无传感器控制系统

2024-05-07

无传感器控制系统（精选10篇）

无传感器控制系统第1篇

现代轨道牵引中,异步电机已经逐步代替直流电机而成为主要的轨道牵引用电机种类。为了得到较好的交流调速性能,矢量控制是一种较为理想的控制方法。对于矿山机车牵引系统,为获得较好的控制性能,应针对矿山机车的工作特点对传统的矢量控制系统进行改进。机车运行条件恶劣,震动强烈且工作环境灰尘多,这些条件对速度传感器会有很大的危害。所以机车在某些情况下不能使用速度传感器,在系统设计时要考虑实现无速度传感器运行,利用电压电流等电量信息估算出电机转速。此外在很多情况下要求机车电机在大于额定转速工作时仍然有足够的转矩输出。所以系统在设计时必须设计合适的弱磁控制算法,以保证电机在额定转速以上的正常工作。

本文首先针对矿山机车的工作特点,设计了相应的矿山机车矢量控制系统,然后对系统中的基于模型参考自适应(MRAS)方法转速估算环节进行了分析研究,此后重点对系统的弱磁环节进行了分析研究,比较分析了传统弱磁控制策略和考虑电机电压电流约束的优化弱磁控制策略。设计并制作了一套基于TMS320F2812控制器的电机控制系统,在此系统上完成了基于MRAS方法转速估算环节和弱磁环节的实验验证。

2 矢量控制原理及系统设计

异步电机本质上是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统,由于电机内部各个量的耦合性的存在,直接控制电机的三相输入电压电流的方法得到的结果并不令人满意。经过合适的坐标变换,电机内部电流将会得到解耦,电机的模型将被大大简化。在常用的磁场定向矢量控制系统中,一般使d-q坐标系中的d轴与转子磁场方向重合,此时转子磁通q轴分量为零,在此坐标系内电机模型如下:

${\begin{cases} u_{s d} = R_{s} i_{s d} + p Ψ_{s d} - ω_{s} Ψ_{s q} \\ u_{s q} = R_{s} i_{s q} + p Ψ_{s q} + ω_{s} Ψ_{s d} \\ 0 = R_{r} i_{r d} + p Ψ_{r d} \\ 0 = R_{r} i_{r q} + ω_{s l} Ψ_{r d} \end{cases}$

${\begin{cases} Ψ_{s d} = L_{s} i_{s d} + L_{m} i_{r d} \\ Ψ_{s q} = L_{s} i_{s q} + L_{m} i_{r q} \\ Ψ_{r d} = L_{m} i_{s d} + L_{r} i_{r d} \\ 0 = L_{m} i_{s q} + L_{r} i_{r q} \end{cases}$

$Τ_{e m} = \frac{3}{2} n_{p} \frac{L_{m}}{L_{r}} i_{s q} Ψ_{r d}$

由转矩方程可知,此种坐标系的选择方法可以实现电流解耦,从而对转矩和励磁电流分别控制,获得较好的控制性能。

由上面矢量控制的原理可知,异步电机的矢量控制系统就是先对实际电机的三相坐标系下的物理量进行变换,在变换后的坐标系下对电机的磁链和转矩分别控制,确定控制给定量,然后再经过反变换变换至实际三相坐标系系统对电机进行控制的过程。针对前面所提到的矿山机车牵引电机的工作特点,应该在传统的矢量控制中加入转速估算和弱磁控制环节。综合考虑矿山机车系统的特殊要求,本系统结构框图如图1所示。

3 基于模型参考自适应方法的转速估算

无速度传感器矢量控制需要准确的估算磁链和转速信息。传统的电压模型法、电流模型法等开环磁链观测方法都存在着观测精度和稳定性不足的问题,而且这些观测器仅能估算出磁链信息,对于转速信息则需要其他估算方法,系统较为复杂。为解决此问题,模型参考自适应方法提供了一个很好的思路,通过选择合适的参考模型和参数可调模型,可以同时观测出电机的转速和磁链信息。

对于矢量控制系统,根据两相静止α-β坐标系下异步电机的数学模型可以得到2种形式的磁链估算模型:

电压模型

电流模型

$\hat{Ψ}_{r α} = \frac{i_{s α} L_{m} - τ_{r} ω_{r} Ψ_{r β}}{1 + τ_{r} p}$

$\hat{Ψ}_{r β} = \frac{i_{s β} L_{m} + τ_{r} ω_{r} Ψ_{r α}}{1 + τ_{r} p}$

式中:Ψrα,Ψrβ为转子α,β轴磁链;isα,isβ为定子α,β轴电流;Lm为电机互感;τr为转子时间常数;ωr为转子转速。

可见2个模型的输出均为电机磁链,由于在电压模型中没有转速项,所以可以选用电压模型作为参考模型。电流模型作为参数可调模型,转速作为可调参数,根据Popov超稳定性理论,选取误差量为

$\begin{array}{l} e = \hat{Ψ}_{r β} (\hat{Ψ}_{r α} - Ψ_{r α}) - \hat{Ψ}_{r α} (\hat{Ψ}_{r β} - Ψ_{r β}) \\ = Ψ_{r β} \hat{Ψ}_{r α} - Ψ_{r α} \hat{Ψ}_{r β} \end{array}$

式中,ΨrαΨrβ由电压模型获得, $\hat{Ψ}_{r α} \hat{Ψ}_{r β}$ 由电流模型获得。

选取比例积分自适应率,即可求得角速度,辨识公式为

$\begin{array}{l} ω_{r} = (Κ_{p} + \frac{Κ_{i}}{s}) e \\ = Κ_{p} (Ψ_{r β} \hat{Ψ}_{r α} - Ψ_{r α} \hat{Ψ}_{r β}) + \end{array}$

Ki $\int_{0}^{Τ} (Ψ_{r β} \hat{Ψ}_{r α} - Ψ_{r α} \hat{Ψ}_{r β}) d t$

这样利用模型参考自适应方法就可以同时获得电机的磁链和转速信息,一定程度上简化了系统的结构。MRAS是基于观测器的稳定性设计的辨识方法,它保证了参数估计的渐进收敛性。由于MRAS的观测器是以参考模型为基准的,参考模型本身的参数准确程度直接影响到速度和磁链辨识的精度。为消除电压模型中纯积分的影响,可以对电压模型进行改进,利用一阶惯性环节代替对反电动势的纯积分环节,惯性环节所引进的状态估计相位滞后由参考转子磁链的滤波信号来补偿。本系统中所采用的改进的电压模型如图2所示。

改进后的模型仍然存在低速时估算精度较低的问题,在矿山机车牵引系统中低速工作情况较少,所以此模型适用于机车牵引电机控制系统。

4 弱磁控制

在系统实际运行过程中,磁场电流和转矩电流不能任意给定,必须考虑各种约束条件以保证电机的正常运行,避免过热过流及运行不稳定等问题。系统中逆变器的输出电压存在极值,在SVPWM调制策略下,其输出的最大相电压幅值为

$V_{\max} = \frac{V_{d c}}{\sqrt{3}}$

式中:Vdc为直流母线电压。

逆变器的输出电流以及电机所能承受的电流有限,存在最大输出电流限制Imax。控制时应保证电压限制v $_{s d}^{2}$ +v $_{s q}^{2}$ ≤V $_{\max}^{2}$ ,电流限制i $_{s d}^{2}$ +i $_{s q}^{2}$ ≤I $_{\max}^{2}$ ,由矢量控制原理可以推得稳态下电压关系为

vsd=Rsisd-ωsLσsisq

vsq=Rsisq+ωsLsisd

式中:ωs为同步转速;Lσs为电机瞬态电感,Lσs=Ls-(L2m/Lr);Ls,Lr,Lm分别为电机的定子、转子以及励磁电感。

可见在忽略电阻压降时,电机的端电压近似正比于磁链和速度之积。当电机的转速大于电机的额定转速时,若保持磁链为额定磁链不变而提升电机转速,会导致最大转矩电流减小,影响电机的转矩输出能力,为了避免这种情况,最直接的方法就是在增加转速的同时,削弱电机内部磁场强度,降低励磁电流从而控制电机的端电压维持在额定值。

4.1 基本弱磁控制

由于在电压约束表达式中Lσs≤Ls,所以在转速超过额定转速后令

$i_{s d} = i_{s d n} \frac{ω_{s n}}{ω_{s}}$

式中:ωsn为额定同步转速;ωs为当前电机同步转速;isd为额定励磁电流。

这样可以保证维持电流所需的电压基本恒定,不会随转速升高而明显上升。为了方便工程实现,常用电机的转子速度ωr代替ωs。由于电机转矩与isdisq乘积成正比。此时随着转速的上升,电机的输出转矩会随速度的变化成反比降低,电机的输出功率恒定,这就是基本弱磁控制。此种控制方法下,电机的转矩和功率输出如图3所示。

此种方法不受电机参数的影响,便于工程实现,但是没有考虑全部电机运行约束的限制,无法合理分配电流以使转矩最大化,而且由于电机内部ωs>ωr,所以此算法无法保持励磁电压恒定,励磁电压会随着转速的上升而不断增大,可能导致电流无法有效跟随,影响运行稳定性。

4.2 优化弱磁控制

同时考虑系统的电压限制和电流限制,由于在电机高速时ωsLs≫ωsLσs≫Rs,所以电压约束可简化为(ωsLσsisq)2+(ωsLsisd)2≤V $_{\max}^{2}$ ,在isd-isq坐标系下表示电压电流限制如图4所示。

可见随着转速ω的不断增加,电压约束范围逐渐变小,电流约束不变,只能在两约束的公共区域取值,所以电流的可取范围逐渐变小。考虑转矩是两电流之积, $Τ_{e m} = \frac{3}{2} Ρ_{n} \frac{L_{m}^{2}}{L_{r}} i_{s q} i_{s d}$ ,解约束

max: $Τ_{e m} = \frac{3}{2} Ρ_{n} \frac{L_{m}^{2}}{L_{r}} i_{s q} i_{s d}$

问题

$s . t . {\begin{cases} (ω_{s} L_{σ s} i_{s q})^{2} + (ω_{s} L_{s} i_{s d})^{2} \leq V_{\max}^{2} \\ i_{s d}^{2} + i_{s q}^{2} \leq Ι_{\max}^{2} \end{cases}$

即可得到在整个区域内的转矩最大化电流分配策略。

由最优化基本原理可以知道,以上问题的极值点必在边界处得到,并且转矩Tem在电流约束边界[0,isd_imax]区域单调减,在电压约束边界[0,isd_vmax]区域单调减,isd_vmax以上区域单调增。其中isd_imax为仅考虑电流约束时转矩取得极值时的isd值,isd_vmax为仅考虑电压约束时转矩取得极值时的isd值。两约束边界的交点(临界点)为

$i_{s d_c r o s s} = \sqrt{\frac{V_{\max}^{2}}{ω_{s}^{2} (L_{s}^{2} - L_{σ s}^{2})} - \frac{L_{σ s}^{2}}{(L_{s}^{2} L_{σ s}^{2})} Ι_{\max}^{2}}$

当转速较低时,如图5a所示,isd_cross>isd_imax,此时Tem在 $i_{s d} = i_{s d_i m a x} = Ι_{\max} / \sqrt{2}$ 取得最大值,一般情况下,此电流大于额定电流isdn,由于当id>isdn时,电机内部发生磁饱和,所以此时最优点为 $i_{s d} = i_{s d n} ‚ i_{s q} = \sqrt{Ι_{\max}^{2} - i_{s d n}^{2}} 。$

随着转速的上升,isd_cross逐渐减小,如图5b所示,isd_cross>isd_imax,由于转矩Tem在电流约束边界[0,isd_imax]区域单调减,此时Tem在isd_cross最大,但由于isd不能大于isdn,所以在此种情况下取 $i_{s d} = i_{s d n} ‚ i_{s q} = \sqrt{Ι_{\max}^{2} - i_{s d n}^{2}}$ 。

转速继续上升,isd_cross继续减小,如图5c所示,isd_cross<isdn,此时isdn将不在可行区域内,此时转矩Tem在isd_cross处取得极值点。即 $i_{s d} = i_{s d_c r o s s} ‚ i_{s q} = \sqrt{Ι_{\max}^{2} - i_{s d_c r o s s}^{2}}$ 。

转速继续上升,临界点isd_cross继续减小,如图5d所示,isd_cross<isd_vmax,此时由于Tem在电压约束边界[0,isd_vmax]区域单调减,极值点应为只考虑电压约束时的极值点,即 $i_{s d} = i_{s d_v m a x} = V_{\max} / (\sqrt{2} ω_{s} L_{s}) ‚ i_{s q} = V_{\max} / (\sqrt{2} ω_{s} L_{σ s}) 。$

转速继续增加,如图5e所示, 电压约束完全包含于电流约束中, 仅电压约束起作用, 极 $值点为 i_{s d} = i_{s d_v m a x} = V_{\max} / (\sqrt{2} ω_{s} L_{s}) ‚ i_{s q} = V_{\max} / (\sqrt{2} ω_{s} L_{σ s}) 。$

综上,考虑最大转矩输出时的控制策略如下。

根据当前时刻的电压电流约束,计算出此时的临界点isd_cross,根据isd_cross与isdn以及isd_vmax的大小关系决定isd的取值。

第1阶段,当isd_cross>isdn时,取isd=isdn,转矩电流最大值 $i_{s q_o u t m a x} = \sqrt{Ι_{\max}^{2} - i_{s d n}^{2}}$ 。

第2阶段,当isd_vmax<isd_cross<isdn时,取isd=isd_cross,转矩电流最大值 $i_{s q_o u t m a x} = \sqrt{Ι_{\max}^{2} - i_{s d n}^{2}}$ 。

第3阶段,当isd_cross<isd_vmax时,取isd=isd_vmax,转矩电流最大值isq_outmax=(Ls/Lσs)isd_vmax。此种算法可以保证在当前转速下,电机的最大转矩输出且在各区之间转矩可以平滑过渡。

此优化弱磁方法虽然可以保证电机的最大转矩输出,但是对电机参数过于依赖而且计算复杂,不利于工程实现,下面给出一种工程实现方法。

在电机中,额定磁链近似由电机的每相最大电压和额定转速决定,额定励磁电流与额定磁链在稳态时成正比,所以矢量控制中额定励磁电流近似取isdn=Vmax/(ωsnLm)。

把这一关系代入到最优弱磁控制算法中可以得到在控制算法中,第2阶段

$i_{s d} = i_{s d_c r o s s} = \frac{L_{m}}{\sqrt{L_{s}^{2} - L_{σ s}^{2}}} \sqrt{(i_{s d n} \frac{ω_{s n}}{ω_{s}})^{2} - \frac{L_{σ s}^{2}}{L_{m}^{2}} Ι_{\max}^{2}}$

分析上式前半部分

$\frac{L_{m}}{\sqrt{L_{s}^{2} - L_{σ s}^{2}}} \approx \frac{L_{m}}{L_{s}} < 1$

而后半部分

$\sqrt{(i_{s d n} \frac{ω_{s n}}{ω_{s}})^{2} - \frac{L_{σ s}^{2}}{L_{m}^{2}} Ι_{\max}^{2}} < i_{s d n} \frac{ω_{s n}}{ω_{s}}$

所以isd取值小于传统弱磁算法取值,但仍近似认为与转速成反比例关系。第3阶段取

$i_{s d} = i_{s d_v m a x} = \frac{i_{s d n} ω_{s n}}{\sqrt{2} ω_{s}} \frac{L_{m}}{L_{s}}$

综合来看,在弱磁阶段,根据isd的取值特点可以用isd=(isdn/k)(ωsn/ωs)来逼近优化弱磁曲线,k在 $[1 ‚ \sqrt{2}]$ 范围内取值,且随着转速的增加k逐渐增大。

5 实验结果及分析

在以TMS320F2812为控制器的电机控制系统上对上述的矢量控制、基于MRAS方法的转速、磁链计算法和弱磁控制进行了实验验证。实验中采用的电机额定参数为:2.2 kW,380 V,5.9 A,50 Hz,3对极,935 r/min,Rs=2.62 Ω,Rr=2.55 Ω,Lm=0.299 H,Ls=Lr=0.312 8 H,控制周期125 μs,J=0.011 9 kg·m2。

图6是在空载情况下应用有速度传感器矢量控制方法得到的电机电流波形(波形由电流传感器得到,比例为100 mV对应1 A),由图6可见,利用有速度传感器矢量控制可以使电机有很好的性能,其调速范围很宽可达到1∶400以上,且在低速和高速工况下电流波形均逼近正弦。

图7分别是无速度传感器矢量控制系统在稳态空载3 Hz和25 Hz的转速及电流波形(波形为由DSP采样计算处理后得到的标幺值,电流基值为8.34 A,转速基值为314.16 r/min),由图7可见其稳态时转速控制效果较好,电流逼近正弦。虽然在较低速时转速存在1%左右的波动,由于矿山机车牵引系统较低速运行情况不多且其对转速的要求不是十分苛刻,所以实验结果可以满足矿山机车的控制要求。在动态转速跟踪方面,图8是电机转速3～25 Hz以及25～3 Hz突变的电流和转速波形(波形为由DSP采样计算处理后得到的标幺值,电流基值为8.34 A,转速基值为314.16 r/min),由图8知在突然加速和突然减速实验中,估算转速都能很好地跟踪实际转速,虽然估算转速存在纹波误差但由于矢量控制系统中速度外环控制的存在,实际转速控制效果较稳定。

图9分别是无弱磁控制、基本弱磁控制和优化弱磁控制在空载1.6倍额定转速的情况下电机的电流波形(波形由电流传感器得到,比例为100 mV对应1A)。可以看出,电机高于额定转速运转,必须考虑弱磁算法,在空载1.6倍额定转速下,不考虑弱磁控制的电机电流偏离正弦,电机失稳,无法正常工作,而考虑弱磁控制后,电流仍逼近正弦,电机工作平稳。

图10为空载转速突增实验电机转速波形,在0.5 s时设定电机转速由额定转速升至5倍额定转速(波形为由DSP采样计算处理后得到的标幺值,转速基值为314.16 r/min),可以看出采用最优弱磁控制的电机加速性能比传统弱磁控制好,电机加速较快,这说明最优弱磁控制可以使电机在相同的转速下比传统弱磁控制输出更大的转矩,使电机有更好的带载能力和更宽的运行范围。

6 结论

由于矿山机车工作环境的特殊性,在设计矿山机车牵引电机矢量控制系统时必须考虑速度估算环节和弱磁控制环节,基于MRAS方法的转速估算方法可以同时估算电机的转速和磁链信息,简化了系统结构,较为适合应用于牵引电机矢量控制系统中。优化弱磁控制可以保证电机的最大转矩输出,使电机有更好的带载能力和更宽的运行范围,较为适合应用在对电机转矩输出要求较高的牵引电机矢量控制系统中。

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,2003.

[2]Schauder C.Adaptive Speed Identification for Vector Con-trol of Induction Motors Without Rotational Transducer[C]∥IEEE-IAS Meeting,1989:493-499.

[3]刘洋.高性能主轴感应电机驱动技术研究[D].武汉:华中科技大学,2008.

无传感器控制系统第2篇

无人机控制系统传感器故障诊断的方案与仿真

应用卡尔曼滤波器对传感器进行故障诊断时,由于输入噪声和测量噪声的统计特性是不确定的,因此难以得到其准确的统计特性先验信息,而采用错误的噪声统计特性会产生滤波误差,甚至使滤波发散,因此该文提出了一种基于Sage-Husa时变噪声统计估计器的.自适应卡尔曼滤波器算法,在滤波过程中利用噪声统计估计器对未知的统计特性进行在线估计,并对无人机控制系统的传感器故障进行在线诊断,此方法无须增加硬件余度和其他解析余度,易于实现,可靠性好,检测迅速.仿真表明该方法能够检测出系统故障并进行故障定位.

作者：贾彩娟祝小平周洲 JIA Cai-juan ZHU Xiao-ping ZHOU Zhou 作者单位：西北工业大学无人机研究所,陕西,西安,710072刊名：计算机仿真 ISTIC PKU英文刊名：COMPUTER SIMULATION年，卷(期)：22(11)分类号：V249关键词：无人机故障检测与隔离卡尔曼滤波器

无传感器控制系统第3篇

关键词：无位置传感器反电动势无刷直流电动机

中图分类号：TM33 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）07（a）-0105-02

目前有位置传感器的无刷直流电动机在电力电子工程中得到广泛的应用，但是由于位置传感器的存在，也使得系统复杂程度提高、成本增加、可靠性降低，对电机的制造工艺也带来了不利的影响。而无位置传感器则免去了上述弊病，故而无位置传感器运行被认为是无刷直流电动机的一种最有推广价值的工作方式。此外，在无位置传感器无刷直流电动机的控制电路中位置检测器采用反电动势法，为进行相位补偿提供条件，同时可以通过转子位置变化精确计算电机瞬时转速。

1 无刷直流电动机

1.1 BLDCM控制系统工作原理

所谓BLDCM控制系统即为无刷直流电动机控制系统，其主要涉及对于无刷直流电动机的运行速度的控制，对于电机中的转矩进行波动抑制以及其内传感器的有效分布与操纵。这种控制系统主要被一些型号较小，重量较轻的电气设备所采用，并在这些设备中的启动环节起到了重要的作用。其与普通的直流电机在构造上有所不同，其首要区别在于无刷直流电动机内部的转子具有永磁性，而普通的直流电动机内部的转子并非永磁体。另外，无刷直流电动机内部还有与驱动相关的集成电路，检测系统检测转子的相关信息转换成电子信号，将这种信号传递给电路部分，对电路进行调控。其相关的控制系统包括逆变器部分、转子检测部分与实施控制部分。首先，无刷直流电动机利用电流进行转动，其内转子所处的位置通过上述的集成电路检测出来，随后这种信号被传递到控制系统，对电路进行控制。这便是无刷直流电动机的工作原理。

1.2 无位置传感器控制过程

常见的运用无位置传感器控制系统的设备例如电冰箱，微波炉等小型用电设备，在这些家用小型电器当中，在无刷直流电动机的内部安装霍尔效应半导体，这种霍尔元件可以有效地检测出无刷直流电动机中转子的转速，而除了霍尔效应半导体之外，还安装有由光学玻璃制成的光电码盘，这种部件上具有许多通路，其分为光可透过部分及光不可透过部分，其被设置在无刷直流电动机内部可以有效地检测出转子的位置所在，这是一种检测方法。另外，可以通过对无刷直流电动机的电流进行检测，并对其所占用的电压进行数据记录，通过推算分析可以得到无刷直流电动机内部转子的转速与位置所在。正是因为这种检测方式并不是通过对无刷直流电动机进行拆卸从而得到转子的位置，而是通过其他量与数据的推算而得出的，所以其被称之为无位置传感器控制系统，这亦是其工作的原理。

1.3 反电动势法检测转子位置

反电动势法检测转子位置具有众多的优点，其中，方法简单便是最显著的一个优点。但是，当无刷直流电动机的转速较低时，会造成电机的电动势较小，这时采用反电动势法检测转子位置就会由于电动势过低造成检测难度加大，转子位置不易确定的问题出现。传统的反电動势法过零检测存在缺陷，但是，通过对其进行部分简化，采用实时检测确定无刷直流电动机内部通过的电流大小以及其在电路中所分担的电压大小，这时，再采用线路中的定值电阻自身的参数进行公式计算，并通过反电动势法的数学模型进行计算分析，最终完成对无刷直流电动机中电子检测装置的控制。这种方法不但继承了传统方法的简单方便，并且在数据处理的时候缩短了许多步骤，并提高了最终结果的精确度，并且，传统方法中当电动势较低时测定结果会有较大的偏差，而这种简化后的反电动势检测方法极大地拓展了电动势的有效范围，提升了检测的精确度。

2 BLDCM系统设计

2.1 硬件设计

BLDCM系统设计当中的主要硬件设计便是其内部的芯片组件及其他线路，其他线路中又包含与检测相关的信号检测线路，信号转换线路与信号传递线路，信号处理线路，还包括保护线路，驱动线路等。整体控制系统首先根据给定的电机速度与内部的保护电路信号传递给DSP部分，这部分组件再将信号传递给IR2136完成一次信号的传递。它又对BLDCM中的电流与转子位置完成了检测，这部分检测的信号再次传递给DSP部分，由它传递给显示器部分完成了最终的数据显示。这便是BLDCM系统整体的硬件设计。其中，DSP组件部分的芯片内部包含有6个单元组件，这六组PWM的主要功能是促进无刷直流电动机转动。除此之外，电机中的脉冲电路可用来处理其他脉冲电流从而使DPS系统进行电机转速的计算。DPS系统中的TMS部分包含12支内部信号，由控制系统中的功率管进行组件控制。在硬件系统当中，DPS部分最主要的功效便是对于无刷直流电动机中转子转速的测定，并依据转码器与计算部件对无刷直流电动机的转速进行测定。

2.2 软件设计

根据无刷直流电动机中的硬件构造进行软件设计，并将设计好的软件植入到硬件组织的芯片中，根据软件中的数学模型与计算方式对所测的信号与数据进行分析处理，得出所需要的数据结果。最终，硬件部分与软件部分得以结合，共同为无刷直流电动机的位置确定与转速计算进行处理。软件部分需要通过相应的安装程序才能将其有效地植入到芯片中，并保证其功效与运行正常。在大多数的无刷直流电动机的软件开发中，大多采用的是CCS3.3作为无刷直流电动机中DPS组件设计的基本软件。所谓CCS，即为DPS的集成开发系统。通过可视化的窗口进行多种计算机语言的综合应用，进行程序的编写。开发的过程中选择XDS510硬件仿真器与该软件进行连接。所谓硬件仿真器就是对于无刷直流电动机当中的硬件部分进行模拟，创造出硬件的环境，然后依据在该模拟硬件环境上进行程序编写与软件设计，通过CCS3.3编写出相关的数据流程，该流程可以有效地检测无刷直流电动机当中的有效信息，其包括信息的测定，信息的转码，信息的传输，信息的接收以及信息的处理应用。只有在软件的编写当中形成有效的信息传递流程图，才能保证所设计的软件适合于硬件的要求。

2.3 上电实验

在对无刷直流电动机进行完硬件部分的设计以及软件部分的设计之后，对于这两者能否进行有效的结合并对信息进行计算处理进行确定，就需要进行上电实验。所谓上电实验，就是对硬件与软件设计完毕的无刷直流电动机进行定额通电，观察其测定的电流额度是否与给予的电流水平与电压水平相同，其基础是在控制系统的控制下保证电机从静止状态到运行状态的平稳过渡与稳定运行，并具备有效的控制调节过程。

3 结语

在无刷直流电动机的运行当中，对于转子的检测是十分重要的，其既可以显示出电机的运行速度，又能够显示出电机的运行位置。而该文通过对无刷直流电动机进行分析，就其BLDCM控制系统工作原理，无位置传感器控制过程以及反电动势法检测转子位置进行分析，并对其BLDCM系统设计中硬件设计，软件设计以及上电实验进行阐述，从而使读者对无刷直流电动机的运转有一个清晰明了的认识。

参考文献

[1]武凯迪，袁登科.无位置传感器无刷直流电机启动方法研究[J].机电一体化，2014，20（11）：33-39.

无传感器控制系统第4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

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智能压力传感器系统的设计第5篇

一、结构设计

传感元件位于整个传感器系统之首，被监测的压力量需要通过传感元件转换为电信号才能正确进行处理，因此传感元件的好坏直接影响着传感器系统的准确运行。通常为了更好的得到信息数据会采用固态压阻式压力传感器，这种传感器体积小、精度高、灵敏度高并且具有很高的可靠性。整个固态压阻式压力传感器的核心部分是一块硅膜片，膜片周围由硅环进行固定，而膜片的两边有两个压力腔，一个是低压腔，另一个是高压腔。当膜片的两边因为存在的压力差而变形时，相应的膜片上的各点就会产生应力，从而使电阻阻值发生变化，也就会使电桥失去原有的平衡，输出相应的电压，这个电压也就反映了膜片上的压力差值。同时，在进行电阻的布置时也要根据电阻的特点进行布置，从而使电桥形成全等臂差动电桥，以提高整个压力传感系统的灵敏度。在智能压力传感器的设计中，微处理器是最核心的器件，因此在选择的时候要选择性价比高的、功能较为强大的处理器。

二、智能压力传感器设计要点

1.正确进行安装。通常智能压力传感器的损坏都是由于安装位置的不恰当引起的，如果将传感器安装在过小或不规则的孔中，就有可能会造成传感器的.震动膜受到冲击而损坏，所以要选择合适的工具加工安装孔，防止传感器在使用过程中的脱落。

2.注意误差及温度补偿。虽然智能压力传感器已经将数据误差缩小到很小了，通常情况下用来避免误差时常采用半桥差动或全桥差动的电路，以进一步缩小误差，提高输出的灵敏度。而同时全桥差动的电路也有温度补偿的作用，可以有效减小温度对于压力传感器的影响，所以得到了更广泛的应用。

三、智能压力传感器的发展方向

(1)向高智能、高精度发展。随着自动化生产技术的不断提高，对于传感器的要求也在不断提高，只有研制出高灵敏度、高精确度、高运行速度的新型压力传感器才能确保生产的高效性。

(2)向高可靠性、宽温度范围发展。目前大部分的传感器工作的温度范围都在-20℃～70℃之间，远远不能够满足工业生产的需要，因此，要开发应用温度范围更广的传感器。而传感器的可靠性也直接影响到电子设备的性能，所以研制高可靠性的智能压力传感器将是永久性的方向。

(3)向微型化发展。虽然现在的智能传感器应用的软件已经越来越小了，但是传感器控制仪器设备的体积却没有多大变化，只有将仪器的体积缩小，才能真正实现高效、广泛利用，这就要求生产企业开发使用新材料和新的生产加工技术，以实现设备的微型化，当然目前所使用硅材料制作的传感器体积已经很小了，但却并不能就此放弃对更多材料应用的探索

。(4)高智能化。现在的智能压力传感器已经将普通传感器检测信息的功能和微处理器的信息处理功能很好的结合在了一起，但就目前形势看来应用并不广泛，所以，应该进一步探讨更多的生产技术，提高设备的智能系统，降低设备的生产成本，从而真正促进智能压力传感器的应用普及。

四、结语

智能压力传感器系统相比起普通压力传感器来说有结构简单、体积小、性能稳定、可靠性高等诸多优点，也有很高的性价比。我国智能压力传感器的应用和设计并不完善，需要投入更多的精力去进行探索，只要我们敢于尝试、敢于探索，一定能发现更加利于生产的智能压力传感器系统，以推动我国工业的发展。

参考文献

[1]王泉.智能压力传感的研究与设计[J].电子质量，2009(2)

[2]董杰.智能压力传感系统的设计[J].可编程控制器与工厂自动化，2009(9)

无传感器控制系统第6篇

目前, 国内外对无轴承电机无径向位移传感器运行研究刚刚起步。文献[1]利用转矩绕组与悬浮绕组互感与转子位移成线性关系的特点, 在转矩绕组上注入额外的持续高频激励信号, 通过检测悬浮绕组差分电压信号来跟踪转子的径向位移实现转子位移自检测。文献[2]提出了一种在无轴承永磁同步电机悬浮绕组中注入高频信号, 通过检测高频信号响应来检测转子径向位置的方法。上述两种方法能够准确地检测出转子位置信息, 实现无轴承电机的无径向位移传感器稳定运行。

本文提出了一种通过检测无轴承永磁同步电机悬浮绕组自身电压、电流信号辨识悬浮绕组磁链, 再通过磁链推算出电机转子径向位置的方法。由于检测的是电机绕组自身电压、电流信号, 因此也就省去了高频激励信号, 进而省去了高频信号激励源。高频信号的省去使得电机内部磁场谐波含量降低, 因此转矩与悬浮力的脉动也相应的减小, 有利于电机的稳定运行, 而高频信号激励源的省去有利于降低系统复杂程度并且可以降低电机的生产成本。仿真结果表明, 该系统能够准确检测出转子径向位置信号, 实现电机无径向位移传感器稳定运行。

1 无轴承永磁同步电机径向力产生原理

无轴承永磁同步电机径向悬浮力产生原理如图1所示。其中Na, Nb为4极转矩绕组, Nα, Nβ为两极悬浮力绕组。永磁体产生的4极磁通Φp如图1所示。无轴承电机运行所需的转矩由Na, Nb绕组中的电流与磁通Φp的相互作用产生, 与普通永磁同步电机无异。

当Nα, Nβ绕组不通电时, 无轴承永磁同步电机内部的磁通是彼此平衡的, 因此没有悬浮力产生。当Nα绕组通以图1中所示电流时, Nα绕组电流产生的磁通Φα如图1中所示。气隙1处Nα产生的磁通Φα与永磁体产生的磁通Φp方向相同, 这使得气隙1处的磁通密度增大, 而气隙2处磁通Φα与永磁体磁通Φp方向相反, 这使得气隙2处的磁通密度减小, 这样不平衡的气隙磁通密度将在电机转子上产生一个沿α轴正方向的力。同理, 通过控制Nβ绕组中的电流就可以控制β轴方向上的悬浮力。这样, 通过控制Nα, Nβ绕组中的电流大小和方向就可以在电机转子上产生沿径向任意方向的悬浮力, 从而达到控制无轴承电机转子径向位置的目的。

2 转子径向位置检测系统原理

2.1转子径向位置检测系统数学模型

无轴承永磁同步电机永磁体产生的4极磁场可以等效为4极转矩绕组Na, Nb通电产生的磁场, 因此转矩绕组Na, Nb中的等效电流可以写为

i1αp=i1α+Ipcos (2φ) (1)

i1βp=i1β+Ipsin (2φ) (2)

式中:i1α, i1β为转矩绕组Na, Nb中实际通入的电流;Ipcos (2φ) , Ipsin (2φ) 分别是永磁体在转矩绕组Na, Nb中的等效励磁电流;Ip为永磁体等效励磁电流幅值;φ为转子位置角。

据文献[3], 无轴承永磁同步电机磁链方程可以写为

$(\begin{matrix} Ψ_{1 α p} \\ Ψ_{1 β p} \\ Ψ_{α} \\ Ψ_{β} \end{matrix}) = (\begin{matrix} L_{4} & 0 & - Μ^{'} α & Μ^{'} β \\ 0 & L_{4} & Μ^{'} β & Μ^{'} α \\ - Μ^{'} α & Μ^{'} α & L_{2} & 0 \\ Μ^{'} β & Μ^{'} α & 0 & L_{2} \end{matrix}) (\begin{array}{l} i_{1 α p} \\ i_{1 β p} \\ i_{2 α} \\ i_{2 β} \end{array}) (3)$

式中:Ψ1αp, Ψ1βp, Ψα, Ψβ分别是Na, Nb, Nα, Nβ绕组磁链;i2α, i2β为悬浮绕组Nα, Nβ电流;α, β为转子径向位移;L4, L2分别是转矩绕组与悬浮力绕组自感;M′为转矩绕组与悬浮绕组之间的互感与转子径向位移的比例系数, 为常数。

$Μ^{'} = \frac{μ_{0} π l R Ν_{2} Ν_{4}}{8 g_{0}^{2}}$ (4)

式中:μ0为空气磁导率;l为转子轴向长度;R为转子半径;N2, N4分别是悬浮力绕组与转矩绕组匝数;g0为电机等效气隙长度。

当转子不偏心时, 转子径向位移α, β为零, 代入式 (3) 得:

Ψα0=L2i2α (5)

Ψβ0=L2i2β (6)

式中:Ψα0, Ψβ0分别是转子不偏心时悬浮绕组磁链。

而在相同的转矩绕组电流、悬浮绕组电流情况下转子存在偏心位移时, 悬浮绕组磁链为

Ψα=-M′αi1αp+M′βi1βp+L2i2α (7)

Ψβ=M′βi1αp+M′αi1βp+L2i2β (8)

因此, 由于转子偏心而在悬浮绕组Nα, Nβ中产生的磁链差ΔΨα, ΔΨβ为

ΔΨα=Ψα-Ψα0=-M′αiαp+M′βi1βp (9)

ΔΨβ=Ψβ-Ψβ0=M′βiαp+M′αi1βp (10)

由式 (9) 、式 (10) 可得出转子径向位移表达式为

$α = \frac{i_{1 α p} Δ Ψ_{α} - i_{1 β p} Δ Ψ_{β}}{- Μ^{'} (i_{1 α p}^{2} + i_{1 β p}^{2})}$ (11)

$β = \frac{i_{1 β p} Δ Ψ_{α} + i_{1 α p} Δ Ψ_{β}}{Μ^{'} (i_{1 α p}^{2} + i_{1 β p}^{2})}$ (12)

2.2悬浮绕组磁链辨识

由上述分析可知, 转子径向位置的准确检测关键在于悬浮绕组磁链的准确辨识。本文采用U-I法辨识悬浮绕组磁链Ψα, Ψβ。根据电机理论, 悬浮绕组电压U2α, U2β为

$U_{2 α} = i_{2 α} R_{2} + \frac{d Ψ_{α}}{d t}$ (13)

$U_{2 β} = i_{2 β} R_{2} + \frac{d Ψ_{β}}{d t}$ (14)

由式 (13) , 式 (14) 得

Ψα=∫ $_{0}^{t}$ (U2α-i2αR2) dt+Ψα (0) (15)

Ψβ=∫ $_{0}^{t}$ (U2β-i2βR2) dt+Ψβ (0) (16)

式中:R2为悬浮绕组电阻;Ψα (0) , Ψβ (0) 分别为悬浮绕组磁链Ψα, Ψβ初始时刻 (0时刻) 值。

由于电机绕组为感性负载, 因此绕组电流不能突变, 电机启动初始时刻i1α, i1β, i2α, i2β都为零, 假设起始时刻转子位置角φ等于零, 因此, 根据式 (7) 、式 (8) 可计算出悬浮绕组磁链Ψα, Ψβ初始值:

Ψα (0) =-M′α (0) Ip (17)

Ψβ (0) =M′β (0) Ip (18)

式中:α (0) , β (0) 为转子初始时刻位置。

根据以上分析可建立无轴承永磁同步电机转子径向位置检测系统, 如图2所示。

3 无轴承永磁同步电机无径向位移传感器运行控制系统

无轴承永磁同步电机无径向位移传感器运行控制系统框图如图3所示。整个系统分为:转矩控制系统、径向位置检测系统以及悬浮力控制系统。

转矩控制系统采用转子磁场定向控制 (id=0控制) 。通过检测转子实际转速ω与转子转速参考值ω*进行比较, 其差值通过PI调节器调节得出转矩绕组电流q轴分量指令值i*q, i*q与i*d等于0一起通过两相旋转到三相静止坐标变换, 得出三相坐标系统中转矩绕组电流指令值i*1A, i*1B, i*1C, 用它来控制电流跟踪型逆变器的输出, 从而达到控制转矩绕组电流的目的。

悬浮控制系统中, 通过径向位置检测系统所检测出的转子径向位移α, β与位移参考信号α*, β*进行比较, 其差值通过PID调节器调节得出转子悬浮所需径向力的指令值F*α, F*β, 再利用径向悬浮力数学模型调制出悬浮绕组电流指令值i*2α, i*2β, 通过两相/三相静止坐标变换输入到电流跟踪型逆变器, 控制逆变器的输出电流从而达到控制悬浮绕组电流的目的。因而, 在悬浮控制系统中转子径向悬浮力数学模型的准确建立是实现转子稳定悬浮的关键。

无轴承永磁同步电机径向悬浮力数学模型为[4]

$\begin{array}{l} [\begin{array}{l} F_{α} \\ F_{β} \end{array}] = Μ^{'} \sqrt{i_{q}^{2} + Ι_{p}^{2}} \times \\ [\begin{matrix} - \cos (2 φ + θ) & \sin (2 φ + θ) \\ \sin (2 φ + θ) & \cos (2 φ + θ) \end{matrix}] [\begin{array}{l} i_{2 α} \\ i_{2 β} \end{array}] (19) \end{array}$

其中 θ=arctan (iq/Ip)

由式 (19) 可以得出在悬浮控制系统中由悬浮力指令值F*α, F*β调制悬浮绕组电流指令值i*2α, i*2β的数学模型如下:

$\begin{array}{l} [\begin{array}{l} i_{2 α}^{*} \\ i_{2 β}^{*} \end{array}] = \frac{1}{Μ^{'} \sqrt{(i_{q}^{*})^{2} + Ι_{p}^{2}}} \times \\ [\begin{matrix} - \cos (2 φ + θ^{*}) & \sin (2 φ + θ^{*}) \\ \sin (2 φ + θ^{*}) & \cos (2 φ + θ^{*}) \end{matrix}] [\begin{array}{l} F_{α}^{*} \\ F_{β}^{*} \end{array}] (20) \end{array}$

其中 θ*=arctan (i*q/Ip)

4 系统仿真及结果分析

无轴承永磁同步电机无径向位移传感器运行控制系统框图如图3所示。在实际控制系统中应对转子位置检测系统的输出信号进行滤波处理, 以消除检测所得位置信号中的噪声干扰, 故在转子位置检测系统的输出端加入了滤波环节。

用于仿真的无轴承永磁同步电机参数为:额定频率300Hz;额定电压150 V;额定电流5 A;额定功率750 W;额定转速9 000 r/min;额定转矩0.8 N·m;转矩绕组电阻1.8 Ω;悬浮绕组电阻1.6 Ω;转矩绕组电感0.008 H;悬浮绕组电感0.005 H;主磁极磁通0.18 Wb;转矩绕组极对数2;悬浮绕组极对数1;转动惯量0.3×10-3kg·m2;转子质量0.8 kg;限位轴承气隙0.3 mm;假设转子初始时刻位置α (0) =0 mm, β (0) =0.3 mm。

图4为电机无径向位移传感器运行0～9 000 r/min (942.5 rad/s) 空载启动转子位置检测系统所检测出的转子位置信号与实际转子位置对比。从图4中可以看出, 检测信号与转子实际位置存在一定误差, 其最大误差为2 μm, 远小于限位轴承气隙0.3 mm, 这说明检测系统能较为准确地检测转子径向位置。

图5为电机0～9 000 r/min空载启动有无径向位移传感器运行转子实际位置对比。从图5中可以看出, 由于检测系统检测出的转子位置信号较转子实际位置信号存在一定误差, 这使得电机无径向位移传感器运行时转子位置波形较有位移传感器运行振动幅度有所加大, 但是没有超出限位轴承气隙0.3 mm, 且转子位置于0.3 s后稳定在±10 μm内, 因而电机能在空载情况下实现无径向位移传感器稳定运行。

图6为电机无径向位移传感器额定转速运行情况下0.4 s时突加2倍额定负载 (1.6 N·m) 转矩、转速、转子位置波形。从图6中可以看出, 电机突加负载以后, 转子径向位置几乎没有受到影响, 这说明本文所提出的无轴承永磁同步电机无径向位移传感器运行系统具有良好的抗扰动性能。

从以上分析可以看出, 电机能实现无位移传感器运行且具有良好的抗扰动性, 这说明本文所提出的转子径向位置检测系统是有效的。

5 结束语

由于机械式位移传感器存在安装、连接、可靠性等问题, 因此, 研究无轴承电机无径向位移传感器运行对无轴承电机的发展具有现实意义。本文提出了一种利用磁链推算转子径向位置的方法, 根据此方法建立了无轴承永磁同步电机径向位置检测系统并对其进行了仿真验证。仿真结果表明, 该系统能够准确检测转子径向位置, 实现电机无径向位移传感器稳定运行。

参考文献

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无传感器控制系统第7篇

关键词：单片机,无位置传感器,无刷直流电机

0 引言

在一些应用场合要求使用的电机体积小、效率高、转速高,微型永磁无刷直流电机能够较好地满足要求。因为电机体积较小,安装位置传感器困难,所以微型无刷直流电机的无位置传感器控制就显得尤为必要。

无刷直流电机的无位置传感器控制的难点在于转子位置信号的检测,目前国内外研究人员提出了诸多方法[1],其中反电动势法最为简单、可靠,应用范围最广泛。普遍采用的控制方案为基于DSP的控制和基于专用集成电路的控制[2]等,但是其价格高、体积大,不利于用在微型电机控制器中。本文介绍基于C8051F330单片机[3]、检测反电动势法的无位置传感器无刷直流电机的控制器,系统结构简单,体积超小型,价格低廉,运行性能良好。

1 无传感器无刷直流电机的控制方式

实现无刷直流电机电子换相及PWM控制的逆变器主电路如图1a所示。采用两两通电方式,即每一个瞬间有两个功率管导通,每隔60°电角度换相1次,每一功率管导通120°电角度。功率管的导通顺序是:V6V1→V1V2→V2V3→V3V4→V4V5→V5V6。

在方波无刷直流电机中,定子绕组的反电动势波形(即气隙磁通波形)为正负对称的梯形波[4],如图1b所示。从图中可以看出当检测到不通电相绕组的反电动势为零时,以此作为起点滞后30°电角度,即为最佳换相时刻。因此只要测出各相反电动势的过零点就可获得三相电机所需的6个关键位置信号,进而实现定子绕组的正确换流。电动机绕组中性点O一般未引出,直接测定绕组反电动势相值比较困难,而便于测量的是三相定子绕组对地的端电压。端电压过中点(直流电源电压的一半)与反电动势过零点在时间上是重合的,所以寻找反电动势的过零点后30°电角度即相当于寻找端电压的过中点后30°电角度。

a)逆变器主电路b)反电动势波形

图1逆变器主电路和电机反电动势波形图(参见右栏)

2 控制系统设计

2.1 硬件电路设计

系统的硬件电路图如图2所示,以C8051F330单片机、逆变桥电路、端电压检测电路、稳压电路等组成。本电路设计得非常简洁,各种元器件都使用小型的贴片封装,非常适合对成本和体积都比较敏感的微型电机控制器。

逆变桥电路中上桥臂为P型MOSFET器件FDS6679,下桥臂为N型MOSFET器件M4410B,均为低电压驱动器件。FDS6679通过一个NPN型三极管驱动,而M4410B由C8051F330的P1口直接驱动(P1口设置成推挽输出)。PWM控制模式定为:PWM仅应用于半桥的下端MOSFET,同时换流的上端(对角线)MOSFET仅起换相通断控制。

电源电压和电流的检测:当UV相通电,在PWM开通期间检测U相的端电压Uu,由于MOSFET的通态电压很小(小于0.1V),端电压Uu可以近似看作是电源电压UD;在下桥臂源极和电源地之间串接采样电阻,通过P0.4口检测电阻电压得到电流值,输入信号先经过内部可编程增益放大器放大,再作A/D转换。

2.2 软件设计

软件主要有初始化程序、电机起动程序、端电压检测及换相程序、电压和电流保护程序、运行控制程序等组成。共有四个中断:PWM中断、ADC中断、T1中断、T2中断。其中T2中断实现电机起动程序,PWM中断在PWM开通期间启动ADC中断,在ADC中断中进行端电压检测,当检测到反电动势过零点时启动T1中断完成换相。主程序如图3所示。

2.2.1 C8051F330的初始化

由于C8051F330单片机与8051单片机在内部资源上有差异,所以它们的初始化有所不同。主要有两点不同:对外引脚的交叉开关的配置;对系统时钟源的配置。考虑到用户自己写初始化程序很繁琐,Silicon Labs公司推出了C8051F单片机初始化代码生成程序软件Config2Version 1.30。用户只要在图形化的界面上用鼠标点击选择,就可以方便地生成C8051F330的初始化程序。大大加快了用户的开发速度。

2.2.2 PWM波输出控制

C8051F330的可编程计数器阵列(PCA)由一个专用的16位计数器/定时器和3个16位捕捉/比较模块组成,恰好可以实现3路8位PWM或16位PWM功能。PCA的16位计数器/定时器的高字节PCA0H和低字节PCA0L决定PWM波的频率,通过改变捕捉/比较模块的高字节PCA0CPHn和低字节PCA0CPLn就可以改变PWM波的占空比。

2.2.3 端电压检测及换相

反电动势换相信号检测:在PWM开通期间启动ADC,检测处于不通电相绕组的端电压,其值等于电源电压的一半时为反电动势过零点信号。要考虑:a.ADC检测时刻应与PWM同步,并选择PWM开通时间的中点为佳,以避开开关状态的瞬态电压噪声。b.在软件中应舍弃换相后的最初几个反电动势采样点,因为换相后绕组电流不会立即为零,要经过一个续流过程才下降为零。程序如图4所示。使用定时器0记录连续监测到两个端电压过零点的时间,除以2即为30°电角度的时间,把此时间装载到定时器1中,定时器1经过30°电角度时间触发中断,调用换相子程序进行电子换相。

3 实验结果及结论

实验样机采用长沙方圆模型厂生产的无传感器无刷直流电机,型号为1208436,额定参数为,转速:4100r/V,2对极,最大电流:4A,内阻:0.59Ω,空载电流:0.3A。实验平台如图5所示。

当电源电压为10V、PWM占空比为20%、空载时,端电压波形图如图6所示。从图中看出,换相时间为0.6ms左右,端电压波形是较好的梯形波。根据电机额定参数计算换相时间为0.609ms(60°电角度),可见换相时间比较准确。通过实验证明,采用上述控制技术,电机系统起动平稳,无振动和失步现象,同时系统具有结构简单、小型化、低成本、运行可靠、调速性能良好的优点。

参考文献

[1]董富红,沈艳霞,纪志成。永磁无刷直流电机无位置传感器估计方法综述[J]。微电机2003,36(5):39-46.

[2]谭建成.电机控制专用集成电路[M].北京:机械工业出版社,1997.7:151-172。

[3]潘琢金,施国君.C8051Fxxx高速SOC单片机原理及应用[M].北京:北京航空航天大学出版社,2002.

[4]TEXAS INSTRUMENTS.Sensorless speed controlled brushless DC drive using the TMS320C242DSP controller[R].Texas:Texas Instruments Inc,1997.

无传感器控制系统第8篇

无刷直流电机由于去掉了普通直流电机的机械换向装置而改用电子换向,具有结构简单、体积小、效率高等优点[1,2,3]。但是由于位置传感器的存在,使无刷直流电机的可靠性降低,维护不方便,大大限制了其在恶劣环境下和对系统要求较高场合下的应用,因此无刷直流电机转子位置的快速准确检测成为目前的一个重要研究方向[4]。

在系统控制方面,无刷直流电机是一个多变量、强耦合、非线性和变参数的复杂系统,采用常规的PI控制难以获得满意的调速性能。近年来,模糊控制[5]和神经网络控制[6]等算法开始在无刷直流电机控制中得到应用,但由于算法收敛速度慢,实际应用效果并不理想。滑模控制是一种非线性控制方法,其对于系统的摄动、不确定性及外界扰动具有良好的自适应性,其高速切换特性对于电机负载变化和绕组换向引起的电流波动具有较好的抑制效果[7]。但传统滑模控制对系统参数的不确定性和外部扰动的鲁棒性仅存在于滑动模态阶段,而在响应的全过程并不具有鲁棒性。

本文首先建立了无刷直流电机的数学模型,深入分析了基于自适应小波神经网络的直流无刷电机转子位置检测方法。在此基础上提出了一种基于全局滑模控制的无刷直流电机控制方法,通过设计动态非线性全局滑模面来适应不同运动阶段的要求,克服系统非线性、时变性和强耦合等因素的不良影响。最后通过仿真实验证明了上述方法的正确性和有效性。

1 无刷直流电机数学模型

采用具有梯形反电动势的无刷直流电机结构,三相桥式Y形联接,120°两两导通方式。其中假设无刷直流电动机在工作过程中磁路不饱和,不计涡流和磁滞损耗,三相绕组完全对称。无刷直流电机等效电路如图1所示。

根据基尔霍夫定律,可以得到无刷直流电机相电压为:

其中,ua,ub,uc为定子绕组相电流;ia,ib,ic为定子绕组相电流;ea,eb,ec为定子绕组反电动势;R为定子绕组相电阻;L为绕组电感;Ls为每相绕组自感;M为每两相绕组间互感。

令L=Ls-M,则式(1)改写为:

无刷直流电机动力学模型为:

其中,ω为转子机械角速度;Te、Tl分别为电磁转矩和负载转矩;J为转子的转动惯量;Bv为黏滞摩擦系数。

2 无位置传感器BLDCM控制系统

无位置传感器BLDCM控制系统由全局滑模控制器、转子位置检测单元、PWM逆变器和无刷直流电机本体等部分组成,系统结构如图2所示。

本文采用基于小波神经网络的BLDCM转子位置检测方法,其原理如下。

根据式(2)得到BLDCM相反电动势法:

由式(5)得到线反电动势表达式为:

定子反电动势与电机换相点关系如图3所示:

由图3看出,电机的三个线反电动势的过零点将直接是换相点,因此利用线反电动式比利用相反电动势更有优势[8]。由于无刷直流电机的非线性与参数的不稳定性使建立无刷直流电机精确数学模型十分困难。人工神经网络具有自组织、自学习和较强的非线性分析能力,小波变换在时域和频域具有局部特性和变焦能力。因此本文将BLDCM的线反电动势和转子位置之间作为一个非线性系统,然后采用小波神经网络进行系统辨识。

本文采用前馈式小波神经网络结构,输入层为三个线反电动势,隐含层激励函数采用墨西哥帽状小波函数,输出层为BLDCM转子电角度。则无刷直流电机转子位置信号检测的小波神经网络结构如图4所示。

3 全局滑模控制器设计

电机模型状态方程可表示为:

其中,ra为绕组线电阻;ke为线反电势常数;KT为电机转矩系数。

定义状态变量为:

式(8)中ω为电机角速度;ωref为系统参考角速度。

将式(8)代入式(7)中,可以得到:

所对应于电机定常对象自由运动方程表示为:

3.1 全局滑模切换函数

系统速度误差为:

全局动态滑模面可以设计为:

其中φ(t)是为了达到全局滑模而设计的函数,能够消除常规滑模控制的到达运动阶段,使系统在响应的全过程都具有鲁棒性,φ(t)应满足以下条件:

(1)φ(0)=c1x1(0)+c2x2(0);

(2)t→∞时,φ(t)→0;

(3)φ(t)具有一阶导数。

根据以上条件,可将φ(t)设计为:

3.2 控制律选取

选取全局滑模控制律为:

3.3 稳定性分析

定义Lyapunov函数为,根据Lyapunov稳定理论[9],要保持系统稳定,需满足以下条件:

此即为广义滑模条件,表示状态空间中的任意点必将向切换面s=0靠近的趋势。

综合式(12)-(15)可得到:

即:,系统稳定。

为了进一步消除抖振,可采用饱和函数方法sat(s)代替sgn(s)。

4 系统仿真

为验证上述理论的正确性,在MATLAB中搭建无位置传感器BLDCM全局滑模控制系统仿真模型。电机参数取为:额定电压Udc=24V,额定转速N=3 000 r/min,电阻R=0.3Ω,线电感L=0.42m H,负载转矩TL=0.5N·m。

(1)利用自适应小波神经网络对无刷直流电机转子位置进行检测,效果如图5所示。

由图5可以看出基于自适应小波神经网络的转子位置检测方法可以快速准确的检测电机转子实际位置。

(2)图6和图7分别为采用常规滑模控制和本文提出的全局滑模控制时转速和转矩响应曲线,在0.042s处加入外界扰动信号。

由以上仿真结果可以看出,两种控制方法下系统在空载时均能在较短的时间内达到平稳。相比之下,全局滑模控制比常规滑模控制的转速超调更小,同时转矩脉动抑制效果更好。在外界扰动条件下,基于全局滑模控制的BLDCM转速波动小、调整时间短、控制效果更优异。

5 结论

本文主要研究无位置传感器直流无刷电机全局滑模控制方法,通过理论分析与仿真实验得出以下结论:

(1)本文提出了一种直流无刷电机全局滑模控制结构,可以使系统响应的全过程都具有良好的鲁棒性,抗干扰能力强,同时兼具了滑模控制对电机参数、转速和负载变化不敏感的优点;

(2)本文提出一种基于小波神经网络的转子位置检测方法,具有良好的自适应性和非线性逼近能力,可以快速准确的检测电机转子位置,从而为无刷直流电机提供准确的换相信号。

摘要：针对传统滑模控制应用于无刷直流电机(BLDCM)在趋近模态不具有鲁棒性的缺点,提出了一种新型具有全滑动模态的变结构控制策略,该控制方法对系统参数的不确定性和外部干扰等问题具有较强的鲁棒性,可以较好的抑制常规滑模控制中的抖振问题。同时采用自适应小波神经网络算法提高无刷直流电机转子位置检测精度,从而为无刷直流电机提供准确的换相信号。最后通过仿真实验证明了上述方法的可行性和有效性。

关键词：无刷直流电机,全局滑模控制,鲁棒性,无位置传感器,自适应小波神经网络

参考文献

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[2]夏长亮,张茂华,王迎发,等.永磁无刷直流电机直接转矩控制[J].中国电机工程学报,2008,28(6):104-409.

[3]钟德刚,方浩.两相无槽无刷直流电机的无位置传感器控制[J].机电工程,2011(12):1502-1505.

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[6]王群京,姜卫东,赵涛,等.基于神经网络的无刷直流电机预测控制的仿真研究[J].系统仿真学报,2005,17(6):1490-1493.

[7]郭鸿浩,周波,左广杰,等.无刷直流电机反电势自适应滑模观测[J].中国电机工程学报,2011,31(21):142-149.

[8]李自成,程善美,秦忆.线反电动势检测无刷直流电机转子位置方法[J].电机与控制学报,2010,12(14):96-100.

双馈风力发电系统无速度传感器控制第9篇

随着矿物燃料的日益枯竭和全球环境的日益恶化,很多国家都在认真探索能源多样化的途径,积极开展新能源和可再生能源的研究开发工作。而在可再生能源中,风能始终保持最快的增长态势,并成为继石油燃料、化工燃料之后的核心能源。

相对于全功率变换的直驱式发电系统[1],双馈感应风力发电机(DFIG)定子绕组接电网,转子绕组则由变频器提供频率、相位、幅值都可调节的电源,实现恒频输出,还通过改变励磁电流的幅值和相位实现发电机有功、无功功率的独立调节。由于变频器只需供给转差功率,大大减少了容量的需求,使得双馈风力发电机成为变速恒频中的优化方案。双馈发电机通常采用定子磁场定向控制实现功率的解耦控制[2,3],但是双馈感应电机的矢量控制必须获得电机的转子位置信号。速度传感器的使用增加了系统的故障率,限制了双馈发电机在风力发电系统中的应用,因此双馈发电机的无速度传感器的控制具有非常好的发展前景。

本文在分析变速恒频双馈风力发电控制原理的基础上,将双馈发电机转子位置估计方法运用到矢量控制中,利用TI公司的电机控制用DSP芯片搭建了DFIG无速度传感器控制实验系统,实验结果表明了所提出方法的可行性。

2 双馈风力发电机控制原理

采用电动机惯性,写出双馈发电机数学方程[4]:

${\begin{cases} u_{d s} = p Ψ_{d s} - ω_{1} Ψ_{q s} + R_{s} i_{d s} \\ u_{q s} = p Ψ_{q s} + ω_{1} Ψ_{d s} + R_{s} i_{q s} \\ u_{d r} = p Ψ_{d r} - (ω_{1} - ω_{r}) Ψ_{q r} + R_{r} i_{d r} \\ u_{q r} = p Ψ_{q r} + (ω_{1} - ω_{r}) Ψ_{d r} + R_{r} i_{q r} \end{cases} (1)$

${\begin{cases} Ψ_{d s} = L_{s} i_{d s} + L_{m} i_{d r} \\ Ψ_{q s} = L_{s} i_{q s} + L_{m} i_{q r} \\ Ψ_{d r} = L_{m} i_{d s} + L_{r} i_{d r} \\ Ψ_{q r} = L_{m} i_{q s} + L_{r} i_{q r} \end{cases} (2)$

双馈发电机定子接于电网时,可以忽略定子绕组电阻压降[5],发电机定子电压矢量Us近似等于感应电动势es,采用定子磁场定向控制后,正好落在超前d轴90°的q轴上,因此有:

${\begin{cases} u_{d s} = 0 \\ u_{q s} = U_{m} \end{cases} {\begin{cases} Ψ_{d s} = Ψ_{s} \\ Ψ_{q s} = 0 \end{cases} (3)$

在d-q坐标系中,双馈发电机定子侧的瞬时有功功率和无功功率方程表示为

${\begin{cases} Ρ_{s} = u_{d s} i_{d s} + u_{q s} i_{q s} \\ Q_{s} = u_{q s} i_{d s} - u_{d s} i_{q s} \end{cases} (4)$

考虑上述磁场定向约束条件式(3),方程式(4)可简化为

${\begin{cases} Ρ_{s} = U_{m} i_{q s} \\ Q_{s} = U_{m} i_{d s} \end{cases} (5)$

这表明电机有功功率和电磁转矩与定子电流有功分量iqs成正比,无功功率和定子电流无功分量ids成正比,只要分别控制定子电流分量iqs和ids,即可实现发电机有功和无功功率的独立调节。

由于定子电流各分量的调节都是通过调节转子绕组供电电压udr,uqr来实现的,转化得到转子电压控制方程:

${\begin{cases} u_{d r} = (R_{r} + σ p) i_{d r} - σ ω_{s} i_{q r} \\ = u^{'}_{d r} + Δ u_{d r} \\ u_{q r} = (R_{r} + σ p) i_{q r} + σ ω_{s} i_{d r} + ω_{s} L_{m} Ψ_{s} / L_{s} \\ = u^{'}_{q r} + Δ u_{q r} \end{cases} (6)$

式中:σ=Lr-L2m/Ls;u′dr,u′qr为实现电压、电流解耦控制的解耦项;Δudr,Δuqr为消除电压、电流交叉耦合的补偿项。

根据上述分析,可以得到如图1所示的双馈风力发电控制系统框图[5]。功率外环实现对双馈风力发电的有功功率和无功功率的有效控制,并且通过检测的电压电流信号实现转子位置估计;利用转子位置角度θr对转子坐标系下的转子电流进行坐标变换,得到定子磁场定向下的转子电流d,q轴分量idr,iqr,分别与参考值比较,经PI调节后输出电压控制量u′dr,u′qr再分别叠加上电压补偿量Δudr,Δuqr,通过旋转至静止的坐标变换,便可获得用于控制变频器输出的转子电压uαr,uβr。

3 转子位置检测原理

分析DFIG时,通常采用图2所示的矢量图[5]。图2中转子电流与同步坐标系d轴的夹角为γ1,它同时与转子αr轴的夹角为γ2,转子位置角度θr=γ2-γ1,所以对转子位置角度θr的估计问题可以转化为计算角度γ1和γ2。

利用定转子之间的线性比例关系可以得到

同步坐标系中的转子电流[5]:

${\begin{cases} i_{d r} = \frac{U_{m}}{ω_{1} L_{s}} - \frac{L_{s}}{L_{m}} i_{d s} \\ i_{q r} = - \frac{L_{s}}{L_{m}} i_{q s} \end{cases} (7)$

那么转子电流与同步坐标d轴的夹角:

$γ_{1} = \arctan \frac{i_{q r}}{i_{d r}} (8)$

转子三相电流经过C3s/2s变换得iαr,iβr,由K/P变换得到转子电流在转子静止坐标系中的位置:

$[\begin{matrix} i_{r α} \\ i_{r β} \end{matrix}] = [\begin{matrix} \frac{2}{3} & - \frac{1}{2} & - \frac{1}{2} \\ 0 & \frac{1}{\sqrt{3}} & - \frac{1}{\sqrt{3}} \end{matrix}] [\begin{matrix} u_{r a} \\ u_{r b} \\ u_{r c} \end{matrix}] (9)$

$γ_{2} = \arctan \frac{i_{β r}}{i_{α r}} (10)$

于是可以估算得到转子位置:

4 实验结果及分析

对1台双馈感应电机进行了实验室研究,实验系统如图3所示,主要由直流调速系统、双馈发电机、双PWM变流器及其控制系统构成,采用的功率模块为FS450R17KE3。DFIG参数为额定功率7.5 kW;极对数2;定子额定电压380 V,频率50 Hz;定子电阻、漏感分别为0.47 Ω,2.1 mH;转子电阻、漏感分别为0.414 Ω,3.1 mH;互感62.1 mH;转动惯量0.578 kg·m2。

图4为电机实测和估计的转子位置角度曲线。电机1 200 r/min稳定运行是估计和实测转子位置很好的吻合,然后转子速度以斜坡方式增加,平稳地达到超同步速,动态过渡到1 800 r/min。在穿越同步速过程中,该控制方式仍然能够较准确地估计转子位置。

图5是穿越同步速过程中转子两相电流波形。从图5中可以看出,转子电流相位在过渡过程中发生改变,ia由滞后ib变为超前ib,该过程没有产生很大的冲击,过程比较平缓。

图6为双馈发电机稳态运行时的定子电压和电流,通过调节转子励磁可以实现定子侧单位功率因数运行。

5 结论

将磁场定向的矢量控制技术应用于双馈风力发电系统,可以更好地实现发电机功率的解耦控制,并且采用速度估计方式减少容易故障的速度传感器的使用。实验结果证明了该方法的有效性, 具有一定的实际应用价值。

参考文献

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[4]高景德,王祥珩,李发海.交流电机及其系统分析[M].北京:清华大学出版社,1993.

无传感器控制系统第10篇

关键词：无刷直流电机,电压空间矢量,起动控制,仿真

0 引言

对于靠反电动势进行位置检测的无位置传感器永磁无刷直流电机(BLDCM)的起动而言,由于静止或低速时很难检测到反电动势信号,使得电机如何顺利起动成了重要问题。目前一般采用的方法是先他控同步式起动,使电机加速到反电势可以被检测到的速度,然后再利用反电动势检测法切换到自控同步方式[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]。

文献[1-6]采用三段式起动方法,即首先给任意的两相定子绕组通电一定时间,转子将被定位在相应的位置上,然后离线给出频率逐渐增高的换相信号,电机将被加速,当电机到达一定转速后切换至自同步运行。文献[7]采用预定位方式起动,省去了变频升速过程,但对切换时间要求严格。文献[8-9]分别用硬、软件实现升频升压起动。文献[10]提出了控制相电流与起动曲线相对应的起动方法,适用于固定负载的场合。文献[11-13]采用他控恒频进行开环起动控制。文献[14-15]描述了短时检测脉冲转子定位起动法,比较适合于凸极式电机。

综合上述开环起动方法,无论在一次定位还是在二次定位过程中,都存在转子的定位振荡问题,而且电机转速的振荡剧烈程度随着转动惯量和外施电压大小而不同。另外,由于BLDCM的定子磁势在空间上表现为步进式变化,因此定子磁势与转子d轴的夹角是不断变化的,甚至出现正、负交替,导致起动过程是一个抖动上升过程,起动电流波动也很大,起动过程参数整定困难,而且一旦负载变化,需重新调整参数。三段式起动和升频升压起动,都是通过逐渐调节电压来间接控制电流,起动电流没有得到直接有效控制,起动性能差。

为解决起动过程的振荡与抖动问题,有效限制起动电流,改善起动性能,避免起动过程的不确定性,本文采用电压空间矢量法,将逆变器和电机看作一个整体,通过控制逆变器中功率管的通断,磁链轨迹向着电压矢量方向移动,使电机定子磁链矢量动态跟踪给定轨迹,通过选取合适的电压矢量,控制定子磁链的幅值沿近似于圆形的轨迹旋转,保证电机起动过程的平稳和可靠。由于转子是跟踪定子磁链的,所以通过控制定子磁链旋转的速度,便可控制电机转速。另一方面,只要调节电压空间零矢量作用时间,也即改变了电压空间矢量幅值,就可对定子电流实现控制,可有效改善无位置传感器永磁BLDCM的开环起动性能。

1 双绕组永磁BLDCM主回路

双绕组永磁BLDCM主回路如图1所示。定子是由2套空间上相差30°电角度的三相集中绕组构成,即采用六相双Y移30°电角度。由于2套定子绕组之间存在磁场耦合,因此在分析计算时,要考虑2套绕组间的互感作用。

2套定子绕组分别由2套独立的逆变器驱动控制,都能单独与转子组成一台电动机输出电磁转矩,因此即使一个Y出故障,另一个Y仍可维持正常运行,多相电机采用冗余技术提高了系统的可靠性。

由于双绕组BLDCM双Y结构的第2套定子绕组在空间上滞后第1套绕组30°电角度,由2套独立的逆变器供电,当转子每转过30°电角度,而不是一般三相BLDCM的60°电角度,就有一套逆变器的开关管之间要进行一次换流,这样电机旋转一个电角度周期就有12个磁状态,因此,双绕组BLDCM的每个瞬间有4个功率开关器件处于导通状态,一个电角度周期内共有12个换相状态。

2 基于SVPWM和电流调节控制的双绕组BLDCM起动控制

对于双绕组梯形波BLDCM的逆变器而言,为减少电磁转矩脉动,提高效率,以及在相电流大小不变时获得最大电磁转矩,2组绕组均采用三相星形连接,其中每一个三相逆变电路采用二二导通方式,不同于同步电机的三三导通方式,需用六位二进制数来表示一个三相绕组的空间电压矢量,每一位二进制数代表一个功率开关管的开关状态,“1”表示对应功率管导通,“0”表示对应功率管关断。为减少不必要的功率管开关损耗,三三导通时,零矢量有2个,分别对应于上桥臂全导通,或下桥臂全导通;而二二导通时,零矢量只有1个,即上、下桥臂全关断时。双绕组BLDCM电压空间矢量图如图2所示。

在αβ坐标系下,取α轴与绕组轴线a1重合,由于二二导通时的相电压幅值为Ud/2,每个三相中的6个非零基本电压空间矢量(X=1,2,3,4,5,6)可表示为

以各三相的非零基本电压空间矢量为边界,对处于每个三相60°区域内的电压空间矢量Uout,可以用相邻的2个开关状态矢量和零矢量来合成。在αβ坐标系下,Uout逆时针方向旋转,与α轴的夹角为θ,TS为开关周期,tX、tX+1、t0分别为一个开关周期TS内UX、UX+1、U0的作用时间,根据电压时间等效原则,有

由式(1)(2),求得1Y和2Y各扇区中一个开关周期内,相应电压空间矢量作用时间为

Ud一定时,t0增大,输出电压将减小,一定的tX、tX+1、t0决定了输出电压具有一定的脉宽和相应的输出电压大小,最大的输出电压对应于t0=0,由式(3)(4)可知电压空间矢量最大可能输出的相电压幅值Umaxout为

由式(5)可知每个三相最大幅值电压空间矢量端点的轨迹为正六边形。当然改变零矢量的作用时间,可实现电压矢量幅值的调整。在二二导通情况下,由图2可见正六边形内切圆半径为也即电压空间矢量的端点轨迹为圆形的最大电压空间矢量幅值分别代入式(3)和式(4),可得此时各电压空间矢量的作用时间为

则双绕组BLDCM的合成电压空间矢量端点的轨迹为圆形,幅值为

转子为表面瓦片式磁钢结构的双绕组永磁BLDCM,可近似认为磁路完全对称,定子绕组参数不随转子位置变化而变化,即各相定子绕组的自感以及绕组间的互感为常数,与转子位置无关;2套绕组的电路参数完全相同;不计涡流和磁滞损耗;气隙磁场分布为梯形波。双绕组永磁BLDCM的电压平衡方程式[16,17]为

电磁转矩为

其中,ω为转子旋转电角速度,np为电机的极对数。

BLDCM定子采用集中绕组的方式,以获得良好的梯形波反电动势形状,同时为避免不希望的磁阻转矩造成的转矩脉动,采用定子倾斜一个槽的槽距或转子每极磁钢倾斜一个槽的槽距固定方式,当转子以电角速度ω旋转时,定子每相绕组反电动势波与磁通密度分布波形应该一致,为简化分析,可将它近似为梯形波。定子每相绕组的感应电动势幅值[18]为

其中,ke为反电动势系数,W为绕组每相串联匝数,Φδ为每极磁通量,αi为计算极弧系数。

相反电动势的值与转子位置有关,设βm为反电动势平顶宽度,而由式(10)可知,反电动势幅值正比于转子电角速度。在[0,2π]区间内,取函数kea1为

函数kea1可称之为a1相形状函数,则

同理可得其他各相形状函数,可得双绕组BLDCM的电磁转矩为

由式(13)可见,起动电磁转矩与形状函数和相电流有关,而与转速无关。而形状函数由电机结构决定,一旦电机制造完成就基本不变,因此改变转矩的大小只能通过调节电流大小以及电流与形状函数间的相位关系来实现。

就开环起动的现有方式而言,二二导通双绕组12状态BLDCM的定子磁势幅值固定在定子12个空间位置上,在空间上是离散的、步进式的,而且,在没有转子位置判别的情况下,并不能保证定子磁势每跃前30°电角度,以及转子也同步旋转30°电角度,因此,容易导致电磁转矩的波动,甚至出现较大反向转矩。

基于对双绕组BLDCM的SVPWM控制分析可知,通过设定BLDCM起动过程的电压空间矢量,使得定子磁势变化在空间上具有连续性,而且当电压空间矢量的作用时间按式(6)(7)取值时,定子磁链的幅值沿圆形的轨迹旋转,又由于转子是跟踪定子磁链的,因而通过改变电压空间矢量的位置和幅值,便可实现电机的平稳、可靠起动。

双绕组BLDCM的机械运动方程式为

其中,B为粘滞摩擦系数,TL为负载转矩,J为电机的转动惯量。

在BLDCM的开环起动控制中,定子磁势的位置变化,决定了起动速度的快慢和方向。定子磁势空间位置的设定可通过软件编程来实现,在开环升频设定中,只要开环起动电角加速度的设定满足式(15),便可实现电机的起动。

在BLDCM的开环起动控制中,电压空间矢量的位置变化,决定了起动速度的快慢和方向,而电压空间矢量幅值的改变,决定着定子电流的大小。在开环起动控制实验中,电压矢量的空间位置设定通过DSP2407A中的软件编程来实现,而矢量幅值的调整则由电流调节控制来完成,根据定子电流大小不断插入电压空间零矢量,既限制起动电流幅值过大,又保证电压矢量的幅值满足要求。基于SVPWM和电流调节控制的BLDCM开环起动控制原理框图见图3。

电流调节控制,采用两点式比较器,当任一相电流的绝对值增大到最大给定值时,电流调节控制输出零矢量,使得相电流减小;当任一相电流的绝对值减小到最小给定值,或一直小于最小给定值时,电流调节控制的输出即为设定的输入电压空间矢量。电流调节控制完全根据定子电流大小选择零矢量或运动矢量,既确保了限流目的,同时具有很快的响应速度。另外,为防止由于电流变化速度过快而导致逆变电路中功率管开关频率过高,在电流调节器控制中可设计一个单稳态延时电路,保证限流的同时避免功率管开关速度过快,提高了系统的可靠性。

3 双绕组永磁BLDCM起动控制系统建模

在Matlab/Simulink环境下,建立双绕组永磁BLDCM起动控制系统的仿真模型,采用模块化建模,将整个起动控制系统分成各个功能独立的子模块,其中包括:双绕组BLDCM本体模块、电流调节模块、逆变模块、起动SVPWM模块等。根据双绕组BLDCM数学模型,主要从电压平衡方程、电磁转矩方程和机械运动方程等几个方面建立双绕组BLDCM本体的仿真模型。仿真模型中,综合运用Matlab中的S-函数以及Matlab/Simulink/SimPowerSystems元件库中的电气元件模型,并通过等效变换等方式,根据双绕组BLDCM的电压平衡方程式,建立电压平衡方程等效模型;根据双绕组BLDCM的电磁转矩表达式确立电磁转矩仿真模型;依据BLDCM的机械运动方程式,建立机械运动仿真模型。在电压平衡方程等效模型中,关于反电动势的仿真建模有很多方法,如二维有限元法、傅里叶变换法、正弦波削顶法和分段线性法。为减少仿真计算时间,本文采用了正弦波削顶法,建立双绕组BLDCM相绕组梯形波反电动势仿真模型。在仿真模型中2个三相绕组的对应相反电动势波形相差30°电角度,同时,还给出了可调整霍尔安装位置的霍尔位置信号。

电流调节控制完全根据定子电流大小进行相应控制,运用Matlab中的Relay仿真模块来实现两点式比较控制,当模块输入电流的绝对值增大到Relay最大设定值时,模块输出为0;当模块输入电流的绝对值减小到Relay最小设定值或一直小于Relay最小给定值时,模块输出为1。考虑实际应用中,为防止由于电流变化速度过快,而导致逆变电路中功率管开关频率过高,在电流调节器控制中设计一个单稳态延时电路,本文为了充分模拟实际电路,在电流调节控制模块仿真模型中,也采用了一个单稳态延时模型。电流调节控制模块的输出给SVPWM开环起动控制模块,使得电机在SVPWM开环起动控制过程中,电流调节直接参与控制。

在双绕组BLDCM的SVPWM开环起动控制仿真模型中,开环起动时间可设定,当开环起动时间结束后就转入自同步阶段。起动阶段SVPWM的产生通过编辑S-函数来实现。

4 仿真与实验结果

本文分别从仿真与实验两方面验证了双绕组BLDCM的基于SVPWM和电流调节控制的开环起动控制。

实验采用的一台双绕组表面贴磁式BLDCM参数为:Pe=30 kW,np=3,额定输入直流电压Ud=220 V,额定相电流Ie=50 A,ne=3 000 r/min,L=0.3 mH,r=0.03Ω,J=0.75 kg·m2,负载转矩TL=0.01 N·m,PWM周期TS=0.000 58 s,阻尼系数为1.2,开环起动设定由频率2 Hz开始匀加速上升到10 Hz的时间为1.2 s,采用SVPWM和两点式电流调节开环起动控制,其中电流调节最大值45 A,最小值35 A,起动过程的PWM的有效占空比为0.69。在Matlab/Simulink中建立系统仿真模型。在αβ坐标系下,α轴与定子轴线a1重合,每次起动时定子磁势变化方向及起始状态不变。实验中用双绕组BLDCM同轴拖动一台普通直流电机,用普通直流电机作为测速或负载使用。

基于SVPWM和电流调节控制的开环起动过程一旦设定,其每次起动过程的电流变化就几乎不变,图4、5分别为a1相、a2相的起动过程电流变化仿真波形。

为验证转子在不同初始静止位置时对起动过程影响,将转子d轴初始静止位置分别置于αβ坐标系下的0°、90°、180°、270°电角度位置时,起动过程转速变化分别如图6~9所示,每图中(a)为计算机仿真所得开环起动过程转速变化波形;(b)为开环起动过程用4通道示波器记录实验波形图,其中通道1为a1相上桥臂IGBT控制电压ua1_up波形;通道2为a1相电流波形,为获取相电流波形,通过电流传感器将实际电流信号转换为电压信号,而实际电流与转换后电压信号的线性比例关系为10 A∶1 V;通道3为电机相电压um经过滤波和整形电路后获得的转子位置信号;通道4为与转速信号相对应的直流电压信号ud,转速信号是通过测量直流电机的端电压来获得的,实际转速与所测直流电压的线性比例关系为6.6 r/min∶1 V。

无论是起动电流波形还是起动过程转速变化波形,仿真结果和实验结果都非常一致,验证了无位置传感器双绕组BLDCM起动控制系统仿真模型建立的准确性。

仿真和实验都表明,转子在不同初始静止位置时的起动过程转速变化是不一样的,基于SVPWM和两点式电流调节控制,不但实现了对起动电流的有效控制,还能保证双绕组BLDCM的可靠起动。

基于SVPWM和电流调节控制使得BLDCM的开环起动性能得到了有效改善,但通过仿真和实验也证实,由于无转子位置信号和转矩反馈,起动过程不可避免存在电机转速波动。

5 结语

本文提出基于SVPWM和电流调节控制的无位置传感器双绕组BLDCM的起动控制,该起动控制方法不但能有效控制起动电流的大小,还能改善BLDCM开环起动性能。

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