基于神經網絡的PMSM輸出轉矩溫度補償策略

馬正雷,張 倩,錢 喆,王群京

(安徽大學,合肥230601)

0 引 言

永磁同步電機(以下簡稱PMSM),特別是釹鐵硼材料的PMSM,由于其調速范圍廣、功率因數大、效率高的優點,在高性能混合式牽引電動車中得到廣泛應用[1]。但是在實際應用中,永磁材料特別是鐵氧體永磁和釹銖硼永磁材料對于溫度的敏感性很大,從冷態(低溫環境溫度)運行到熱態(高溫環境溫度加溫升)溫度提高100℃,則釹鐵硼永磁電機的每極氣隙磁通量將減少10%以上。如果再計及電樞電阻隨溫度升高而增大導致電阻壓降增大和電樞反應的去磁作用,變化率還會增加。這些因素明顯地影響著電機運行的性能[2]。因此,研究溫度對于PMSM輸出轉矩的影響以及提出相應的溫度補償策略具有重要意義。

近年來國內外對于PMSM的溫度基本上采用具有快速計算速度的集中參數熱網絡法和具有較高精度的溫度場有限元方法進行分析。文獻[3]分析了在電機運行中線圈繞組隨著溫度的升高,引起電機參數變化并估算了溫度升高對于PMSM磁鏈和轉矩的影響。其研究成果表明:在PMSM運行轉速為1 200 r/min時溫度對其影響較小,而在120 r/min時溫度對其影響較明顯,甚至系統不穩定。文獻[4]利用有限元方法綜合考慮熱、電磁和控制策略的損耗和瞬態溫升的非線性仿真分析。瞬態溫升分析顯示線圈繞組端部溫度最高成為薄弱環節;短時間工作時,繞組比永磁體溫度高,但在連續或者循環運行時兩者溫差不大。文獻[5]提到因溫度變化導致PMSM轉矩出現波動,為應對溫度的影響采用非線性魯棒控制的方法進行機理建模和仿真分析。已有的研究主要關于如何建立線性模型來描述退磁曲線和退磁行為對于溫度的依賴性,以及基于有限元分析的場效應模型,但是對于因溫度升高而引起電機輸出轉矩的降低,沒有提出相應的解決方案。

本文首先分析了永磁材料的剩磁和矯頑力會隨著溫度的變化情況,進而得到溫度對永磁體磁鏈的影響,根據仿真的得到的數據使用曲線擬合的方法建立溫度方程。在前期先驗知識獲取的基礎上,根據電機狀態方程以及定子電阻和永磁磁鏈的溫度方程搭建帶有溫度擾動量的PMSM Simulink模型。接著,設計并實現了基于AVL實驗平臺的PMSM溫度循環實驗。獲得樣本數據訓練BP神經網絡,同時使用思維進化算法(以下簡稱MEA)對BP神經網絡的權值和閾值進行優化[6]。再基于搭建的BP神經網絡模型設計控制器運,對經典的矢量控制系統進行改進,實現PMSM的輸出轉矩溫度補償。最后通過仿真結果來驗證PMSM輸出轉矩的溫度補償策略的有效性。

1 溫度對于永磁體剩磁和矯頑力的影響分析

永磁體的消磁曲線對于溫度十分敏感,升高的溫度會導致永磁體的不可逆消磁,所以必須要將溫度因素考慮進電機的性能中[7]。溫度對于永磁體場效應的影響,可基于有限元分析進行建模[8-10],但基于此類模型無法直接進行控制器設計。本研究使用ANSOFT Maxwell 2D建立N38EH永磁電機模型參數,作為先驗知識,分別獲取溫度從25℃變化至150℃,A相的磁鏈仿真結果。磁鏈在25℃時的分布的仿真結果如圖1所示。矯頑力Hc和剩磁Br與溫度T的關系如下:

圖1 轉子磁通分布仿真圖

式中:T0=25℃是參考溫度;α1=-0.09%和α2=-0.5%是溫度系數;Br(T0)=1.29 T;Hc(T0)=-907 kA/m為參考溫度下矯頑力和剩磁的初始值,均為該型號PMSM的產品說明手冊中的N38EH永磁體參數。定子電阻隨溫度升高或降低發生線性變化,擬合公式如下:R(T)=R0+ΔR=R0(1+αΔT/100),α是銅電阻隨溫度變化時的電阻溫度系數;R0是25℃時定子電阻阻值。

2 帶溫度擾動量的PMSM Simulink模型搭建

由于現有的PMSM模型中沒有溫度這一擾動量,因此很難仿真研究溫度對于PMSM輸出轉矩的影響,亦無法提出相應的補償策略。在此根據電機的狀態方程和相應的溫度方程,搭建帶有溫度擾動量的PMSM仿真模型。

假設電機電流為對稱的三相正弦波電流,忽略轉子阻尼,鐵心飽和,鐵耗。PMSM在d-q坐標系下

忽略摩擦損耗等,電磁轉矩公式:

式中:id和iq是定子電流在d-q軸上的分量;λm是永磁體的永磁磁鏈;p是極對數;R是定子電阻;Ld和Lq是電感在d-q軸上的分量;Jm是轉動慣量;Bm是粘性摩擦系數;ωr是電機轉速;Tl為負載轉矩。

考慮溫度與對輸出轉矩的影響,在式(2)和式(3)以及R(T)=R0+ΔR=R0(1+αΔT/100)和λm=0.044 41～0.000 008 929的基礎上,搭建了含溫度擾動的Simulink的電機模型[8],如圖2所示。

圖2 帶溫度擾動量的PMSM的Simulink仿真模型

圖2 的模型由Subsystem,Subsystem1,Subsystem2,Subsystem3組成。各個子模塊的搭建方法相同,這里以Subsystem1為例,該模型是根據式(2)中

圖3 Subsystem1子模塊

3 BP神經網絡與思維進化算法

3.1 實驗數據以及試驗平臺

本實驗中使用的PMSM的極對數是12,電機的額定功率是20 kW,轉子使用的是N38EH釹鐵硼永磁體。圖4為實驗所用的PMSM及測試平臺。

圖4 PMSM及測試平臺

本文在AVL試驗平臺上對該電機做數組溫度循環實驗。電機轉速及所記錄參數如表1所示。

表1 電機溫度循環實驗表

這些實驗數據將由上述AVL試驗平臺記錄并導出,其操作界面如圖5所示。將這些數據用來訓練BP神經網絡,并以此設計BP神經網絡溫度補償器來對電機的輸出轉矩進行補償。

圖5 AVL操作界面(截圖)

3.2 BP 神經網絡

網絡結構如圖6所示。

圖6 BP神經網絡結構圖

3.3基于思維進化算法的BP神經網絡優化

BP神經網絡實現了從輸入到輸出的映射關系,

由于系統有3個輸入1個輸出,所以本文選用的BP網絡結構是3-5-1,即輸入層有3個節點,隱含層有5個節點,輸出層有1個節點。其中隱含層中的激活函數是雙曲正切s型函數,輸出層的激活函數是線性函數,輸入層到隱含層的連接權值為w1,隱含層的閾值為θ1,隱含層到輸出層的連接權值為w2,閾值為θ2,激活函數采用雙曲正切s型函特別適合求解內部機制復雜的問題,具有較強的非線性映射能力[11]。它能夠通過學習自主提取輸入輸出間的合理映射關系,并將學習內容記憶于連接權值中。權值和閾值的選取,對神經網絡的逼近能力和擬合效果有至關重要的影響,本文引入MEA算法[12],對所選用的BP神經網絡進行參數優化。根據BP神經網絡拓撲結構,將解空間映射到編碼空間,每個編碼對應著一個解。本文中的網絡拓撲結構是3-5-1,本文的編碼長度是26。

將空間映射到編碼空間,每個問題對應一個解。本文的BP神經網絡拓撲結構為3-5-1。然后利用思維進化方法,經過不斷迭代,輸出最優個體,并以此作為初始權值和閾值,訓練神經網絡,設計流程如圖7所示。

圖7 程序設計流程圖

4 PMSM基于神經網絡的溫度補償控制器設計

在不改變原有車載PMSM的硬件結構基礎上,增加基于神經網絡的溫度補償策略,提高電機輸出的平穩性,結合PID控制器來構造一個易于實現的動態神經網絡系統。圖8就是溫度補償系統的神經網絡控制器的控制框圖。

圖8 溫度補償系統的神經網絡控制器的控制框圖

系統的具體控制過程:首先轉矩檢測信號Te和轉矩指令信號Teref之間相比較,再和經過由BP神經網絡輸出的轉矩補償ΔTeref相比較,經由PI調節器的調節輸出指令信號Idref和Iqref,其中Idref和Iqref以及溫度T將作為BP神經網絡的3個輸入,神經網絡構建的一個閉環對轉矩進行前饋補償。定子側的三相交流電經Clarke變換、比較經過電流環PI調節器得到d-q坐標系下的Vdref和Vqref,在經過Park逆變換得到α-β坐標系下的Vdref和Vqref,逆變采用的是SVPWM方式,可輸出6路PWM信號用以驅動三相逆變器中的IGBT,其產生電壓幅值、頻率可變的三相交流電到定子電樞中,從而驅動電機。

5 仿真結果與分析

根據微分方程搭建的電機模型在控制系統中進行仿真分析,仿真結果如圖9所示。在給定轉矩為80 N·m時,在0～10 s時,電機開始運行并逐漸進入到穩定運行狀態,在10～30s電機溫度逐漸由25℃上升到150℃,可以發現當系統中未加入溫度補償器,電機的輸出轉矩由78.783 9 N·m變為75.739 1 N·m,下降了3.044 8 N·m。而加入了溫度補償后其系統的輸出轉矩由78.783 6 N·m變為77.342 1 N·m,下降了1.441 5 N·m。輸出轉矩得到了有效的補償。

基于該模型,對車用PMSM溫度補償器進行仿真驗證,從仿真結果可以看出,在系統中加入輸出轉矩的溫度補償控制器之后,因溫度上升引起的轉矩脈動減小,輸出轉矩和期望的設定值十分接近,證明所提出的溫度補償策略是有效的。

圖9 加入神經網絡溫度補償器的仿真結果

6 結 語

將神經網絡的非線性逼近能力以及其分布式結構所具有的容錯性和逆系統解耦線性化的特點結合起來,用以搭建構造神經網絡的系統,就可以得到具有良好魯棒性和適應性的控制器。本文中我們結合PID控制器來構造一個易于實現的動態神經網絡系統,實驗結果表明其用于對電機輸出轉矩的溫度補償策略是有效的。

PMSM對轉矩精度控制要求很高,關系到駕駛的舒適度和滿意度,本文研究力矩輸出與溫度補償問題。但目前采用的是DSP28335控制器,在實際整機運行調試中,尚未把神經網絡算法加入到程序中,而是采用MAP圖離線標定,通過查表法實現溫度補償,僅達到基本要求,精度有待提高。未來將更換新型控制器,應用本文提出的控制策略實現力矩的精確控制。

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