具有參數(shù)辨識(shí)的永磁同步電機(jī)無(wú)位置傳感器控制

李旭春　張　鵬　嚴(yán)樂(lè)陽(yáng)　馬少康

（清華大學(xué)自動(dòng)化系　北京　100084）

具有參數(shù)辨識(shí)的永磁同步電機(jī)無(wú)位置傳感器控制

李旭春張鵬嚴(yán)樂(lè)陽(yáng)馬少康

（清華大學(xué)自動(dòng)化系北京100084）

轉(zhuǎn)子磁極位置估計(jì)的準(zhǔn)確性決定永磁同步電機(jī)無(wú)位置傳感器控制系統(tǒng)的性能，為了實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速的精確控制，需要對(duì)電機(jī)參數(shù)進(jìn)行在線辨識(shí)。根據(jù)實(shí)際冰箱制冷系統(tǒng)需求，采用模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)構(gòu)建無(wú)位置傳感器矢量控制方案，在仿真研究電機(jī)參數(shù)變化對(duì)位置估算影響的基礎(chǔ)上，提出了一種具有參數(shù)辨識(shí)的內(nèi)埋式永磁同步電機(jī)無(wú)位置傳感器控制方案。利用電機(jī)的電流模型，運(yùn)用擴(kuò)展卡爾曼濾波器對(duì)轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感同時(shí)進(jìn)行在線辨識(shí)，并將辨識(shí)出的參數(shù)用于更新無(wú)位置傳感器矢量控制算法中的電機(jī)模型。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，參數(shù)辨識(shí)算法可以有效地辨識(shí)出實(shí)際的轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感，具有參數(shù)辨識(shí)的無(wú)位置傳感器矢量控制方案可行有效，在壓縮機(jī)廠商提供的電機(jī)參數(shù)存在一定誤差的情況下可以保證冰箱制冷系統(tǒng)的性能。

內(nèi)埋式永磁同步電機(jī)無(wú)傳感器控制參數(shù)辨識(shí)模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)擴(kuò)展卡爾曼濾波器

0　引言

永磁同步電機(jī)以其體積小、功率密度高和效率高等優(yōu)點(diǎn)成為壓縮機(jī)及其他電機(jī)變頻調(diào)速場(chǎng)合的應(yīng)用熱點(diǎn)。為提升效率、改善性能、節(jié)省成本和提高可靠性，無(wú)位置傳感器矢量控制成為永磁同步電機(jī)（Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM）研究與應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)。

根據(jù)激勵(lì)信號(hào)選擇的不同，PMSM的無(wú)位置傳感器控制算法可以分為兩類［1-3］：

（1）基于電機(jī)的基頻激勵(lì)信號(hào)，利用電壓、電流信號(hào)的基波分量計(jì)算定子繞組反電動(dòng)勢(shì)（back Electromotive Force，back EMF），進(jìn)而估計(jì)電機(jī)轉(zhuǎn)子的位置和轉(zhuǎn)速，以模型參考自適應(yīng)法（Model Reference Adaptive System，MRAS）［4，5］、降維觀測(cè)器（Reduced-Order Observer，ROO）［6］、滑模觀測(cè)器（Sliding Mode Observer，SMO）［7，8］和擴(kuò)展卡爾曼濾波器（Extended Kalman Filter，EKF）［9-11］為代表，適用于電機(jī)中高速運(yùn)行階段。由于零速和低速時(shí)反電動(dòng)勢(shì)很小，信噪比低，電機(jī)轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速的估計(jì)都會(huì)受到影響；此外，電機(jī)參數(shù)的變化也會(huì)影響這類算法的性能。

（2）基于外加激勵(lì)信號(hào)，通過(guò)檢測(cè)外加注入信號(hào)的響應(yīng)估計(jì)轉(zhuǎn)子位置［12-14］。由于注入信號(hào)與電機(jī)轉(zhuǎn)速無(wú)關(guān)，這類方法適用于電機(jī)零速和低速運(yùn)行階段。由于電機(jī)運(yùn)行過(guò)程中需要持續(xù)的信號(hào)注入，這會(huì)降低逆變器的電壓利用率，復(fù)雜的信號(hào)處理過(guò)程也限制了這類方法的動(dòng)態(tài)性能。

轉(zhuǎn)子磁極位置估計(jì)的準(zhǔn)確性決定 PMSM無(wú)位置傳感器控制系統(tǒng)的性能，精確的位置估計(jì)需要建立在精準(zhǔn)的電機(jī)參數(shù)基礎(chǔ)上。有些情況下，生產(chǎn)廠商提供的電機(jī)參數(shù)存在誤差，在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行過(guò)程中，電機(jī)參數(shù)可能會(huì)因高溫、退磁等運(yùn)行狀況發(fā)生變化，而參數(shù)的不準(zhǔn)確可能會(huì)影響控制效果。為了盡可能地保證控制效果，近幾年，與無(wú)位置傳感器控制相結(jié)合的參數(shù)辨識(shí)方法得到了廣泛的關(guān)注和研究。

一些學(xué)者采用遞推最小二乘（Recursive Least Squares， RLS）算法進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)。S. Ichikawa等［15，16］采用RLS算法進(jìn)行四個(gè)電氣參數(shù)的辨識(shí)，結(jié)合擴(kuò)展反電動(dòng)勢(shì)（Extended back Electromotive Force，EEMF）概念，將參數(shù)辨識(shí)用于基于EEMF的PMSM無(wú)位置傳感器控制系統(tǒng)中，并在電機(jī)轉(zhuǎn)速恒定時(shí)對(duì)參數(shù)辨識(shí)性能進(jìn)行了研究。S. Morimoto等［17-19］在電機(jī)靜止時(shí)先通過(guò)高頻注入法得到轉(zhuǎn)子的初始位置估計(jì)，再利用估計(jì)的初始位置，采用RLS算法辨識(shí)參數(shù)。由高頻注入法和基于EEMF的無(wú)位置傳感器算法混合實(shí)現(xiàn)寬范圍調(diào)速，并在中高速段根據(jù)已辨識(shí)的電氣參數(shù)和估計(jì)的EEMF對(duì)轉(zhuǎn)子磁鏈進(jìn)行辨識(shí)。這類方法需要注入外加序列信號(hào)，引入額外的干擾。相比之下，史宇超等［20，21］采用EKF對(duì)轉(zhuǎn)子磁鏈在同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的分量進(jìn)行了在線辨識(shí)，并將反饋用于采用id=0電流控制策略的無(wú)位置傳感器控制中，避免了外加信號(hào)的注入。

根據(jù)實(shí)際冰箱制冷系統(tǒng)需求，本文采用MRAS實(shí)現(xiàn)無(wú)位置傳感器算法，利用合理的變量替換，得到簡(jiǎn)潔的模型及自適應(yīng)律。通過(guò)仿真發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感對(duì) MRAS位置估計(jì)的準(zhǔn)確性影響最大。考慮到各參數(shù)測(cè)量的難易程度，結(jié)合多參數(shù)辨識(shí)存在的秩不足導(dǎo)致收斂至非全局最優(yōu)解問(wèn)題［22］，以及各參數(shù)對(duì)算法性能影響程度等因素，選擇抗干擾性能較好的 EKF對(duì)轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感進(jìn)行在線辨識(shí)，并將辨識(shí)出的參數(shù)反饋用于更新MRAS算法中的電機(jī)模型，以獲得更好的實(shí)時(shí)控制性能。

1　基于MRAS的PMSM無(wú)位置傳感器控制

1.1PMSM數(shù)學(xué)模型

圖1中包含四個(gè)坐標(biāo)系：ABC三相靜止坐標(biāo)系，αβ兩相靜止坐標(biāo)系，dq同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系和γδ估計(jì)旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系。uA、uB、uC和iA、iB、Ci分別是三相定子繞組的電壓和電流；θ是實(shí)際的轉(zhuǎn)子位置是估計(jì)的轉(zhuǎn)子位置是位置估計(jì)誤差是實(shí)際轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速是估計(jì)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速。

圖1　PMSM坐標(biāo)系Fig.1　PMSM coordinates

PMSM在dq同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的電壓方程為

式中，ud、uq和id、iq分別是同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下d、q軸的定子電壓和電流是定子每相繞組的電阻；是定子繞組的直軸和交軸電感是轉(zhuǎn)子磁鏈，PMSM中此項(xiàng)一般視為定值；p是微分算子。

磁鏈方程為

式中，ψd、ψq分別是定子繞組磁鏈在d、q軸的分量。

1.2MRAS位置和轉(zhuǎn)速估計(jì)方法

MRAS算法的核心思想是通過(guò)適當(dāng)?shù)姆答仯刂瓶烧{(diào)模型的輸出跟蹤參考模型的輸出，從而估計(jì)出未知參數(shù)。

根據(jù)式（1）可得電流模型為

由式（3）可以看出，電流模型與電機(jī)的轉(zhuǎn)速有關(guān)，因此可以選擇PMSM本身作為參考模型，電流模型作為可調(diào)模型，采用并聯(lián)型結(jié)構(gòu)對(duì)位置和轉(zhuǎn)速進(jìn)行估計(jì)。為了便于分析系統(tǒng)穩(wěn)定性，應(yīng)將轉(zhuǎn)速量約束于系數(shù)矩陣之中，根據(jù)式（2）可得

令

對(duì)式（4）進(jìn)行變量替換，可得被辨識(shí)過(guò)程為

簡(jiǎn)寫為

簡(jiǎn)寫為

記狀態(tài)矢量誤差為

根據(jù)式（7）和式（9）可得

式中

參考模型和可調(diào)模型輸出矢量均選擇狀態(tài)矢量，故取

根據(jù)Popov超穩(wěn)定性理論，構(gòu)建的模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)滿足以下條件。

（2）控制系統(tǒng)非線性時(shí)變反饋部分必須滿足Popov積分不等式

滿足上述條件后，構(gòu)建的系統(tǒng)是漸近穩(wěn)定的，由此可確定自適應(yīng)律及估計(jì)轉(zhuǎn)子位置為

1.3參數(shù)辨識(shí)需求

精確的 PMSM轉(zhuǎn)子位置估計(jì)需要建立在精準(zhǔn)的電機(jī)參數(shù)基礎(chǔ)上，基于MRAS的無(wú)位置傳感器控制方案需要電機(jī)的四個(gè)電氣參數(shù)：轉(zhuǎn)子磁鏈ψr、定子電阻Rs和直、交軸電感Ld、Lq。圖 2a和圖 2b呈現(xiàn)了同一轉(zhuǎn)速穩(wěn)態(tài)下各電氣參數(shù)的變化對(duì)模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)位置估計(jì)性能的影響，其中的位置估計(jì)誤差是實(shí)際位置減去估計(jì)位置的差值，各個(gè)參數(shù)給定值即是MRAS算法中使用的相應(yīng)變量值。

圖2　參數(shù)變化對(duì)MRAS位置估計(jì)的影響Fig.2　Influence of parameter variation on MRAS position estimation

實(shí)際上，通過(guò)多組轉(zhuǎn)速下的相同仿真可以發(fā)現(xiàn)，額定轉(zhuǎn)速以下全速度范圍內(nèi)轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感的誤差對(duì)MRAS算法位置估計(jì)性能的影響遠(yuǎn)大于另外兩個(gè)參數(shù)。圖2c呈現(xiàn)了不同轉(zhuǎn)速穩(wěn)態(tài)下ψr和Lq參數(shù)的變化對(duì)MRAS位置估計(jì)性能的影響。從圖2中可以看到，隨著轉(zhuǎn)速的升高，轉(zhuǎn)子磁鏈的不準(zhǔn)確對(duì)MRAS算法位置估計(jì)性能的影響相對(duì)變小了很多，而交軸電感的不準(zhǔn)確對(duì)MRAS算法位置估計(jì)性能的影響則相對(duì)變大了一些。在3 000r/min工況下，兩個(gè)參數(shù)的不準(zhǔn)確引起的位置估計(jì)誤差均在相對(duì)較小的范圍內(nèi)，而在轉(zhuǎn)速較低時(shí)，參數(shù)的不準(zhǔn)確，尤其是轉(zhuǎn)子磁鏈的不準(zhǔn)確性，對(duì)MRAS算法的位置估計(jì)性能會(huì)有較大的影響。

為了得到更好的控制效果，需要在基于MRAS 的 PMSM無(wú)位置傳感器矢量控制方案基礎(chǔ)上考慮對(duì)算法所用電機(jī)參數(shù)進(jìn)行在線辨識(shí)并嘗試實(shí)時(shí)反饋，用于更新位置估計(jì)模型狀態(tài)方程，保證控制系統(tǒng)性能。MRAS無(wú)傳感器位置估計(jì)算法利用電機(jī)的電流模型，其狀態(tài)空間秩為 2，由于多參數(shù)辨識(shí)存在秩不足導(dǎo)致收斂至非全局最優(yōu)解的問(wèn)題，故無(wú)法在完成轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速估計(jì)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)兩個(gè)或更多電氣參數(shù)的辨識(shí)。因此選擇抗干擾性能較好的EKF算法對(duì)轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感進(jìn)行在線參數(shù)辨識(shí)，并將辨識(shí)出的參數(shù)反饋用于更新MRAS算法中的電機(jī)模型，以獲得更好的實(shí)時(shí)控制性能。

2　基于EKF的PMSM參數(shù)在線辨識(shí)

2.1EKF簡(jiǎn)介

非線性離散系統(tǒng)狀態(tài)空間通常表示為

EKF的核心思想是利用觀測(cè)值反饋校正預(yù)測(cè)值，從而實(shí)現(xiàn)最小方均誤差意義下的系統(tǒng)最優(yōu)估計(jì)。假設(shè)已得到上一時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)矢量最優(yōu)估計(jì)EKF算法通過(guò)以下步驟得到當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)矢量最優(yōu)估計(jì)

實(shí)際應(yīng)用中，通常在求解過(guò)程中選擇固定的協(xié)方差矩陣Q和R。

2.2基于EKF的參數(shù)辨識(shí)算法

考慮到離散系統(tǒng)控制周期較短，可以認(rèn)為在一個(gè)控制周期內(nèi)轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感不發(fā)生變化，根據(jù)式（3）電流模型，用估計(jì)轉(zhuǎn)速代替實(shí)際轉(zhuǎn)速可得

可以看到，Lq在分母上出現(xiàn)的次數(shù)比在分子上多，這意味著對(duì)于數(shù)字控制系統(tǒng)相應(yīng)的除法運(yùn)算比乘法運(yùn)算要多，且動(dòng)態(tài)響應(yīng)更加“陡峭”，令

代入式（23）并采取后向差分進(jìn)行離散化可得

其中

2.3具有參數(shù)辨識(shí)的無(wú)位置傳感器控制方案

在將辨識(shí)參數(shù)反饋用于控制時(shí)，需要使用低通濾波器（Low Pass Filter，LPF）先對(duì)辨識(shí)參數(shù)進(jìn)行濾波，一方面濾除穩(wěn)態(tài)、動(dòng)態(tài)切換時(shí)可能引起的辨識(shí)量干擾，另一方面為各參數(shù)的反饋設(shè)置合適的延時(shí)保證實(shí)用性，因?yàn)镋KF參數(shù)辨識(shí)算法的實(shí)際代碼執(zhí)行時(shí)空開(kāi)銷較大，不能保證在一個(gè)控制周期執(zhí)行完畢。不同參數(shù)LPF的截止頻率需要分別配置，以實(shí)際應(yīng)用效果為準(zhǔn)。在前述方案基礎(chǔ)上，具有參數(shù)辨識(shí)的內(nèi)埋式PMSM（Interior PMSM，IPMSM）無(wú)位置傳感器矢量控制系統(tǒng)如圖3所示。

圖3　具有參數(shù)辨識(shí)的IPMSM無(wú)位置傳感器矢量控制方案框圖Fig.3　Block diagram of IPMSM sensorless vector control scheme with parameter identification

3　仿真及實(shí)驗(yàn)

3.1實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

本文通過(guò)用 PMSM壓縮機(jī)搭建的冰箱壓縮機(jī)制冷系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)裝置對(duì)提出的方案進(jìn)行驗(yàn)證。冰箱壓縮機(jī)控制系統(tǒng)以 TI公司的數(shù)字信號(hào)處理器TMS320F28335為控制芯片，F(xiàn)airChild公司的智能功率模塊FNA41560為主電路逆變器，采用如圖4所示的實(shí)際系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

圖4　實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)示意圖Fig.4　Schematic diagram of experiment system

實(shí)驗(yàn)采用的冰箱壓縮機(jī)用PMSM參數(shù)見(jiàn)表1。實(shí)驗(yàn)中設(shè)定開(kāi)關(guān)頻率5kHz，EKF部分在連續(xù)20個(gè)中斷周期（即 4ms）內(nèi)完成一次參數(shù)辨識(shí)，辨識(shí)參數(shù)反饋用于閉環(huán)控制的更新周期是 8ms。壓縮機(jī)負(fù)載為實(shí)際的冰箱制冷系統(tǒng)。同時(shí)，由于PMSM密封在壓縮機(jī)缸體內(nèi)，無(wú)法安裝機(jī)械傳感器以獲取實(shí)際的位置信息作為對(duì)照。因此，以辨識(shí)參數(shù)的收斂性、穩(wěn)定性及反饋后的壓縮機(jī)控制性能作為參數(shù)辨識(shí)及閉環(huán)反饋是否有效的標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)由上位機(jī)通過(guò)SCI串口獲得，經(jīng)Matlab繪出。

表1　壓縮機(jī)用PMSM參數(shù)Tab.1　Compressor PMSM parameters

3.2仿真

一定程度上模擬往復(fù)式壓縮機(jī)負(fù)載（加入脈動(dòng)負(fù)載轉(zhuǎn)矩）并在額定轉(zhuǎn)速以下進(jìn)行全范圍調(diào)速，得到轉(zhuǎn)速控制結(jié)果如圖 5a所示，t =1s時(shí)切換為參數(shù)辨識(shí)閉環(huán)，圖5b顯示了參數(shù)辨識(shí)結(jié)果，辨識(shí)量為濾波后用于閉環(huán)控制的變量。EKF及濾波參數(shù)設(shè)置如下：其中為辨識(shí)出的轉(zhuǎn)子磁鏈通過(guò)低通濾波器的截止頻率為辨識(shí)出的 q軸電感通過(guò)低通濾波器的截止頻率為算法迭代一次的周期。

圖5　參數(shù)辨識(shí)閉環(huán)的調(diào)速仿真Fig.5　Simulation of variable speed with parameter identification closed-loop

圖6為在恒轉(zhuǎn)速1 500r/min指令下，負(fù)載突然變化時(shí)整套方案的轉(zhuǎn)速控制和參數(shù)辨識(shí)性能的仿真結(jié)果。仿真中不考慮負(fù)載轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)情況，其余條件與圖5相同。從圖中可以看到，在負(fù)載突然變化的情況下，轉(zhuǎn)速控制和參數(shù)辨識(shí)結(jié)果均具有良好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，過(guò)渡過(guò)程時(shí)間短、超調(diào)小以及振蕩次數(shù)少。據(jù)此，整套方案的可行性和有效性通過(guò)仿真得到初步證明。

圖6　參數(shù)辨識(shí)閉環(huán)恒速變載仿真Fig.6　Simulation of constant speed and variable torque with parameter identification closed-loop

圖7　無(wú)參數(shù)辨識(shí)系統(tǒng)的調(diào)速實(shí)驗(yàn)波形Fig.7　Experiment waveforms of variable speed without online parameter identification

3.3實(shí)驗(yàn)

圖7為無(wú)參數(shù)辨識(shí)系統(tǒng)的調(diào)速性能實(shí)驗(yàn)波形。圖7a顯示了全范圍調(diào)速的轉(zhuǎn)速估計(jì)與電流跟蹤性能，圖7b顯示了通過(guò)示波器觀測(cè)的3 000r/min轉(zhuǎn)速下的穩(wěn)態(tài)相電流波形。

從圖7中可以看到，整個(gè)過(guò)程轉(zhuǎn)速控制穩(wěn)定，轉(zhuǎn)速較低時(shí)電流脈動(dòng)較大，符合往復(fù)式壓縮機(jī)的特性，此時(shí)估計(jì)轉(zhuǎn)速波動(dòng)誤差增大，但總體無(wú)偏無(wú)振蕩，仍保持了穩(wěn)定的控制性能。控制過(guò)程中反饋電流有效地跟蹤了電流指令，穩(wěn)態(tài)時(shí)電流平穩(wěn)，正弦度好，系統(tǒng)的電流控制性能較好。

圖8為調(diào)速時(shí)壓縮機(jī)用PMSM的在線參數(shù)辨識(shí)結(jié)果實(shí)驗(yàn)波形。圖8a顯示了整個(gè)過(guò)程的轉(zhuǎn)速估計(jì)性能，圖8b顯示了辨識(shí)的轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感

圖8　參數(shù)辨識(shí)在線的調(diào)速實(shí)驗(yàn)波形Fig.8　Experiment waveforms of variable speed with online parameter identification

圖9為參數(shù)辨識(shí)閉環(huán)時(shí)的運(yùn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果。圖9a為整個(gè)過(guò)程的轉(zhuǎn)速估計(jì)性能和q軸電流變化情況，圖9b為辨識(shí)的以及程序中實(shí)時(shí)使用的這兩個(gè)變量的值，辨識(shí)量為濾波后用于閉環(huán)控制的變量。

圖9　參數(shù)辨識(shí)閉環(huán)的調(diào)速實(shí)驗(yàn)1波形Fig.9　No.1 experiment waveforms of variable speed with parameter identification closed-loop

從圖9中可以看到，辨識(shí)參數(shù)反饋用于更新無(wú)位置傳感器矢量控制的系統(tǒng)參數(shù)后，無(wú)論是動(dòng)態(tài)還是穩(wěn)態(tài)整個(gè)方案的控制性能仍保持了穩(wěn)定，具有參數(shù)辨識(shí)的壓縮機(jī)用 PMSM無(wú)位置傳感器矢量控制方案在調(diào)速指標(biāo)范圍內(nèi)運(yùn)行的可行性得到驗(yàn)證。

表2顯示了參數(shù)辨識(shí)閉環(huán)方案與無(wú)參數(shù)辨識(shí)系統(tǒng)在3 000r/min時(shí)的轉(zhuǎn)速誤差對(duì)比。由于壓縮機(jī)無(wú)法獲得實(shí)際位置信息，其功率在200W以內(nèi)，電流較小，因此以運(yùn)行過(guò)程中轉(zhuǎn)速的穩(wěn)定度作為性能對(duì)比的標(biāo)準(zhǔn)。

表2　有/無(wú)參數(shù)辨識(shí)系統(tǒng)性能對(duì)比Tab.2　Performance comparison between system with and without parameter identification（單位：r/min）

表2中，無(wú)辨識(shí)方案采用圖7a數(shù)據(jù)，辨識(shí)一方案采用圖9a數(shù)據(jù)，辨識(shí)二方案為圖9對(duì)應(yīng)實(shí)驗(yàn)得到的又一組數(shù)據(jù)。通過(guò)表中數(shù)據(jù)對(duì)比可知，與無(wú)參數(shù)辨識(shí)系統(tǒng)相比，參數(shù)辨識(shí)閉環(huán)方案在穩(wěn)態(tài)時(shí)的轉(zhuǎn)速波動(dòng)更小，轉(zhuǎn)速控制穩(wěn)定性更好，驗(yàn)證了具有參數(shù)辨識(shí)的壓縮機(jī)用 PMSM 無(wú)位置傳感器矢量控制方案在穩(wěn)態(tài)的有效性。

圖10為在指標(biāo)轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)調(diào)速工況下，程序中給定的轉(zhuǎn)子磁鏈為廠商提供數(shù)據(jù)時(shí)，得到的壓縮機(jī)用PMSM的在線參數(shù)辨識(shí)并反饋用于無(wú)位置傳感器矢量控制方案的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

圖10　參數(shù)辨識(shí)閉環(huán)的調(diào)速實(shí)驗(yàn)2波形Fig.10　No.2 experiment waveforms of variable speed with parameter identification closed-loop

從圖10中可以看到，辨識(shí)出的轉(zhuǎn)子磁鏈未受到廠商提供數(shù)據(jù)的影響，辨識(shí)得到的參數(shù)反饋用于無(wú)位置傳感器矢量控制方案后，無(wú)論是動(dòng)態(tài)還是穩(wěn)態(tài)整個(gè)方案的控制性能和參數(shù)辨識(shí)結(jié)果仍保持了穩(wěn)定，具有參數(shù)辨識(shí)的 IPMSM無(wú)位置傳感器矢量控制方案在壓縮機(jī)指標(biāo)轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)運(yùn)行的可行性和有效性進(jìn)一步得到驗(yàn)證。

4　結(jié)論

本文對(duì)基于MRAS的IPMSM無(wú)位置傳感器矢量控制算法進(jìn)行了理論和仿真研究，通過(guò)分析電機(jī)參數(shù)對(duì)算法性能的影響引出系統(tǒng)的參數(shù)辨識(shí)需求，基于 EKF對(duì)參數(shù)的在線辨識(shí)進(jìn)行了理論和仿真研究，最后提出結(jié)合參數(shù)辨識(shí)的無(wú)位置傳感器矢量控制方案，并在實(shí)際冰箱制冷系統(tǒng)中對(duì)方案的可行性和有效性進(jìn)行了論證。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，參數(shù)辨識(shí)算法可以有效地辨識(shí)出實(shí)際的轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感Lq，具有參數(shù)辨識(shí)的無(wú)位置傳感器矢量控制方案可行有效，在壓縮機(jī)廠商提供的電機(jī)參數(shù)存在一定誤差的情況下仍可以保證 IPMSM無(wú)位置傳感器控制系統(tǒng)的運(yùn)行性能。

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Sensorless Control of Permanent Magnet Synchronous Motor with Online Parameter Identification

Li XuchunZhang PengYan LeyangMa Shaokang
（Department of AutomationTsinghua UniversityBeijing100084China）

The accuracy of the rotor position estimation determines the performance of the sensorless control system of permanent magnet synchronous motor （PMSM）. In order to realize precise rotor position/speed control， motor parameters should be online identified. According to the requirements of practical refrigeration system， model reference adaptive system （MRAS） was used in building a sensorless vector control scheme. Then the influence of the changed motor parameters was simulated， and a sensorless control scheme with parameter identification of interior permanent magnet synchronous motor （IPMSM） was proposed. An extended Kalman filter （EKF） online identified the parameters of the rotor flux linkage and q-axis inductance based on the current model of IPMSM，subsequently the identified parameters updated motor model in the sensorless control algorithm. Simulation and experimental results show that the parameter identification algorithm can effectively identify the actual rotor flux linkage as well as q-axis inductance. The position sensorless vector control scheme combined with online parameter identification is feasible and effective， which guarantees the performance of the refrigeration system with some errors of the motor parameters provided by compressor manufacturers.

Interior permanent-magnet synchronous motor， sensorless control， parameter identification， model reference adaptive system， extended Kalman filter

TM341

李旭春男，1956年生，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡娏﹄娮优c電機(jī)控制。

E-mail： lixuchun@mail.tsinghua.edu.cn

張鵬男，1989年生，碩士研究生，研究方向?yàn)殡姍C(jī)系統(tǒng)及其控制。

E-mail： zp19601228@sina.com（通信作者）

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（61104046、61273045）。

2014-05-20改稿日期 2014-06-19