无速度传感器感应电机

2024-06-30

无速度传感器感应电机（精选8篇）

无速度传感器感应电机第1篇

关键词：无速度传感器,定子磁场定向,感应电机

1 引言

高性能的感应电机磁场定向控制系统需要实时的电机转速反馈信息[1],目前速度反馈量的检测多是采用光电脉冲编码器、旋转变压器或测速发电机,但是速度传感器的安装给系统带来如下缺点:1)增加系统成本;2)降低系统的机械鲁棒性,破坏了异步电机简单坚固的特点;3)码盘的安装存在同心度问题,且其工作精度易受环境条件的影响。

因此,近年来无速度传感器技术成为交流调速传动的一个研究热点[2,3],国内外学者围绕这一问题提出了许多转速辨识方法,主要可以分为:1)动态速度估计器;2)基于Luenberger及扩展Luenberger观测器的方法;3)基于模型参考自适应(MRAS)的估计方法;4)基于卡尔曼滤波(KFT)的方法;5)转子齿谐波法;6)高频注入法。这些方法各自有其特点与优势,但仍有许多问题有待解决,如对参数变动的鲁棒性、参数估计的精度、低速性能的提高、降低系统的复杂性以及用辨识出来的速度构成转速闭环时系统的稳定性等。

感应电机磁场定向控制可以分为按转子磁场定向、按定子磁场定向和按气隙磁场定向3种方式[4]。由于工艺和成本的原因,气隙磁场定向可以直接准确测量磁链的优势不复存在,因此现在的矢量控制主要指按转子磁场定向的矢量控制和按定子磁场定向的矢量控制。由于按定子磁链定向的矢量控制方法的旋转坐标系基准取在定子磁链上,定子磁链由定子两相静止坐标系中对定子反电动势积分所得,仅需要定子电阻一个定子参数,而定子参数可以较为精确的测量,所以按定子磁链定向的矢量控制对电机参数的依赖性很小,相对于转子磁场定向控制的参数鲁棒性更强。

综上所述,在磁场定向控制的无速度传感器电机系统中,关键问题在于磁链的正确估算,一方面可实现系统的正确磁场定向,另一方面也是对转速进行正确估算的基础。本文采用对电机参数鲁棒性强的定子磁场定向矢量控制技术,针对低速条件下定子磁链U-I模型失效问题,采用一种阈值可变的改进型积分器算法进行定子磁链估计,并在此基础上对转子转速进行估算,进而构成转速闭环控制,最后在自行设计搭建的dSPACE实时试验系统平台上,进行了低速空载及负载条件下的试验,结果表明速度估算结果正确,速度控制的动静态试验效果良好。

2 定子磁链观测

目前,根据所采用的测量物理量的不同,常用的定子磁链观测方法有3种[5],分别是:按定子电压—定子电流的U-I法、按定子电流—转子转速的I-ω法和按定子电压-转子转速的U-ω法。后两种方法需测量转子转速,因此不适用于无速度传感器系统,故而采用U-I法。

2.1 U-I法

根据静止α-β正交坐标系下交流异步电机的定子电压方程,可得定子磁链估算方程为

${\begin{cases} \hat{Ψ}_{s α} = \int (u_{s α} - i_{s α} R_{s}) d t \\ \hat{Ψ}_{s β} = \int (u_{s β} - i_{s β} R_{s}) d t \\ \hat{Ψ}_{s} = \sqrt{\hat{Ψ}_{s α}^{2} + \hat{Ψ}_{s β}^{2}} \\ \hat{θ}_{e} = \arctan \frac{\hat{Ψ}_{s β}}{\hat{Ψ}_{s α}} \end{cases} (1)$

式中:usα,usβ为定子电压α,β分量;isα,isβ为定子电流α,β分量; $\hat{Ψ}_{s α}, \hat{Ψ}_{s β}$ 为估计的定子磁链α,β分量; $\hat{θ}_{e}$ 为同步电角度;Rs为定子电阻。

基于式(1)的定子磁链估算如图1所示。

此方法计算简单,只需要定子电阻参数,不需要电机转速信息,缺点是纯积分器存在积分饱和、初始误差积累及直流偏移问题,在电机低速运行时尤其严重,甚至无法使用。

2.2 低通滤波器替代积分器及其改进

在磁链估计中,引入纯积分器将带来直流偏置和初始值的问题,解决这个问题的普遍方法是用低通滤波器替代纯积分器,低通滤波器的引入使磁链的幅值和相角计算出现误差,尤其是在电机运行频率低于滤波器截止频率的情况下,误差更大。因此,这里采用了一种新的改进型积分器算法[6],该积分器算法的输出表达式可用下式表达:

$y = \frac{1}{s + ω_{c}} x + \frac{ω_{c}}{s + ω_{c}} z (2)$

式中:x为积分器的输入;z为补偿信号;y为积分器输出(由前馈量y1和反馈量y2构成)。

基于式(2)的积分算法如图2所示。

当补偿信号为零时(z=0时),此改进型积分器本质上即是用一个一阶低通滤波器代替纯积分器;当补偿信号等于积分器的输出(z=y)时,此改进型积分器成为一个纯积分器。由以上分析可得出,只要设计合理的补偿信号z,该算法便能对纯积分器和一阶低通滤波器进行取长补短,具体分析如下:如果电机同步转速远高于改进型积分器的截止频率ωc,反馈增益近似于零,反馈量y2很小,积分器输出基本由前馈量y1组成;如果电机同步转速低于积分器的截止频率ωc,模块中的反馈量在消除直流分量和防止饱和方面仍起很大的作用。因此,该改进型的积分器与一阶低通滤波器相比减小了幅值与相角的误差,并且避免了纯积分带来的初值与直流漂移问题,具有更好的性能。但由于限幅值是固定的,所以这种方法不能在变磁链的环境中使用。

这种改进型积分算法的关键在于如何确定补偿信号z的限幅值,使其可以在变磁链环境中使用。当限幅值高于实际磁链幅值时,磁链波形会有振荡,直到磁链幅值到达限幅,振荡才会消除;当限幅值低于实际磁链幅值时,虽然输出磁链不含直流偏量,但其波形仍会失真。为了消除输出的直流分量,又不使磁链波形失真,限幅值应当设为实际磁链幅值。考虑到算法实现中给定磁链容易获得且比较稳定,实验中以定子磁链的给定值作为限幅器的限幅值,限幅器和两个坐标变换器共同构成了补偿信号发生器,如图3所示。

3 转子速度观测

在静止α-β正交坐标系下,同步角速度的估计式为[7]

$\hat{ω}_{e} = \frac{(u_{s β} - R_{s} i_{s β}) \hat{Ψ}_{s α} - (u_{s α} - R_{s} i_{s α}) \hat{Ψ}_{s β}}{| \hat{Ψ}_{s} |^{2}} (3)$

在定子磁场定向的旋转d-q坐标系下,滑差角速度的估计式为

$\hat{ω}_{s l} = \frac{(1 + σ Τ_{r} p) L_{s} i_{s q}}{(Ψ_{s d} - σ L_{s} i_{s d}) Τ_{r}} (4)$

式中:Ls为定子自感;p为微分算子;isd,isq为定子电流d,q轴分量;σ为总漏感系数,σ=1-L2m/(LsLr)(其中Lm为互感,Lr为转子自感);Tr为转子时间常数,Tr=Lr/Rr(Rr为转子电阻)。

由于式(4)中存在对电流isq的微分,直接用于估算将引入较大的噪声干扰,严重影响系统的稳态性能,因此仅考虑式(4)的稳态部分时有

$\hat{ω}_{s l} = \frac{L_{s} i_{s q}}{(Ψ_{s d} - σ L_{s} i_{s d}) Τ_{r}} (5)$

由式(3)减去式(5)可得估算的转子机械角速度,即

$\hat{ω}_{r} = \frac{\hat{ω}_{e} - \hat{ω}_{s l}}{p} (6)$

式中:p为电机极对数。

4 实验结果

图4为试验系统平台的硬件结构图。主要包括交流电机(1.1 kW鼠笼式电机,型号为Y90s-4,参数见表1)、智能功率模块(三菱PS12036)、增量式光电脉冲编码器(5 000线/r)、涡流测功机、转矩传感器、信号检测与转换电路(电压、电流等)、dSPACE仿真机(DS1103PPC控制器板及CP1103接口)和主PC(研华系列工业计算机)。

图5、图6所示分别为空载和负载情况下,电机启动及低速运行(额定转速30%以下)过程中所得试验波形,试验中,磁链给定为0.6 Wb,速度给定初始为30 rad/s,在3 s时阶跃至40 rad/s。实际速度通过光电编码器检测得到,速度闭环控制中的速度反馈量均采用所提出估计算法的观测值。

图5、图6的试验结果表明,所采用的改进定子磁链观测算法在较低转速下仍可准确估算磁链,系统对负载变化具有较强的鲁棒性,速度变化过程中速度的估算值能够准确跟踪实际值,稳态误差小。

5 结论

本文采用定子磁场定向矢量控制技术,针对低速条件下定子磁链U-I模型失效问题,采用一种阈值可变的改进型积分器算法进行定子磁链估计,并在此基础上对转子转速进行估算,进而构成转速闭环控制。该系统实现了感应电机的无速度传感器运行,低速条件下速度、磁链的动静态控制效果优良,对电机参数变化的鲁棒性强。该方法为高性能的交流感应电机无速度传感器系统提供了新思路。

参考文献

[1]李永东.交流电机数字控制系统[M].北京:机械工业出版社,2002.

[2]Ohtani T,Takada N,Tanaka K.Vector Control of Induc-tion Motor Without Shaft Encoder[J].IEEE Transactionson Industry Applications,1992,28(1):157-164.

[3]Hilairet M,Auger F.Two Efficient Kalman Filters for Ve-locity Estimation of Induction Motors[C]∥IEEE PESC,2000:891-896.

[4]陈伯时,陈敏逊.交流调速系统[M].北京:机械工业出版社,1998.

[5]谢鸿鸣,陈伯时.异步电机定子磁链的间接观测方法[J].电气传动,1999,29(1):11-15.

[6]Hu Jun,Wu Bin.New Integration Algorithms for Estima-ting Motor Flux Over a Wide Speed Range[J].IEEETransactions on Power Electronics,1998,13(5):969-977.

无速度传感器感应电机第2篇

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

[1]王成元,夏加宽,杨俊友,等.电机现代控制技术[M].北京:机械工业出版社,2006,

[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。

无速度传感器感应电机第3篇

感应电机无速度传感器矢量控制 (SVC) 由于免去了速度传感器带来的麻烦, 提高了系统可靠性, 降低了系统成本, 因此受到了国内外学者广泛而深入的研究[1,2,3]。目前, 该项控制技术已成为通用恒转矩应用的选择, 基本上所有的低压通用变频器厂家以及部分高压变频器厂家都提供该技术模式。虽然实现无传感器控制的方法很多, 但是它们在转速估算时都用到定/转子电阻、漏感及互感等电机参数。众所周知, 电机参数对低频段 (额定转速的10%以下) 矢量控制系统性能影响较大[4], 因此为了改善低速性能大多数矢量控制变频器采用传统的空载和堵转测量电机参数。但是很多场合负载和电机已经连接, 且不能拆卸或很难拆卸时, 就要求变频器能够在电机不转动的情况下精确辨识电机参数。目前, 国内外有些品牌的变频器同时提供参数静止自辨识和旋转自辨识两种选择, 如日本安川变频器、深圳蓝海华腾变频器、正弦SINE变频器等。但是这些变频器在产品说明书中都注明如果用在控制精度较高的场合, 用户必须采用旋转法辨识电机参数。

在电机参数辨识中, 定子电阻、漏感的辨识方法相对简单且容易获得与实际相近的值, 而转子电阻、互感的辨识较为困难, 不同的方法测出的数值偏差较大。文献[5]采用一种自适应算法对误差电压进行补偿提高了参数辨识精度, 文献[6]采用双低频电流激励法并利用解方程的办法同时得到了互感和转子电阻值。

本文在感应电机T型等效模型基础上, 给出了电机静止状态下定转子电阻、漏感、互感的辨识方法。利用通用变频器平台进行参数辨识, 并把辨识出来的参数用于无传感器矢量控制系统中, 变频器优异的低速性能表明参数辨识是准确的。

2 静止法电机参数辨识

静止状态下感应电机的T型等效模型如图1所示, 其中, Rs为定子电阻, Rr为转子电阻, L1s, L1r为定、转子漏感, Lm为互感, I为电机相电流, U为电机相电压。

2.1 定子电阻的辨识方法

通常定子电阻采用简单的直流伏安法就可测得, 也就是在电机任意两相绕组间通低压直流电, 测量绕组上的电压U和通过绕组电流I的大小。在低压变频器中, 获得低压直流电的方法是对数百伏的直流母线电压进行斩波, 斩波得到的高频脉冲经过定子绕组的电感滤波后就变成一个脉动很小的直流电了。电压源型变频器和电机系统如图2所示。

在图2中使T1一直导通, T2, T3, T5, T6一直关断, 而T4采用PWM调制, 则在电机UV相间产生1个单向电压脉冲序列。Ts为1个PWM周期, 脉冲宽度为t, 则脉冲占空比D=t/Ts, 绕组上的电压平均值等于D×Udc, 这时的定子电阻值为

由于测量定子电阻时等效电压很低, 这时IGBT的导通压降UIGBT和续流二极管的导通压降UDIODE都不能忽略。当T4导通时, 电流将流经2个IGBT, 这时加在电机UV相电压为Udc-2×UIGBT;当T4截止时, 电流将流经1个IGBT和1个续流二极管, 这时加在电机UV相的电压为- (UIGBT+UDIODE) 。这样, UV绕组上得到的直流电压平均值应为

考虑IGBT导通、关断延时, 式 (2) 中的占空比D= (t-ton+toff) /Ts。通常设UIGBT=UDIODE, 则式 (2) 可以简化为

为了消除死区、管子开关延时、管子压降给定子电阻测量带来的影响, 一般取2个不同的占空比, 得到定子电阻值:

式中:Ueff (N) , Ueff (N-1) 分别为第N, N-1个电压有效值;I (N) , I (N-1) 分别为第N, N-1个电流值。最后对得到的N-1个电阻值作算术平均, 从而提高测量的精度。

2.2 漏感的辨识方法

通常漏感和转子电阻的测量都采用三相堵转法, 但实际上堵转比较困难, 因此采用单相短路试验代替三相堵转。当电机加上单相正弦电压时, 没有电磁转矩产生, 其电磁现象与三相堵转基本相同。图3为电机忽略励磁阻抗时的等效模型。

图2中, T5, T6一直关断。相位在0-π时, T1导通, T2, T3关断, T4采用SPWM调制;相位在π-2π时, T2导通, T1, T4关断, T3采用SPWM调制。由于电感的滤波作用, 可以认为在UV端加了正弦电压。当电流达到稳定值后, 选择电压相位为零的时刻对电流进行采样, 存储一个周期的电流采样值, 经快速傅里叶变换 (FFT) 得到Imsinφ和Imcosφ, 其中:Im为电流基波幅值, φ为电流对电压的相位滞后。一般地, 认为定子漏感与转子漏感相同, 则有:

式中:Um为电压基波幅值;ω为基波频率。

为了降低励磁阻抗对测量的影响, ω一般取电机额定频率ωe的2~3倍。

2.3 转子电阻的辨识方法

在堵转实验中, 正弦基波频率f大小对辨识转子电阻的影响很大。考虑到实际运行中转子电流频率很低 (等于转差频率) , 因此本文测转子电阻的交流电流信号频率一般取在电机的额定转差频率附近。电机这时每相的等效阻抗非常小, 为了保证变频器、电机不过流, 基波电压幅值通常只能取几V~几十V。在这种情形下, 死区对基波电流的影响非常大。实验表明:如果不补偿死区, 则经过FFT后的基波电流幅值Im偏小, 计算出转子电阻偏大;如果死区过补偿, 那么FFT提取的基波电流幅值Im偏大, 导致计算的转子电阻偏小。由于每台变频器功率器件电气参数不可能一致, 外围硬件电路也不相同, 所以从理论上推导死区补偿公式是有困难的。经过本实验组数年的实践, 发现补偿死区设定值的50%~70%比较适合。比如死区设定为2.5μs, 则实际死区补偿量取在1.25~1.75μs之间。利用FFT法先求出定转子总电阻值, 然后减去已经辨识的定子电阻值, 就可以得到转子电阻值, 计算公式如下:

2.4 互感的辨识方法

在定转子电阻、漏感都已辨识的情况下, 利用图4所示的电机Γ型等效模型就可以在静止条件下实现互感的辨识。Г型等效电路中的参数与T型等效电路的对应关系为

互感两端电压变化伴随着磁链的变化, 设互感Lm′两端电压为U, 产生的等效磁链为Ψ′, 它与磁链的关系为

若给单相绕组通入低频阶跃电压, 由于电感的存在电流会经历缓慢的过渡过程, 只要阶跃电压的周期足够长电流就可以进入稳态, 见图5。

若选择一个周期开始时刻作为t1, 半周期结束时刻作为t2, 且t1和t2处的电流均已进入稳态Im, 那么Ψ′ (t2) =Lm′Im, Ψ′ (t1) =-Lm′Im, Us (t) =Um, 因此有

上式离散化为

3实验验证

无速度传感器矢量控制特点之一就是低速区带载能力、转速精度对电机参数较敏感, 因此把辨识出的参数应用于无传感器矢量控制, 通过观测电机的低速带载能力、转速精度来判断参数辨识的正确性。实验用异步电机铭牌参数为:型号Y2-00P 180L-4, 额定功率30 k W, 额定转速1455 r/min, 功率因数0.85, 4极, 三角形接法, 额定电流58.9 A。无传感矢量控制采用全阶自适应状态观测器观测磁链和转速估计[7], 无速度传感器矢量控制系统框图如图6所示。其中, AΨR为磁链PI调节器, ASR为转速PI调节器, 2个AIR分别是励磁电流PI调节器、转矩电流PI调节器, usdc, usqc为d, q轴电压交叉解耦分量。

参数辨识和无速度矢量控制算法采用主频150 MHz的TMS320F2812 DSP来实现, PWM调制频率为5 k Hz, 死区时间为2.93μs。为确保系统的可靠性, 除DSP核心板自制外, 其余硬件均借助30 k W的通用变频器。带载采用2台相同型号的异步电机进行对拖, 即作为负载的电机用带测速编码器矢量变频器控制并设为转矩模式, 无速度算法控制的变频器则处于转速模式。型号为Y2-00P 180L-4的实验电机参数辨识结果见表1。

表1中同时给出了空载法 (电机运行频率40Hz) 测出的互感值。从表1可以看出, 静止法测出的互感值略高于空载法, 原因是死区补偿有些不足, 导致实测电流偏小, 感抗变大。取5次测量值的算术平均, 则型号为Y2-00P 180L-4的实验电机参数为:定子电阻0.097 5Ω, 转子电阻0.085Ω, 定转子漏感0.8 m H, 互感36.2 m H。最后, 把辨识出的电机参数应用到图6所示的全阶磁链观测器无传感矢量控制系统中。图7是工作频率分别为0.5 Hz, 1 Hz, 5 Hz带150%额定负载时的电机线电流波形, 电流正弦度很好, 没有畸变。通过负载电机上的测速编码器可以得到, 工作频率为0.5 Hz, 1 Hz, 5 Hz时, 实际运行频率分别为0.59 Hz, 1.09 Hz, 4.96 Hz。

4结论

本文针对变频器的实际工况提出了一套感应电机静止情况下的参数测量方法。通过无传感器矢量控制低速带载能力和转速精度的测试, 证明参数辨识是比较准确的。考虑到定转子电阻随温度、电流等因素影响较大, 要长时间保证无速度条件下的带载和转速精度, 还是需要做到参数的在线辨识, 这个问题在今后研究中着重解决。

摘要：根据静止状态下感应电机的等效数学模型, 利用通用变频器硬件平台实现了感应电机静止状态下的参数辨识。考虑到电机参数对无速度传感器矢量控制系统低速带载能力、转速精度影响较大, 因此通过观测无传感器矢量控制系统低速性能来验证参数辨识的准确程度。实验表明, 利用辨识参数的无传感器矢量控制系统具有优越的低速性能, 特别地, 实现了0.5 Hz, 150%额定负载下的稳定运行且电流正弦度好。实验结果说明参数静态辨识方法是有效的。

关键词：感应电机,参数辨识,静止法,全阶磁链观测器,无速度传感器矢量控制

参考文献

[1]Joachim H, Juntao Q.Sensorless Vector Control of InductionMotors at Very Low Speed Using a Nonlinear Inverter Modeland Parameter Identification[J].IEEE Transactions on Indus?try Applications, 2002, 38 (4) :1087-1095.

[2]付能.感应电机无速度传感器变频调速系统研究[D].武汉:华中科技大学, 2009.

[3]郑泽东, 李永东, Maurice F.采用Kalman滤波器进行信号处理的高频信号注入法在电动机控制中的应用[J].电工技术学报, 2010, 25 (2) :54-59.

[4]Toliyat H A, Emil L, Mona R.A Review of RFO Induction Motor Parameter Estimation Techniques[J].IEEE Transactionson Energy Conversion, 2003, 18 (2) :271-283.

[5]陈伟, 于泳, 徐殿国, 等.基于自适应补偿的异步电机静止参数辨识方法[J].中国电机工程学报, 2012, 32 (6) :156-162.

[6]杨光, 徐政, 陈锐坚.感应电机参数静止辨识的误差特性分析[J].电气传动, 2013, 43 (2) :7-10.

无速度传感器感应电机第4篇

直接转矩控制是继矢量控制之后发展起来的一种高性能的交流变频调速技术[1],它的结构简单,控制手段直接,转矩响应迅速,是一种高性能的交流调速方法。在直接转矩控制系统中实现无速度传感器技术是当前交流传动的一大研究热点,其核心问题是对转速和磁链的估计。根据各国学者的研究结果,主要的方法有:基于电机方程的直接计算法、观测器法、扩展卡尔曼滤波法、神经网络法和转子齿谐波法等。近年来已将模型参考自适应(MRAS)理论应用于DTC系统中,以转子磁链方程作为参考模型,利用MRAS法实现系统中的DTC系统的速度辨识。

本研究采用全阶自适应状态观测器估计转速,并利用李亚普诺夫稳定性理论求转速的自适应律[2];利用鲁棒控制理论求解观测器的增益矩阵,在全速范围内保证系统的稳定性;最后通过Matlab构建整个系统,并对仿真结果进行分析。

1 直接转矩控制系统的原理

一种典型的直接转矩控制系统的框图如图1所示,该系统将实际转矩、磁链分别与给定转矩、磁链比较,形成转矩、磁链的闭环控制。其特点是采用空间电压矢量的分析方法,采用定子磁场定向,直接对逆变的开关状态进行控制,从而获得转矩的高动态性能[3]。

2 基于MRAS全阶速度磁链观测器

2.1 异步电机数学模型

根据静止两相坐标系下异步电机电压、磁链方程,可以得到以定子电流、磁链为状态变量的状态方程[4]:

$\frac{d}{d t} [\begin{matrix} i_{s} \\ ψ_{s} \end{matrix}] = [\begin{matrix} A_{11} & A_{12} \\ A_{21} & A_{22} \end{matrix}] [\begin{matrix} i_{s} \\ ψ_{s} \end{matrix}] + [\begin{matrix} B_{1} \\ Ι \end{matrix}] u_{S} = A X + B u_{S} (1)$

is=CX (2)

式中A11=-1/σ(Rs/Ls+Rr/Lr)I+ωrJ;A12=(Rr/Lσ)I-ωr/(σLs)J;A21=-RsI;A22=0;B=1/(σLs)I;C=;Lσ=LrLs-L $_{m}^{2}$ ;us—定子电压,us=[usαusβ]T;is—定子电流,is=[isαisβ]T;ψs—定子磁链,ψs=[ψsαψsβ]T;Ls、Lr—定、转子自感;Lm—定、转子互感;ωr—转子角速度;Rs、Rr—定、转子电阻。

2.2 速度磁链自适应观测器

在电机转速方程式(1)的4个状态变量中,只有两个定子电流是可以直接测量的,将其作为反馈变量,可构成变参数的可调模型。A阵中电机各参数的变化相对于电机的电磁时间常数而言,可认为是缓慢的。根据线性控制理论可以构造异步电机全阶状态观测器:

$\frac{d}{d t} \hat{X} = \hat{A} \hat{X} + \hat{B} u_{s} + G [\hat{i}_{s} - i_{s}] (3)$

$\hat{i}_{s} = C \hat{X} (4)$

式中上标^—估计值;G—使式(3)稳定所确定的增益矩阵。

速度自适应状态观测器结构图如图2所示。

笔者采用Lyapunov理论推导自适应方案,将式(1)减式(3)可得到定子电流和转子磁链的估计误差,表示为:

$\dot{e} = (A + G C) e - Δ A \hat{X} (5)$

其中,e=X-X;c=σLs;Δωr=ωr-ωr;

根据误差方程式(5),定义李亚普诺夫函数:

$V = e^{Τ} e + (ω_{r} - \hat{ω}_{r})^{2} / λ$

式中 λ—正常数。

对V求导得:

$\begin{array}{l} \frac{d}{d t} V = e^{Τ} {(A + G C)^{Τ} + (A + G C)} e + \\ 2 Δ ω_{r} \frac{d}{d t} Δ \hat{ω}_{r} / λ - 2 Δ ω_{r} (e_{i s α} \hat{ψ}_{r β} - e_{i s β} \hat{ψ}_{r α}) / C \end{array}$

其中, $e_{i s α} = i_{s α} - \hat{i}_{s α}$ ; $e_{i s β} = i_{s α} - \hat{i}_{s β}$ 。

根据李亚普诺夫函数的稳定条件,设计观测器的增益矩阵G,使上式中第一项为负半定,让后面两相正负抵消,则上式为负半定。根据这一条件可得:

$\frac{d}{d t} Δ \hat{ω}_{r} = λ (e_{i s α} \hat{ψ}_{r β} - e_{i s β} \hat{ψ}_{r α}) / C$ 。

电机系统有很大的惯性,ωr对其他参数来说可以看作是慢变参数,则 $d Δ \hat{ω}_{r} / d t = d \hat{ω}_{r} / d t$ ,另外上式的自适应律虽然可以使系统稳定,但由于电机转速变化很快,系统利用比例积分自适应律来满足动态性能要求:

$\frac{d}{d t} \hat{ω}_{r} = Κ_{Ρ} (e_{i s α} \hat{ψ}_{r β} - e_{i s β} \hat{ψ}_{r α}) + Κ_{Ι} \int (e_{i s α} \hat{ψ}_{r β} - e_{i s β} \hat{ψ}_{r α}) d t (6)$

式中 KP,KI—比例、积分增益。

2.3 观测器增益矩阵的选取

线性系统的稳定性只与闭环极点的位置有关,而与闭环零点无关。如果系统的极点(即系统特征方程的根)都有实际负实部,则定义这个线性系统为渐近稳定。因此,可采用极点配置的方法将线性系统的极点配置到S左半平面内,以保证线性系统的稳定性。

选取观测器的增益矩阵G的原理是:在观测器极点与电机的极点成一定关系的条件下设计增益矩阵G。一般对电机系统而言,选取合适的观测器增益,可使观测器能够快速地跟踪实际值。

G可以先简化为:,采用文献[5,6]的方法进行极点配置,设计观测器增益矩阵:

g1=(1-k)Lsa+Rsb;

$g_{2} = (k + 1) \hat{ω}_{r}$ ;

$g_{3} = R_{s} (a^{2} (k^{2} - 1) - b^{2} \hat{ω}_{r}^{2} (1 + k^{2})) / (a^{2} + b^{2} \hat{ω}_{r}^{2})$ ;

$g_{4} = 2 a b R_{s} \hat{ω}_{r} k^{2} / (a^{2} + b^{2} \hat{ω}_{r}^{2})$ 。

其中,a=Rrc/L $_{m}^{2}$ ,b=Lrc/L $_{m}^{2}$ ,c=(σ-1)/σ,k表示观测器极点相对实际极点的比值。从上述讨论可以看出,反馈矩阵仍是时变的,要在控制过程中不断进行实时计算。通过分析,将反馈矩阵中的某些元素加以简化[7],最终取:

3 系统仿真结果及分析

本研究采用模型参考自适应的方法来估计转速,用异步电机模型(式(1))作为参考模型,以式(3)构造观测器作为可调模型。可调模型中电机转速的估计值为 $\hat{ω}$ r,构成速度的自适应观测器,利用Matlab/Simulink中的库元件来搭建整个系统的仿真模型。仿真框图如图3所示。

仿真时选用电机参数为:Rs=2.5 Ω,Rr=2.7 Ω,Ls=Lr=0.333 H,Lm=0.319 H,Pn=2,J=0.008 6 kg·m2,Ud=250 V ,给定磁链为1 Wb,负载转矩为20 N·m, 转矩容差为1 N·m,磁链容差为0.02 Wb。

给定速度50 r/min和1 000 r/min时,转速和定子磁链示意图如图4所示。电机在高、低速情况下均运行良好,在全速区域内效果都比较理想,速度观测值可以快速而准确地收敛到真实值。系统具有良好的动态与稳态特性。低速时磁链观测器值近似圆形,较好地逼近真实值,准确度高。速度观测误差分别为2.6%和4%。

转速100 r/min时,在0.2 s时突加负载转矩,转速实际值、观测值、转矩、定子电流的仿真结果如图5所示。空载启动过程中,转矩在28 N·m附近,同时转速也迅速增加;空载启动后至突加负载前,转速稳定在给定值,转矩又迅速下降到接近于零,定子电流很小;突加负载后输出转矩很快到达给定负载转矩,定子电流也增大,并且幅值稳定,电机转速略有下降,观测器输出的转速观测值与实际的转速值基本是一致的,体现了直接转矩控制系统中转矩响应快的特点。由此可以看出,电机在运行过程中受到各种扰动时,电机转速稳定性好,可以满足对控制特性的要求。

负载转矩不变时,给定转速在0.3 s时从500 r/min阶跃到200 r/min时的仿真结果如图6所示。由图可以看出,负载恒定的情况下,转速变小,定子电流幅值基本不变,但频率减小,即使是阶跃突变中,观测转速也能够很好地跟随实际转速,并很快稳定到给定的值。仿真结果表明系统在阶跃变化中能保持稳定。

4 结束语

本研究提出了一种基于MRAS的速度辨识方案并应用于无速度传感器直接转矩控制中,利用Lyapunov稳定性理论,设计了自适应状态观测器,给出了速度自适应辨识方案。仿真结果表明,这种速度自适应观测器对速度的辨识快速而准确,算法简单,计算量小,便于在线实现。对定子磁链观测精度高,低速时也有较好的观测效果,改善了电机的低速控制特性。转矩动态响应快,并具有良好的鲁棒性。

参考文献

[1]DEPENBROCK M.Direct self-control of inverter-fed ma-chine[J].IEEE Transaction on Power Electron,1988,28(3):581-588.

[2]黄志武,桂卫华,年晓红,等.基于自适应观测器的无速度传感器感应电机控制[J].控制理论与应用,2007,24(6):913-918.

[3]郭冀岭,王君瑞,王远波.基于Matlab/Simulink的异步电机直接转矩控制系统仿真[J].机电工程,2005,22(3):18-21.

[4]张敏燕,陈治川.无速度传感器直接转矩控制系统的MAT-LAB仿真[J].电气传动自动化,2008,30(2):16-19.

[5]KUBOTA H,MATSUSE K.DSP-based speed adaptive fluxobserver of induction motor[J].IEEE on Industry Appli-cation,1993,29(2):344-348.

[6]TAKESHITA J L.Stator-flux-oriented sensor less inductionmotor drive for optimum low-speed performance[J].IEEEon Industry Application,1997,33(5):1170-1176.

无速度传感器感应电机第5篇

对于高性能的磁场定向控制系统,速度闭环是必不可少的,转速闭环需要实时的电机转速,目前速度反馈量的检测多是采用光电脉冲编码器、旋转变压器或测速发电机。但是,许多场合下不允许安装任何速度传感器,此外安装速度传感器在一定程度上降低了系统的可靠性。因此,无速度传感器控制的高性能通用变频器是当前全世界自动化技术和节能应用中受到普遍关心的产品和开发课题。无速度传感器磁场定向矢量控制技术的核心是如何准确的获取磁场定向角以及电机的转速信息。2000年,日本电气学会调查了日本各大电气公司生产的无速度传感器控制的通用变频器,把无速度传感器控制方式分为4类[1]:定子电流转矩分量误差补偿法;感应电动势计算法;模型参考自适应(MRAS)法;转子磁链角速度计算法。其中感应电动势计算法和转子磁链角速度计算法是基于电机数学模型来计算转速,属于开环计算转速,转速计算的精确度容易受到干扰,而定子电流转矩分量误差补偿法与MRAS法是基于闭环控制作用构造转速,可以抑制这种干扰。定子电流转矩分量误差补偿法结构简单,已在一些变频器产品中得到应用,但所产生的动态转速准确性欠佳。MRAS法则基于转子磁链观测电压模型与电流模型构造转速辨识模型,算法简单,能实时跟踪电机转速变化。在此结合应用SVPWM技术构建了转子磁场定向无速度传感器矢量控制系统,采用MRAS法得到转子转速辨识模型,对速度进行估算。利用Matlab/Simulink对系统进行仿真,以验证所设计的控制系统的性能。

1 异步电机转子磁链及转子转速的估算

1.1 转子磁链的估算

在转子磁场定向异步电机无速度传感器矢量控制系统中,转子磁链难以直接测量。实际采用的是其观测值,只有当观测值与实际值相等时,才能达到矢量控制的有效性。因此,准确的获得转子磁链值是实现矢量控制的关键。

按转子磁场定向异步电机数学模型可推导出磁链的计算公式如下(推导过程略),其中磁链的估算包括其幅值和角度。

${\begin{cases} ψ_{r} = [L_{m} / (1 + Τ_{r} Ρ)] i_{s d} \\ ω_{s} = (L_{m} i_{s q}) / (Τ_{r} ψ_{r}) \\ θ = \int_{0}^{t} (ω_{r} + ω_{s}) d t \end{cases} (1)$

式中:ψr为转子磁链;ωs为转差角速度;ωr为转子转速;isd,isq为定子d,q轴电流;Tr为转子时间常数,Tr=Lr/Rr,Lm为定转子互感;Lr为转子电感;Rr为转子电阻;θ为磁链角度,P=du/dt。

1.2 转子转速的估算

采用MRAS方法对转子转速进行估计。基本思想是:在异步电机两相静止坐标系下,以不含有转速变量的转子磁链观测电压模型为参考模型,含有转速变量的转子磁链观测电流模型为可调模型,利用波波夫超稳定性理论设计自适应辨识规律,从而实现对转子转速进行估计。异步电机两相静止α,β坐标系下

转子磁链观测模型如下两式所示:

电压模型:

$\begin{array}{l} [\begin{array}{l} \dot{ψ}_{r α} \\ \dot{ψ}_{r β} \end{array}] = \frac{L_{r}}{L_{m}} [\begin{array}{l} u_{s α} \\ u_{s β} \end{array}] - \\ [\begin{matrix} R_{s} + σ L_{s} Ρ & 0 \\ 0 & R_{s} + σ L_{s} Ρ \end{matrix}] [\begin{array}{l} i_{s α} \\ i_{s β} \end{array}] (2) \end{array}$

电流模型:

$\begin{array}{l} [\begin{array}{l} \dot{ψ}_{r α} \\ \dot{ψ}_{r β} \end{array}] = [\begin{matrix} - 1 / Τ_{r} & - ω_{r} \\ w_{r} & - 1 / Τ_{r} \end{matrix}] [\begin{array}{l} ψ_{r α} \\ ψ_{r β} \end{array}] + \\ \frac{L_{m}}{Τ_{r}} [\begin{array}{l} i_{s α} \\ i_{s β} \end{array}] (3) \end{array}$

式中:usα,usβ为α,β轴定子电压; isα,isβ为α,β轴定子电流;σ=1-L2m/(LsLr) 。

式(2)不含有转速变量,作为参考模型,式(3)含有转速变量作为可调模型。在设计模型参考自适应律时,将电流模型转速变量看成常数作为参考模型,式(3)作为并联估计模型:从而得到误差方程:

$[\begin{array}{l} \dot{e}_{r α} \\ \dot{e}_{r β} \end{array}] = [\begin{matrix} - 1 / Τ_{r} & - w_{r} \\ w_{r} & - 1 / Τ_{r} \end{matrix}] [\begin{array}{l} e_{r α} \\ e_{r β} \end{array}] + [\begin{array}{l} - \hat{ψ}_{r β} \\ \hat{ψ}_{r a} \end{array}] (ω_{r} - \hat{ω}_{r}) (4)$

式中:erα,erβ为误差; $\hat{ψ}$ ra, $\hat{ψ}$ rβ为磁链估计值; $\hat{ω}$ r为转速估计值。

依据波波夫超稳定性理论求解稳态误差,设计出比例加积分的自适应律为:

$\hat{ω}_{r} = k_{i} \int_{0}^{t} (ψ_{r β} \hat{ψ}_{r a} - ψ_{r α} \hat{ψ}_{r β}) d t + k_{p} (ψ_{r β} \hat{ψ}_{r a} - ψ_{r α} \hat{ψ}_{r β}) + ω_{0} (5)$

式中:ki,kp为可调系数;ω0为给定估算转速初值,可以任意给定,取w0=0。至此,构建出基于模型参考自适应方法的转速辨识模型。

2 仿真模型的建立

异步电机无速度传感器矢量控制系统如图1所示,主要包括三相异步电机模块,SVPWM模块,PI模块,坐标变换模块,转子磁链估算模块,转子转速估算模块,逆变器模块等。该系统主电路采用SVPWM调制逆变器,控制电路中,给定转速与估算转速经过速度调节器得到转矩,与估算磁链值计算得到电流isq,经过电流调节器,再经过PARK逆变换得到两相静止电压,经过SVPWM调制,控制逆变器电压输出,进而控制三相异步电机。SVPWM控制的基本思想是将电机与逆变器看成一个整体,最终在电机内部形成圆形磁场,以达到更好的控制效果,SVPWM控制的仿真模型如图2所示。

异步电机转子磁链依据式(1)估算,仿真模型如图3所示。异步电机转子转速估算模型如图4所示,依据转子磁链观测电压模型与电流模型,采用MRAS法辨识。在仿真调试过程中,加入一阶传函近似为低通滤波器,对输出估算转速进行处理。仿真结果有明显的改善。

3 仿真结果分析

无速度传感器矢量控制仿真系统所采用电机的参数为:Pn=2.2 kW,Rs=0.43 5 Ω,Rr=0.816 Ω,Lm=0.069 3 H,Lls=Llr=0.002 H,转动惯量J=0.02 kg·m2,极对数Np=1。电机空载运行,初始给定速度为120 rad/s,当t=0.5 s时,改变速度为60 rad/s。在启动时,当t=0.12 s时,转子转速就达到了稳定,当给定速度在t=0.5 s时发生变化,转速输出在t=0.56 s时再次达到稳定,仿真结果如图5所示。

从仿真结果图可以看出该系统具有良好的动态性能,能实时跟踪电机实际速度的变化。

4 结语

基于MRAS方法构建异步电机转子转速辨识模型,与SVPWM技术相结合,在Matlab/Simulink环境下设计出异步电机无速度传感器矢量控制系统。通过计算机仿真,验证了该系统能够实时辨识电机转速,具有良好的动态性能,对实际工程应用的实现具有一定的理论指导意义。但在电机的实际运行过程中,电机参数会随着运行环境的变化而发生改变,这时电机转子磁链与速度的估算就会不准确,因而在对实际系统的应用研究中,有必要对转子电阻进行在线辨识,从而准确估算出转子磁链与转速。为了提高无速度传感器控制系统的性能,对电机参数进行实时辨识是今后研究的一个方向。

摘要：根据模型参考自适应方法对异步电机转子转速进行辨识,结合应用SVPWM技术,构建了无速度传感器矢量控制系统。利用Matlab/Simulink对该系统进行了计算机仿真,仿真结果表明其对异步电机转子速度的估算具有较高的准确性,所设计的控制系统具有良好的动态性能。

关键词：SVPWM,无速度传感器,矢量控制,模型参考自适应,计算机仿真

参考文献

[1]陈伯时.无速度传感器高性能交流调速控制的三条思路及其发展建议[J].电气传动,2006,36(1):3-8.

[2]陈伯时.高性能通用变频器中的无速度传感器控制技术[J].变频器世界,2006(1):8-13.

[3]陈新海,李言俊,周军.自适应控制及应用[M].西安:西北工业大学出版社,1998.

[4]徐立尉,曾岳南,陈林康.电压空间矢量PWM技术分析及其计算机仿真[J].计算机仿真,2007(3):310-313.

[5]刘铁湘,陈林康.无速度传感器异步电机矢量控制方法[J].现代电子技术,2003,26(10):21-22.

[6]杨新华,马建立,王关平.基于模型参考自适应律的无速度传感器交流异步电动机矢量控制仿真[J].电机与控制应用,2007,34(8):22-26.

[7]王志民,冯晓云.无速度传感器异步电机矢量控制系统的改进研究与仿真[J].电气传动自动化,2006(4):14-18.

[8]张月芹,薛重德,张志林,等.基于MRAS的异步电动机无速度传感器矢量控制系统[J].农业装备与车辆工程,2007(8):20-23.

[9]SCHAUDER C.Adaptive speed identification for vectorcontrol of induction motors without rotational transducers[J].IEEE Trans.on IA,1992,28(5):1054-1061.

[10]YANG G,CHIN T H.Adaptive-speed identificationscheme for a vector-controlled speed sensorless invert-induction motor drive[J].IEEE Trans.on Industry Ap-plication,1993,29(4):820-825.

无速度传感器感应电机第6篇

无速度传感器控制技术的核心是对转速的估计。目前,最常用的速度辨识方法是基于转子磁链电压模型和电流模型的模型参考自适应(MRAS)方法,但其低速时观测精度不高[2,3]。文献[4]提出了一种基于龙伯格-滑模观测器在线辨识感应电机模型参数的方法。文献[5]提出了一种用于观测定子磁链和电机转速的定子磁链滑模观测器模型,并利用李雅普诺夫稳定性理论对观测器进行稳定性分析,最后将其用于直接转矩控制系统中。文献[6]提出了一种基于二阶滑模观测器模型,对感应电机的转速进行辨识的方法。

本文以定子电流和转子磁链为状态变量,设计了一种基于滑模理论的状态观测器,并利用李雅普诺夫稳定性理论求取转速自适应律,实现对转子磁链和电机转速的辨识。最后,利用d SPACE平台对提出的滑模状态观测器进行实验验证。

1 滑模状态观测器

对于鼠笼式异步电动机,以定子电流和转子磁链为状态变量,可得其在两相静止坐标系下的状态方程为

式中:is为αβ坐标系下的定子电流;Ψr为αβ坐标系下的转子磁链;us为αβ坐标系下的定子电压;ωr为转速;Rs为定子电阻;Rr转子电阻;Ls为定子电感;Lr为转子电感;Lm为互感;p为微分算子。

根据上述状态方程,建立基于滑模理论的状态观测器如下:

式中:“^”表示状态变量的观测值;“~”表示跟转速有关的参数估计值;,K为增量矩阵,可设置为

考虑电流误差动态特性,将式(2)减去式(1)可得:

式中:sgn(e)为符号函数;

为求出转速的自适应估计式,考虑非负的李雅普诺夫能量函数:

由于ωr变化缓慢,可看作常量,对式(4)所示的李雅普诺夫能量函数求导,可得:

对于V1而言,由于矩阵AT+A为负定,所以V1恒小于零。

对于V2而言,代入化简可得:

显然当取a大于零时,V2恒小于零。而对增量矩阵中的K2无要求,实际中可通过多次试探得到。与常规滑模观测器相比,此方法只需要确定a这1个参数,简化了观测器的设计。

令,即可使得恒小于零,因此满足李雅普诺夫稳定条件。此时可以得到转速的自适应调节律为

为满足系统动态性能要求,提高转速ωr的自适应收敛速度,可将自适应律改写为比例积分形式:

所设计的滑模状态观测器结构如图1所示。

2 控制系统设计

基于滑模观测器的异步电动机无速度传感器矢量控制原理图如图2所示。变流器交流侧直接与电机连接,通过直流侧电压和变流器开关信号合成电机定子电压,实现无交流电压传感器设计。

式中:Udc为变流器直流侧电压;Sa,b,c为变流器的开关函数,Sa,b,c=1表示相应上桥臂导通、下桥臂关断,Sa,b,c=0表示相应下桥臂导通、上桥臂关断。

采用基于转子磁场定向的矢量控制方法,利用滑模观测器观测电机运行过程中的转速ωm和转子磁链Ψr以及定向角θ,通过采用转子磁链和转速外环控制,电流内环控制的双闭环控制结构以及SPWM脉宽调制技术产生PWM信号,驱动开关管通断,实现对异步电动机的高性能控制。

3 实验结果与分析

本文利用配有TMS320F2407型DSP,可直接输出三相PWM控制脉冲的d SPACE平台,对基于滑模状态观测器的异步电动机无速度传感器控制系统进行实验验证,给定开关频率8 k Hz,死区时间4μs,三相异步电动机主要参数为:定子电阻1.405Ω,转子电阻1.395Ω,定子电感0.006 H,转子电感0.006 H,互感0.172 H,极对数2。

首先利用带转速传感器的矢量控制系统对提出的滑模状态观测器的性能进行测试。给定调速范围为200 r/min→600 r/min→200 r/min,采用矢量控制系统进行异步电动机正反转实验,其转速观测结果如图3所示。

由图3可知,电机在稳定运行时,滑模状态观测器所观测出的转速和速度传感器所检测出的转速误差较小,都可以很好地跟踪实际转速ωr;在升降速调速过程中,由于观测器不能达到完全的无延迟,所以估计转速与实际转速ωr之间存在一定的延时误差,但由于在动态调节过程中,误差对系统的影响小,符合异步电动机高性能调速要求。

由于实验设备的限制,电机转速低于150 r/min时无法通过转速传感器直接测量,故电机低速实验须采用滑模观测器来观测电机转速,给定转速为50 r/min→150 r/min→250 r/min时,其转速波形如图4所示。由图4可知,低速状态下,电机转速响应快,控制精度较高,但随着转速降低,电机稳定运行时转速波动较大。

基于滑模观测器的异步电动机无速度传感器控制的实验结果如图5所示,电机正反转调速范围为500 r/min→-500 r/min→500 r/min,直流侧电压给定为U*dc=120 V,转子磁链给定为Ψr*=0.35 Wb,电机空载运行。由图5可知,在正反转调速过程中,电机转速响应速度快,大概经过0.4 s即可达到稳定值,升降速过程中超调量为4%左右,转速稳态误差较小,转速波动较小,系统控制精度高;电磁转矩响应速度快,调速较为平稳;电流的正弦度较高,转子磁链波动较小,实现了磁链和转矩的解耦控制。

4 结论

本文提出了一种异步电动机滑模观测器设计方法。该观测器易于实现且在较宽的调速范围内实现了对磁链和转速的估算,具有较高的估算精度。省去了交流电压传感器;降低了系统运行成本。最后利用d SPACE实时平台对所提的基于滑模观测器的异步电动机无速度传感器控制进行实验验证,结果表明,滑模状态观测器能准确地观测系统转子磁链和转速,电机调速系统能实现正反转,具有较宽的调速范围,整个控制系统调速性能较好。

摘要：将滑模理论应用于异步电动机状态观测器中,提出了一种基于滑模观测器的异步电动机无速度传感器控制策略。所提滑模观测器以定子电流和转子磁链为状态变量,利用定子电流观测值和实际电流的误差特性,对转子磁链进行估算,同时基于李雅普诺夫理论导出转速的自适应律。最后对所提方法进行实验验证,结果表明所提观测器具有较好的观测精度,且电机系统能实现正反转,具有较大的调速范围。

关键词：异步电动机,无速度传感器,滑模观测器

参考文献

[1]Wang K,Chen B,Shen G,et al.Online Updating of Rotor Time Constant Based on Combined Voltage and Current Mode Flux Observer for Speed-sensorless AC Drives[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2014,61(9):4583-4593.

[2]奚国华,沈红平,喻寿益,等.异步电机无速度传感器直接转矩控制系统[J].中国电机工程学报,2007,27(21):76-82.

[3]蔡焱钢,南余荣.一种用于无速度传感器异步电机控制的自适应滑模观测器[J].电机与控制应用,2008,35(1):13-16.

[4]刘艳,齐晓燕.感应电机龙伯格—滑模观测器参数辨识方法[J].电机与控制学报,2011,15(8):93-100.

[5]廖永衡,冯晓云,王珍.基于定子磁链滑模观测器的异步电机空间矢量调制直接转矩控制[J].中国电机工程学报,2012,32(18):88-97.

无速度传感器感应电机第7篇

关键词：永磁同步电机,无速度传感器,低频信号注入,矢量控制

1 引言

永磁同步电机具有效率高、功率因数高、转动惯量小等特点，因此在高性能、高精度伺服领域得到越来越广泛的应用。通常永磁同步电机的控制系统中需要在转子轴上安装机械传感器用来测量转子的位置和速度，但是机械传感器的安装会带来很多问题，例如，加大安装尺寸，增加系统成本，维护困难等等。因此，无速度传感器控制技术已经成为研究的热点问题[1]。已有的永磁同步电机的无速度传感器矢量控制中通常采用反电动势来估计转速，但是电机在低速时的反电动势很小，无法获得较好的控制效果。

低频信号注入法是在矢量控制基础上，通过注入的电流信号产生的电压响应来获得估计的转速和转子位置信息[2,3,4,5]。本文首先叙述了低频信号注入法的永磁同步电机无速度传感器的控制原理，在此基础上针对一台永磁同步电机进行了仿真，仿真结果验证了低频信号注入法的正确性和有效性。

2 低频信号注入法的转速估计原理

矢量控制利用的是解耦思想，在同步旋转d-q坐标系下通过控制电流在d-q轴上的分量id和iq的幅值和相位实现对电机的控制。低频信号注入法采用在电机的d轴注入一定频率的低频电流信号，通过检测由注入的信号产生的电压响应，经过信号处理来获取转速和转子位置信息。

假设d-q坐标系的d轴与永磁同步电机的磁场方向一致，可得到永磁同步电机在d-q坐标系下的数学模型为：

式中：ud、uq、id、iq、ψd、ψq分别为定子电压、定子电流、定子磁链的d轴和q轴分量;Rs为定子电阻;ωr为转子电角速度;p为微分算子。

定子磁链可以表示为：

式中：Ld、Lq分别为d轴和q轴电感;ψm为转子永磁磁链。

由于表面式永磁同步电机的d轴和q轴的电感相等，用L代替Ld、Lq并将式(1)代入式(2)可以得到：

将q轴反电势定义为：

电磁转矩为：

式中：np为极对数。

系统的运动方程为：

式中：J为转动惯量,TL为负载转矩。

在估计的d轴方向注入一个低频定子电流信号ic= Iccos(ωct)，其中Ic和ωc分别为注入低频电流信号的幅值和角频率。注入的电流信号将会在实际的d轴和q轴上产生谐波分量icd及icq，假设估计坐标系和实际坐标系的误差为ε。

由icq引起的电磁转矩响应为：

将式(4)代入系统运动方程并假定负载转矩恒定，得到谐波引起的转速响应为：

根据式(4)和(8)，可以得到注入信号引起的q轴反电势响应为：

该响应在估计的q轴上的分量为：

假设误差角ε足够的小，可得：

通过上面的推导可以得到，如果控制e′cq为零，就可以准确估计转子位置。通过控制e′cq就可以控制ε为零。由于无法直接得到误差ε,需要构造一个误差函数Fε,使得当Fε=0时，ε=0。得到的构造函数为：

经过PI调节，得到的转速估计值为：

理论上，由式(13)即可得到转速估计值，但是为了提高系统的动态响应速度，由式(3)得到转速的稳态值为：

式(14)与由误差信号得到的转速估计值相叠加，得到最终的转速估计值为：

因此通过上述可以得出转子位置角为：

上述即为低频信号注入法永磁同步电机转速估计的基本原理，低频信号注入法的永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统的原理如图1所示，图1中PMSM采用id=0控制策略，速度调节器输出电流指令值。电流检测单元获取电机定子三相绕组的瞬时相电流，然后对相电流进行坐标变换，计算出电流空间矢量在d轴和q轴上的等效电流分量id、iq。把id、iq和电流给定值idref、iqref的差值分别送给电流调节器，电流调节器输出空间电压矢量在d轴和q轴上的等效电压分量udref和uqref，经过坐标变换后送给电压空间矢量脉宽调制(SVPWM)波形发生器，控制逆变器的开关状态。

3 仿真分析

为了验证采用低频信号注入法估计永磁同步电机转速的正确性和有效性，利用Matlab/Simulink软件对低频信号注入法进行了仿真。仿真中永磁同步电机的参数为：定子电阻Rs=0.2Ω，直轴和交轴电感为Ld=Lq=8.5mH，转子永磁磁链ψm=0.24Wb，转动惯量J=1.2e-3kg·m2，极对数np=4。得到的仿真结果如图2-图5所示。

在低频信号注入法中，注入的低频信号的频率和幅值是影响该估计方法性能的重要因素。为了确定适当的注入信号的频率和幅值，分别进行了确定频率变化幅值和确定幅值变化频率的仿真，所取得的仿真结果如图2、3所示。

图2是注入信号频率为66.5Hz，幅值分别为2.0A、1.5A、1.0A下的实际转速与估计转速的仿真波形。从图2中可以看出，当注入信号的频率为66.5Hz时，幅值在一定的范围内估计转速都可以准确地跟踪实际转速的变化，但是随着幅值的增加，转速稳态时的波动值的范围会有所增加，因此，选取的注入信号的幅值不宜过大;同时注入低频信号的幅值在减小的过程中，动态调节部分的作用会逐渐减弱，使得获得转速估计值有所下降，因此幅值选取也不能过小。基于以上原因本系统中选用的低频注入信号的幅值为1.5A。

图3是注入信号的幅值为1.5A，频率分别为40Hz、66.5Hz、80Hz下的实际转速与估计转速的仿真波形。从图3中可以看出，注入信号的幅值为1.5A时频率在一定的范围内都可以实现对电机实际转速的准确估计;同时随着频率的增加，转速稳态时的波动值的范围会有所减小。本系统中选用的低频注入信号的频率为电机的额定频率的二分之一66.5Hz。

图4是给定转速为0rad/s情况下的实际转速、估计转速和转矩的仿真结果，从图4中可以看出，给定转速为0rad/s时系统可以稳定运行，估计转速与实际转速趋势一致，并且当转矩在0.5s时从0突増至7.15N·m时，系统经过短暂的调节后仍然可以稳定运行。

图5是给定转速为10rad/s情况下的实际转速、估计转速和转矩的仿真结果。可以看出系统可以稳定运行，虽然转速在起动阶段存在震荡，但在很短的时间内可以消除，估计转速可以跟踪实际转速，同时，当转矩在4s时突増至7.15N·m时，估计转速经过波动后，仍可以较快地估计出实际转速并输出恒定的转矩。体现出了较好的鲁棒性。

4 结论

本文针对永磁同步电机矢量控制，采用低频信号注入法来实现电机的无速度传感器控制，仿真结果证明了这种方法在电机低速及零速时都可以准确地估计出电机真实转速。由于这种方法是基于电机的基波模型而且不依赖于电机的凸极效应，具有控制简单、鲁棒性好并且适用广泛的特点，是一种适合于永磁同步电机低速段甚至零速下的转速估计方法。

参考文献

[1]李永东.交流电机数字控制系统[M].北京:机械工业出版社,2002.

[2]吴姗姗,李永东.基于信号注入的极低速PMSM无速度传感器控制[J].电气传动,2008,38(1):19-22.

[3]Kereszty T,Leppanen V M,Luomi J.Sensorless control of surface magnet synchronous motors at low speeds using low-frequency signal injection[J].IECON,2003:1239-1243.

[4]Matti Eskola,Heikki Tuusa.Sensorless control of salient pole PMSM using at low-frequency signal injection[J].EPE,2005:1-10.

无速度传感器感应电机第8篇

近年来,国内外研究主要将永磁同步电机无速度传感器控制方法大体可以分为三类:一类是基于电机理想模型的开环计算方法;另一类是基于各种观测器模型的闭环算法;最后是以高频注入法为典型代表的基于电机非理想特性的算法[2]。这些方法各有优缺点,适用于不同的应用场合。其中,理论研究热点集中于第二类。状态观测器法的实质是状态重构,这种方法具有稳定性好、鲁棒性强、适用面广的特点。其中,扩展的Kalman滤波法不仅不需要具体电机参数和初始转子位置信息,而且可以有效地削弱随机干扰和测量噪声的影响,但是其由于模型复杂、涉及因素多,使得分析参数困难,这需要反复试验[3]。滑模观测器法也不是完美,为了提高观测器的响应速度需要提高切换的频率以及增益,但高的切换增益会对速度的估算精度造成较大影响,因此针对电机不同的运行情况需要通过实验调试来选择合适的参数[4]。

模型参考自适应(MARS)法,是由Schauder.C首次提出的,是基于稳定性理论设计交流电机转速或参数辨识的方法,状态和速度的渐进稳定性由Lyapunov方程和Popov超稳定性理论保证[5,6]。MARS法具有算法简单、易于在数字控制系统实现的优点,但参考模型本身的参数准确程度直接影响速度辨识的精度,而且响应速度受多方面影响。滑模控制法引入到MARS中,不但对扰动的鲁棒性得到保证,而且动态响应快,构建简单,误差小且平滑。本文是在此理论分析和仿真的基础上比较了这两种MARS方法,论证出模型参考自适应滑模控制具有快速的响应和较强的鲁棒性。

1 永磁同步电机(PMSM)的数学建模

假设在永磁材料的导磁率为零、忽略电动机铁心的饱和且不计涡流和磁滞损耗情况下,在转子磁场定向的d-p旋转坐标系中,永磁同步电机的数学模型可表示为:

由永磁同步电机磁链公式(1)和电压公式(2)得定子电流状态方程(3)。

式中Rs、Ld和Lq为电机定子电阻和电感。ud和uq、id和iq、ψd和ψq分别为d-q坐标分解下的定子电压、电流和磁链。还有,ψf代表转子励磁空间矢量,ωr为转子速度。

2 MARS设计与稳定性论证

2.1 模型参考自适应(MARS)理论

模型参考自适应(MARS)辨识的主要思想是将含有待估计参数的方程作为可调模型,将不含未知参数的方程作为参考模型,通过两个模型同时工作,并根据其输出的差值,采用合适的自适应率来实时调节可调模型的参数,以达到控制对象的输出跟踪参考模型的输出。本文设计的转速MARS辨识方法是将不含真实转速的磁链方程(电压模型)作为参考模型,将含有待辨识转速的磁链方程(电流模型)作为可调模型,采用比例积分自适应律进行转速估计,状态和转速的渐进收敛性由Popov的超稳定性理论来保证。

2.2 MARS建模

在上式(3)基础上,可再表示为式(4):

令

可得式(5)

式(5)包含有转子速度信息,将其作为可调模型,ωr便是辨识的可调参数。令定子电流的估计值为,估计速度为ω。

则得公式(6)

定义广义误差使得不确定因素影响的实际系统转速能够跟踪希望转速,即lime(t)=0。则式(6)中估计值和实际值相等,式(6)就可以转化表示为PMSM本身的真实方程(5)。

由Popov超稳定理论证明其稳定性。

式(6)减式(5)得:

式中

根据Popov超稳定性理论,若要使这个反馈系统稳定,其中的非线性时变反馈环节必须:

这个可以通过计算得以保证,不在此赘述[]。最后得带自适应率的转速估计式:

对于面装式PMSM,Ld=Lq=L,则可得:

式中KpKi为自适应调节律,通常为PI调节器参数。

MARS模型设计的速度辨识系统框图如图1所示:

3 滑模变结构MARS控制

3.1 滑模变结构控制理论

滑模变结构控制的本质是滑模运动,通过变换开关以很高的频率来回切换,使状态的运动点以很小的幅度在相平面上运动,最终运动到稳定点。滑模运动与控制对象的参数变化及扰动无关,因此具有很好的鲁棒性[7]。其数学模型为:

运动轨迹将在有限时间内到达切换面,到达条件的等价形式为:

3.2 滑模变结构观测速度辨识器设计

按照s(e)=0的滑模设计原则,定义开关函数为

具体参数参考式(4)、(5)、(6)。

对上式求导,可得:

式中f是包含实际电流i*和估计电流i*,实际电压u*,实际转子速度ωr和估计转子ωr等参数的函数,且f1≠f2≥0。K0为一个足够大的数,使得切换面趋于s·=0。这样满足滑模吸引条件公式:Sli※m 0S·<0,Sli※m 0S·>0,S·S<0。也可利用Lyapunov稳定性理论证明。设V=2STS,得V·<0。

由式(11),可得带有滑模变结构的PI自适应转速估计式:

式中用饱和积分sαt代替开关函数sign,τ为低通滤波器,都是为了去除高开关增益所带来的抖动纹波。K0为足够大开关常数。

用Matlab设计的速度辨识系统仿真结构框图如图2所示:

其中基于MARS的变结构控制器Simulink图如图3所示:

4 仿真研究

为了验证上述系统的转子位置和速度检测的正确性和可行性,以面装式PMSM为仿真对象进行仿真研究。永磁同步电机模型具体参数如表1所示。仿真中引入滑模控制的PMSM仿真具体PI调节器参数如下:转速调节器:Kp=0.055,Ki=0.16,d轴电流环:Kp=10,Ki=40,q轴电流环:Kp=36,Ki=0.5,每个环具有饱和积分限制,K0=36000。

为了验证本文所设计的控制系统的性能,与普通MARS系统进行了仿真比较。初始给定转速500rad/s,在0.1S突加负载(2N·m),0.15S时,转速给定为-300rad/s,全程仿真时间为0.3s。仿真结果如图4-~7所示。从图4中(实线代表引入滑模控制的MARS,虚线代表MARS),可以看出本系统的转速响应要优于普通MARS系统。图5是初始响应细化图,可以看出引入滑模控制的速度响应,在0.019s时收敛,几乎无超调,而普通MARS有明显超调,峰值为515),响应时间延长到0.047s。但滑模开关增加了抖动,峰值很小。从图6可以看出引入滑模控制具有很强的抗扰动性和鲁棒性,转速在0.125s处恢复稳态,普通MARS系统,在0.15s时才基本回稳。图7的放大曲线表明虽然引入滑模控制后,有相对较大的超调,峰值约303.6,但速度响应只有0.014s,普通MARS系统的速度响应则是0.039s。图8表明启动与反转时转矩突变厉害,而滑模控制的响应快,但超调很较大。图9是电机起动时的仿真。由于反电动势在初始时检测不到以及滑模开关的影响,本系统起动时误差很大,而普通MARS系统误差小。突加负载变化不大时,几乎都无误差。试验波形表明,本文采用滑模变结构设计的控制系统,转速动态响应快,抗扰动能力强。

5 结论

本文采用了基于模型参考自适应(MARS)理论构造的永磁同步电动机无速度观测器基础上,运用滑模变结构控制理论设计了系统总体控制方案。通过Matlab/Simulink进行仿真,实验表明,该控制方法提高了电机的转速跟踪性能,具有良好的鲁棒性。

摘要：在基于模型参考自适应(MARS)理论速度观测器基础上,运用滑模变结构控制理论设计了永磁同步电动机(PMSM)的控制系统。该方法由Popov的超稳定性和Lyapunov稳定性理论保证了系统稳定的鲁棒性,和优良的动、静态性能。使用滑模控制理论设计的系统,响应时间快,且可有效抑制负载变化带来的扰动。文章对所提出的控制策略进行了理论分析,并且通过Matlab/Simulink进行了仿真实验。仿真结果表明,该控制方法较好地实现了电机的转速跟踪,改善了系统的动、静态性能。

关键词：永磁同步电机(PMSM),无速度传感器控制,模型参考自适应(MARS),滑模变结构,Matlab/Simulink仿真

参考文献

[1]王成元,夏加宽,等.电机现代控制技术[M].北京:机械工业出版社,2006.

[2]李永东,朱昊。永磁同步电机无速度传感器控制综述[J]。电气传动,2009,39(9):3～10.

[3]Bolognani S,Tubiana L,Zigliotto M.EKF—based Sensorless IPM Synchronous Motor Drive for Flux weakening Applications[J].IEEE Transactions on Industry Applications,2003,39:768～775.

[4]Li Changsheng,Elbuluk M.A Sliding Mode Observer for Sensorless Control of Permanent Magnet Synchronous Motors[C].Conferece of the36th Industry Applications Conference.IAS,2001,2:1273～1278.

[5]Kang Jinsong,Zeng Xiangyun.Study of Position Sensorless Control of PMSMBased on MARS[J].IEEE International Conference on Digital Object Identifier.ICIT2009:1～4.

[6]王庆龙,张崇巍等。基于变结构MARS辨识转速永磁电机矢量控制[J].系统仿真学报,2007,19(22):5230～5233.

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