无扰动控制

无扰动控制（共7篇）

无扰动控制 篇1

摘要：以一台无轴承永磁薄片电机为例,分析了电机悬浮机理并推导了悬浮力数学模型。通过对扩张状态观测器基本理论的分析,构造了电机悬浮系统扩张状态观测器,将作用于电机悬浮系统的外部扰动作为系统状态变量之一,将其观测出来并通过前馈补偿的控制方式施加于悬浮控制的输入端,与径向位移PID构成复合控制算法以提高悬浮性能。仿真和实验结果表明了所提控制策略的有效性。

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

本文在无轴承永磁薄片电机径向悬浮力数学模型基础上,将作用于电机悬浮系统的扰动作为状态变量之一,利用扩张状态观测理论,构造了径向扰动扩张状态观测器,实时观测径向扰动,并采用前馈控制将其施加于悬浮控制输入端,以抵消扰动对悬浮系统的影响。通过仿真和实验对比,采用前馈补偿控制算法时,能够保证电机在脉冲扰动、正弦扰动以及不同转速下的悬浮位移波动控制效果均显著提高。

无扰动配电技术分析及应用 篇2

1 现有系统切换方式和存在的问题

现在常见的10 kV以下配电系统, 多采用单母线分段的形式。现在微机保护装置也已经广泛地运用在电力系统的短路过载保护当中, 微机保护装置能够对进线电压电流和母线电压电流进行检测, 多台微机保护之间通过通讯或者联锁, 实现故障下的进线和母联的分闸合闸的切换。但是这种切换的方案是电流电压的幅值作为判据的, 切换时间较长, 一般考虑到晃电因素, 以及考虑到母联作为后备保护, 延时一般在0.5 s～1 s, 在考虑断路器动作时间, 母线失电时间过长, 母线残压很低, 高压电动机的低电压保护可能会动作, 即使不动作, 备用回路合闸瞬间的电流冲击也比较大, 对于电动机也会造成较大的冲击;低压系统母线同样因失电过长, 接触器失压脱扣, 会导致电动机停车, 工艺系统停车, 造成停产, 可能带来设备损坏和经济损失。

2 无扰动配电装置的技术方案

一种新产品——无扰动稳定切换装置则可以实时监控电网的运行变化, 通过对电力系统的电流、电压、频率、相角的监控, 当故障出现时, 选择合适的时机进行合闸操作, 使得切换前后系统母线的电压变化冲击的影响减到最小。在6 kV以上电压等级中的备自投切换更换为TPM-300型无扰动稳定控制装置, 实现馈线之间, 馈线和母联之间的快速切换;400 V电压等级中的备自投更换为TPM-310型无扰动稳定控制装置, 实现多开关之间的同期切换, 100 ms内实现切换完成, 确保母线电压不下降 (或母线不失压, 频率下降1 Hz, 相角差30°以内, 残压90%以上) , 低电压保护不启动, 交流接触器不脱扣, 同时防止事故切换中两个电源并列合环, 能够实现工艺流程连续性和稳定性, 实现系统无扰动供电。对于系统中出现的晃动或者母线欠压、保护动作等故障时, 保证了母线段供电不中断或者母线不失压, 能够减少低压脱扣, 同时能极大地降低成组电机的自启动电流。

3 无扰动配电装置主要原理

以TPM-300型无扰动稳定控制装置为例, 在6 kV/10 kV配电系统中, 通常采用单母线或者单母线分段形式, 两回路电源进线供电的形式 (见图1) 。这套装置采用下列几种方式进行切换。

3.1 快速切换

当主电源进线故障跳闸的时候, 切换装置根据对母线, 进线的电压、电流的幅值相位检测, 触发切换启动瞬间, 当主馈线和备用馈线间的相角差、频率差在定值范围内, 即可进行快速切换。快速切换时间小于0.2 s, 这时母线电压和频率衰减的不大, 是切换的最优选择, 实际中取决于母线上负载的数量, 负载越多, 电压、频率下降得越慢。实际上这种方式可以看成是主进线电源故障情况下, 主回路跳闸的同时, 备用回路合闸, 类似于双电源切换, 只是在备用回路合闸考虑到合闸的时间, 合闸命令作了一定程度的提前。根据实际, 用相角来界定, 小于55°可以认为是快速切换, 开关固有合闸时间为100 ms, 则合闸命令需要提前35°, 即可实现备用电源电压与母线残压向量夹角20°以内的快速切换。

3.2 首次同相切换

首次同相切换是在故障发生后, 主馈线立刻跳闸, 通过检测母线残压相角和备用馈线的电压相角变化, 因为残压的相量角速度是衰减的, 慢于正常的电压相量, 在残压相角落后一个周波, 即与馈线相角相同的时候, 这个时候残压与馈线电压的矢量差值最小, 装置控制备用馈线合闸, 这个切换需要精确, 即完全通过实时的频率、相角、幅值的变化规律, 计算出在母线残压与备用电源电压向量第一次相位重合的时间, 并考虑到合闸回路动作总时间, 适时发出合闸指令, 实现精确同相合闸, 此时母线电压衰减到60%～70%左右。

3.3 残压切换

残压切换是指当母线残压衰减到20%～40%额定电压后实现的切换。残压切换作为快速切换和首次同相切换的后备功能。这个切换的条件是在母线的电压衰减到某个允许值的时候, 才可以合上备用馈线, 无需考虑相角和频率差。

3.4 切换方式比较

这几种切换方式中, 快速切换时间最快, 对下游设备的稳定运行, 减少低压系统的交流接触器的脱扣, 将由进线电源故障引起的事故缩到最小范围。但是这种切换装置受到系统运行方式的影响, 如果开关的合闸时间过长, 或者某些故障情况下, 相位角差过大, 不能满足快速切换条件, 另外如果两回路进线来自不同的电源, 可能相位和频率有一定的误差时, 也无法采用快速切换的方式。快速切换的本身对系统也有一定的危险性, 因为系统电压切换的过程是个复杂的动态过程。

首次同相切换相对而言, 安全性要高一些, 切换的成功率比较高。同时首次同相切换能够精确地过零点首次同相合闸, 且不受负荷变化影响, 对设备的自启动很有利, 也可以作为快速切换的后备。在不具备快速切换的条件时, 首次同相切换可以作为后备。

残压切换的时间较长, 需要等待母线的电压衰减到20%～40%的时候才动作, 设备自启动的成功率, 自启动时间都会受到限制, 当然也因为时间长, 所以相对而言, 能够保证设备的安全, 对上级系统的影响也很小。

三种方式中, 首次同相切换综合而言是最为合理的切换方案, 当然如果情况允许, 快速切换效果为最好。

4 实际应用中的前景和问题

无扰动切换装置对于提高供电的可靠性, 降低因电力系统故障造成的设备停电以致停产具有积极意义。可以广泛地应用于石化、化工、钢铁等对于供电可靠性要求较高的企业, 装置类似于微机保护装置, 可以和通常使用的微机保护装置一起保证供电安全。在老厂供电改造中, 可以安装此装置取代原有的母联备自投装置, 提高供电连续性和切换稳定性, 也可以发挥较大的作用。

当然, 供电的可靠性属于系统问题, 无扰动供电技术只是其中的一个方案, 并不能完全解决系统的晃电问题。当下级供电回路发生故障的时候, 任何装置都不会动作, 只能等待故障回路的切除, 进而引起用电设备停电, 以致生产线和工艺流程的中断。另外当系统外发生故障引起的晃电, 考虑到系统的稳定性, 此时装置并不作切换。在实际的应用过程中需要根据需要确定。

摘要：针对现有配电系统的切换方式及其存在的问题, 介绍了一种新型无扰动配电装置, 对其性能、工作原理进行分析, 对该装置的几种切换方式进行了比较, 并结合现有配电系统的工作特点, 探讨了无扰动配电装置在实际应用中的前景。

无扰动快切装置误动作原因分析 篇3

某石化公司总变电站2条110KV进线, 2台63MVA三相两线圈主变;运行方式:110KV侧为GIS单母分段, 35KV侧为C-GIS户内双母线接线方式, 35KV侧母联柜安装无扰动快切装置, 系统图见图1。

1 事故时系统运行方式

因110KV昭炼线和1#主变检修, 110KV黑炼线带2#主变运行, 35KV侧双母运行, 35KV侧母联3500位于合闸位置。

2 操作任务

10kv昭炼线由检修转运行, 即系统运行方式将变更为:110kv昭炼线带1#主变运行, 带35kvⅠ母运行;110kv黑炼线带2#主变运行, 带35kvⅡ母运行;110kv侧母联112开关位于断开位置;35kv侧母联3500位于断开位置。

3 事故经过

因为供电局不允许系统环网, 故此项操作任务需将35kv侧Ⅰ母退出运行, 负荷转移至Ⅱ母, 再断开35kv侧3500母联开关并拉开两侧刀闸, 最后送110kv昭炼线及1#主变。

操作过程中, 当断开35kv侧3500母联开关, 拉开3500母联一侧3500-1刀闸后, 拉开3500-2刀闸时, 35kv进线开关3552突然跳闸, 进线开关3551自动合闸, 因这时110kv昭炼线及1#主变还没有送电, 瞬间全所失电。事故发生后, 因及时送电, 工厂也正好处在停工改造过程中, 故没有造成重大经济损失。

原因分析: (1) 3500母联开关12时2分28秒522毫秒-分。 (2) 3500-1母联刀闸12时26分55秒358毫秒-分。 (3) 3500-2母联刀闸12时27分44秒305毫秒-分。 (4) 35kv 3552进线开关12时27分41秒76毫秒-分。 (5) 35kv 3551进线开关12时27分41秒519毫秒-分。

经过对后台记录数据的初步分析, 确认35kv进线开关3552的突然跳闸和进线开关3551的自动合闸是由35kv侧母联无扰动快切装置发出的命令。对此, 我们对无扰动快切装置进行了模拟试验。把无扰动快切装置的出口回路即快切装置跳进线一, 快切装置跳进线二和无扰动快切装置跳母联的开出量分别接到备用回路的综保继电器的开入量中, 反复操作分、合3500-1和3500-2刀闸。在操作3500-2刀闸时发现备用综保继电器的开入回路动作, 进一步确认了是由无扰动快切装置向3552、3551开关发出的跳闸和合闸指令。在多次试验中, 分、合3500-1刀闸时没有该现象的发生。

经过快切厂家、后台监控厂家和我们的多次试验确认, 在操作3500-2母联刀闸的分、合过程中, 产生了强电磁干扰源。该电磁干扰源使无扰动快切装置的内部继电器产生非正常颤动, 从而造成无扰动快切装置的误动作。

4 处理方法

母联3500-2刀闸比3500-1刀闸在分、合操作过程中产生的干扰大, 超过了目前无扰动快切装置的抗干扰能力。

根据以上实验及分析, 提出以下三种整改方案:方案一:对母联3500-2刀闸进行整体更换, 消除干扰源。方案二:将无扰动快切装置从35kV母联柜移至保护屏, 从而远离该干扰源。方案三:将无扰动快切装置的接线更换成带屏蔽层的电缆, 同时提高无扰动快切装置的硬件抗干扰能力。经过讨论分析, 确定方案二。我们将无扰动快切装置从35kV母联3500开关本体移走, 单独组屏。重新敷设无扰动快切装置至1#进线柜3551开关柜、2#进线柜3552开关柜、母联柜3500开关柜的控制电缆。此方法在实施后, 再操作3500-2母联刀闸时再没有以上情况发生。

结语

无扰动快切装置可避免母线电压 (残压) 与备用电源电压差压过大合闸而对电机造成冲击;缩短断电时间;提高厂用电切换成功率;但其在抗干扰能力上还有待加强。

摘要：本文通过对某石化公司在操作35KV母联2#刀闸时, 无扰动快切装置误动造成全所失电进行分析, 找出事故原因, 并提出解决方案。

关键词：电磁干扰,无扰动快切装置,重要性

参考文献

无扰动控制 篇4

电力系统的稳定、持续运行对于整个电网来说是非常重要的。因为电力资源已经渗入到国民经济和企业生产的各个领域, 一级负荷的断电会给国家和人民的生命财产带来很大的损失。对于动力负荷 (电动机) 偏多的企业来说, 原来的备用电源自动投入装置在使用和设计上已经满足不了其需求, 且会影响企业的正常运营。无扰动同期快切装置正是基于此而设计和研发的, 现已在不少企业成功应用, 方便快捷。

1 无扰动同期快切装置在电网中的作用

在电力电网中, 对供电的可靠性要求主要有两个方面:一是要有两个及两个以上的供电电源;二是当其中的一个电源发生故障切除电网时, 要在不损害电网负荷和电力系统的条件下快速、安全地投入备用电源, 使电网供电正常, 且要保证重要负荷甚至全部负荷都不会被切除, 继续保持运转。这样, 电力电网的供电就不会受到丝毫的影响, 企业的生产负荷和其他用户的生产负荷都会按照工艺流程正常运行, 生产和用电都不受到影响。因此, 实现所有的生产负荷在最短的时间内重新运行, 是无扰动同期快切技术要达到的最终目的。

在6 kV及其以上的电网中采用无扰动快切装置, 实现了馈线一高、馈线一低和馈线二高、馈线二低、母联等多开关之间的快切, 达到了电网供电的安全、可靠、持续运行的根本目的, 真正实现了电力电网系统的无扰动供电。

2 技术参数

2.1 功率消耗

对于交流电流回路, 当电流为5 A时, 每相≤1 VA;对于交流电压回路, 当电压为100 V时, 每相≤1 VA;对于直流电源回路, 通常≤15 W。

2.2 过载能力

对于交流电流回路而言, 可在2倍的额定电流时持续运行;如果在10倍的额定电流时工作, 其极限时间为10 s。

2.3 测量准确度

电压和电流波动均≤±1%;频率≤±0.01 Hz;相位角≤0.2°。

3 无扰动同期快切技术的要求

3.1 基本切换

无扰动同期快切装置用在桥联或母联开关的替续控制 (暗备用) 以及2条进线开关的替续控制 (明备用) 。在这种替续控制方式下, 正常工作时, 进线1、2及其对应的发电机各自向相应的母线供电, 母联处于断开状态。进线1、2及相应的发电机互为明备用, 桥联或母联处于断开状态。当任意一个工作进线发生故障 (发电机运行正常) 时, 此装置都可采用最优的快切方式, 先是跳开故障进线的主开关, 同时快速同期无扰动地投入到桥联或母联的开关, 把发电机及故障侧的负载一起并入另外一侧进线的系统, 以保证对区内系统的稳定供电, 当工作进线的故障解除时, 可用手动切换重新恢复到开始的运行方式。

3.2 快切功能

3.2.1 监测显示功能

此装置具有以下监测显示功能: (1) 液晶显示系统的主接线图上显示开关、分支电缆和母线等电器元件, 并在其旁实时地显示这些元件的电流、电压和开关合分状态。 (2) Windows系统风格的中文菜单, 可以显示电流、电压、频率、相位等模拟量的测量值以及功能投退状态整定值、切换方式选择等。

3.2.2 事故切换功能

(1) 区外故障切换。系统意外失电后, 快切装置快速判断并立即投用, 选用同时切换方式进行同期快速切换。系统故障解除后, 手动恢复到切换前的供电方式。 (2) 区内故障切换。当区内故障造成进线1或进线2跳闸时, 装置判断是瞬时故障还是永久故障。若是瞬时故障, 装置起动同期快切;若是永久故障, 装置则闭锁。

3.2.3 自动故障的判别闭锁功能

自动故障的判别闭锁功能就是无扰动快切装置利用检测进线的电流、母线的电压等模拟量来分析和判断发生区内故障与否 (区内故障有母线故障、电源支路的故障、母线上的负荷) 。若是发生了区内故障, 则装置会闭锁切换, 避免将备用电源切入到故障点。

4 无扰动同期快切工作原理

现以无扰动快切装置在双馈线方式中的运行为例, 来介绍快切装置的基本工作原理。其双馈线供电的一次系统图如图1所示。

双馈线配置方式有2种: (1) 双馈线之一向电源母线供电。2台断路器分别处于合闸和分闸的状态, 由于环路电流存在安全隐患, 一般不允许2条线路同时合闸, 应让双馈线解列运行, 此时母联开关应为闭合状态。 (2) 双馈线加上母联的方式。由于存在冗余, 电力负荷通常分配在2段母线上, 在正常工作时, 母联断路器应处于分闸的状态。

当系统的主馈线侧发生意外故障时, 主馈线的开关会跳闸, 因为没有励磁和原动力, 所以频率和残压的幅值将随时间逐渐减弱, 残压和备用馈线的电压间相位之差将逐渐变大。基于此, 可得出无扰动装置的切换方式。

5 无扰动快切技术在电网中的应用

5.1 应用实例1

图1中的馈线一向电源母线供电, 馈线二作备用, 其母联的断路器 (DL) 处于合闸状态, 馈线一带一高压电机运行。若馈线一或者变压器发生故障, 断路器1DL开关保护跳闸。当电机的电压减至70%时, 由于电机设置了低电压的延时保护, 所以在0.5 s后改为电机跳闸。这时若利用以往的备自投保护装置来进行自投, 由于母线的失压延时往往超过0.5 s, 因此即使快切成功, 0.5 s后低电压的延时保护也会发生动作, 不符合不间断供电的要求。投入无扰动快切装置后, 该装置利用设定的保护时间和计算作出相应的动作选择, 如果丧失快切的时机, 装置就会自动变换为同期判断或残压判别的慢速切换, 不仅增加了不间断供电切换的成功几率, 还保证了设备安全。在确保切换后, 母线则交给备用馈线来进行供电。当馈线一的故障解除时, 启动快速切换就可以用人工方式把负荷再次切换到馈线一上, 从而恢复到正常的供电状态。由于无扰动快切装置是按完全对称的方式设计的, 所以无论线路是备用馈线还是主馈线, 均可以在任一馈线启动快切装置。除这种供电方式之外, 无扰动快切装置也可以利用各种不同的供电方式来进行快切装置的快速切换, 以保证企业生产的顺利进行。图2为同期快切装置的替续屏原理。

5.2 应用实例2

试验现场的一次主接线如图3所示, SID-40B无扰动快速切换装置安装在现场的66 kV母线上, 控制进线1开关5822、进线2开关5824、母联开关5823。接线选用方案1母联的备投方式 (暗备用) , 当正常运行时, 进线1开关5822、进线2开关5824合, 其母联开关5823分。当6.3 kV高压母线有发电机时, 经2011年11月21日不带发电机的切换试验结果分析可知, 现场开关合闸的漂移时间比较大, 在98~150 ms之间时都不稳定, 并且开关动作时间都较长, 不带发电机的条件下采取快切方式及耐受电压切换方式均不适当。依据本次调试需要, 此次试验采取带发电机的切换方式进行, 发电机容量与试验所带的负荷几乎差不多, 由于开关的动作时间较长, 对快速切换的条件适当提高。否则, 就只能采取首次同相点进行切换, 以确保切换时不会造成较大的冲击。

6 结语

综上所述, 无扰动同期快切技术很好地解决了传统备用电源自动投入的缺陷, 保证了供配电系统的正常运行和用户的需求。但是这种无扰动快切技术是近几年才发展起来的新兴电力控制技术, 因此需要在现场实践中总结经验, 并不断地创新和完善, 以获得更好的推广和应用。

摘要：首先介绍了同期快切装置的组成、技术参数和各种功能, 然后讲述了快切装置的工作原理, 最后通过2个实例阐述了其在电力电网中的实际应用。

关键词：无扰动同期快切技术,电网运行,应用

参考文献

[1]苏鹏飞, 柳冬冬.同期快切装置在发电公司捷制机组中的运行分析[J].自动化应用, 2010 (12)

[2]刘澄宇, 牟玉龙.无扰动快速切换装置在石化企业装置变电所的应用[J].发展, 2011 (11)

[3]王勇.无扰动控制装置的原理及在电网中的应用[J].电工技术, 2010 (10)

无扰动控制 篇5

随着能源危机和环境污染的加剧,在绿色能源快速发展的大环境下,风力发电正受到前所未有的重视和发展。但是,由于风力发电机存在着非线性特性,其运行输出的最大功率点位置将随风速的改变而不同。

用于风力发电系统的最大功率追踪器,能快速追踪风力发电系统输出的最大功率点。文献[1,2]介绍的扰动观测法结构简单,反应速度快,但当发电机达到最大功率点附近时,容易受外界干扰造成功率损耗,降低风能使用效率。文献[3]介绍的比率法的扰动程度比扰动观测法要小很多倍,但达到最大功率点所需的时间相对较长。文献[4]介绍的三点权位法在系统达到最大功率点时,受外界干扰少,但其计算量大,追踪时间较比率法还久。文献[5,6,7]介绍的模糊控制法运算量大,且需要设计良好的模糊规则库才可以达到预期目标。文献[8,9]介绍的登山式搜寻法若定步长过大,稳定时转速扰动导致功率波动较大,若定步长过小,则影响风速响应速度,同时,变步长时算法会滞后风速变化。

为使风力发电系统在变动风速下,不受外界干扰,易使风力机保持在最大功率点运行,可通过调节电源转换器的工作周期,使风力发电系统在任何风速下皆可运行在最大功率点,从而将最大功率输出至负载,并避免实际运行时使用风力计和转速计。为此,本文采用了同步扰动随机逼近(SPSA)算法进行风力发电系统最大功率追踪。

1SPSA算法

SPSA算法是通过调节参数(决策变量)来不断减少损耗函数的值。SPSA算法是Spall于1987年在有限微分随机逼近(FDSA)算法基础上改进而成,FDSA算法以有限差分梯度逼近为基础,在每次梯度逼近中需利用目标函数的2p个量测值(p为向量维数),这就意味着寻求最优解的运行时间将随着p的增加急剧增长。而改进后的SPSA算法克服了这个缺点,在每次梯度逼近中只需利用目标函数的2个量测值,而与问题的维数无关,这就大大减少了测量次数,提高了控制效率。Spall在1992年证明了SPSA算法在每次迭代的梯度逼近中只利用了FDSA算法的1/p的目标函数的估计值。尽管在一般情况下,当迭代次数相同时,2种算法可以达到同样的精度,但SPSA算法在解决多变量问题的情况下,有其独特的优越性,SPSA算法与传统方法比较具有的显著特征是它容易执行且具有高效率的梯度逼近[10]。

2 SPSA算法的数学模型

传统梯度法的缺点是收敛慢,效率不高,有时达不到最优解,且无抗杂讯(即噪声)能力。一般情况下,当用传统梯度法寻找极小点时,其搜索路径呈直角锯齿状,在开始几步目标函数下降较快;但在接近极小点时,收敛速度慢,即靠近极小值时速度减慢。

由于传统梯度法的缺点,非梯度的随机算法应运而生。总体说来,非梯度的随机算法收敛性与梯度算法相似,也是直接取损耗函数的梯度,但其主要优点是不需要详细的参数调整知识。FDSA算法是用数学方式表现最优化问题,以达最小化(最大化)尺度目标函数,此最优化算法必须先有初始猜测值,再一步一步改变调整参数,最后才可得到最好的目标函数。

而SPSA算法是在FDSA算法基础上改良的随机非梯度算法,具有非梯度算法和FDSA算法的优点,其抗杂讯能力好,且容易实现。SPSA的算法过程如下:

$\widehat{\mathit{\theta }}{}_{k+1}=\widehat{\mathit{\theta }}{}_k-a{}_k\widehat{\mathit{g}}{}_k(\widehat{\mathit{\theta }}{}_k)(1)$

$\mathit{g}{}_k(\mathit{\theta }{}_k)=[\begin{array}{cccc}\frac{\mathit{y}{}_k^{+}-\mathit{y}{}_k^{-}}{2c{}_k\Delta {}_{k1}}& \frac{\mathit{y}{}_k^{+}-\mathit{y}{}_k^{-}}{2c{}_k\Delta {}_{k2}}& \cdots & \frac{\mathit{y}{}_k^{+}-\mathit{y}{}_k^{-}}{2c{}_k\Delta {}_{kp}}\end{array}〗(2)$

y${}_k^{+}$=l(θk-1+ckΔk) (3)

y${}_k^{-}$=l(θk-1-ckΔk) (4)

式中:上标^表示估测量;增益ak=a/(A+k)α,其中a,α,A为给定系数;扰动值ck=c/kγ,随着迭代数的增加其值减小,c和γ为给定系数;Δk为含1或-1值的p维扰动向量,Δkp为其中的元素;k为迭代数;θk为决策向量;gk为由同时扰动法产生的近似梯度;y${}_k^{+}$和y${}_k^{-}$为加入扰动量的损耗函数;l(·)为损耗函数;$\widehat{\mathit{g}}{}_k(\widehat{\mathit{\theta }}{}_k)$为梯度估测。

g(θ)≡∂l/∂θ。当$\partial \mathit{l}/\partial \widehat{\mathit{\theta }}=0$,则可找到最小值θ*,若是高杂讯的情况,则可多取q个值进行平均值运算,进行更平滑的近似并滤波除杂讯,如式(5)所示。

$\widehat{\mathit{g}}(\widehat{\mathit{\theta }}{}_k)=q{}^{-1}{\displaystyle \sum _{j=1}^q\widehat{g}}{}_{kj}(\widehat{\mathit{\theta }}{}_k)(5)$

对于SPSA算法内部系数的设定,使用下列经验值:α=0.602,γ=0.101,A=100,a=0.775,c=0.1,ak=a/(A+k+1)α,ck=c/(k+1)γ, ‖Δθ‖<0.001。

SPSA算法的收敛过程为$\widehat{\mathit{\theta }}{}_k\to \mathit{\theta }{}^{*}$,每次随机扰动都以最小误差作为确认动作的值。因此,SPSA算法可由6个基本步骤实现[10,11]:①初始化和参数选择;②产生随机同时扰动向量;③损耗函数的计算;④梯度近似;⑤更新θ估测;⑥迭代或终止。

3 SPSA算法控制原理和工作周期调整

3.1 SPSA算法控制原理

就风力发电系统的最大功率追踪而言,虽然SPSA算法和传统的比例—积分—微分(PID)控制法的控制目的皆为调整工作周期,使升降压电路的输出电压改变,从而间接调控风力机转速,使之最佳化运行,但SPSA算法不仅不需要设置比例、积分、微分系数KP,KI,KD的参数值,而且无需转速计和风力计的特性曲线资料。

在无感测器(风力计和转速计)控制的情况下,SPSA算法的输入信号必须由升降压式直流转换器输出的电气功率向量模值pe及工作周期向量模值D作为判断参数,经最大功率追踪程序计算后,产生新的电压命令值Ucom,再由SPSA算法的电压控制器调整负载电压UR追踪电压命令值Ucom,以求得D,并由脉宽调制(PWM)控制器产生命令,送信号至升降压式直流转换器的切换开关。而目标函数值即为电压命令值Ucom与负载输出电压的误差量,如式(6)所示。

UE=|Ucom-UR| (6)

3.2 SPSA算法工作周期调整

在SPSA算法中,必须先确定目标函数是什么,再进一步作扰动和调整,使目标函数最小化(达到最小时即表示实际值已追踪到目标参考值)。本文的风力发电系统为无感测器的风力构架,所提出的SPSA算法直接调控工作周期信号。现代电力电子技术大多采用PWM技术来控制触发导通角(即用占空比来控制),占空比越高,工作周期越大,导通时间越长,输出的电压和电流越大[12]。

3.2.1 安装感测器时的情况

在有感测器的情况下,可测得当前风速及风力机的实际转速,将风速和最佳叶尖速比相乘后除以风轮叶片半径便可得最佳转子速度ωopt,与风力机的实际转速ω相减,将所得误差值作为目标函数值:

ωE=|ωopt-ω| (7)

安装感测器后,将其反馈的信号代入SPSA算法中,由输出结果可知风力机的叶尖速比和效能指数皆维持在最佳值,而且风力机的平均发电功率几乎与未装感测器时相等[13]。因此,本文着重对未装感测器的情况进行研究分析。

3.2.2 未装感测器时的情况

在无感测器控制的情况下,将工作周期向量D对电气功率向量pe的微分式作为工作周期的迭代值,即用SPSA算法直接调控工作周期信号,如式(8)所示,式中与l(·)对应的是pe(Dk±ckΔk)。

Dk+1=Dk+akgk (8)

$\mathit{g}{}_k=\frac{\mathit{p}{}_{\text{e}}(\mathit{D}{}_k+c{}_k\mathit{\Delta }{}_k)-\mathit{p}{}_{\text{e}}(\mathit{D}{}_k-c{}_k\mathit{\Delta }{}_k)}{2c{}_k\mathit{\Delta }{}_k}(9)$

此处D对应前文的决策向量θ;Δk中的元素为相互独立的零均值。本文中SPSA算法的实现就是通过不断调节参数D来实现。

将式(8)整理如下:

$\mathit{D}{}_{k+1}=\mathit{D}{}_k+a{}_k[\frac{\mathit{p}{}_{\text{e}}(\mathit{D}{}_k+c{}_k\mathit{\Delta }{}_k)-\mathit{p}{}_{\text{e}}(\mathit{D}{}_k-c{}_k\mathit{\Delta }{}_k)}{2c{}_k\mathit{\Delta }{}_k}〗(10)$

从而可求出D。将所求D代入式(11),经运算后即可求得pe。

$\{\begin{array}{l}\dot{i}{}_{\text{L}}(t)=\frac{U{}_{\text{d}}D-u{}_{\text{C}1}(t)+u{}_{\text{C}1}(t)D}{L}\\ \dot{u}{}_{\text{C}1}(t)=\frac{\frac{1-D}{D}i{}_{\text{L}}(t)-\frac{U{}_0}{R}}{C}\end{array}(11)$

式中:L,C,R分别为升降压式直流转换器的电感、电容和电阻值;U0为电阻电压,Ud为滤波电容电压,U0/Ud=D/(1-D);iL为电感器电流;uC1为电容器电压。

当工作周期点位于右半面时,经SPSA算法可得gk为正值,这样将使工作周期的值增加并朝最佳点逼近。当工作周期位于左半平面时,经SPSA算法可得gk为负值,这将使工作周期的值减小并朝最佳点逼近[10,11]。

本文使用的永磁同步发电机采取直接耦合驱动方式,未加变速装置,因此其输出电压和频率会随风速的改变而改变,其输出的三相交流电压经三相全桥整流器整流成变动的直流电压。

因在程序中必须使用动态方程模拟,故需对升降压式直流转换器开关的接通和截止瞬间进行分析,以推导出电感器电流iL和电容器电压uC1的动态方程,如式(11)所示。由式(11)可知,若变化D的值,则输出电压也跟着变化,从而间接改变风力发电机的转速,式(11)中各参数变化如下:若D改变,则输出电压U0将改变;若U0改变,则pe=U0I0=U${}_0^2$/R改变;若pe改变,则电气转矩Te改变;若Te改变,则转速变量改变。因此,通过SPSA算法对工作周期进行适当控制,便可使风力机运行在最佳转速点,发挥其最大输出效能。

4 风力发电机动态模拟结果

4.1 基于SPSA算法的风力发电系统

SPSA算法可应用于风力发电系统最大功率追踪模拟验证,本文利用MATLAB/Simulink仿真软件对整个风力发电系统的风力机、永磁同步发电机、三相整流器、升降压式直流转换器以及最大功率追踪算法进行动态仿真分析, 仿真系统如图1所示[14]。图中:MPPT表示最大功率点跟踪;duty(·)为工作周期函数。

在仿真模拟中,升降压电路的切换频率为10 kHz,而SPSA算法设定为在100 μs内迭代100次,用含有基本风速vbw、阵风速vgw、渐变风速vcw、随机风速vrw这4种风速成分的风速数学模型可模拟实际作用在风力机上的风速[15]:

vw(t)=vbw+vgw(t)+vcw(t)+vrw(t) (12)

把式(12)当成风力发电机输入信号的来源,并在风力机所能容许运行风速范围内,针对随机连续变化的风速(7～14 m/s)区间,对如下3种方案进行模拟:①方案1,未受控制器控制的风力发电系统;②方案2,运用比率法的风力发电系统(无感测器);③方案3,运用SPSA算法的风力发电系统(无感测器)。通过系统动态模拟可得方案3的仿真结果如图2所示(方案1和2的仿真结果见附录A图A1和图A2)。

可见,风力发电系统在没有控制器控制的情况下,叶尖速比将随风速剧烈变化,间接影响效能指数,使风力发电机无法发挥最大效能,仿真计算结果显示风力机平均输出功率为0.346 MW,平均风能利用系数较低,工作周期恒等于0.5。运用比率法的风力发电系统的风力机平均输出功率为0.602 MW,与没有控制器控制的情况相比增加了73.99%,且平均风能利用系数也得到了提高。基于SPSA算法的风力发电系统的风力机平均输出功率为0.825 MW,与没有控制器控制的情况相比增加了138.44%,与运用比率法的情况相比增加了37.04%,且平均风能利用系数也进一步提高。显然,利用SPSA算法明显提高了风力机的输出功率,且叶尖速比和风能利用系数皆维持在最佳值。

4.2 SPSA算法与现有方法的性能比较

SPSA法与已有方法[1,2,3,4,5,6,7,8,9]的比较如表1所示。

通过对比可知本文提出的SPSA算法可克服其他方法的不足,增加的输出功率明显,且不需要感测器,在变动风速下,不受外界干扰。根据模拟结果,不论风速如何变化,只要风力机运行在额定风速区间,利用SPSA算法进行最大功率追踪,调整工作周期来间接控制风力发电机转速,皆可使风力发电系统运行在最大功率点,使叶尖速比和效能指数维持在最佳值附近。

5 结语

本文对基于SPSA算法的风力发电系统最大功率追踪算法进行了研究,其通过直接调控工作周期信号来间接调控风力机转速,使之最佳化运行。

利用Simulink仿真软件对由永磁同步发电机组成的风力发电系统进行了仿真建模分析。由仿真结果可知,当风力发电机未受控制时,效能指数无法维持在最佳值,使得系统输出效能很低。而在无感测器的情况下使用SPSA算法时,不论风速怎样变化,只要在风力发电机所能容忍的运行范围内,均可使永磁同步发电机运行于最佳转速点,有效提高系统输出功率,并使叶尖速比和效能指数维持在最佳点附近,使风力发电系统发挥最大效能。

附录见本刊网络版(http://aeps.sgepri.sgcc.com.cn/aeps/ch/index.aspx)。

摘要：为使风力发电系统在变动风速下不受外界干扰,易使风力机保持在最大功率点运行,文中提出采用同步扰动随机逼近(SPSA)算法进行风力发电系统最大功率追踪。SPSA算法通过调节电源转换器的工作周期,间接控制风力发电机转速,使风力发电系统在任何风速下皆可运行在最大功率点,并避免实际运行时使用风力计和转速计。仿真结果表明,无论风速如何变化,SPSA算法能有效提高风力发电系统输出功率,并使叶尖速比和效能指数维持在最佳值附近。

无扰动控制 篇6

典型不间断电源(UPS)系统的核心是工作于恒压恒频(CVCF)方式下的逆变器。UPS系统在性能上除了需满足可靠性、体积、重量、效率、电磁兼容性(EMC)等基本指标外,在供电质量方面首要的要求就是高质量的输出电压波形,而这一点完全由其中的CVCF-PWM逆变器决定。现有多种波形反馈控制方案[1,2,3,4,5]用于改善逆变器输出波形质量和减小谐波畸变。本文在详细分析逆变器数学模型的基础上,结合自适应逆控制及扰动消除理论[6,7],提出一种新的逆变器波形反馈控制技术,并进行了仿真和实验研究。

1 逆变器数学模型

不失一般性,给出图1所示带LC滤波器的单相半桥逆变器。其中,Ed为母线电压;ui为桥臂中点电压(即滤波电感前端电压);L为滤波电感;C为滤波电容;uo为输出电压;ZL为可变负载;r为等效串联电阻,用于模拟实际装置中存在的各种阻尼因素,如功率器件的开关与通态损耗、滤波电感损耗以及死区效应等。

对模型建立状态空间方程,将负载处理为外部扰动输入量(电流源io)。逆变器指令信号记为u*,假设直流母线电压Ed恒定,逆变器开关频率与输出基波频率、LC滤波器谐振频率相比足够高,则逆变器可以等效为一个增益为K的放大器,即ui=K u*。选择电容输出电压uo和电感电流iL为状态变量,逆变器指令信号u*和负载扰动电流源io为系统的2个输入量,电压uo为系统输出,则状态方程的矩阵形式为

进而得到开环控制时逆变器的s域表达式:

uo(s)由2项组成:第1项反映输出电压uo对指令信号u*的跟踪;第2项由可变负载造成,可整体处理为输出端扰动信号ξ。

传统的逆变器电压单环反馈控制模型(见图2,虚线框内为逆变器主电路模型),只需检测单一电压量,结构简单,实现方便,对阻性负载供电能够保证较好的控制效果。但对图3(a)所示阻容性整流负载供电时,逆变器输出电压存在较大畸变。图3(b)为此时电压波形,存在明显的平顶消峰,其总谐波畸变率THD=9.1%,无法满足供电质量要求。

对逆变器开环传递函数分析可知,逆变器的输出阻抗不为零,在谐振频率处存在较大峰值。当逆变电源对非线性负载供电时,负载电流将在输出阻抗上产生较大压降并引起电源输出端电压畸变。非线性负载扰动ξ是影响逆变电源供电质量的主要原因。

在反馈控制的基础上加入前馈串联校正,组成复合控制系统,能够有效地抑制扰动ξ,但该方法主要存在2点不足:

a.前馈控制传递函数较为复杂,实现困难,控制效果依赖于被控对象的精确数学模型,对象参数变化将影响控制效果;

b.需要检测扰动信号,增加设备成本。

本文基于自适应控制策略,将自适应算法和前馈抗扰动方案结合得到的自适应扰动消除器可发挥两者之长。

自适应逆控制(AIC)作为一种智能控制方法,利用自适应建模方法动态调节未知对象性能并控制其扰动。控制过程基本不依赖被控对象模型参数,对系统参数变化具有较强的适应能力。文献[8-11]将其应用于机械控制、电机及电气等领域,取得较好效果。

将简单PI反馈控制和自适应逆控制及扰动消除理论结合,可以保留单环反馈控制只需检测单一电压量、结构简单、实现方便的优点,同时提高非线性负载情况下逆变器输出电压的波形质量,增强对系统参数变化的适应能力。

2 自适应逆控制及扰动消除原理

实验表明单环电压反馈控制在逆变器空载情况下能够保证较好的输出波形质量,引入波形控制的主要目的是抑制负载侧扰动ξ。将图2所示单环电压反馈控制系统整体作为广义控制对象P,选择合适的PI参数,可以保证对象P为最小相位系统。在此基础上引入图4所示自适应逆控制及扰动消除模型,虚线框内为广义控制对象P。图4(a)为扰动消除模型,针对控制对象P分别求取其自适应模型和

逆模型,并在此基础上实现自适应扰动消除控制;图4(b)为逆模型求取方法。

对于自适应扰动消除器的设计方法,给出以下几点说明。为了避免长篇的公式罗列,这里直接引用文献[6]中一些重要结论。

a.自适应扰动消除器以自适应逆控制为基础。控制模型均由自适应有限长冲激响应(FIR)滤波器构成,滤波器系数由状态变量反馈在线调节。对于广义控制对象P通过自适应误差反馈,建立其对象模型;以为基础利用伪随机信号建立被控对象P的逆模型。选用伪随机信号作为输入建模信号,目的是保证较宽频带范围内模型的精确性[6]。伪随机信号使用线性同余算法生成。合适的建模过程能够保证被控对象P和自适应对象模型在所需频带内具有近似的频率特性。

b.A点的输入信号分别经过P和后具有相同的响应,但被控对象P输出受到扰动,两者差值(图中B点的信号)为扰动信号ξ。将B点的信号以图示方式从指令信号中减去,就能达到消除对象扰动的目的。文献[6]已证明图示扰动消除器的性能在最小均方意义上是最优的。

c.与传统反馈控制不同,自适应逆控制采用反馈不是为了控制系统中的信号流动,而是用于控制系统对象参数的变化。通常对象参数的变化比通过它的信号的变化慢得多,因此自适应逆控制的反馈动作可以相对比较慢。大多数情况下控制系统的设计在整个控制信号带宽范围内比传统的反馈控制更容易实现。

3 自适应扰动消除器设计

自适应模型均由自适应FIR滤波器构成。滤波器参数由自适应算法自动寻优。为了保证系统具有较好的稳态和动态性能,控制器设计过程主要有以下3个关键问题需要解决:自适应FIR滤波器阶数n;自适应算法步长μ;FIR滤波器权系数初值。

FIR滤波器阶数决定自适应对象模型的精度。理论上阶数n越大模型越精确,但过大的n会增加实时计算量,而且自适应过程的过调节量与n成正比[12],过大的n反而可能增加模型误差。文献[6,12]建议对象阶数的选取采用经验加仿真估算的方法。本文在仿真和实验中对模型阶数的选取方法如下:首先选取较大的模型阶数,较小的算法步长,经长时间模型收敛后观察滤波器权系数,截断权值相对较小的滤波器支路,最终将FIR滤波器的阶数均选为6阶,以兼顾计算量和性能要求。

自适应算法步长μ控制模型精度和建模速度。小的步长确保较高建模精度,但模型收敛速度慢;大的步长有更快的建模速度,但模型精度低。为了保证逆模型的建模精度,选取较小自适应算法步长μ=0.001。输入建模信号为幅值-10～+10(无量纲)之间的伪随机信号,逆模型收敛时间约为8～10个工频周期,控制系统动态性能难以满足实时性要求。图5(a)为图4中C点处逆模型建模误差信号幅值平方ε的变化曲线(N为迭代次数),采样频率10 kHz。

针对传统定步长自适应算法难以兼顾动态性能和稳态精度的不足,文献[13]提出以变步长代替定步长,并应用于自适应谐波信号检测,取得较好效果。算法增加递推公式(3)(4)用于步长更新。

其中,μ为自适应算法步长;参数α、β、γ用于调节算法性能;e(n)为检测误差。利用误差反馈量e(n)实现算法步长的动态调节:建模初期使用较大步长以获得较快建模速度;建模过程接近收敛时,步长变小以保证模型精度。

该改进思路同样适用于自适应对象建模。图5(b)为相同条件下,使用变步长算法,逆模型建模误差信号幅值平方的变化曲线,采样频率10 kHz。在确保模型精度的前提下,建模速度大幅提高,模型在1～2个工频周期收敛。

自适应FIR滤波器权系数初值同样在一定程度上影响逆变器控制效果,合适的权系数初值配合变步长算法将进一步提高逆变器动态性能,初值通过离线学习确定。其选取方法为:对空载逆变器使用图4所示建模过程,选取较小步长,模型收敛后,此时FIR滤波器的权系数即为模型初值。

4 仿真、实验结果分析

利用Matlab软件进行仿真验证。逆变器输出电压有效值220 V,负载为阻容性整流负载(电容3300μF,电阻20Ω)。图6(a)为使用波形校正前逆变器输出电压、电流波形;图6(b)(c)为使用波形校正后逆变器输出电压、电流波形(逆变器使用不同的LC滤波参数)。可见,加入波形校正技术后,逆变器输出电压波形得到较大改善,而且该控制策略对系统参数变化有较好的自适应能力。

实验电路以TI公司的TMS320F240DSP芯片为主控芯片,构建数字化控制系统。逆变器电路参数为:滤波电感1.25 mH,滤波电容25μF,采样频率10 kHz,输入直流母线电压400 V,额定输出电压有效值220 V,频率50 Hz。下面是实验结果。

首先,分析输出电压波形质量。逆变器同样对图3(a)所示阻容性整流负载供电,加入自适应扰动消除器后逆变器输出电压、电流波形如图7(a)所示,图7(b)为此时电压波形频谱分析(λ为谐波幅值与基波幅值百分比),THD=1.32%。与图3(b)比较,电压波形得到明显改善。

其次,分析输出电压稳态精度。表1给出逆变器带阻性负载,负载电流有效值Im在0～10 A范围内变动时,输出电压有效值Um的变化范围。可见,输出电压幅值与指令值的误差eU均低于1%。

最后,分析输出电压动态响应。图8给出逆变器突加、突减阻性负载时输出电压、电流波形。可见,数毫秒内电压波形跟踪负载变动。

下面结合实验结果分析本文波形控制方法的性能。

a.本文控制方法的最大优势是只需检测输出电压一个状态量,硬件结构简单,具有良好的稳态精度和动态性能,在非线性负载情况下也能保证较好的输出电压波形质量。

b.理论上为了保证控制系统的稳定,图4控制过程应该在自适应模型收敛后再将扰动消除反馈回路闭合。实际应用中为了提高系统动态性能,将对象建模过程和扰动消除过程同时进行,选择较小的算法步长μ,目前尚未发现系统出现不稳定情况。

c.离线建模得到的FIR滤波器权系数初值在一定程度上影响逆变器控制效果,尤其是动态性能。仿真、实验表明使用伪随机信号作为输入建模信号得到的模型初值对于各种工况均有较好性能。

5 结论

本文在详细分析逆变器数学模型的基础上,将单环电压反馈控制与自适应逆控制及扰动消除理论结合,提出一种新的逆变器波形反馈控制技术。方案保留单环反馈控制只需检测单一电压量、结构简单、实现方便的优点,同时提高非线性负载情况下逆变器输出电压的波形质量,增强对系统参数变化的适应能力。仿真和实验验证了理论分析的有效性。

摘要：恒压恒频逆变器要求具有高质量的输出电压波形。从传递函数角度建立逆变器数学模型,并分析负载扰动对逆变器输出电压的影响。比较已有波形控制方案优缺点,为提高控制系统对不同负载的适应性,在电压反馈控制的基础上,引入自适应建模方法,提出基于自适应逆控制及扰动消除的逆变器波形反馈控制技术。控制系统参数由自适应算法实现,只需检测输出电压一个状态量,硬件结构简单。将改进型的变步长自适应算法用于逆变器对象及逆对象的自适应建模,简化建模过程,提高模型精度,以兼顾控制系统暂态和稳态性能。仿真和实验结果验证控制方案的有效性,在非线性负载情况下也能保证逆变器有较好的输出电压波形质量。

无扰动控制 篇7

永磁直线同步电机(PMLSM)系统是一种多变量、高非线性和强耦合系统,包括负载力、摩擦力、磁阻力等的多重扰动力直接作用于其动子上,使得传统控制方法难以解决其复杂的速度控制问题。一些针对PMLSM速度干扰问题的智能控制方法被提出。文献[1]提出了基于在线辨识补偿的PMLSM模型参考自适应神经网络速度控制方法,使得系统的自适应控制能力得到提高;文献[2]提出了一种基于模糊递阶理论的控制方法,提高了PMLSM控制系统的动静态特性;文献[3]利用神经网络实时补偿PMLSM端部效应对系统的扰动作用,给出了一种鲁棒性较强的基于双神经网络的前馈给定补偿IP复合控制策略;文献[4]将一种采用递归模糊神经网络(RFNN)的滑模控制器应用在PMLSM控制系统中,其递归模糊神经网络用来实时估计控制系统的不确定性并具有很好的鲁棒性;文献[5]利用神经网络辨识获取直线电机运动平台的非线性闭环系统模型并进行了系统的阶跃响应仿真。为了获得较好的系统动态性能和抗扰动能力,采用自抗扰控制技术来估计补偿不确定因素的控制方法被提出[6],一些针对PMLSM扰动问题的控制策略也得到研究[7,8,9,10,11]。

本文根据PMLSM的运动方程设计了一种一阶速度抗扰动控制器,给出了控制器的详细结构框图和控制系统框图,提出了相应的控制算法,并在MATLAB/Simulink中建立了控制系统仿真模型,通过仿真与实验对控制系统进行了验证。

1 PMLSM速度扰动分析

PMLSM运行过程中,其动子会受到多重扰动力FΣ的直接作用,当高速运行时,以黏滞摩擦力为主的摩擦力为主要的扰动力;当低速运行时,磁阻力则成为主要的扰动力。多重扰动力FΣ可以表示为

式中,Fload为负载力,Ffric为摩擦力,Fdecent为磁阻力。

PMLSM在d-q坐标系下的数学模型的运动方程可表示为

式中,v为直线电机动子运动速度;np为极对数;Ld、Lq分别为PMLSM直轴电感系数和交轴电感系数;id、iq分别为d、q轴电流;ψPM为永磁体磁链;m为动子质量;τ为定子永磁体极距;FΣ为动子受到的包括负载力、摩擦力和磁阻力在内的多重扰动力。

通过对PMLSM扰动力的分析,运动方程式(2)可以重新整理为

$\begin{array}{l}\frac{\text{d}v}{\text{d}t}=-\frac{B}{m}v+\frac{3\text{π}n{}_{\text{p}}(L{}_d-L{}_q)}{2m\text{τ}}i{}_{d}i{}_q-\\ \frac{F{}_{\text{d}\text{v}}(t)}{m}+\frac{3\text{π}n{}_{\text{p}}\psi {}_{\text{Ρ}\text{Μ}}}{2m\tau }i{}_q(3)\end{array}$

其中,B为黏滞摩擦系数,Fdv(t)为除去黏滞摩擦力之外的扰动力,即

式中,μ为滑动摩擦系数;Fattr为永磁体对初级铁芯的法向吸引力。

式(3)中的第一项-Bv/m可被视为由速度v引起的黏滞摩擦力对动子运动速度动态过程的内部确定性扰动,记为f0v(v);由于电流环采用的是i*d=0的解耦控制,所以式(3)中等号右边的第二项3πnp(Ld-Lq)idiq/(2m τ)在理想情况下为0,但实际上Ld和Lq不可能完全相等,同时id会因为动态误差而不为0,所以式(3)中等号右边的第二项会存在一个比较小的不为0的值,从而对PMLSM的速度动态过程造成影响,这一项可被视为由id和iq对PMLSM速度动态特性施加的外部未知扰动,记为dv1(t);式(3)中等号右边第三项-Fdv(t)/m为动子所受负载力、磁阻力、滑动摩擦力等对PMLSM速度动态特性的外部未知扰动,记为dv2(t)。则式(3)可以重新写为

其中

2 一阶速度抗扰动控制系统

对于式(5)所描述的一阶速度动态过程,应用改进型抗扰动控制算法设计了PMLSM的一阶速度抗扰动控制系统,控制系统的原理如图1所示。

PMLSM运行时存在机械惯性,其速度不可能突变,但是对于PMLSM控制系统指令而言会存在突变或者变化极快的速度给定值,如果直接取速度给定值和反馈值之间的误差,则在初始时刻会出现比较大的误差,控制器的输出控制量会过大,造成PMLSM运动速度超调和振荡。本文的一阶速度抗扰动控制器利用前向通道的跟踪微分器[12](TD)生成一个速度给定量的过渡过程,起到 “柔化”速度给定值的作用,从而很好地解决了速度响应的快速性和超调性之间的矛盾。除了上述前向通道跟踪微分器,本文的一阶速度抗扰动控制器还包含反馈通道的跟踪微分器、扩张状态观测器(ESO)、非线性状态误差反馈(NLSEF),其具体结构框图见图2。

一阶速度抗扰动控制器中的扩张状态观测器可以观测出多重扰动力作用于PMLSM速度动态过程的外部未知扰动dv(t),即观测器输出z2v→dv(t);反馈通道的跟踪微分器能够得到PMLSM的实际速度,即观测器输出v′1v→v。取电流控制量:

$\begin{array}{l}i{}_q^{*}=i{}_q=\frac{u{}_{0q}-f{}_{0v}(v^{\prime }{}_{1v})-z{}_{2v}}{b{}_{0v}}\approx \\ \frac{u{}_{0q}-f{}_{0v}(v)-d{}_v(t)}{b{}_{0v}}(7)\end{array}$

式中,u0q为q轴反馈控制量。

将式(7)代入式(5)所描述的一阶速度动态过程,可得

可见,一阶速度抗扰动控制器把PMLSM的速度动态过程改造成为纯积分环节,并利用非线性状态误差反馈实现PMLSM的一阶速度抗扰动控制。

由抗扰动控制算法[6,7,8,9]和PMLSM的速度一阶动态过程式(5)和式(6),可以得出一阶速度抗扰动控制器如下:

前向通道跟踪微分器

反馈通道跟踪微分器

扩张状态观测器

非线性状态误差反馈

动态扰动补偿

其中,h为计算步长;rv为前向通道跟踪微分器的跟踪速度因子;h0v为滤波因子;r′v为反馈通道跟踪微分器的跟踪速度因子;h′0v为滤波因子;ηv为预报步长因子;fhan(·)为离散域最速控制综合函数[6]。

式(11)、式(12)中,β1v和β2v为扩张状态观测器的反馈系数,δ1v为其中fal函数的参数;kv为非线性状态误差反馈的反馈系数,αv和δ2v为其中fal函数的参数。对于S型非线性函数fal(e,α,δ)(δ为零点对称线性区间的长度,α为对应线性区间的逆斜率),当0<α<1时,fal函数具有“小误差,大增益;大误差,小增益”的特征,且α越小,该特征越明显,较适合于作为误差反馈控制律。

3 仿真结果

为了验证一阶速度抗扰动控制系统的效果,在MATLAB/Simulink中进行了仿真实验,仿真模型如图3所示,其中一阶速度抗扰动控制器的仿真模型如图4所示。

为了加快q轴电流的响应速度,在该仿真模型中省去了q轴电流抗扰动控制器中的跟踪微分器;由于d轴电流给定量i*d恒为0,所以也省去了d轴电流抗扰动控制器中的跟踪微分器。PMLSM的参数为实验样机的实际参数。根据抗扰动控制器参数选取要求,经过多次仿真实验,确定的图3中各抗扰动控制器的参数列于表1中,计算步长h=10-4。

在仿真实验中,速度给定值为单位阶跃输入,PMLSM空载启动,在0.5s时突加200N负载,同时考虑摩擦力和磁阻力扰动,得到的一阶速度抗扰动控制系统的仿真结果如图5～图10所示。

由图5可以看出,在一阶速度抗扰动控制器的控制作用下,PMLSM的速度在0.13s左右达到1m/s的给定值,动态响应快,超调量非常小,仅为0.015m/s;当突加负载时,PMLSM的速度仅下降0.07m/s,波动量小,并在0.05s内快速恢复至v=1m/s。图6为扩张状态观测器的扰动作用观测曲线,可见扩张状态观测器能很好地观测出负载力、摩擦力和磁阻力对PMLSM造成的扰动作用dv(t),这是实施抗扰动控制的关键。图7是PMLSM受到的包括负载力、摩擦力和磁阻力在内的扰动力FΣ,图9和图10是d-q轴电流抗扰动解耦控制的仿真结果,容易看出,d-q轴电流抗扰动解耦控制器中的扩张状态观测器都能观测出d-q轴电流的耦合扰动,并且d-q轴电流的稳态误差为0,但存在一定的动态误差,在一阶速度抗扰动中,认为i*q=iq,这个动态误差会影响一阶速度抗扰动的控制效果。

4 实验与分析

PMLSM一阶速度抗扰动控制系统实验平台由PMLSM、控制板、驱动板、PWM数模转换板、限位开关以及示波器组成,其结构如图11所示。本文中PMLSM的电气参数如表2所示。

应用设计的PMLSM一阶速度抗扰动控制器对PMLSM的一阶速度抗扰动控制系统进行了实验,为了和同类型的控制方法相比较,对采用PID控制的PMLSM速度控制系统做了实验对比研究。实验中的数据同样均先利用DSP调制成PWM波,然后经过PWM数模转换板转化为模拟量,最后用示波器测量出来。同时为了验证PMLSM速度抗扰动控制系统对负载扰动的“抗扰”能力,对PMLSM进行了突加负载50N的试验。给定0.5m/s的阶跃速度指令,分别采用PID控制、一阶速度抗扰动控制得到的速度响应曲线分别如图12a、图12b所示。

从图12可以看出,两种控制方法都能获得比较好的速度稳态精度,但在动态特性和抗扰能力上有较明显的差别。采用PID控制时,PMLSM的响应时间相对比较慢,大约在0.2s左右进入稳态阶段,而且存在约10%的超调量,当突加负载时PMLSM出现比较大的速降,速度降低了约20%;采用一阶速度抗扰动控制时,PMLSM的阶跃速度响应在快速性和抗负载扰动能力上都比PID算法强,调节时间缩短为0.15s左右,速降为13%左右。

5 结语

本文针对多重扰动力对PMLSM的动态过程造成的影响给出了一种PMLSM一阶速度抗扰动控制系统,基于扩张状态观测器(ESO)观测出多重扰动力对PMLSM的速度动态过程的扰动作用,通过动态扰动补偿装置(DEC)对这个扰动作用进行补偿,进而实现PMLSM一阶速度抗扰动控制。根据PMLSM的运动方程设计了一阶速度抗扰动控制器,在MATLAB/Simulink中建立了控制系统仿真模型,通过仿真分析并且与PID算法进行对比实验验证,结果表明PMLSM一阶速度抗扰动的控制效果良好。

摘要：永磁直线同步电机(PMLSM)采用直接驱动方式,其动子上存在包括负载力、摩擦力和磁阻力在内的多重扰动力,这些直接作用在动子上的扰动严重地影响到直线电机的速度稳定性。提出了一种PMLSM抗扰动速度控制策略,基于扩张状态观测器(ESO)观测出多重扰动力对PMLSM的速度动态过程的扰动作用,引入跟踪微分器(TD)和非线性状态误差反馈(NLSEF)对这个扰动作用进行补偿,进而实现PMLSM一阶速度抗扰动控制。

关键词：永磁直线同步电机(PMLSM),抗扰动,一阶速度,状态观测器,补偿

参考文献

[1]郭庆鼎,王军.基于在线辨识补偿的永磁直线同步电机模型参考自适应神经网络速度控制[J].电气传动,2000(4):16-19.

[2]Ai Wu,Du Zhiqiang,Tam P K,et al.HierarchicalFuzzy Neural Controller Based on Error Iterativeand Approach[C]//Proceedings of the Second Inter-national Conference on Machine Learning and Cy-bernetics.Xi’an,2003:1299-1303.

[3]Guo B Z,Han J Q,Xi F B.Linear Tracking-differ-entiator and Application to Online Estimation of theFrequency of a Sinusoidal Signal with Random NoisePerturbation[J].International Journal of SystemScience,2002,33(5):351-358.

[4]张纯明,郭庆鼎.基于反馈线性化的交流直线永磁同步伺服电机速度跟踪控制[J].电工技术学报,2003,18(3):5-9.

[5]夏加宽,王成元,李皞东,等.高精度数控机床用直线电机端部效应分析及神经网络补偿技术[J].中国电机工程学报,2003,23(8):100-104.

[6]韩京清.自抗扰控制技术—估计补偿不确定因素的控制技术[M].北京:国防工业出版社,2008.

[7]Choi Chintae,Tsao Tsu-Chin.Control of LinearMotor Machine Tool Feed Drives for End Milling:Robust MIMO Approach[J].Mechatronics,2005,15:1207-1224.

[8]Lin Faajeng,Shyu Kuokai,Lin Chihhong.Incremen-tal Motion Control of Linear Synchronous Motor[J].IEEE Transactions on Aerospace and ElectronicSystems,2002,38(3):1011-1022.

[9]崔丽丽,刘栋良.全数字交流伺服系统及其控制策略综述[J].伺服控制,2007(3):16-18.

[10]Gordon S,Hillery M T.Development of a High-speed CNC Cutting Machine Using Linear Motors[J].Journal of Materials Processing Technology,2005,166:321-329.

[11]Yang Junyou,Chen Ruijuan,Fa Naiguang.A New Recurrent Fuzzy Neural Network Sliding Mode Po-sition Controller Based on Vector Control ofPMLSM Using SVM[C]//CES/IEEE 5th Interna-tional Power Electronics and Motion Control Con-ference.Shanghai,2006:1-5.