开关磁阻电机控制器

开关磁阻电机控制器（精选8篇）

开关磁阻电机控制器 第1篇

关磁阻电机[1] (SRM) 具有结构简单、起动转矩大、效率高、调速性能好等优点, 因而可适用于恶劣的工作环境, 应用前景广泛。然而因SRM定、转子为双凸极结构, 磁场分布存在严重的非线性, 致使转矩产生强烈的脉动, 转速也产生震荡, 因而传统的线性控制 (如PI控制) 很难满足需求。滑模变结构控制[2]具有很好的鲁棒性, 同时有快速响应、对参数变化不灵敏的优点, 可以很好的应用于非线性系统。文献[3]提出一种积分型滑模变结构与神经网络补偿相结合的复合控制策略, 有效改善SRM动态响应问题。文献[4]设计了一种以电流偏差作为切换函数的滑模变结构控制器, 并运用模糊规则对开关增益进行智能控制, 实现SRM的高性能控制。文献[5-6]以速度差为开关函数设计滑模控制器, 结合Lyapunov函数设计滑模控制器, 实现转矩脉动的减小和速度的跟踪。文献[7]提出非奇异快速终端滑模算法, 通过转矩的闭环控制, 实现精密位置控制。

考虑滑模控制和模糊控制的优点, 本文提出一种将模糊控制与传统滑模控制相结合的控制策略 (fuzzy sliding mode control) 。以速度差为开关函数, 结合Lyapunov函数设计滑模控制器, 将相电流作为控制对象, 实现减小转矩脉动的目的, 同时完成对转速的跟踪, 使SRM稳定运行。

1 SRM数学模型

在SRM中, 定转子铁心采用双凸极结构, 磁场分布存在严重的非线性, 无法得出精确的数学表达式。在利用有限元法对SRM进行磁路分析计算的基础上, 可以得到SRM的状态方程[8]:

其中Uk为第k相电机绕组电压, Rk为k相电机绕组电阻, ik为k相电机绕组电流, ψk为k相绕组磁链, ω为转子角速度, J为转动惯量, m为电机相数, Tk为第k相的电磁转矩, TL为负载转矩, F为阻尼系数。

2 模糊滑模控制原理

变结构控制本质上是一种特殊的非线性控制, 这种控制方法是通过控制量的切换使系统状态沿着滑模面滑动, 使系统在受到参数摄动和外干扰时具有不变性, 然而却存在着状态轨迹颤动的缺点。模糊滑模控制是将模糊控制与传统的滑模控制相结合, 这种控制方法同时具有两者的优点, 不仅可以不要求系统有精确的模型, 还可以减弱滑模控制系统的颤动, 如图1所示。

2.1 滑模控制器设计

SRM采用双闭环控制, 电流环使用电流斩波控制, 而速度环则用模糊滑模控制。根据SRM状态方程 (1) , 将其改写为如下形式:

定义E (t) 为系统中的不确定因素和外加干扰, 速度误差状态方程式为:

根据模糊滑模控制的状态方程, 定义全局滑模面为:

其中c>0, 确保滑模控制系统稳定。

根据, 可得到控制量:

为获得系统稳定性, 定义Lyapunov函数为:

设计滑模控制器为:

其中切换增益是造成系统抖动的原因, 需合理选择, 以保证滑模存在性条件得到满足。若K选择过大, 将会导致系统产生很大抖动;若K选择过小, 又将延长系统从非滑模状态至滑模状态的时间[4]。因此本文利用模糊控制实时选择K, 从而得到满足系统要求的K值。

2.2 模糊控制器设计

滑模存在条件为:

为保证滑模的存在性, 本文采用滑模函数s和其变化率调节切换增益K。当系统达到滑模面后, 将会保持在滑模面上。K为保证系统运动能够到达滑模面的增益, 其值必须足以消除不确定项的影响。

模糊规则如下:

如果, 状态轨迹远离滑模面, 则K应增大;

如果, 状态轨迹靠近滑模面, 则K应减小。

模糊控制器中, 为输入, K为输出。系统输入、输出皆分为五个模糊集{NB (负大) , NM (负中) , ZO (零) , PM (正中) , PB (正大) }。

当电机转速稳定在750 r/min时, 模糊系统输入ss·, 输出K的基本论域取[-75 000, 75 000]、[-2, 2], 同时输入、输出的模糊论域分别为[-15, 15]、[-1.5, 1.5], 系统采用三角形隶属度函数, 其中“NB”、“PB”的隶属度函数为半开型, 对于部分元素具有最大隶属度“1”。模糊系统的输入输出隶属函数如图2、图3所示。

3 仿真结果

本文采用MATLAB及Simulink动态仿真工具, 利用上述方法对一台6/4极SRM进行仿真。电机参数为:额定功率64 k W, J=0.008 2 kg·m·m, F=0.01 N·m·s, Vdc=240 V, R=0.01Ω, 电机最大电感Lmax=23.6 m H, 电机最小电感Lmin=0.67 m H, θon=50°, θoff=80°。系统给以恒定转矩TL=50 N·m, 电机转速n1=750 r/min, n2=1 500 r/min。

图4-6为SRM在设定的理想转速为750 r/min下的仿真波形, 从图中可以看出, 0.05 s内转速就达到理想转速, 且电磁转矩波动较小。图7为转速由750 r/min突变至1 500 r/min波形, 系统快速从原稳定状态达到新的稳定状态, 动态响应快, 运行稳定。

4 结束语

本文依据SRM非线性的特点, 提出了一种模糊滑模控制法。该方法集合了模糊控制和滑模变结构控制的优点, 以速度差作为模糊滑模控制器的开关函数, 利用模糊控制器的输出量作为控制滑模控制器的切换增益, 计算得到相电流的等效值。通过仿真结果可知, 将模糊滑模控制方法应用于SRM中, 可以有效的抑制转矩脉动, 具有较好的鲁棒性、动态响应快的优点。

摘要：针对开关磁阻电机严重的非线性和数学模型不精确等缺点, 提出了一种模糊滑模变结构控制策略。将速度差作为开关函数, 相电流平方和作为控制对象, 在常规滑模控制器设计中引入模糊控制, 建立模糊滑模控制的数学模型, 并给出系统的结构框图。通过仿真, 分析开关磁阻电机在模糊滑模控制下的各种特性。实验结果证明模糊滑模控制方法有良好的动态性能, 较强的鲁棒性, 在不清楚电机精确模型的情况下可有效克服转矩脉动。

关键词：开关磁阻电机,模糊控制,滑模变结构,转矩脉动,仿真

参考文献

[1]吴红星.开关磁阻电机系统理论与控制技术[M].北京:中国电力出版社, 2010.

[2]刘金琨.滑模变结构控制MATLAB仿真[M].北京:清华大学出版社, 2012.

[3]李永坚, 许志伟, 彭晓.SRM积分滑模变结构与神经网络补偿控制[J].电机与控制学报, 2011, 15 (1) :33-37, 43.

[4]周永勤, 吴丹丹, 王哈力, 等.开关磁阻电机的模糊滑模控制策略研究[J].自动化技术与应用, 2011, 30 (3) :11-14, 35.

[5]Erdal Bizkevelci, Kemal Leblebicioglu, Bulent Erlent H.A Sliding Mode Controller To Minimize SRM Torque Ripple and Noise[J].Industrial Electric, 2004, 2:1333-1338.

[6]陈亮, 孙玉坤, 孙宇新.开关磁阻电机的模糊滑模变结构控制[J].江苏理工大学学报:自然科学版, 2001, 22 (5) :52-54.

[7]程勇, 林辉.开关磁阻电机非奇异快速终端滑模位置控制[J].电机与控制学报, 2012, 16 (9) :78-82.

浅析开关磁阻电动机控制系统 第2篇

【摘 要】本文以51系列的单片机为例子，来对开关磁阻电动机控制系统进行了相应的研究与讨论，并在此基础之上对其内部各路电阻组成来进行分析，同时对系统控制软件以及硬件的设计方法进行阐述。

【关键词】开关磁阻；电路；电动机控制系统

所谓开关磁阻电动机系统又被称作SRD，是近些年以来，在传统调速系统的基础之上研发的一种全新的调速系统，实现了机机电一体化。其主要构成分为两个部分，一个就是开关磁阻电动机，另一部分就是电子控制器。在使用过程中，它以相应的电子控制器来作为其运行核心，并以SR电机来作为它自身的受控对象，因此它具背了宽范围、灵活控制、启动力矩较大以及调速高校等优点，在现阶段的电工界中已经越来越多的普及应用开来。

1.系统硬件以及组成设计

当前所使用的开关磁阻电动机其内部系统，主要分为三个部分，即SR电机以及电源变换器还有控制器等。其中控制器是整个系统的指挥中枢以及相应的决策构件，它能够在运行过程中，对SR电机的实际转子位置以及速度还有相应的电流反馈信息，在结合实际情况之下，发出一些系列准确无误的控制指令，从而让整个电机能够稳定、安全的运行下去。所以从某种程度上说，控制器设计的好坏，对于整个SRD系统性能的高低都有着决定性的影响。

典型SRD系统

为了能够在设计过程中，确保控制器拥有优良的使用性能，应首先对控制器相应的输入以及输出信号进行有效分析。输入信号主要包括位置信号以及电流信号还有开停信号与各种保护信号等等；输出信号则主要包括触发信号还有各种指示信号等等。

应该说，在对控制器进行信号输入过程中，首先应将位置信号确定为频率信号，而将电流信号全部模拟成相应的饿电压信号，再经过A/D专业转换之后再进行输入；对于开停信号还有各种保护信号等都需要在对进行相应的外围电路处理之后，让它逐渐转变成为开关信号，然后经I/O口输入。需要注意的是，在信号输出过程中，相触发信号又被称作开关信号，而其余各种指示信号又被称作开关信号，所以在实际的运作过程中，我们可以使用单片机的I/O来进行信号输出。其图如下：

图2 控制器结构

8751单片机拥有4KEPROM以及128个字节的专用RAM，此外还包括2个定时计数器，还有4个8位设置的I/O口。在实际的设计过程中，要使用1个定时计数器来对A、C开关进行控制，而剩下的定时计数器则在B、D位置处进行开关控制。然后在经过P1—P3之后，对四个点的相主开关通断进行有效控制。此外需要注意的一点是，再对四组绕组开关进行有效控制之外，还应对其位置的过压以及过流还有斩波等进行有效控制。

位置传感器中的信号输入电路能够将电动机位置上的传感器所发出的信号波形，经过相应的整形转换在输进专用的8751单片机之后进行有效实现：（1）利用传感器波形来对电动机转子位置进行有效确定，从而对电动机通电相序进行有效控制；（2）利用传感器波形来对电动机运行过程中的实际转速进行有效确定，从而进行有效的PID运算。

这里所讲的位置传感器，其内部是由中间经过开槽之后的光电管还有6个安装在SR电机转子轴上的齿槽遮光转盘组成的。在安装过程中，应将齿槽的角度调整到30°，而2个光电管也应控制15°左右。当SR电机同遮光转盘同时间旋转时，能够迅速的输出两个周期为60°，且时间间隔位置同为16°的位置信号，然后这个信号在经过专用CD40106整形以及CD4009转换之后，再输进相应的8751单片机之内。

SR电机在其进行低速运行过程中，往往选择使用斩波控制，也就是控制器在运行过程中，在其相应的绕组电流没有达到规定最大值之后进行主开关切断；而当绕组电流衰减到最小值之后，再重新将主开关开通，进而让绕组电流可以不断的上升。此外可以利用改变相绕组电流其相应的平均值来对SR内部的电机输出转柜进行有效控制。当绕组电流在传输过程中达到规定中的最大值以及最小值时，经过专用的8751单片机来对D/A转换电路进行有效设定，在对电流传感器所检测的相应电流信号同原先既定的设计值相对比之后，再使用RS锁存器进行及时锁存。而当SR电机绕组中通过的电流值超过规定允许值之后，就会在相应的过流保护电路中产生相应的保护信号，由于这种信号的传输过程中，会以外部中断的方式来及时的通知单片机，同时也会逻辑电路进行实时封锁，从而实现了对过流软硬件的有效保护。

平常所使用到的晶振电路，一般都是由8MHZ的石英晶体所组成。而专用的8751单片机，其运行设备的每个周期都是由相应的12个振荡周期所构成的。因而在进行实际操作的过程中，每个指令所产生的机器周期应该为T=12/f=1.5us。

经过A/D转换之后，再使用用户设置功能可以模拟出一个真实的转速给定值，并将其看做开关信号及时的输入到专用的8751单片机中。不过需要注意的是，在实际设计过程中，应注意外界干扰，以避免在设计以及以后的使用过程中出现误触发情况。

2.控制软件

为了能够尽快的实现和完成对SRD系统的闭环控制，需要对单片机相应的给定速度以及实际电机速度还有相应的电机相电信号等进行实时获取，由于这些信号大都是由一些专用的硬件系统进行直接提供的，所以我们在对控制软件进水设定时，必须包含以下一些模块：对给定速度进行测量、对实际速度进行测量以及对电流信号进行测量。另外在相关的软件中，还应含有对PID进行调节模块、构成程序的保护模块以及相触发信号的实际输出模块等等。

3.总结

文章主要对SRD系统控制进行相应的介绍和说明，并对其使用性能进行详细的描述与讨论，得出使用四象8/6极结构，以及自身额定功率为2.2KW，其相应调速范围控制在60-1500的r/min的SRD电机系统，可以在一定范围内确保较高转速效率的基础之上，保证整个系统良好运行。从而有效的证明了该控制方法以及设计方法是相对可行的。

【参考文献】

[1]肖芳，潘庭龙.关于开关磁阻电动机的控制与仿真[J].防爆电机，2009，（01）.

[2]雷菊妹，王宏华.开关磁阻电动机电压斩波续流方式研究[J].中小型电机，2009，（06）.

[3]张国宏，蒋静坪，葛宝明.减小开关磁阻电动机低速时转矩脉动的新型控制策略[J].中小型电机，2009，（06）.

开关磁阻电机转矩控制策略研究 第3篇

目前,对SRM转矩控制而言,各种先进的控制策略都有所应用,诸如非线性控制[1]、反馈线性化控制[2]、迭代学习方法[3]、模糊及神经网络控制[4,5]等。这些控制策略基本上是以SRM静态转矩特性T(θ,i)或其解析函数模型为基础[6],而且在本质上基本属于转矩开环控制。然而,由于SRM电动机数学模型难以精确解析获得,这大大阻碍了上述先进控制策略的有效实施;另外,SRD的结构及其动态特性在运行中常常是变化的,因此基于转矩开环的控制方法对SRD系统的结构和参数变化缺乏适应性、鲁棒性,难以取得满意的控制效果。在交流传动领域,直接转矩技术已经得到了广泛的发展与研究。借鉴交流电机直接转矩控制思想,本文提出了SRD驱动系统转矩闭环控制方案,着重解决两个问题:1)SRM电动机转矩的实时观测;2)设计SRM转矩闭环控制器。理论分析和仿真结果表明,基于滑模电流控制器的SRM电动机转矩逆模型控制策略能够有效地解耦、补偿和抵消SRM非线性转矩脉动特性,有效地控制SRM相转矩按期望相转矩变化,从而实现了SRM高性能、低脉动转矩控制。

2 SRM电动机转矩观测

与交流电机直接转矩控制相类似,要实现SRM电动机高性能转矩闭环控制,必需能够实时准确地测量电机的动态转矩。然而,采用外部转矩传感器的测量方法,既复杂、昂贵又增大了系统的体积;更为重要的是,在实验中发现,由于开关频率干扰和输出轴的低频共振,使转矩传感器的输出信号被限制在数百赫兹的有限带宽的频率范围之内[7]。因此,如何实现无传感器的开关磁阻电动机动态转矩实时测量,是一个亟待解决的问题。

2.1 基于转矩磁链特性SRM转矩估计

在文献[7]中给出了基于静态转矩特性T(θ,i)的SRM电动机转矩估计方法,但该方法要求对SRM电动机转子位置角必须能够准确测量,较小的转子位置角误差都会带来比较大的转矩估计误差,然而对SRD传动系统而言,精确的转子位置角检测存在着一定的困难,因此上述方法缺乏实用性。

其实由文献[7]的分析可知,通过测量可得到SRM电动机的静态磁链特性Ψ(i,θ)和静态转矩特性T(i,θ),由此必然能够间接得到SRM电动机相转矩与相电流及相磁链的非线性关系T(i,Ψ),并由模糊神经网络对其进行建模,经过学习模糊神经网络逼近转矩与磁链Ψ和相电流i之间的非线性输入输出映射关系如图1所示。

基于转矩磁链关系的SRM电动机转矩观测的基本原理如图2所示。此方法最大的优点在于无需测量SRM电动机转子位置角,只需通过对相电流及相电压的准确检测即可实现SRM电动机转矩观测,因此该方法简单可行。

图3为对试验SRM样机在开通角为4°、关断角为23°、转速为750 r/min的条件下转矩观测的实际测量结果。图4为在此条件下的仿真结果,可以看出仿真和试验结果基本一致。

2.2 SRM电动机转矩闭环控制

文献[5]提出了一种基于转矩逆模型的SRM电动机转矩控制方案,但是该转矩逆模型是根据SRM电动机静态转矩特性,由模糊神经网络离线建模而成的。然而,SRM电动机静态转矩特性与电机在实际运行中的动态转矩特性存在着一定的差异,同时SRD系统的结构及参数在运行中常常是变化的,因此该转矩控制方法对SRD系统的动态运行缺乏适应性、鲁棒性,SRM转矩逆模型的建模精度直接决定了SRM转矩控制效果。

为了克服上述SRM转矩控制策略存在的局限性,本文在对SRM电动机转矩实时观测的基础上,设计了SRM转矩闭环控制系统,其基本原理如图5所示。系统中转矩输入指令是根据负载的要求,由转速控制器确定的,由转矩分配函数TSF,可以计算出SRM电动机各相绕组瞬时转矩的参考输入指令Td。高性能SRM转矩控制要求必须能够瞬时控制电机各相相转矩Tph,使其能够准确跟随SRM各相参考输入指令Td。

由图5可见,转矩控制器由两部分组成,即

iref=id+Δi (1)

其中第一部分为前馈等效控制项,由经模糊神经网络学习的SRM转矩逆模型确定,即

id=f-1(Td,θ) (2)

其物理意义为由SRM模型确定性部分得到的控制量的理想确定部分;转矩控制器的第2部分为电流补偿项,该项的物理意义在于补偿由于模型失配而造成的控制量的偏差,以提高系统的适应性和鲁棒性,其由下式确定

Δi=k·s (3)

式中:k为比例增益;s为SRM电动机转矩规则化误差,s=(Td-Tm)/Td,Td为期望相转矩,Tm为实际SRM电动机转矩观测值。

电流补偿项中开关增益k的选择对系统的性能有着重要的影响,k如果选择过小,则对系统的不确定性起不到抑制作用;但是如果k过大,则会产生抖动现象,不利于控制品质的提高,为此本文设计了模糊电流补偿器,利用转矩误差及误差变化信息来预测控制系统中的不确定量,根据模糊控制规则,选取一个最佳控制参数。

模糊电流补偿器的输入为转矩误差s和误差的导数undefined,输出为开关增益k。根据一般的控制经验,较大的开关增益能够使被控量较快地回到其期望轨迹处,但同时产生抖动现象。因此,当系统状态远离其期望轨迹(s=0)时,也即当|s|较大时,开关增益也应相应为较大的值,反之亦然;当系统状态从其期望轨迹出发时undefined,如果|Δs|较大,则开关增益应增加以使状态迅速返回,反之亦然;当状态变量接近其期望轨迹时undefined,如果|Δs|较大,则应减小开关增益,以减小抖动,反之亦然。基于上述经验,可得模糊规则如下:

1) If |s| is large, then k is large;

2) If |s| is small, then k is small;

3) If s·Δs>0 and |Δs| is large, then k is large;

4) If s·Δs>0 and |Δs| is small, then k is small;

5) If s·Δs<0 and |Δs| is large, then k is small;

6) If s·Δs<0 and |Δs| is small, then k is large;

2.3 仿真结果及分析

为了验证SRM转矩闭环控制的有效性,以试验SRM样机为对象,在Simulink仿真环境下,对上述SRD转矩闭环控制策略进行了仿真研究。SRM电动机驱动系统的参数为:Ns=8,Nr=6,Pe=3 kW,J=1.3×10-3kg·m2,VDC=500 V,R=0.9 Ω,Lu=19.2 mH,La= (0.000 4i5-0.023i4+0.47i3-3.5i2-3.2i+170) mH,Lm=(0.000 13i5-0.007 9i4+0.17i3-1.5i2+1.2i+81) mH。

为研究方便,给定转矩命令Ttotal=5 N·m,转矩分配函数及SRM转矩逆模型模糊神经网络的结构及参数设置见文献[5],其中开通角θon=5°,关断角θoff=20°,模糊电流补偿器的输出项k的论域为(0,2)。

图6为当SRM转矩逆模型精确建模时,SRM转矩闭环控制系统仿真结果,其中图6a为SRM实际相电流仿真波形及在此期间内模糊电流补偿项ΔI的变化情况;图6b为对应的SRM相转矩跟踪期望相转矩的变化情况;图6c为合成转矩的仿真波形。由仿真结果可以看出,当转矩逆模型能够精确建模时,电流补偿项趋于零。

当SRM转矩逆模型存在着较大的建模误差时,基于文献[5]的SRM转矩控制方案的仿真结果如图7所示。图7a为SRM相转矩跟踪期望相转矩的变化情况;图7b为合成转矩的仿真波形。可以看出此时转矩控制性能明显变坏。

图8给出了在同样的条件下,SRM转矩闭环控制结果。可以看出,电流补偿项的加入在很大程度上克服了由于SRM转矩逆模型的建模误差而导致SRM转矩控制效果变坏的问题。

3 结论

本文提出了一种简单实用的基于变结构模糊神经网络的SRM电动机动态转矩在线观测方法,试验和仿真结果证实该方法的有效性。在此基础上,结合SRM转矩逆模型控制策略,设计了一种SRM转矩闭环控制方案。仿真结果表明,该方法取得的SRM转矩控制效果明显优于SRM转矩逆模型控制策略,不但提高了控制精度,减小了SRM转矩脉动,而且提高了SRM转矩控制系统的适应性和鲁棒性。

摘要：给出了一种开关磁阻电机驱动系统转矩控制方案,通过对SRM电动机转矩的实时观测,利用模糊神经网络设计了一种SRM转矩闭环控制器。理论分析和仿真结果表明,该SRM电动机转矩闭环控制策略能够有效地控制SRM电动机相转矩按期望相转矩变化,从而实现了开关磁阻电机驱动系统高性能、低脉动转矩控制。

关键词：开关磁阻电动机,转矩控制,转矩观测,模糊神经网络

参考文献

[1]Cailleux H,Pioufle B Le,Multon B.Comparison of ControlStrategies to Minimize the Torque Ripple of a Switched Re-luctance Machine[J].Electric Machines and Power Sys-tems,1997,25(10):1103-1118.

[2]Panda S K,Dash P K.Application of Nonlinear Control toSwitched Reluctance Motors:a Feedback Linearisation Ap-proach[C]∥IEE Proceedings of Electric Power Applica-tions,1995,143:371-379.

[3]Sahoo N C,Xu J X,Panda S K.Low Torque Ripple Con-trol of Switched Reluctance Motors Using Iterative Learn-ing[C]∥IEEE Transaction on Energy Conversion,2001,16:318-326.

[4]Seyeed Mir,Malik E Elbuluk,Iqbal Husain.Torque-rippleMinimization in Switched Reluctance Motors Using Adap-tive Fuzzy Control[J].IEEE Transaction on Industry Ap-plications,1999,35(2):461-468.

[5]郑洪涛,蒋静坪.基于模糊神经网络的开关磁阻电动机高性能转矩控制[J].控制理论与应用,2 0 0 3,2 2(4):1 2-16.

[6]Husain I.Inimization of Torque Ripple in SRM Drives[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2002,49(1):28-29.

[7]Schramm D S,Williams B W.High Bandwidth Measure-ment of SRM Torque Ripple[C]∥Sixth International Con-ference on Electrical Mchines and Drives,1 9 9 3:6 4 7-651.

开关磁阻电机控制系统软件设计 第4篇

1 基本控制策略

开关磁阻电机基本控制策略主要包括电流斩波控制 (CCC) 、电压PWM控制、角度位置控制 (APC) 三种控制策略。

电流斩波控制的优点是可限制电流峰值的增长, 保护开关器件的安全, 并起到良好有效的调节效果, 因此适用于低速调速系统。当相电流超过约定的上限电流值时, 则主开关关断, 当相电流低于约定的下限电流值时, 则组合开关开通, 从而实现电流斩波控制效果。

电压PWM控制是通过调整占空比, 来调节相绕组的平均电压, 以改变相绕组电流的大小, 从而实现转速和转矩的调节, 电压P W M控制的特点是通过调节相绕组电压的平均值, 进而能间接地限制和调节相电流, 因此既能用于高速调速系统, 又能用于低速调速系统, 而且控制也较简单。

角度位置控制是指对开通角和关断角的控制。它的实质就在于输入电压保持不变而通过改变主开关的开通角和关断角来调节电流, 以达到调节电机转矩的目的。角度控制的优点是转矩调节范围较大, 可允许多相同时通电, 以增加电机输出转矩, 可实现效率最有控制和转矩最优控制。

为了实现开关磁阻电机良好的调速性能, 该软件设计采用以下组合控制策略, 即电机基速以下运行时, 采用电流斩波控制方式;在中低速下, 采用电压P W M控制方式;而在高速运行时, 采用角度位置控制方式。

2 软件设计

软件采用前后台系统作为软件框架, 分为主程序和中断程序两部分, 相较于现有控制系统软件设计中的多中断程序, 该软件设计仅采用了一个定时中断, 是程序更简洁, 增加了程序的可读性及可移植性, 同时也有利于程序的进一步扩充与完善。现有控制系统软件中多数使用多中断设计, 其中包括计算电机转速使用的捕获中断, 获取电机位置使用一路或两路外部中断, 电流采样时使用的D M A中断, 以及一至两个定时中断, 这些中断不仅增加了程序的复杂性, 同时也降低了软件的可靠性。

在软件设计中, 重点和难点就是如何获得较好的斩波效果, 而软件设计的好坏直接影响了斩波效果的好坏。在现有的软件设计中, 一般是将各相电流通过ADC采样, 再经D M A通道传输, 同时产生一个DMA中断, 然后在一个定时中断 (定时中断时间一般为50us至100us) 中实现电流斩波。而这种设计会产生两个问题。其一, 因为要实现其他功能, 定时中断时间不能进一步缩短, 而这对电流斩波而言, 时间间隔又太长, 以50us为例, 电流可能会在50us的时间中上升40A。其二, DMA中断优先级要高于定时中断, 这可能会导致定时中断的执行被DMA中断打断, 进一步延长了电流斩波的时间间隔, 会导致电流斩波效果进一步恶化, 由于斩波时间间隔过长, 导致电流斩波上限偏高。

该软件设计仅使用一个10us定时中断, 相较于现有控制系统软件的多中断程序更简洁。中断程序主要功能是实现定时器更能, 获取电机位置、计算电机速度, 计算转子角度及读取相绕组电流值并实现电流斩波功能。中断程序框图如图1所示。

控制器STM32F103有16个12位的AD转换通道, 可对电机各相绕组电流进行采样, 将电流采样值通过DMA通道直接传输到存储器, 将电流值与约定的电流上下限值比较, 决定是否斩波, 实现电流斩波功能。由于该软件设计采用一个定时中断, 且缩短了定时中断的时间间隔, 避免了由于多中断设计导致的电流斩波时间间隔过长的问题, 能够获得较好的电流斩波效果。

3 测试结果与分析

测试环境为12/8结构1k W SRM一台, 直流稳压电源和电磁测功机及相关测试工具。测试结果表明, 该软件系统具有良好的控制性能, 能够按照预定的控制策略完美运行, 且能对控制系统实现所需的保护功能。并且由于新的软件设计相较于现存的软件, 仅采用一个定时中断, 且中断时间大为缩短, 获得了良好的电流斩波效果。

参考文献

[1]王宏华.开关磁阻电动机调速控制技术[M].北京:机械工业出版社, 1998.

[2]黄操, 张奕黄.开关磁阻电机调速系统控制器软件设计研究[J].微电机, 2006, 39 (8) :86-88.

直线开关磁阻电机控制策略仿真研究 第5篇

直线开关磁阻电机可以认为是在旋转开关磁阻电机的基础上进行结构变化而来,即将一台旋转开关磁阻电机沿径向剖开,再把电机的圆周展开成直线,由原来的定子演变而来的一侧叫做初极,由转子演变而来的一侧叫做次极。其中,又可以把固定不动的一侧称为定子,运动的一侧称为动子[1]。

直线开关磁阻电机为双凸极结构,一般其定子上有多相集中绕组,动子上既无绕组也无永磁体,其工作原理与旋转开关磁阻电机类似,遵循“磁阻最小原理”,即磁力线具有力图缩短磁通路径以减小磁阻增大磁导的本性,从而使电动机定、动子之间产生一种使磁通路径最短的电磁力,拖着动子到达该磁通对应的磁阻最小的位置。随着各相的顺序导通,直线电动机将做连续运动[2]。由于直线开关磁阻电机结构和其工作原理的特殊性,使得直线开关磁阻电机的瞬态磁场变化成为电机设计时特别关注的性能之一。近年来,有限元分析软件被广泛应用于电机磁场问题的求解和仿真过程中,已成为电机设计和分析的重要工具。其中Maxwell 2D软件在低频二维电磁场仿真方面具有出色的性能。本文采用Maxwell 2D软件建立直线开关磁阻电机模型,并加载外围驱动电路,完成直线开关磁阻电机二维瞬态磁场分析,并对不同的开关控制策略进行比较。

1 Maxwell 2D软件简介

Ansoft公司的Maxwell2D软件是一个功能强大、结果精确、易于使用的二维电磁场分析软件,在各个工程电磁领域都得到了广泛应用。它基于麦克斯韦微分方程,采用有限元离散形式,将工程中的电磁场计算转变为庞大的矩阵求解,它不仅可以对单个电磁机构进行数值计算,还可以对整个系统进行联合仿真,可以和Matlab等软件进行联合求解。Maxwell 2D软件可以进行二维电场分析、二维稳态磁场求解和二维瞬态磁场求解等。Maxwell 2D软件被广泛应用于电器、机械、石油化工等众多领域[3]。

2 直线开关磁阻电机的建模

2.1 直线开关磁阻电机仿真模型的建立

利用Maxwell 2D建立直线开关磁阻电机模型,建模过程如下[4]:(1)选择求解器,本文对电机二维瞬态磁场进行仿真分析,所以选择Transient求解器;(2)创建几何模型,按照电机设计尺寸绘制电机二维几何模型,本文所建直线开关磁阻电机模型尺寸参数如表1所示;(3)确定模型各部分材料属性,按设计为电机各部分指定材料,本文中直线开关磁阻电机定子和动子冲片材料均采用DH470矽钢;(4)激励源与边界条件定义及加载,本文中激励源由外电路提供,加载到电机绕组上;(5)运动选项设置,可对电机的运动类型、运动速度、初始位置进行设置;(6)求解选项参数设置,可对网格剖分、求解时间等进行设置;(7)求解及后处理,完成以上6步就可以对模型进行求解,观察结果,并生成各类图表。

利用Maxwell2D建立的直线开关磁阻电机模型如图1所示。

2.2 功率变换器及驱动电路模型的建立

直线开关磁阻电机功率变换器模型如图2所示,其中S1~S6为电压控制开关,由驱动电路控制,DS1~DS6分别用来设置实际过程中开关管的导通压降。考虑到二维场计算时的端部补偿效应,将RA~RC及LA~LC串联到电机对应各相绕组回路中,用来模拟端部电阻与端部电感。

直线开关磁阻电机的运行必须依赖于动子位置信号检测,从而为三相电流提供正确的换相信息[5]。可以利用Maxwell 2D带有位置变量得到动子位置信号,从而为功率变换器提供换相信息。利用Maxwell2D提供的电路元件建立如图3所示的驱动电路模型,其中V1、V2、V3为脉冲电压源,用来控制功率变换器中的电压控制开关S1~S6的通断,其电压脉冲是位置变量的函数,调整脉冲电压的设置就可以改变每相的开通位置和关断位置,从而很容易的改变对电机的控制。

3 仿真结果及分析

3.1 电机磁路仿真

直线开关磁阻电机B相通电时的磁力线分布如图4所示,当B相通电时磁力线在整个磁路中的分布情况,磁力线力图缩短磁通路径以减小磁阻,从而对动子产生向右的电磁力,拖着动子向右运动。依次对A、B、C三相通电,动子便可以在电磁力的作用下向右连续运动。动子与定子通电相的相对位置不同,所产生的电磁力大小也不相同,所以何时对定子哪相绕组通电便是决定直线开关磁阻电机运行方式的关键。

直线开关磁阻电机B相通电时的磁通密度分布如图5所示,从图中可以看出整个磁路中磁通密度的分布情况,定子B相铁心处磁通密度最大,磁场沿磁阻最小路径闭合。

3.2 开通关断位置选择

本文中定义定子凸极中心线与动子凹槽中心线对齐位置为x=0处,B相首先开通,B→A→C→B依次导通,每相导通30 mm,周期为90 mm,电机从静止开始,按以下两种开关控制策略分别进行仿真。

开关策略(一):开通位置x=3 mm;关断位置x=33 mm;导通区间30 mm。

开关策略(二):开通位置x=7 mm;关断位置x=37 mm;导通区间30 mm。

在两种不同的开关控制策略下对样机进行了仿真,得出了两种情况下的相电流及速度变化曲线,如图6、图7所示。

从图6中可以看出,采用策略(一)时起动冲击电流略大。从图7中可以看出,采用策略(一)时电机出力较大,平均速度大于策略(二)时的平均速度,这种控制策略有利于提高电机效率。

4 结语

利用Maxwell 2D软件建立了直线开关磁阻电机有限元仿真模型,并对系统进行仿真研究,结果准确反映了直线开关磁阻电机的磁场分布,从仿真结果中看出,改变直线开关磁阻电机的开通关断位置,不仅可改变电流峰值及有效值的大小,也可改变电流与电感波形的相对位置,从而改变电机产生电磁转矩的大小,可提高电机效率。仿真结果为直线开关磁阻电机的结构设计和控制策略优化提供了依据。

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.

[2]赵博,张洪亮.Ansoft12在工程电磁场中的应用[M].北京:中国水利水电出版社,2010.

[3]周宣.开关磁阻直线电机控制系统研究[D].徐州:中国矿业大学,2011.

[4]周会军,丁文,鱼振民.基于Maxwell2D的开关磁阻电动机的仿真研究[J].微特电机,2007,35(3):11-12.

开关磁阻电机的模糊自适应简化控制 第6篇

近年来随着电力电子和微电子技术的发展，开关磁阻电机(SRM)越来越受到关注。相对于其他电机，其具有结构简单、成本低廉、运行可靠、调速范围广、各相独立等特点，在航空、汽车等领域得到了大量应用。但是由于SRM特有的开关特性，在运行过程中伴随着较大的转矩波动，由此产生的严重的噪声和振动会对SRM的应用产生较大的制约[1,2,3]。因此，国内外学者都对SRM的控制策略进行了很多研究。

模糊控制是一种不需要了解被控对象精确数学模型的智能控制方法，对被控对象参数变化不敏感，非常适合应用于SRM的控制。针对SRM的特点，学者们进行了很多关于模糊控制的研究，文献[4]研究了一种查表方式的模糊控制，在低成本的单片机上也有较好的性能;文献[5,6]对模糊PI控制进行了研究，得到了较好的性能。上述方法的模糊规则一旦选定无法更改，而模糊自适应能够根据不同场合实现在线改变模糊规则，该方法的核心在于校正因子的选择，对于校正因子的选择，文献[7,8]分别采用了遗传算法和神经网络算法，都有很好的动态和静态响应;文献[9]中提出了一种校正因子进行模糊计算的方法，有较好的响应性能。但是上述方法在线改变模糊规则的同时，带来了较大的计算量，给模糊自适应的实现带来了困难。

本研究结合模糊自适应方法，讨论自适应因子对控制的影响，提出一种简化的校正因子选择方法，实现根据特定场合在线改变模糊规则，通过仿真和实验验证模糊自适应控制方法对SRM调速控制具有良好的性能。

1 开关磁阻电机控制模型

1.1 系统框架

以8/6为例的SRM控制框图如图1所示，基本的控制方法采用PWM斩波控制。

为了使控制更灵活，变频器拓扑结构采用四相不对称半桥结构，不对称半桥拓扑如图2所示。

1.2 模糊控制器设计

模糊自适应控制框图如图3所示。模糊自适应控制基本结构采取双输入单输出的方式，其中输入量为误差E，误差的变化量EC，输出U，校正因子α。根据系统控制的要求选取不同的α，可以实现在线对模糊规则表的改变。

模糊化的过程主要是将精确的输入量转化为模糊控制识别的模糊子集中。这里E、EC、U整数化的论域为{±7，±6，±5，±4，±3，±2，±1,0}。当输入量被转化到模糊论域后，需要转化到模糊子集才能进行模糊推理，此处E、EC、U都采用7档，即{负大(NB)，负中(NM)，负小(NS)，零(Z)，正小(PS)，正中(PM)，正大(PB)}，模糊子集可以通过隶属度函数描述，采用的三角形隶属度函数如图4所示。本研究采取的模糊推理方式为Mamdani模糊推理方法。

带有校正因子的模糊规则一般可以用下式的控制规则表示:

输出量对计算结果进行取整运算，式中的α称为校正因子，通过改变α的值，可以改变偏差和偏差变化的不同加权程度，避免规则定义中过大的不平滑性[10]。对于SRM的运行，由转矩平衡式可知:

在启动或者大范围速度变化时，调节器输出指令电流Ι*一般输出值较大，导致输出电磁转矩Te较大，而摩擦阻力Βω和负载转矩TL的影响较小，加速过程可视为匀加速，而转矩脉动对转矩影响较小可视为有较大的E而EC近似不变，最优的控制量应选择较大的α值，随着转速的升高，误差Ε也在减小，控制量的α值不再增加，此过程中最优α可以近似与E呈线性关系;而在稳态运行时，Te可视为恒定值，而实际转矩会由于SRM的开关特性有一定抖动，可视为扰动量ΔTe，转矩平衡式中其他量基本不变，因此，稳态运行时影响控制量较大的是EC，应选用较小的α值，为了简化运算，可认为最优的α值与EC呈线性关系，由此当扰动出现后α值变小，并保持该值。同时为了避免模糊规则表频繁改变，需要在变化中设置阈值，并且采用增量的形式，具体的表达式如下式所示:

式中:k1,k2—需要保证校正因子的增量在0～1之间;σ，δ，ε—误差和误差偏差量的门阈值;α(0)—可以设为0.5。

此时的模糊规则表如表1所示。

本研究解模糊采用的是重心算法，即取隶属度函数曲线在连续域上与横轴所包围的面积的重心为模糊推理的输出值，如下式:

式中:μ(ui)—输出元素的隶属度函数，ui—输出函数的语言值。

2 仿真和实验结果

2.1 仿真验证结果

为了验证前述方法的正确性，本研究分别采用仿真和实验的方法对SRM进行调试。仿真采用Matlab的Simulink组件，被控对象为一台8/6的开关磁阻电机，驱动器采用四相不对称半桥。

仿真时设定条件如下:

开通角0°;关断角30°;给定转速为500 r/min;分别采用α=0.2,0.8和f(E,EC)，α=f(E,EC)为式(3)所给定函数。

其中，3种情况进行启动时不同α速度响应如图5所示。由图5可以发现，在启动时由于误差较大，对控制起主要影响的是E，因此α=0.8的速度响应速度最快，而α=0.2的上升最慢，而α=f(E,EC)性能介于二者之间。

为了验证不同α值对突加负载的响应，设置在稳定运行在500 r/min时，电机突加突卸负载时转速波形如图6(a)所示，突加负载时转矩响应放大如图6(b)所示。从图6中可以发现，使用变校正因子的方法能够对扰动有很好的抑制作用。

2.2 实验验证结果

实验采用8/6四相SRM，不对称半桥驱动电路。电机最大电感0.226 03 H，最小电感0.028 65 H，最大磁链为0.273 44 Wb，额定转矩0.95 N·m，额定转速1 500 r/min，额定电压132 V，额定功率150 W，控制芯片采用TI公司的TMS320F28335，光栅码盘线数为2 500线，4倍频后使用。

实验时，母线电压为30 V，从静止开始空载给定转速600 r/min，其中速度给定和速度响应曲线采用DA输出滤波后显示，示波器截屏的时间刻度都为1 s/div。PI控制的速度给定及响应曲线和A、B两相的电流波形如图7(a)所示，带有校正因子的模糊控制波形如图7(b)所示。突加突卸负载时模糊自适应和PI控制的波形如图8(a)、8(b)所示。对比可以发现模糊自适应方法具有较好的动态和静态响应。

3 结束语

针对SRM运行中的非线性和强耦合现象，本研究将模糊自适应控制应用到SRM调速控制中，通过仿真和实验，验证了带有校正因子的模糊自适应方法在SRM调速系统中有较好的动态和静态响应性能，对运行中开关特性造成的转矩波动有一定抑制作用。简化的校正因子选择方法兼顾了运算量和性能，实现了不同运行条件下的平稳切换。研究人员可以根据变化的需求，改变校正因子变化的系数，避免了模糊规则变化过快或者过慢的情况。同时笔者根据实际使用的情况设置了误差限，以避免采样等问题产生的小误差而引起系统的振荡现象。

参考文献

[1]王宏华.开关型磁阻电动机调速控制技术[M].北京:机械工业出版社,1995.

[2]吴建华.开关磁阻电机设计与应用[M].北京:机械工业出版社,2000.

[3]吴红星.开关磁阻电机系统理论与控制技术[J].北京:中国电力出版社,2010.

[4]王宏华.SR电机模糊控制器设计研究[J].中小型电机,2000,27(6):26-30.

[5]TAHOUR A,AISSAOUI A G,MEGHERBI A C.Fuzzy PI control through optimization:A new method for PI control of switched reluctance motor[C]//Complex Systems(ICCS),2012 International Conference on.Singayore:[s.n.],2012:1-7.

[6]孙建忠,白凤仙.基于DSP的开关磁阻电机调速系统的模糊控制[J].电机与控制应用,2007,34(5):33-36.

[7]修杰,夏长亮.基于遗传算法的开关磁阻电机自适应模糊控制[J].电工技术学报,2007,22(11):69-473.

[8]MARSALINE B M,MARIMUTHU N S,SINGH N A.Optimizing the switching angles of SRM using adaptive neurofuzzy controller[C]//Information and Communication Technology in Electrical Sciences(ICTES 2007),2007.ICTES.IET-UK International Conference on.2007.Chennai,Tamilnadu,India:[s.n.],2007:448-451.

[9]孙丹,贺益康,智大为.基于非线性模型的开关磁阻电机自适应模糊控制[J].电工电能新技术,2001,20(4):9-13.

开关磁阻电机控制器 第7篇

关键词：SR电机,DSP控制器,电动汽车

0 引言

开关磁阻电动机 (Switched Reluctance Motor, 简称SRM) 是在磁阻电动机的基础上发展起来的一种高性能机电一体化电机, 以其结构简单坚固、成本低廉、工作可靠、耐高温等优点, 又在高度发展的电力电子和微机控制技术的支持下获得良好的可控性, 已经在许多领域得到了应用。

但是, 开关磁阻电动机最主要的缺点就是转矩脉动, 它不仅直接影响着驱动系统的输出特性, 而且还将不可避免加重电动机本身的振动和增加电动机运行时的噪声。因此, 开关磁阻电动机转矩脉动抑制的研究一直受到人们的重视。文献[1]将模糊推理与神经网络有机结合起来, 利用它的模糊规则和自学习能力, 得到优化的期望相电流, 从而实现电动机的低转矩脉动控制。但是控制方案复杂, 难以实现实时控制, 且控制性能与模糊规则和样本的选取有重大关系。本文设计了基于微步控制策略的开关磁阻电动机驱动控制系统, 控制系统简单, 有效地减小了转矩脉动, 具有很好的应用价值。

1 SR电机矢量控制策略

1.1 SR电机矩角特性

由SR电动机运行原理可以知道, 其转矩是由磁路选择最小磁阻结构的趋势而产生的。由于SR电动机磁路的非线性, 通常SR电动机的转矩根据磁共能来计算, 即

式中, θ为转子位置角, i为绕组电流, k为电机相数。

在忽略开关磁阻电机磁路饱和及边缘效应, 且假定电感与电流无关, 则上式可简化为:

式中L为SR电动机相绕组的自感, 其变化周期与转子的极对数成正比, 利用傅立叶分解, 且忽略高次谐波的影响, 则L可表示为:

式中, L0、Lmax马戏为电感的恒定分量和谐波分量的幅值, 据此电磁转矩可表示为:

式 (4) 即为SR电机的矩角特性, 电角度β称为矩角。在SR电动机中, 当定转子中心线对准时, 气隙很小, 磁路是饱和的, 而且从提高电机出力、减小功率变换器容量要求考虑, 则磁路必须是饱和的。因此, 电感实际上是转子位置θ和相电流i的函数, 故电磁转矩也是转子位置θ和相电流i的函数。

1.2 SR电机转矩矢量控制原理

在上面的矩角特性分析中, 每相绕组产生的基波电磁转矩是一种空间正弦波, 其幅值和绕组磁动势平方成正比, 稳定零位取决于该相磁极中心线的位置。因此, 可以用空间矢量Tk代表k相绕组的电磁转矩, 其相位和k相绕组磁极中心线一致。在开关磁阻电动机步进运动分析中, 转矩星形图是一个强有力的分析工具。

对于四相8/6极SR电动机而言, A, B, C, D四相绕组产生的稳定零位在空间依次相差一个转子步进角, 用机械角表示为15°, 电角度为90°, 如果依次给四相通入幅值相等的直流电, 则转矩矢量TA、TB、Tc和TD依次产生定位作用, 开关磁阻电动机的转子将以步进角15°一步一步旋转。

如果忽略SR电机互感, 允许将定位转矩进行矢量叠加, 则得图1所示的转矩星型图, 其中TAB、TBC, 、TCB和TDA是两相同时供电时产生的合成转矩矢量。TAB比TA超前45°电角度, 相当于1/8转子齿距, 按机械角度计算为7.5°。可以理解为TAB和TA错开半个步进角。转矩星型图中转矩矢量间的相位关系只取决于定子磁极中心线间的距离。称TA、TB, 、Tc和TD为基本转矩矢量, 它们的相位取决于定子磁极中心线的空间位置, 与各相绕组的电流大小无关.对于由基本转矩矢量合成的转矩TAB、TBC, 、TCB和TDA称为派生转矩矢量。派生转矩矢量的相位是可以通过绕组电流的控制加以调节。利用转矩星型图和派生转矩矢量可以这样设想, 既然能够利用矢量和的方法由基本转矩TA和TB去合成派生转矩矢量TAB, 那就完全有可能利用电流幅值的控制去移动派生转矩TAB的相位, 使它出现在基本转矩矢量之间的任何相位上, 这就是微步细分控制[3]。依据上述原理, 我们可以通过改变相应的绕组电流大小来改变对应的电磁转矩, 使对应每一步的合成转矩保持恒定。随着电机每转细分步数的增加, 电机的步进角则逐渐减小, 从而使电机输出转矩的平滑性得到了很好的控制, 转矩脉动得到了抑制[4,5]。

2 SR电机驱动系统设计

2.1 系统的硬件电路组成

根据图3的微步控制系统原理图, 本文设计了基于TMS320LF2407A的控制系统[4], 该控制系统硬件设计框图如图5所示。该系统主要由开关磁阻电动机、功率变换器、DSP控制器、位置检测和电流检测等部分组成。DSP控制器[5]采用TI公司生产的专用电机控制的信号处理器TMS320LF2407A, 它将DSP的高速运算能力和面向电机的高效控制能力集于一体, 保证了控制策略的实时实现。

本系统控制器是以TMS320LF2407A DSP为核心, 根据转速给定, 综合处理相电流检测电路输入的电流信号和光电式位置传感器输入电路的位置检测信号, 根据控制规律, 调整各相输出波形的占T空M比S, 3经20过L光F电24隔0离7电A路D输SP出到驱动电路, 控制主开关器件的通断, 从而控制电机的转速;并经过人机界面输出动态转速以及其他信息。同时, 复位电路、过流保护电路和欠压过压保护电路保护着系统的复位和正常运行。

2.2 系统的软件实现

本系统的软件部分采用矢量控制策略, 对每个通电相采用变角度电压PWM控制方法, 对SRM进行控制。本控制程序主要包括主程序和中断服务子程序。

主程序的主要功能是进行系统的初始化和事件管理器 (包括定时器、A/D转换器、PWM通道) 的初始化, SRM参数的初始化。

以及当前转速显示等, 图4为主程序流程图。此外, 还包括转子位置中断子程序和T1周期中断服务子程序。转子位置中断通过QEP单元来检测转子的位置, T1周期中断子程序是本控制系统的核心部分, 此子程序包括ADC转换自程序、电流PWM调节子程序、转速PI调节子程序、转速输入和转向输入子程序。

3 仿真实验研究

为了实现转矩脉动的抑制, 运用前面的微步控制策略, 对系统进行了仿真研究, 仿真采用目前流行的仿真软件Matlab/Simulink采用的电机有关参数如下:

图5中a、b分别为没有采用微步控制策略和采用微步控制策a略5b时的a稳b态转矩。从仿真结果可以看出, 运用微步控制策略的电机稳态合成转矩脉动大大减小;图6-a、b分别为t=0.6s时参考转速由100rad/s突变为200rad/s和参考转速由100rad/s突变为80rad/s其转速变化波形。

从仿真结果可以看出, 运用微步控制策略能够在低速下有效地抑制开关磁阻电机的转矩脉动, 大大提高了电机的动态特性;参考转速突变过程中, 实际转速能迅速跟随给定, 无静差, 说明具有较高的控制精度。

4 结论

本文基于开关磁阻电动机的线性模型, 提出了转矩矢量的概念及其控制策略。设计了以TMS320LF2407数字信号处理芯片为核心的电动汽车驱动系统, 理论分析和仿真结果表明, 将微步控制理论应用于开关磁阻电机调速系统, 能够在低速下有效地抑制开关磁阻电机的转矩脉动, 大大提高了电机的动态特性。这种控制策略控制简单, 为开关磁阻电动机向更广领域的实际应用提供了有利条件。

参考文献

[1]李继生.开关磁阻电机微步控制系统的研究[D].阜新矿业学院硕士论文, 1995, 5.

[2]宋桂英, 李练兵, 孙鹤旭, 黄雷.基于DSP的开关磁阻电动机微步控制策略研究[J].河北工业大学学报, 2003, 32 (6) :39-44.

[3]丁文, 周会军, 鱼振民.开关磁阻电机转矩脉动的智能抑制研究[J].微电机, 2000, 39 (2) :7-14.

[4]李继生, 段秉龙, 李文刚.基于DSP的开关磁阻电机控制系统研究[J].机电工程技术, 2007, 36 (10) :52-54.

开关磁阻电机控制器 第8篇

开关磁阻电机体积小、结构简单、不需要稀土材料、调速范围宽且在调速范围内都有高的效率、启动电流小、有较强的过载启动能力的特点, 使采用开关磁阻电机的驱动系统在电动汽车、家用电器、纺织机械等领域得到了广泛关注[1]。

但开关磁阻电机为双凸极可变磁阻电机, 自身结构具有磁路饱和非线性、可控参数多等特点, 增加了开关磁阻电机调速系统的控制难度, 基于线性模型的传统PID控制方式对动态非线性开关磁阻电机的调速系统已难以获得很好的性能, 而开关磁阻电机的数学线性模型是在忽略许多非线性因素的基础上建立, 与实际运行状况差异较大及定量计算误差较大, 适于定性分析。准线性模型的建立是将磁化曲线分段线性化处理及忽略相间耦合, 基于该模型的计算仍存在较大误差, 非线性模型较准确地表示了开关磁阻电机的电磁特性, 但复杂的非线性模型要求控制器有更高的处理速度[2]。

传统PID控制对于非线性特性的开关磁阻电机调速控制难以取得理想的效果, 但其简单易于实现的特点使得PID调速控制得到广泛应用, 为了改善其控制性能, 文献[3, 4]将模糊控制理论与PID控制结合, 设计了模糊PID控制方法。文献[5]在PID控制基础上应用模糊控制、免疫机理和自适应PSD控制律, 设计了开关磁阻电机的智能控制。文献[6]将神经网络与常规PID控制结合, 建立神经网络PID控制器。文献[7]采用非线性状态反馈控制律的自抗扰控制技术, 实现了自抗扰控制器。

本文中基于简单易实现的PI控制, 建立开关磁阻电机的分数阶PI调速控制策略。分数阶微积分拓展了整数阶PI调节的参数取值范围, 使系统参数有更广的稳定域, 并设计了分数阶积分的离散化算法, 使其适应非线性开关磁阻电机, 获得好的控制特性。

1 SRM的数学模型

根据磁阻最小原理, 开关磁阻电机的转矩是由磁路选择最小磁阻的趋势产生的, 而磁路的非线性, 可根据磁共能来计算转矩, 其取决于转子位置和绕组电流的瞬时值, 为了简化模型, 通常忽略磁路饱和和边缘效应, 电感与电流无关, 转矩可表示为:

式中, i是定子绕组电流;L是相绕组电感;θ是转子位置角。

电机的转矩与电流的方向无关, 与相电感随转子位置角的变化有关, 当d L/dθ为正、绕组有电流流过时, 电机产生驱动转矩。控制电流的大小及转子的位置可实现电机的转矩控制。

根据力学原理, 电机转矩的平衡方程式可表示为:

式中, TL是负载转矩;B是摩擦系数;J是电机系统等效转动惯量;ωr是电机机械角速度。

电机稳态运行时的电磁转矩平衡方程式为:

2 分数阶PI调速控制

2.1 分数阶微积分

分数阶微积分是微积分的统一认识, 主要是相对于传统整数阶微积分而言。统一的微积分算子包括分数阶和整数阶微积分算子。可描述为[8]:

式中, a和t分别是微积分算子的积分上界和下界;α为微积分的阶数, R (α) 表示实数, 当α为整数时, 表示整数阶微积分;当α为大于零的实数时, aDtα表示分数阶微分;当α为小于零的实数时, aDtα表示为分数阶积分。

分数阶微积分把微积分的阶次推广到分数领域, 应用分数阶微积分理论描述的系统模型可更接近真实地反映物理对象。

2.2 分数阶PI控制器设计

在常规的PID控制器中, 积分由分数阶积分来完成, 即分数阶PIαDλ控制器, 用微分方程表示:

式中, u (t) 是控制器的输出;Kp是比例系数;Ki是积分时间常数;Kd是微分时间常数;α是积分阶数;λ是微分阶数;e (t) 是控制器输入。

分数阶控制器的连续传递函数为:

从上述的方程式 (5) 和 (6) 中可看出, 分数阶微积分不同的α、λ取值, 可获得不同类型的PIαDλ控制器。

为了实现分数阶微积分的工程应用, 需要获得分数阶PIαDλ控制器的离散数学模型, 即对分数阶微积分算子进行合理的近似离散化。

在分数阶PIαDλ控制器的离散过程中, 本文采用双线性变换离散化方法, 计算出关于变量z的无理方程, 然后通过连分数展示式对其进行近似有理化处理, 获得满足控制精度要求的离散分数阶控制器, sα的离散化模型为:

式中, T为采样周期。

分数阶PIαDλ控制器的构成如图1所示。

图2给出了采用分数阶电流控制器与转速控制器的三相6/4极开关磁阻电机转速闭环调速系统的构成示意图。

3 仿真分析

为了验证提出的控制方法的有效性, 在MATLAB/Simulink环境中, 建立了三相6/4极开关磁阻电机的分数阶PI调速控制模型, 如图3所示。speed control和current control分别是分数阶PI速度控制器和分数阶PI电流控制器。仿真测试中, 两个控制器的参数选取为:Kp=20, Ki=10, Kd=0, 分数阶微积分的阶数α=0.3, λ=0, 近似有理项数为7。PWM开关信号采用电流斩波控制方式。

在仿真过程中, 开关磁阻电机的开通角和关断角均为固定值, 电机为Simulink中自带的模型, 额定转速为3 000 r/min, 额定功率为60 k W。

对所设计的仿真模型, 施加2 000 r/min的给定转速, 系统在空载的条件下起动, 转速响应波形如图4所示。分数阶PI调速控制下的系统转速响应过程与常规的PI调速控制相比较, 响应速度更快速平稳, 稳态误差也得到改善。

当电机稳态运行在给定转速状态时, 给系统突加50 N·m的负载转矩, 电机a相电流波形如图5所示, 系统的转速波形曲线如图6所示。在负载转矩突变过程中, 采用分数阶PI调速控制的系统转速能快速跟踪给定转速, 波动更小, 系统具有较高的控制精度, 相对应的系统转矩响应波形如图7所示, 系统在快速跟踪给定转速时的转矩波动也得到有效改善。

4 结论

本文在开关磁阻电机调速系统中, 将常规PI控制与分数阶微积分理论结合, 建立了分数阶PI双闭环调速控制系统, 通过仿真试验, 对系统进行了测试, 仿真结果表明了系统在空载起动以及抗负载干扰等工况下, 具有好的跟踪速度及控制精度。

参考文献

[1]孟耀辉, 高岩.基于MATLAB/Simulink的开关磁阻电机控制策略仿真[J].电气自动化, 2014, 36 (2) :4-7.

[2]张云, 徐衍亮, 孔辉, 等.电流最优的多变量静态神经网络开关磁阻电机控制[J].电工技术学报, 2013, 28 (8) :250-258.

[3]崔晓锃, 石山, 刘志东.基于论域自调整的模糊PID开关磁阻电机控制系统研究[J].微电机, 2012, 45 (2) :75-78.

[4]乔维德.开关磁阻电机调速控制策略的仿真研究[J].电气传动自动化, 2012, 34 (1) :19-21.

[5]林青松, 杨孝敬, 张聚伟.开关磁阻电机调速系统的PSD控制研究[J].电源技术, 2012, 36 (8) :1185-1187.

[6]夏长亮, 王明超.基于RBF神经网络的开关磁阻电机单神经元PID控制[J].中国电机工程学报, 2008, 28 (8) :161-165.

[7]李建忠, 翟遂春, 周飞, 等.开关磁阻电机自抗扰控制研究[J].湖南工业大学学报, 2012, 26 (5) :37-40.