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基于DSP的永磁同步电机无传感器矢量控制系统研究

时间:2017-10-30 13:33:00   来源:本网   添加人:admin

  永磁同步电机是采用稀土永磁体代替励磁绕组所构成的一种新型同步电机。它结构简单、体积小、重量轻、效率高、功率因数高,转子无发热问题,有较大的过载能力,较小的转动惯量和转矩脉动。

  与传统的电磁式同步电机相比永磁同步电机无需电流励磁,不设电刷和滑环,因此结构简单使用方便,可靠性高。同时永磁同步电机的效率比电磁式同步电机高。与鼠笼式异步电机相比,永磁同步电机具有高效节能、体积小、重量轻、功率密度高等优点,且电机转速与频率严格成正比。

  电机调速的关键是转矩控制,而转矩控制的要求可以归纳为:响应快、精度高、脉动小、系统效率和功率因数高等。对于由三相永磁同步电机构成的调速系统而言,除电磁转矩外无其它控制量可以影响电机的转速,因此,如果能快速准确地控制转矩,使得控制系统在负载扰动时能获得较小的动态速降和较短的恢复时间,那么,调速系统就顾军男1979年生;毕业于南京工业大学,研究方向为楼宇自动化、智能建筑;现为南京航空航天大学硕士研究生,研究方向为交流电机调速技术、数字控制技术。

  理量,如电流、电压磁链和反电动势等信号,估计辨识电机的转子位置,实现电机自同步运行。永磁同步电机无位置传感器控制技术是在数字信号处理器(DSP)出现后才得以发展起来的。DSP的高速数据处理能力使无传感器控制技术的复杂算法能得以实现。

  常用的无传感器控制技术有:模型位置估计法:先假设转子所在位置,利用电机模型计算出在该假设位置电机的电压或电流值,并通过与实测的电压或电流比较得出两者的差值,该差值正比于假设位置与实际位置之间的角度差。如果该差值减少为0则可认为此时假设位置为真实位置。

  卡尔曼滤波器估计法:卡尔曼滤波器可以从随机噪声信号中得到最优观测。但采用该算法计算量很大,滤波器很难确定实际系统的噪声级别和算法中的卡尔曼益,且受电机参数的影响较大。

  检测电机相电感变化的位置估计法:利用作为位置函数的电感变化获得位置信息。凸极的永磁同步电机比隐极的永磁同步电机在利用该方法上更有优势。

  3滑模观测器的基本原理与实现本文所采用的无位置传感器算法,在构成永磁同步电机矢量控制双闭环运行时,为了便于理论分析和实际实施,需要用到整个系统的全部状态变量。通常而言,对于一个常规的动力学系统状态x的监测、控制与调节都是以x(t)的全部分量己知或可测量为前提的,然而实际中却只有极少数的调节对象能够满足此要求,这是由于一般的系统并非所有的状态变量都是可测量的,或者是虽然可以测量,但需要花费很大的工作量或者测量起来十分困难。然而,由于系统q维输出量y(t)和p维控制量u(t)的全部分量通常都是可测的,因此,可以借助由这些可测量来获得状态变量x(t)的信息,或者即使无法精确确定x(t)也可以获得其近似值x(t)(称x(t)的重构量或复现量),如果它们之间的误差x(t)=x(t)-x(t)在卜(实际应用时为观测时间f财能趋于0问题即可解决。

  通过一个状态观测器,利用可测的y(t)和u(t)来获得状态重构(复现)量x(t)并且在经过一定时间(实际应用时为观测时间f)后能使它变得与真正的状态变量x(t)完全相等。由此,当用状态重构量(复现量)x(t)取代x(t)用于反馈时,就可解决全部状态变量不可测的困难并且为系统的闭环调节创造条件。

  由上述分析,假定无随机扰动时的线性或线性化处理后的定常系统状态空间方程有X(t)=Ax(t)+Bu(t)式⑴中,A、B、C为常系数矩阵(t)与u(t)假定己知(或可测),则设计的目的就是得到一个用以确定状态变量x(t)的线性观测器,为了获得全部状态变量的精确重构,在数学上要求所设计的观测器是收敛的,也即要求满足同时还要求其与u(t)和初始状态x(0),也即y(0)无关。

  基于三相永磁同步电机的数学模型可知,其反电势在定子静止两相a坐标系统下的分量和及其基波分量为印(艮)=碎1+气咖式(3)中由此可得由公式(5)可估算出转子位置,进一步计算可以得到电机转速信息。

  根据前述分析,可以通过采用如所示的预估器来估算电机转速和转子位置。其中滑模观测器(SM0)用于估算电机反电势在定子静止两相卩坐标系统下的分量和啦滤波器用于从e.和中分别检测出和eu信号。最后由公式(5)可估算得电机转子位置。

  由三相永磁同步电机扩展状态方程模型,建立用于反电势估算的SMO如下在SMO中,由于米用输出误差信号的符号函数取代了实际误差,使得SMO模块具有高增益特征,且对参数变化具有很好的调节作用,极大地提高了整个控制系统的鲁棒性。

  4调速系统建模与仿真分析bookmark3永磁同步电机无位置传感器矢量控制调速系统的控制框图如所不,基于Matlab/Sinulink仿真的模型如所示。

  可知,其构成形式为MS!无位置传感器矢量控制调速系统框图PMSM无位置传感器矢量控制调速系统仿真结构图在模型中,设定转速为628rad/s直流母线电压为350V,负载力矩给定值为0 2Nm在004s时减少为0 1Nm.其线电压波形如所示,三相电流波形如所示;d、q轴电流如所示,电机转速波形如所示;输出转矩如所示;SM0模块估算转子位置角如所示;SM0角度估算误差如0所示。

  PMSM无位置传感器矢量控制输出转矩波形IM制无位置传感器矢量控制线电压波形IM搠无位置传感器矢量控制SVI0估算输出角度波形PMSM无位置传感器矢量控制三相电流波形0无位置传感器矢量控制MO角度估算误差波形PMSM无位置传感器矢量控制电机转速波形用。从和可以看出,电机输出转矩与交轴电流成正比,验证了d=0电流控制策略的正确性。和0分别为SMO估算的转子位置角度及估算误差,从图中可以看出,SMO模块估算的转子位置角精度较高,且当负载转矩发生突变时,仍然具有很高的精度,在系统进入稳定运行状态后,估算误差很小,验证了采用无位置传感器矢量控制算法的可行性与正确性。

  PMSM无位置传感器矢量控制dq轴电流波形~可以看出系统在经过大约10ms的启动时间后,进入稳定运行状态,转速达到设定值628rnd/s时进入稳定,三相电流也进入一个稳定值。在0 04s时使负载突变,由0 2Nm突变到0 1N.m转速降低很小,经过短时间振荡后,仍然进入稳定运行状态,且转速仍然保持约628rad/s几乎没有变化;三相电流减小到一个新值,力矩变化对转速影响极小,说明系统抗负载扰动能力较强且速度闭环起到了很好的调节作2公Ib波形曲线3Iaf、4皮形曲线由~可以看出当电机定子电流突变时,电机转速和输出转矩波形产生小幅振荡,并很快恢复到平稳运行状态。由可知,当电机定子电流突变时,SMO模块的输入i和将发生较大的突变,导致预估器估算的转子位置和电机转速与电机的实际转子位置和转速存在一定程度的偏差,从而使得电机产生小幅振荡。由于SMO采用滑动控制并具有高益特征,因此电机很快又恢复平稳运行状态。

  如1为采用无位置传感器矢量控制调速系统在母线电压为350V速度电流双闭环运行状态下AB两相电流波形。由1可以看出,电流波形中含有较明显的噪声信号,呈周期性出现,其周期与电流有效信号周期相同。为了提高SMO的估算精度,需要合理选择电流采样的时间点,尽可能的减小噪声信号的影响。本文采用PWM同步方式来启动电流采样,并确保在零矢量作用时间段的中点时刻启动AD,这样可以使得采样的电流值尽可能的接近其实际值。

  1 350V速度电流双闭环运行状态AB两相电流波形2为360°电角度对A、B两相电流采样定标后的曲线图,3为经过Claike变换后得到的波形曲线。从图中可以看出通过PWM同步方式启动电流采样可以明显的减小噪声信号的干扰,提高电流采样的精度,从而使得SMO模块的电流输入具有较高的精度,预估器的角度估算与实际角度的偏差尽可能的降低,从而减小电机的振动。

  采用PWM同步方式并选择零矢量作用时间段的中点时刻启动AD采样可以提高电流采样精度,而采用由SMO算法实现的永磁同步电机无位置传感器矢量控制调速系统,具有较好的稳态特性。

  5结语仿真结果表明,采用由SMO算法实现的永磁同步电机无位置传感器矢量控制调速系统,具有较好的稳态特性,节省了硬件成本具有实际应用价值。