止坐标系下的估计电流;为开关函数, 下文用表示。为了消除抖动, 用饱和函数替代开关特性, 引入边界层参数ε:

式中:x为α或者β;k为滑模系数。

式 (3) 、式 (4) 中电机参数如果一致, 则有:

当电流误差趋于零, 反映了预估拓展反电动势与实际拓展反电动势的误差也趋于零。

取李雅普诺夫方程:

满足以下方程则收敛:

满足式 (5) 的充分条件为

忽略边界层, 则k必须满足:

开关增益k必须足够大, 但是k过大会增加抖振问题, 导致不必要的估计误差或估计失效。

包含拓展反电动势的信息, 对其进行低通滤波, 可得到拓展反电动势估计值:

从而得到转子角度:

考虑低通滤波引入相位延迟, 对估计角度进行补偿, 补偿角度为

滑模观测器模型如图3所示。

3.3 参数误差[8]

当滑模观测器参数与实际模型参数不一致时, 假设电机电阻R, 电感L (Ld=Lq) , 滑模观测器中电阻, 电感, 则

在此情况下式 (4) -式 (3) 得到:

式中:x为α或者β。

在滑模面进行滑模运动时:

结合式 (6) 、式 (7) , 只考虑电阻误差时:

按转子磁场定向的矢量控制系统, 采用Id=0的控制策略时, 矢量电流方向与电动势方向一致:

因此电阻误差情况下角度仍能估计准确。对于电感误差, 通过同样的分析, 情况一致。为确保滑模观测器估计准确, 在参数误差情况下, 需采用Id=0控制或者提高转速。转速较高情况下, 分析式 (8) , 位置估计误差可忽略。

4 基于爬山法的最大功率跟踪

根据贝兹理论, 风速ν时风机捕获的风能为

式中:ρ为空气密度;S为风机扫掠面积;R为风机半径;ν为风速;ω为风机旋转机械角速度;Cp (λ, β) 为风能利用系数, 反应风机利用风能的效率, 为叶尖速比λ与叶桨距β的函数。

由式 (9) 可知, 在一定风速下, 风机输出功率取决于风能利用系数, 在不同的风速下, 只有控制风机转速满足叶尖速比λ=λopt, 则CP (λ) =CPmax, 可得到不同风速下的最大功率。功率曲线如图4所示。

爬山算法旨在对转速进行扰动以寻找最佳转速, 然后通过转速控制外环跟踪最佳转速设定值, 从而输出最大功率。该算法需要测量功率及转速, 从而输出转速控制指令。

风力发电系统的输入机械功率P, 电磁功率Pm与电功率Pe分别为

式中:T为外加力矩;Tm为电磁功率;n为机械转速;ud, uq, id, iq分别为定子电压、电流采用等量原则的矢量变换。

发电情况下, P>Pm>Pe。对于小型风力发电系统, 风力机的转动惯量较小, 可以认为输入的机械功率能很快转换为输出的电功率, 将输出电功率等效为机械功率, Pe=Pm=P, 本文采用电功率Pe作为最大功率跟踪输入。

n=ωp, p为极对数, 可由电转速ω代替机械转速n作为转速环控制。电转速ω通过对滑模观测角度θ微分获得, 需要进行滤波处理, 以弱化纯微分引起的放大器噪声。

爬山法控制算法如图5所示。

图5中, 当转速增加但输出电功率减少时, 对转速进行反方向调整。基于爬山法的功率跟踪会使转速输出在最大功率点附近扰动。可通过调整转速变化步长, 减少转速抖动, 该方法要求设定的转速变化与测得的功率变化成正比。

5 实验

依据前述分析和设计, 搭建以TMS320F2812为主控芯片的实验样机, 选用的永磁同步电机参数如下:定子绕组电阻Rs=3Ω, 定子绕组电感Ls=0.04 m H, 极对数p=24, 转子磁链Ψf=0.47 Wb。发电实验通过异步电机拖动同步电机模拟风力发电情况, 调整异步电机转速可模拟风力变化。

图6所示为滑模观测器估计的转子位置与编码器观测的转子位置相比较, 由图6可知, 滑模观测器估计的转子位置能准确跟踪转子实际位置。

图7与图8分别为滑模观测器估计的静止两相坐标系下的电动势及电流, 当观测电流跟踪实际电流时, 估计的电动势则反映实际电动势。

图9和图10为使用MPPT控制器时, 控制器输出的设定转速及功率追踪情况。当系统未达到额定功率时, 采用功率跟踪确保输出最大功率。由图可知, 控制器通过不断调整转速使发电功率往上升方向调整, 最终达到最大功率跟踪。当功率较小时, 因测量误差及最大功率点附近功率变化不明显, 会存在转速抖动。

6 结论

本文设计了双PWM永磁同步风力发电控制器, 讨论了PI控制器, 滑模观测器及MPPT控制器的设计。实验结果表明该控制器针对永磁直驱小型风力发电系统, 能有效估计转子位置并快速调节电流及转速, 实现最大功率跟踪, 并且减少系统成本。

参考文献

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永磁同步风力发电机篇9

目前,变速恒频风力发电技术受到广泛关注,并得到了普遍应用。与其他风力发电系统相比,直驱永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Generator,PMSG)的转速范围可调节度大,风能转换效率更高[1],而且省去齿轮箱等中间环节,大大降低维护成本,同时减小了发电系统噪音和机械损耗[2],发电机转子也无需励磁环节,相对控制简单,因此将会有更多的风力发电系统采用基于直驱PMSG的变速风力发电系统。

由于自然界的风速具有随机性和波动性的特点,在额定风速以下,风力发电系统大多采取的是传统的最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制策略,如最佳叶尖速比(Tip Speed Ratio,TSR)控制,使得发电机组输出功率随风速波动。随着风力发电电网穿透率的激增,这种功率将会对电网电压质量造成严重影响,如电压波动、电压偏差、闪变和谐波等。因此要求风电机组能够在额定风速以下输出较为平滑的有功功率,降低有功波动对电网的影响。近年来,有文献提出了多种控制方法来平滑功率:文献[3,4,5,6,7]利用储能单元和电力电子变流装置来抑制发电机输出有功功率的波动,虽然能够实现良好的平滑效果,但是控制难度相对较大,还要附加一定的额外成本,同时频繁的充放电使得储能单元的使用寿命大大降低。文献[8,9,10,11]提出了一种在全风速范围内利用变桨距角控制来平滑有功功率的控制方法,但由于变桨距机构的惯性很大,桨距角的频繁改变会使系统的机械应力和维护成本增加,而且当风速变化较快时,仅通过变桨距角控制很难达到理想的效果。文献[12,13,14]通过控制发电机转速,使发电机输出功率能较好地跟踪给定的有功功率曲线,但该方法增大了发电机的转速波动,甚至使其超过风力机的额定转速[15]。

本文在分析传统最佳TSR的基础上,提出了一种在额定风速以下,采用带一阶低通滤波器的改进TSR的控制策略,充分利用系统转动惯量抑制发电机输出有功功率波动。与前文控制方法相比,该方法能够控制发电机转速运行在允许范围内,控制方法简单,在一定程度上节约了成本。通过对一台1.5 MW直驱永磁同步风力发电机仿真分析,验证了所提控制策略平滑有功功率的有效性。

1 风能的捕获

1.1 风力机模型

根据贝兹理论,风力机捕获的风能为

式中:ρ为空气密度;R为风机叶片半径;Vwind为风速;Cp(λ,β)为风能利用系数,是关于叶尖速比λ=ωmR Vwind和桨距角β的函数;ωm为风机的机械角速度。

风力机输出的机械转矩为

对于三叶片水平轴风力机,风能利用系数Cp近似数学表达式为[15]:

式中:

根据式(3),可得到图1所示的风能利用系数Cp曲线。从图1中可以看出,当桨距角β一定时(这里β=0°),Cp只与λ有关,有且只有一个λ=λopt,λopt为最佳叶尖速比;使Cp取得最大值Cpmax。因此在桨距角β一定的条件下,在风速变化时若能及时调节风力机转速(即发电机转速),维持A=Aopt,可实现最大功率的捕获[16]。

1.2 直驱永磁同步发电机的数学模型

为便于研究和进行矢量控制,通常将三相abc坐标系下的交流量转化成dq旋转坐标系下的直流量。在同步旋转坐标系下的PMSG的定子电压和转矩方程分别为[17]

式中:id、iq为定子电流的d轴和q轴分量;ud、uq为定子电压的d轴和q轴分量;Rs为定子电阻;Ld、Lq为等效d轴和q轴电感;np为永磁同步电机极对数;ωe为发电机的电角速度,且ωe=npωm;φf为永磁体产生的磁链。

考虑到Ld=Lq,电磁转矩方程为

2 永磁同步电机传统最佳叶尖速比控制

PMSG的传统最佳TSR控制策略结构如图2所示,采用最佳TSR控制的方法,可实现最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)。

给定永磁同步发电机的参考转速为

按照式(7)对发电机转速及时调节,可实现对发电机电磁功率和输出有功的准确控制。因此,结合发电机的最大风能捕获控制原理,永磁同步风力发电控制系统外环可采用转速闭环PI控制,令其调节输出量为发电机定子q轴电流的给定值;内环则分别实现定子d、q轴电流的闭环控制。然后通过控制发电机转速(即风机转速)跟踪其参考值,最终实现风能的最大捕获[18]。

由式(4)可知,定子d、q轴电流不仅受到控制电压ud和uq影响,而且还受耦合电压ωeLqiq和ωeLdid、ωeφf的影响。因此,可分别对d、q轴电流进行闭环PI调节控制,从而得到对应的控制电压和,并分别加上电压交叉耦合补偿项-ωeLqiq和ωeLdid+ωeφf,即可得d、q轴最终的控制电压分量ud和uq结合直流电容电压udc和发电机转子位置检测角θ,经空间矢量调制(Space Vector Modulation,SVM)可得到机侧变流器所需的PWM驱动信号[18],其控制如图2所示。

3 带低通滤波器的改进叶尖速比控制

3.1 风电系统功率波动因素分析

当忽略风电机组的摩擦损耗时,直驱永磁风力发电机组轴系动态方程可用1阶微分方程表示为[19]

则机组的功率方程可以表示为

式中:ω为发电机的转速,ω=ωm;Jeq为系统的等效转动惯量;Te为发电机的电磁转矩;Tw为风力机的输出转矩;Pturbine为风机输出的有功功率;Pgenerator为发电机输出的有功功率;△P为风机输出功率与发电机输出功率的之差,。

对一确定的风电系统,其等效转动惯量是恒定值,因此,风力机转速(即发电机转速)和转速变化率dω/dt是决定△P大小的关键因素。考虑到风电系统的稳定性,机组必须工作在额定转速以下,虽然永磁同步电机的转速ω较小,但由于系统的转动惯量很大,输出的有功功率波动值可能也很大,这主要取决于转速变化率dω/dt的大小。

当输入风速恒定或波动较小时,由于风机转速基本保持不变,即dω/dt的值为0或者非常小,那么ΔP的值为0或者非常小。当输入风速变化快,波动较大时,采用传统最佳TSR控制的MPPT时,风机转速变化率dω/dt迅速增减。在加速阶段,△P为正值,此时风机输出功率Pturbine大于发电机输出的有功Pgenerator,也就是说风机将捕获风能的一部分储存在机组的转子中,剩余功率输送给发电机。在极端条件下,风机的输出功率Pturbine小于△P,这是永磁同步电机作电动机运行的状态,在本文中永磁同步电机仅作发电机运行。在减速阶段,△P为负值,此时风机输出功率Pturbine小于发电机输出的有功功率Pgenerator,也就是说系统储存在机组转子中的动能释放出来,这部分功率和风机捕获功率同时输送给发电机[20]。

3.2 改进叶尖速比控制

为了充分利用系统的转动惯量,增强输出功率的平滑能力,在传统最佳叶尖速比控制的基础上,引入一阶低通滤波器,对最优转速ωm＿ref滤波,重新获得一个变化较缓慢的参考转速ωref,此时的参考转速与传统最佳叶尖速比控制下的最优转速相比变化不大,但其变化率dω/dt会有显著降低,从而使得电机输出的有功功率波动也得到了有效抑制,所提控制策略结构如图3所示。

其参考转速为

式中:T为滤波时间常数。

改变T的大小可以改变发电机输出有功功率的平滑程度和风能的利用效率;s为拉普拉斯算子;当T=O时,该控制方法即为传统最佳叶尖速比控制。T越大,得到的参考转速ωref越平缓,发电机输出的有功功率就越平滑,但风能利用率越低。

4 仿真结果分析

为验证所提控制策略的正确性,本文对1台1.5 MW的直驱永磁同步风力发电机进行了仿真研究,系统参数如表1所示。

为表征有功功率平滑程度和风能利用效率,分别定义平滑性能指标Plevel[20]和风能利用效率η,Plevel越小,输出的有功功率越平滑,η越大,风能损失越小。

式中:P(t)为发电机输出有功功率;Pmax为最佳TSR控制下捕获的最大功率;Ep为在所提控制策略下发电机输出的总能量;Em为最佳TSR控制下发电机输出的总能量。

表2为当时间常数不同时,发电机所输出的总能量和风能利用效率。在图4所示的输入风速下,改进TSR控制策略和传统最佳TSR控制策略仿真结果对比图见图5～图9。从图5和图6可以看出,随着惯性时间常数T的增加,发电机侧输出的有功功率平滑指标Plevel减小,即发电机输出的有功功率越来越平滑,但从表2看,时间常数越大,风能利用效率越低,当T=7 s时,与最佳TSR控制相比,风能损失了23.85%,这是由于一阶惯性环节对输入信号的滞后作用以及对转速变化率的抑制造成的,因此为使风能损失不致过高,又能较好地实现功率平滑,综合选择T=3 s。

图7所示为传统最佳TSR控制(T=0 s)和改进TSR控制策略(T=3 s)下的风机的输出机械转矩和发电机电磁转矩之差△T曲线和其局部放大图,可以看出,与传统控制方法相比△T要小得多,这是由于通过一阶惯性滤波.dω/dt减小所引起的,这也说明发电机的电磁转矩也得到了一定程度的平滑,即平滑了输出的有功功率,减小了机组的机械应力。从图8和图9可以看出,系统的风能利用系数Cp与传统最佳TSR控制相比略微减小,即风能有所损失,但对发电机输出有功功率实现了较好的平滑。

5 结论

本文在分析传统最佳TSR控制的基础上,采用引入一阶惯性环节的改进TSR的控制方法,通过减小风机转速变化率来平滑发电机输出的有功功率,与储能等控制方法相比,该方法控制简单,而且在一定程度上节约了成本。仿真结果表明,与最佳TSR控制策略相比,所提控制策略能够在风能损失较小的条件下,有效抑制发电机输出功率的随机波动。

摘要：为了抑制风力发电系统输出功率的波动,在分析了传统风力发电系统最佳叶尖速比控制策略的基础上,提出了一种对最优转速进行滤波的改进控制策略。该控制策略通过对最佳叶尖速比控制下风机的最优转速进行滤波。有效降低转速变化率,从而抑制发电机输出有功功率的波动。采用该策略对一台额定功率为1.5 MW的直驱永磁同步风力发电机进行仿真研究。结果表明,与传统最佳叶尖速比控制相比,所提出的改进控制方法能够在风能损失较小的条件下。有效平滑发电机输出有功功率的波动。

永磁同步风力发电机篇10

与恒速恒频风力发电机相比,变速恒频风力发电机在并网操作与稳定运行方面有诸多优点,因此受到了更广泛的关注,并成为近年来大力发展的首选机型。它包括双馈式异步风力发电机和直驱式永磁同步风力发电机(PMSG)2种类型。与双馈式风机相比,直驱式永磁风机不仅省去了故障率较高的齿轮箱结构,而且通过全功率变流器连接电网,对电网故障具有更强的穿越能力。随着永磁体价格的下降, 直驱式风机近年来所占的市场份额越来越大,具有更广阔的发展前景[1,2]。变速风电机组在不同的风速下有着不一样的控制策略:在风速高于额定风速时, 启动变桨距控制保证输出功率不超过额定功率;在风速低于额定风速时,采用最大功率点跟踪的运行方式。增强对最大功率点的跟踪能力,可实现对风能的最大捕获,提高对风能的利用效率,因此研究风力发电系统的最大功率跟踪控制具有重要的意义。

最大功率跟踪运行的实质是风电机组的转速控制过程,通过控制发电机的电磁转矩来实现。对于直驱式永磁同步风电发电机,电磁转矩与dq解耦控制后的有功电流成线性关系,即可通过控制发电机变流器电流实现对转速的控制[3,4]。传统最大功率跟踪控制方法主要有叶尖速比法、爬山法[5]和最佳特性曲线法[6,7]。由于风速难以被精确测量,导致叶尖速比法实用性不高;爬山法适用于转动惯量小且参数不明确的小型风机系统[8],虽然不需知道风机的特性曲线,但当风速变化较快时存在跟踪失效的现象;最佳特性曲线法是指控制风机输出功率或转矩与风机转速满足最佳功率曲线或最佳转矩曲线[9],但是由于系统损耗的存在,导致传统的功率反馈法具有缺陷。文献[10]建立考虑损耗转矩的风机模型,通过给出最佳电流实现最大功率跟踪,但需要根据实验测得损耗系数,对于不同容量的发电机或当风机运行在不同风速下时,其损耗参数是变化的,因此实验所得的损耗系数不具有通用性,导致该方法的实用性不高。

风力发电系统具有强非线性,不仅风机具有较大的转动惯量,而且在运行过程中伴随着多种扰动,系统模型参数具有不确定性,传统的方法难以实现对最佳转速的快速跟踪。针对此问题,滑模变结构控制[11,12,13]、自适应控制[14,15]、自抗扰控制[16,17]等方法[18,19]得以引入,在线估计不确定参数扰动,使得风电机组在低风速阶段能快速跟踪最大功率点,提高了对风能的捕获效率。

但是上述传统方法与非线性控制器设计时并没有考虑到风机的输入饱和问题。当风速快速变化时,最优转速也快速变化。由于系统惯性的存在使风机实际转速不会瞬间变化,为了达到快速跟踪的效果,系统将产生较大的控制输入量,导致出现输入饱和的情况[20],输入饱和受限与线性控制器的windup现象相似,如果不加以控制,饱和约束将会降低控制系统的稳定性[21]。因此,对于风力发电系统,设计一种考虑输入饱和与模型参数不确定性的风机转速控制器,提高风机对最大功率点的跟踪能力,并保证系统在特殊运行情况下的稳定性,具有重要意义。

本文针对直驱式永磁同步风力发电机组,提出了一种同时考虑输入饱和与参数不确定性的自适应转速控制策略,使风机能在低风速阶段快速跟踪最大功率点,提高对风能的捕获效率。首先对直驱式永磁风力发电机运行特性与风机最大功率跟踪原理进行分析,然后分别就不考虑输入饱和与考虑输入饱和2种情况设计基于Lyapunov稳定性理论的自适应转速控制器,并对控制器性能进行分析,并通过仿真验证控制器的有效性。

1 风力发电系统模型

1.1 风力机模型

直驱式永磁同步风力发电机的电路拓扑结构如图1所示。风力机将风能转化为机械能,通过传动轴将能量传递到采用多级永磁结构的同步发电机, 发电机将能量转化为电能,通过背靠背全功率变流器与电网相连接。

图1所示为将风力机与发电机等效为一质量块 (如图中虚线框所示)的刚性轴模型。根据风机叶片的空气动力学理论可知,风力机捕获转化的机械功率Pm为[22]:

其中, ρ 为空气密度;R为风轮叶片半径;v为风速; CP(λ, β)为风能利用系数 ,表征风力机运行功效 ,是桨距角 β 与叶尖速比 λ 的非线性函数。

根据贝兹理论可知,风能利用系数的最大值为0.593[22], 其值越大 , 表明风力机捕获转化风能的能力越强,风力机的效率越高。通常情况下,难以获取CP(λ, β)的准确值,可用下式表述:

其中,β 为桨距角;λ 为叶尖速比,即为桨叶尖部速度与风速之比。

其中,ω 为风力机的转速。

变桨距风力机的特性曲线如图2(a)所示,当桨距角固定后,存在一个最大的风能利用系数CPmax以及相对应的最佳叶尖速比 λopt。随着桨距角的增大 , 对应的风能利用系数逐渐减小。当风机运行在最佳叶尖速比状态时,风力机转速和风速构成线性关系:

此时,风力机输出的机械功率可表示为:

图2(b)表示在不同风速下风力机输出的机械功率与转速的关系,将不同风速下最大功率点相连接, 即获得风机的最大功率输出曲线(如虚线所示)。当风速变化时,通过调整转速使风机能稳定地运行在最佳叶尖速比下,可获得最大的输出功率,此过程即为风力发电系统的最大功率跟踪过程。

由式(6)可得风力机轴上的机械转矩Tm:

机械功率通过传动轴传递给发电机。由于在功率传递的过程中,传动轴上势必会产生扭转损耗,发电机内部也会产生铁耗、铜耗以及杂散损耗。损耗Tloss随着风速的变化而变化,不可被忽略[10],但又难以获得其准确值,可用下式表示:

风力机刚性传动链特性数学模型为:

其中,J为等效转动惯量;Te为发电机电磁转矩。

1.2 永磁同步电机模型

最大功率跟踪运行的实质是风电机组的转速控制过程,通过控制发电机的电磁转矩来实现。对于直驱式永磁同步风力发电机,基于转子磁场定向矢量控制技术,在dq坐标系下,根据电动机惯例,可得电机的定子电压方程[23]:

其中,uds、uqs分别为定子电压d、q轴分量;ids、iqs分别为定子电流d、q轴分量;Ld、Lq分别为d、q轴电感;Rs为定子电阻;ωe为发电机转子转速;ψf为永磁体磁链。

电磁转矩如下:

其中,pn为发电机转子的极对数。

对于隐极式发电机,或者当控制定子电流的d轴分量始终为0时,电磁转矩可简化为:

2 最大功率跟踪自适应控制器设计

2.1 考虑参数不确定性的转速控制器

由1.1节知,最大功率跟踪的实质是对转速的控制,考虑风机模型参数不确定性,设计如下自适应转速控制器,提高在低风速阶段风机最大功率跟踪能力。

由式(8)和式(9)可得:

其中,θ 为转子角度。

定义转子角度误差e与转子转速误差觶e如下:

其中,θd和ωd分别为转子角度和转速的最优参考值。

为使风机时刻运行于最佳叶尖速比下,需要保证式中的转速误差项觶e趋向于0。为了使系统响应速度更快,同时引入转速积分项的误差,即角度误差e。定义复合误差q = 觶e + αe,其中 α 为大于0的常数, 表示误差权重,可根据试验获取其值变化对系统响应的影响规律,得到使系统控制性能较优的值。由复合误差q可得:

将式(13)代入式(15)中,可得系统跟踪误差:

当不考虑系统输入饱和,只考虑模型参数不确定性时,可按下式设计控制器:

即变流器最佳控制电流值为:

其中,参数对角阵 Γ1=diag(γ11,γ12,γ13,γ14),γ11、γ12、γ13、 γ14为自适应控制器学习率,值均大于0。自适应律保证了风力发电系统的参数矩阵 φ 可以被在线估计,即使参数具有不确定性,控制器仍可自适应调整控制输入,实现发电机转速的精确跟踪。

利用Lyapunov稳定性理论对控制器的稳定性进行分析。定义系统估计误差 φ軒 = φ - 赞φ ,式(20)所设计的自适应律可以改写为:

构造如下Lyapunov能量函数:

对能量函数求导并将式(21)代入可得:

根据Lyapunov稳定性原理,如果能量函数V满足V>0且觶V< 0,则系统是全局渐近稳定的。

根据上文的分析可知,觶V(t)是半负定且一致连续的,并且V(t)存在且有界。根据巴尔巴拉引理可知:

由式(23)中觶V与复合误差q的关系,可得:

当t∞ 时,q(t)趋向于0,e(t)和觶e (t)均趋向于0,即保证了转子角度误差和转子转速误差均趋向于0。因此 ,针对模型参数不确定的风力发电系统 ,若对变流器q轴电流采用式(19)所示的控制律,对系统待估计参数采用式(20)所示的自适应律,闭环系统是稳定的。并且通过调整控制器参数,可使转子转速的跟踪误差充分小,即风速变化时,可完成对风能的快速追踪,较好地实现最大功率点跟踪运行。

然而,若风速快速变化,最优转速 ωd也将快速变化,导致复合误差q瞬间增大,为了达到快速跟踪的效果,系统将产生较大的控制输入量,导致出现输入饱和的情况。

2.2 考虑输入饱和与参数不确定性的转速控制器

2.2.1转速控制器设计

当出现输入饱和限制时,若继续使用2.1节所设计的控制器,将使跟踪误差不可控制地增大,从而导致系统的稳定性遭到破坏。基于此,借用控制器内补偿思想[24],改进为考虑输入饱和限制的控制器,使系统保持稳定。

考虑电磁转矩Te的限制,则变流器q轴电流的输入限制如下:

其中,iqs M、iqsm为最佳输入量的限值;iqs χ为要设计的输入量。

根据式(27)可得中间输入变量u的限值,即:

按下式设计内补偿辅助函数:

其中,η 为常量参数。重新定义跟踪误差軈q=q- χ,得到系统跟踪误差:

考虑到控制器输入饱和特性,式(18)与式(20) 所示的控制律及自适应律修正为:

其中,参数对角阵 Γ2= diag (γ21,γ22,γ23,γ24),γ21、γ22、 γ23、γ24为控制器参数,值均大于0,具有与对角阵 Γ1相同的作用;控制量 ζ=-k3·sgn(軈q),旨在提高系统的鲁棒性。

最终得到变流器最佳控制电流值为:

2.2.2转速控制器稳定性分析

采取与2.1节相同的方法分析控制器的稳定性。首先构造Lyapunov能量函数:

对式(34)构造的Lyapunov能量函数V求导,并将式(21)与式(30)代入可得:

由于 ε*与u*均有界,若能选择k3≥ε*u*,则可以使得 -軈q(k3·sgn(q軈)-ε*u*)≤0,即保证:

因此,根据Lyapunov稳定性原理,能量函数V满足V>0且觶V< 0,系统是全局渐近稳定的。并且由2.1节的分析可知,在t∞ 时,e(t)和觶e (t)趋向于0。

因此,针对带有模型参数不确定的风力发电系统,当考虑风速的快速变化导致控制输入电流短时达到饱和限制时,通过引入式(29)所定义的内补偿辅助函数,采用式(33)所示的控制律及式(32)所示的自适应律,并使参数k3≥ε*u*,可保证闭环系统稳定。并且通过调整控制器参数,可使转速跟踪误差充分小,克服了饱和受限引起的不稳定现象。

从对内补偿辅助函数的定义中可看出,当控制输入达到饱和值时,虽然转子角度误差和转速误差共同决定的复合误差量q持续增大,但是此时函数 χ 也持续增大,因此可保证新的复合误差q軈不会出现较大冲击。但在2.1节的控制方法中,复合误差突然变化后产生连锁反应,对系统稳定性产生破坏作用。而故障消除后,函数 χ 减小到0,系统恢复正常运行,此时的控制器与2.1节保持一致。

3 仿真分析

为了验证所提控制方法的有效性,在MATLAB / Simulink上仿真分析分别采用传统PID控制、自适应控制以及考虑输入饱和的自适应控制方法时,发电机转子转速跟踪情况。

风机的主要参数如下:额定功率P = 1.5 MW,风机额定转速 ωN= 2 rad / s,额定转矩Te N= 75 000 N·m, 风轮半径R=38.5 m,惯性时间常数Tj=5 s,空气密度 ρ = 1.225 kg / m3,极对数pn= 46,摩擦系数B = 0.01 p.u., 输入饱和限制为1.1 p.u.。控制器参数如下:参数k1= 10,k2= 10,k3= 5;自适应学习率 γ11= γ21= 0.01,γ12= γ22= 0.1,γ13= γ23= 0.1,γ14= γ24= 1;补偿系数 η = 800; 参数初始值为0。控制器参数是在仿真中经过反复试验和比较后得到的。对风机采用标幺值系统建模,选取额定功率、额定转矩为基值。在标幺制下,最佳控制电流与最佳控制转矩相等,考虑转矩的限制为1.1 p.u.,因此输入饱和限制为1.1 p.u.。

图3所示为风速曲线。在60 ~ 65 s时间段内, 出现阵风扰动。系统损耗参数的扰动(标幺值)如图4所示。图5所示为只考虑参数不确定性时,在自适应控制与传统PID控制方法下的转速跟踪误差(标幺值)。图6给出了分别在2种控制方法下的控制输入(标幺值)。从图中可以看出,在前60 s内,模型参数具有不确定性,在PID控制方法下,系统的控制输入连续振荡,转速跟踪误差较大;而自适应转速控制方法可以克服参数不确定性带来的影响,保证发电机转速较好地跟踪最佳转速,达到最大功率跟踪的目的。

再考虑变流器电流达到饱和限制时对发电机转速的影响。阵风扰动导致控制输入受到饱和限制。图7所示为最佳转速与在考虑饱和自适应控制、自适应控制、PID控制3种方法下的实际转速(标幺值) 曲线;图8所示为在3种控制方法下的转速跟踪误差(标幺值)。从图7、图8中可看出,在恢复阶段,在PID控制方法下转速出现剧烈振荡现象且持续较长时间;在自适应控制方法下,转速跟踪误差出现较大的超调量,需要较长时间的调整过程;而在考虑饱和自适应控制方法下,经过短暂的调整可以迅速恢复对最佳转速的跟踪。

图9给出了在3种控制方法下的控制输入量(标幺值),即变流器电流的大小。在恢复阶段,在PID控制方法下,控制输入经过较长时间的振荡后恢复稳定,振荡幅值在上下限值间不断切换。在自适应控制方法下,控制输入在受限后需要经过一段时间的调整过程才恢复稳定;而考虑饱和自适应控制器使控制输入不会出现长时间振荡过程,在受限后能迅速恢复稳定。

在实际运行中,风速变化具有多种可能,在连续出现大阵风扰动的情况下,如果控制方法不考虑输入饱和限制,将导致闭环系统失稳,从而降低对最大风能的捕获效率。而通过上述分析可以看出,考虑饱和的自适应控制方法,即使面对恶劣的风速变化,仍能较好地实现最大功率跟踪。

4 结论

永磁同步风力发电机篇11

摘要：单相永磁同步电机日益广泛的应用于常用家电中，然而强烈的振动和噪声阻碍了单相永磁同步电机的推广和使用.基于二维非线性时步有限元法，首先对U型单相永磁同步电机进行电磁场计算并获取定子电磁力，再利用Workbench软件建立该电机实体3D模型，通过对该电机振动响应的数值仿真，求取定子电磁力作用下的振动位移、速度及加速度，最后使用LMS Virtual.Lab提取声学边界条件并获取声压在空间的分布和声压频响特性.为进一步优化改进该类电机结构以减小电机振动、噪声和提高电机工作性能奠定了基础.

关键词：电磁力；振动；噪声；U型永磁同步电机

DOI：10.15938/j.jhust.2015.03.017

中图分类号：TM341

文献标志码：A

文章编号：1007-2683（2015）03-0086-05

0 引言

U型永磁同步电机在20世纪70年代首先由H.Schemmann提出，并阐述了U型单相永磁同步电机的优缺点以及应用的局限性，该电机结构简单，定子由非对称U型硅钢片叠压而成，转子采用2极圆柱形永磁体.由于该电机具有结构简单、成本低廉和高效节能等优点，被广泛应用于小功率家电领域，然而由于其简单的结构，集中式绕组建立的电枢反应磁势含有大量的谐波分量，产生的交变转矩使得电机运行并不平稳，转速在同步转速附近一个区域内波动，从而也加大了电机的振动和噪声.振动和噪声是导致电机疲劳、缩短电机寿命的主要原因，更是衡量电机设计，特别是家用电器中的电机的一个重要的技术指标.因此，强烈的振动和噪声会严重阻碍它在一些场合的推广和使用.

近些年来大部分学者对该电机的研究主要集中在该电机的运行原理、起动问题的研究.如文提出了不同气隙结构对电机启动性能的影响.文深入分析了气隙结构对定位转矩与转子初始位置角的影响，从而选取最优气隙参数，缩短起动时间，优化起动性能.但是对于该电机在稳定状态运行下的电磁振动噪声的研究还很少.

U型单相永磁电机内的气隙磁密含有较多的谐波分量，由此加剧了脉动的电磁转矩，并在转子永磁体上产生的径向电磁力，这两者共同作用于电机上引起电机振动，继而形成声波向外辐射，也就形成了噪声.本文首先进行电磁场有限元计算获取电磁力，再对电机进行结构动力学分析，将电磁力作为激振力载荷获取定子表面的振动速度及加速度，最后基于边界元的方法计算获得声场的分布.

2 U型电机分析流程

Workbench是Ansys开发的协同仿真平台，很好的解决仿真过程中CAE软件的异构问题，可以对电机的电磁学特性、结构振动等问题进行分析，但用于噪声分析时，只能得到振动特性而不能进一步得到电机的声响特性.实验中较为容易测得的电机声响特性，不能直接与仿真结果相对应，需要进一步处理，而LMS Virtual. lab作为Sysnoise发展而来的一个专业振动与声学分析软件平台，可以直接得到声响特性.因此可以采用Workbench和LMS Virtual.lab联合进行电磁振动噪声计算，分析流程如图l所示.

1）在Workbench运行环境下对电机进行三维建模，用有限元分析电机电磁场产生的激振力.然后通过求解结构力学方程得到电机在激振力作用下的振动位移，振动速度以及振动加速度，并保存为术.rst文件.

2）将Workbench的计算结果文件*.rst导人到LMS Virtual. lab中，同时为了方便计算与查看结果，将导人的时域信号转换为频域信号.

3）从导入的模型结果中提取表面振动数据作为边界条件，并设置流体属性，自由边界条件以及求解范围和求解步长.

4）采用BEM边界元法对模型进行声学响应求解.

3 建模及仿真计算

3.1结构有限元建模

本文以贴近实际、方便仿真为原则建立三维有限元模型.对机体的实际结构进行了简化处理：假设电机结构部件配合紧密；忽略了一些对该电机实际结构影响很小的细节，例如材料成型、安装时需要的过渡圆角、倒角等；同时将一些较为复杂的结构简化为规则、方便剖分的形状.图2为电机的整体结构示意图.

定子绕组与定子铁心通过绝缘树脂紧密连接，通过在定子上产生局部附加质量的效果，对定子的振动系统产生影响.电机各部分材料属性如表1所示.

3.2 电磁场有限元分析

为了简化计算，在平面中进行电磁场分析.在瞬态场中，由矢量磁位Az表示的二维电磁场边值问题：

式中：为磁导率；为电导率；为矢量磁位z轴

分量；为电流密度的z轴分量；为第一类边界

条件；为永磁体等效面电流边界；为永磁体边界等效面电流密度.

在求解区域外围空气边界上施加第一类边界条件 .在电磁场计算中，铁磁材料的磁导率可以看作无穷大.根据麦克斯韦应力张量法，交界面上作用于单位面积的应力为：式中：B为磁感应强度；空气的磁导率.

因为该电机的轴半径很小，约为1mm左右，对于永磁体转子的转动惯量与磁场分布影响很小，故可忽略不计，因此把永磁体转子作实心圆柱体处理.该电机转子采用Y15型永磁铁氧体材料，定子绕组加载220V交流电压.本文基于时步有限元的方法，通过Maxwell软件建立该电机的二维模型，其中为转子初始定位角，Maxwell 2D模型示意图如图3所示.

经过仿真计算得到定子上的电磁力曲线如图4所示.

通过上图可以看出，该电机在起动以及运行过程中在定子上产生的电磁力波含有较多谐波分量，其平均值在0.4N左右.

3.3结构振动有限元分析

目前计算结构振动的方法主要有解析解算法以及能量法两种，达朗贝尔原理是能量法的基础理论，依据该原理，只要在研究对象所受的外力中加入惯性力，就可以像建立静力学平衡方程那样去建立动力学方程，在计算随时间变化激振力作用下U型电机的弹性振动响应时，其结构动力方程为：式中：m为单元质量；c为阻尼系数；k为刚度；x为位移量；dx/dt代表速度；d2X/dt2代表广义加速度；f（t）为所受外部载荷.

声学边界条件可以加载表面振动速度、加速度以及位移函数，本文基于结构动力学分析，以作用于定子上的电磁力作为激振力，以Maxwell 2D计算结果为激励，沿轴向方向均匀、径向加载在定子上.由于定子底部几乎不受力，因此在定子底部表面加载全约束，

仿真计算出电机Is内的的振动速度、振动加速度以及振动位移，其中在=0.4 s时的结果如图5所示.

计算结果表明，该电机表面振动速度以及加速度的最大值分别为和，振幅最大值为，出现的不同时刻.并且可以从图5看出该电机定子表面振动速度、加速度以及振动位移变化趋势大体一致，其值均为从定子顶部至底部逐渐减小，振动方向为定子径向方向.此外，通过观察分析振动位移、振动速度以及加速度的结果数值可以发现，其电机定子表面振动速度和振动位移结果数值的数量级都很小，通过肉眼观察无法发现电机的振动，而加速度的值比较大，且已知三者的关系如式（4）所示：

由上式通过分析仿真得到的结果可以看出电机定子的振动频率为1000 Hz以上的高频区域.

3.4声学边界元分析

因为声场计算中人们更关注的是电机向四周的辐射结果，因此本文采用边界元法来对U型电机辐射声场进行研究分析.由于边界元法所用的为面网格，而不是有限元法中所采用的体网格，这样相当于将三维问题变为了二维问题，因此计算时很大程度上缩减了计算单元的数目，从而减少了计算量和计算时间.

通过振动方程的求解获得定子表面振动数据后，将其作为振动源加载在定子表面，即可在LMSVirtual. lab中进行声学边界元仿真计算.由于声音的产生只与物体表面振动情况相关，而与内部结构的振动情况无关，因此为了简化计算，先对导入模型做抽壳处理，从三维体单元提取带绕组定子的表面单元.边界元模型共有13250个节点，4416个单元，为了保证数据的准确性，保持提取的表面节点与原有限元模型节点的一致性.计算中设定电机在自由空间，周围无反射面结构影响，流体介质为空气.

以辐射声压p表示的声波波动方程以及流固界面上所满足的边界条件为：式中：为激励频率；c为介质中的声速；n为结构表面外法向单位矢量；为介质密度；为结构表面的外法向速度.

声波在介质中传播时，介质会对声波有一种吸收的效果，因而声波随着传播距离的增加而逐渐衰减.因此研究小功率微型电机时，在距离电机0.4 m以内，可以将电机作为点声源处理，这时噪声的辐射衰减很小，可以忽略不计.基于上述理论，分别选取以电机定子为中心，半径分别为0.1m、0.15m以及0.2m的球面场点，通过仿真求解其在各场点上的声压分布.已知该电机定子前三阶振型模态所对应的频率分别为3110Hz、6380Hz和9981Hz，而大中型电机定子的前三阶振型模态所对应的频率为1kHz以下.可以看出，由于自身体积很小，结构相对大型电机，其机构更为紧密，因此该电机的共振频率以及在激振力作用下的振动频率均为比较高的数值，此外经研究得知人耳对2kHz到5kHz之间的声音最为敏感，且在高频区域的噪声更容易令人感到不适，因此本文提取了1000 - 10000Hz，频率增量步长为100Hz的声学仿真结果，如图6与图7所示：

从图6可以看出，在电机的定子径向两侧的声压值明显大于其他方向的声压值，电机的噪声主要由电机两侧方向向外辐射.声压级的值随着距离的增加有少量的减小，由于在电机定子底部几乎没有力的作用，加载了全约束，因此所对应区域的噪声值也为最小.而从图7的声压频响曲线可以看出，该电机的噪声主要分布在3000Hz以上的高频区域，与选取的仿真区间相符合.

4 结论

永磁同步风力发电机篇12

目前, 在风力发电系统中应用较多的电机主要为双馈风力发电机和永磁直驱风力发电机。永磁直驱风力发电系统由于受技术发展的限制相对应用较少, 但是随着电力电子技术的发展, 直驱式风力发电系统近年来发展迅速, 由于其结构上不需要齿轮箱, 同时系统中取消了电刷和滑环, 因此运行更可靠, 应用前景更好。当网侧发生电压跌落的时候会引起永磁直驱式风力发电系统的直流母线电压升高, 而过高的直流母线电压又会造成整流器中功率器件击穿, 导致设备损坏。本文提出了一种双PWM三电平永磁直驱风力发电系统的主电路结构, 并在该电路的直流端增加了卸荷电路降低直流母线电压, 最终达到实现低电压穿越的目的。

1 低电压穿越技术

低电压穿越技术是指在风力发电系统并网过程中发生电压跌落现象时, 风力发电系统能够继续实现并网, 并且发电系统会向电网提供无功功率, 支持电网实现恢复的工作, 整个系统维持一个比较低的电压穿越这个故障发生的时间段。

电网发生故障引起的电压跌落时, 风力发电系统会出现电机转速转速升高、电机直流侧电压过高等现象。当风力发电系统在整个电网中起到重要作用时, 电机机组会出现解列现象, 这种现象会增加电网发生故障时, 发电系统恢复能力, 甚至会令发电机组出现故障。

电网的电压发生电压跌落的瞬间, 会导致电网输出功率瞬时减少, 此时发电系统的输出功率保持不变。这种现象导致电网和电机的输出功率不匹配和电机主电路的直流母线电压瞬间增大, 导致主电路中的电力电子器件和控制器的故障。此时如果采取强制措施令直流母线电压处于稳定状态时, 又会导致发电系统输出到电网端的电流增大, 同样会导致整流器的损坏。如果能够在整流端采用控制器, 整流器能够在电压发生额定波动范围内可以实现电磁控制。就能够避免电压跌落现象所产生的影响, 令永磁同步发电机组的低电压穿越达到比较好的效果。

2 永磁直流风力发电系统结构

永磁直驱风力发电系统拓扑结构如图1所示。本系统主电路采用双PWM三电平交流变频调速系统, 在整流部分和逆变部分均由功率器件组成, 能够实先能量的双向流动, 每个桥臂上串联4个功率器件, 其耐压性更好, 同时输出波形更接近与正弦波, 谐波含量更小, 同时其整流和逆变部分分别采用一个控制器以实现两个部分的独立控制, 使发电机运行于其最佳的工作状态。

图中直流卸荷电路由RCD缓冲电路和功率器件串联构成。当电网发生故障时, 启动卸荷电路消耗直流侧多余的能量, 从而提高直驱式风力发电系统的低电压穿越能力。

3 直流卸荷电路

图2为带有RCD缓冲功能的直流卸荷电路结构。如图中所示, 为IGBT功率开关器件;Ca为吸收电容;Ra为吸收电阻;R0为大功率吸收电阻;VDa为快速恢复二极管。卸荷电路的原理是由功率器件和卸荷电阻构成, 其主要原理是通过控制功率器件的开通和关断, 实现卸荷电路的接通和关断, 以实现风力发电系统中直流端电压调节。

4 建模与仿真

根据以上提出的带有直流卸荷电路的永磁直驱风力发电系统结构工作原理, 在Matlab/Simulink软件平台上搭建了仿真模型如图3所示, 并设置仿真参数为:上网侧变换器交流侧频率为50HZ, 线电压有效值为690V, 进线电阻0.001Ω, 直流母线电压1100V。

当存在功率扰动的情况下, 网侧变换器双闭环控制系统的功率因素仿真实验结果如下图所示。

说明当电网电压跌落时直流卸荷电路能很好地发挥泄放直流母线能量, 防止直流母线电压升高的作用。由此可知, 基于直流卸荷电路的永磁直驱风力发电系统具有低电压穿越能力。

5 结论

在双PWM三电平永磁直驱风力发电系统的直流端增加了直流卸荷电路, 介绍了低电压穿越技术和直流卸荷电路控制器的工作原理, 同时搭建了风力发电系统仿真模型。通过实验结果可以看出, 直流卸荷电路起到了抑制发电系统中直流母线在电网跌落过程中受到的能量冲击。电机运行状态稳定, 同时可保证风力发电机在规定的电网跌落幅度内能够保持并网状态。

摘要：建立了直驱型永磁同步风力发电系统的双PWM三电平拓扑结构。同时为了提高永磁直驱风电机组在电网故障下的低电压穿越能力, 在风力发电系统直流侧增加卸荷电路。在Matlab/Simulink仿真软件中对永磁直驱风电机组的建模并对风机在电网跌落情况下的低电压穿越能力进行了仿真研究, 仿真结果表明通过增加卸荷电路, 永磁直驱风电机组的低电压穿越能力的到了有效提高。验证了永磁直驱电机风力发电系统控制方案的正确性。

关键词：永磁直驱电机,风力发电系统,低电压穿越,电网电压跌落

参考文献

[1]Lee S, Kim M S, Jung D S.Fabrication and sagging behavior of three-layer Al-Si/Al-Mn-Zn/Al-Si clad sheets for automotive heat exchanger[J].Materials Science Forum, 2003, 439 (4) :221-226

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