基于模型參考自適應滑模觀測器的DFIG無速度傳感器控制

何荷強，錢祥忠

（溫州大學 物理與電子信息工程學院，浙江 溫州 325035）

基于模型參考自適應滑模觀測器的DFIG無速度傳感器控制

何荷強，錢祥忠

（溫州大學 物理與電子信息工程學院，浙江 溫州 325035）

論文為雙饋感應發電機提出一種基于模型參考自適應滑模觀測器觀測轉子電流的無速度傳感器控制策略。以電機本體作為參考模型，在雙饋感應發電機d-q坐標模型的基礎上構建轉子電流估算模型。依據實轉子實際電流和轉子估算的電流之間的偏差，通過模型參考自適應滑模觀測器來估計電機轉子位置和轉速。該控制策略對電機參數變化具有很強的魯棒性和快速性。最后搭建了雙饋風力發電仿真平臺，對所提的控制策略進行驗證。仿真結果驗證了所提方案可行性和正確性。

雙饋感應發電機；無速度傳感器；模型參考自適應；滑模觀測器；風力發電

雙饋感應發電機（Doubly-fed Induction Generator,DFIG）因能在限定的速度范圍內實現變速恒頻，在風力發電系統中備受關注。在該系統中，DFIG定子直接與電網相連，轉子通過雙PWM變換器進行交流勵磁，實現DFIG輸出有功和無功功率的解耦控制。DFIG的控制策略實施過程中都需得到轉子位置角，可通過速度傳感器獲得，由于風電機組實際現場工作環境比較復雜，速度傳感器的安裝和維護存在一定的困難，而無速度傳感器技術無需安裝和維護轉子位置傳感器，系統成本低，可靠性高，適應于在惡劣環境下工作。因此對DFIG無速度傳感器控制的研究越來越受到國內外學者的重視[1-3]。文獻[4]采用開環檢測的方法，通過對雙饋電機的電磁關系直接求出轉子位置的表達式，這種方法較容易受采樣誤差及動態調節過程的擾動。文獻[5]用定子、轉子側的勵磁電流估算轉子位置和速度，對觀測器的設計和其動態性能都沒有詳細的闡述。文獻 [6]提出了基于定轉子磁鏈關系的模型參考自適應的方法，但是這種方法估算精度受到定轉子磁鏈估算精度的影響。

由于對參數變化不敏感，對外部擾動的魯棒性以及快速的動態響應，滑模控制已經在電機控制中得到了很好的應用[7]。本文提出基于轉子電流的DFIG無速度傳感器控制策略。以電機本體實際測量的轉子電流為參考模型，在DFIG的坐標模型基礎上構建轉子電流估算模型，依據實際轉子電流和估算轉子電流的偏差通過模型參考自適應滑模觀測器（MRAS-SMO）來估計電機轉子位置和轉速。該控制策略具有很強的魯棒性和快速性，最后用仿真驗證了所提策略的可行性和正確性。

1 基于轉子電流MRAS-SMO轉子位置估算原理

1.1 DFIG數學模型

定子按發電慣例、轉子按電動慣例。DFIG在同步旋轉坐標系下電壓和磁鏈矢量方程為

式中，下標“s”表示定子，“r”表示轉子；Lm，Ls，Lr分別為定、轉子同軸等效繞組間的互感、定子等效兩相繞組的自感和轉子等效兩相繞組的自感；ω1為電網電壓同步旋轉角頻率，ωs為轉子轉差角頻率，us，ur，is，ir，Ψs，Ψr分別為定子、轉子電壓、電流、及磁鏈矢量。

將式（1）、式（2）寫成d、q分量形式得

由式（3a）可知，將坐標系d軸定向于定子電壓矢量us得

式中，Us為定子電壓矢量的幅值。

1.2 d-q坐標系下轉子電流估算模型

在d-q坐標系下，采用電網電壓定向時，忽略定子電阻的穩態情況下，雙饋電機的定子磁鏈完全由定子電壓、電流決定。

由式（3a）、式（4a）及式（5）整理得

1.3 MRAS-SMO轉速辨識

由式（7）可得在轉子坐標系中，DFIG轉子電流估算為

θ1和分別為同步旋轉角度和估算轉子位置角。式（8）中包含估算的轉子位置角，可作為無速度傳感器MRAS中的可調模型，參考模型為電機本體。

式（9）中，ε的模表達為

θerror為估算轉子位置和實際轉子位置角度偏差。控制ε為零，即可消除轉子位置角度偏差，得到正確的轉子角度和轉子速度。

把速度推定歸為參考辨識，則可以用自適應理論構建速度辨識系統，在這種情況下系統為非線性系統，在利用波波夫超穩定定理設計模型參考自適應速度辨識的基本思想是選擇合適的自適應律，保證系統誤差趨于零，使受控對象參數趨于參考模型，從而達到自適應控制的目的。自適應律常采用PI控制，為了減少PI參數不準確所帶來的轉子角度的估算誤差，本文自適應律采用滑模控制（SMO），系統結構框圖如下。

圖1 滑模控制觀測器結構Fig.1 The control structure of sliding mode

2 MRAS-SMO轉子位置觀測器

文章提出的轉子位置觀測器結構如圖2所示,滑模控制作為控制器。控制器的輸入為ε，輸出經過低通濾波得到估算轉速。傳統的滑模控制通過開關函數實現，容易引起系統的抖振，為了減小滑模控制引起的抖振問題，本文滑模控制采用飽和函數實現，滑模控制器原理如圖2。

圖2中，εH為飽和函數的寬度。K為飽和函數輸出最大值，在雙饋發電系統中轉子運行速度通常為同步轉速的上下30%，且K值太小會影響系統的動態性能，K值過大會引起系統的超調，因此K取2倍的同步轉速以保證觀測器輸出合適的估算速度。

圖2 滑模控制器原理圖Fig.2 The schematic of sliding mode controller

3 仿真及結果分析

為了驗證本文所提出控制策略的有效性，使用MATLAB/SIMULINK搭建了雙饋風力發電系統仿真模型，仿真框圖如下所示，機側采用功率閉環控制[9]。調節（圖6(b)中的電流放大10倍顯示）。圖6還可看出，在功率突變的瞬間，觀測器均能正常估算轉子位置。

圖3 采用功率閉環控制DFIG仿真框圖Fig.3 DFIG simulation system based on power closed loop control

4 結論

本文著重對控制策略中的轉子位置觀測器進行了分析和討論。通過仿真分析得到以下結論：

1)觀測器能在DFIG速度允許范圍內的任何工況下穩定工作，具有良好的快速性和穩定性。

2)影響轉子位置估算精度的主要參數為，當其在內變化時對轉子位置估算精度沒有顯著影響。觀測器對電機參數不敏感。

綜上所述，MRAS—SMO觀測器結構簡單，易于實現，通過仿真驗證了該方案的可行性與正確性。

圖4 穩態時實際與估算轉子位置Fig.4 Actual and estimated rotor position of steady state

圖5 電機參數變化對估算精度的影響(K=Ls/Lm)Fig.5 Effect of motor parameters variety on the accuracy of estimation

圖6 功率突變波形Fig.6 The waveforms of power mutation

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Speed sensorless control of DFIG based on MRAS-SMO

HE He-qiang,QIAN Xiang-zhong
（College of Physics and Electronic Information Engineering,Wenzhou University,Wenzhou 325035,China）

The article proposes a rotor current sensorless control strategy of the doubly-fed induction generator based on model reference adaptive sliding mode observer.Based on the d-q coordinate model of doubly-fed induction generator,the motor is regarded as the reference model to construct the rotor current estimate model.According to the deviation between the real current and estimated current of the rotor,the position and speed of the motor rotor can be estimated through the model reference adaptive sliding mode observer.The control strategy have very strong abilities of robustness and rapidity against the variation of motor parameters.Finally,build the doubly-fed wind power generation simulation platform,to verify the proposed control strategy.The simulation results verify the correctness and feasibility of the proposed scheme.

doubly-fed induction generator;speed sensorless;model reference adaptive system(MRAS);sliding mode observer (SMO);wind power generation

TN99

A

1674－6236（2015）07-0126-04

2014-07-18 稿件編號：201407145

浙江省重點科技創新團隊項目（2012R10006－12）

何荷強(1989—)，男，浙江臺州人，碩士研究生。研究方向：電氣傳動與智能控制。