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改進擾動觀測優化輪轂電機無位置控制

2021-04-30 08:24:34趙九九
機械設計與制造 2021年4期
關鍵詞:實驗

趙九九,閆 潔

(1.長春汽車工業高等??茖W校電氣工程學院,吉林 長春 130013;2.吉林大學,吉林 長春 130013)

1 引言

全電化車體已經成為未來發展趨勢,通過永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)將驅動力直接傳遞到裝甲履帶,相比于傳統機械傳動及燃油造成的尾氣污染,具有更好的控制性能,且機體積小、強度高,適于在車體輪轂整體安裝。但傳統PMSM 設備的位置傳感器故障頻發,且轉矩脈動大、抖振明顯、抗擾動能力差[1],因此,為提高PMSM 電機的控制性能,研究基于無位置傳感器的PMSM 電機預測控制方法具有重要作用。

為此,文獻[2]通過三種算法合并濾波器與慣性環節,提出SMC 和MTPA 的混合正交模型,其主要抑制電機的三相電流諧波,對啟動電流及其諧波率有較好的改進,但算法依賴于磁鏈值,且在轉速突變時引入較大誤差;文獻[3]對磁鏈脈動進行基于PLL 的改進,提出雙滑??刂扑惴?,但算法的位置補償精度較低,超調誤差較大;由于PMSM 轉子在低速時其反電動勢較小,在零速或低速時,上述算法不再適用,為此,文獻[4]將傳統滑模符號函數修正為分段指數有效削弱了滑模抖振,提高其對電流的響應速度,但算法仍未解決超調問題,且自適應性能不足;文獻[5]通過低通濾波器改進電機控制算法的滑模觀測器,以實時快速跟蹤電機轉子位置,但其固定的截止頻率對高頻分量的自適應能力較差;文獻[6]通過流頻比優化零/低速控制和開環啟動帶載能力,采用融合過渡處理速率切換,有效消除零漂問題;文獻[7]提出高頻注入與模型參考相融合的全速區復合電機無位置控制策略,提高了預測控制性能;文獻[8]采用改進的模型參考自適應算法以提高控制策略對參數的辨識能力,以增強對電機參數時變的適應性。

PMSM 轉子的位置觀測通常由反電動勢法和磁路凸極法兩大類算法實現,前者在零/低速時因電動勢激勵不足而無法觀測位置,而后者的額外激勵注入會干擾PMSM 的基本控制,兩種方法組合存在高效切換和速區合理選擇問題[7]。為此,提出改進擾動觀測器的反電動勢[10]電機無位置傳感器控制算法,算法將電流反電動勢作為觀測干擾量進行建模,以實現擾動準確估計,進而通過反正切變換實現轉子位置的精確估計與誤差補償,仿真實驗驗證了算法的有效性。

2 參數自適應控制算法

實際使用過程中,經典擾動觀測器控制依賴于模型參數的精確性,導致與電機的實際運行規模不匹配。為此,提出參數自適應設置的改進擾動觀測器,以緩解經典算法對模型參數的敏感性。

2.1 改進電機擾動觀測模型

式中:ud、uq—定子在d、q軸電壓;id、iq—對應電流;Ld、Lq—對應靜態電感;ld、lq—對應動態電感;R—定子電阻;ψf、ωe—轉子磁鏈和電角速度。根據自抗擾思想[11],設中間變量z=d^-Lx,則改進擾動觀測模型:

可以看出,改進模型同時避免了額外信號注入,從而減少外界信號干擾對模型控制性能的影響。

2.2 位置觀測估計

將式(6)改進擾動觀測器代入電機電流狀態方程中,模型中振動量為反電動勢e=(ed,eq)T,可得[10]:

其中,補償角θc=arctan(Ls pωr/l)可以根據電機轉子的轉速對其位置進行補償。根據以上分析,基于改進擾動觀測器的位置觀測器估計過程,如圖1 所示。

圖1 無位置傳感電機的位置估計Fig.1 Position Estimation of Position Sensorless Motor

2.3 初始磁極辨識

位置觀測器不能有效區分南北磁極,較大的初始誤差會導致收斂錯誤,因而需要辨識初始磁極。設位置觀測速度高于磁極辨識收斂速度,即辨識在位置誤差收斂后,則用于無位置傳感器電機的初始磁極辨識計算式為[9]:

此時,當增益l<0 時,有<0,其滿足穩定性要求,說明當前位置觀測器收斂,根據觀測可以進行初始磁極辨識,需要說明的時,初始磁極辨識只在算法開始時進行,且僅需要完成一次即可。

基于改進擾動觀測器模型,無位置傳感器電機的預測控制策略的系統框圖,如圖1 所示。

圖2 改進算法控制框圖Fig.2 Block Diagram of the Improved

3 仿真實驗與分析

以某輪轂內置式PMSM 作為研究對象,如圖3 所示。被控pmsm 與負載電機相連,在Matlab 2016a 中搭建實驗環境,仿真搭建電機與圖3 電機原理相同,電機參數對控制器不開放。以電機的光電編碼器獲得的轉子位置作為實際位置,用于控制結果比較。

圖3 實驗用內置式PMSMFig.3 Experimental Built-in PMSM

為分析位置估計補償算法有有效性,將轉子的轉速以20%額定轉矩啟動并逐漸增加轉速,實驗時間為1.4s,在1.2s 時轉速達到預設值并穩定運行,觀測器增益l取值分別為-5、-10 和-20,實驗過程轉子位置誤差哪圖4 所示,可以看出,隨轉速增加轉子的位置誤差也逐漸增大,并在轉速穩定時,達到穩態誤差,且l值取值越大穩態誤差越大。相同實驗條件下,增加位置補償算法后的轉子位置誤差,如圖5 所示。實驗過程中將轉速與位置進行反饋以實現無位置傳感器預測控制,可以看出,經過位置估計補償算法的補償后,轉位置誤差變得非常小,甚至忽略不計,從而驗證算法的有效性。但根據圖4 結果,觀測器增益l就盡量取較小值,以減少補償算法負擔,增加算法的魯棒性。

圖4 觀測器增效對位置誤差影響Fig.4 The Effect of Observer Efficiency on Position Error

圖5 位置補償器對位置誤差改進Fig.5 Improvement of Position Error by Position Compensator

圖6 負載變化對算法控制性能的影響Fig.6 Impact of Load Changes on Algorithm Control Performance

對算法進行負載變化適應性實驗,其實驗結果,如圖6 所示。圖中,在1.6s 時刻增加TL={2,5,10}N·m 的負載,從圖中實驗結果可以看出,負載轉矩增加時,轉子的轉速會有較大的幅值變化,但轉速估計算法仍可以準確跟蹤,由此可知,文中基于改進擾動觀測器的無位置傳感器預測控制具有較強的魯棒性。

4 結論

針對傳統擾動觀測造成的噪聲放大問題,提出基于改進擾動觀測器的無位置傳感器控制算法,算法將電流反電動勢作為觀測干擾量進行建模,并通過反正切估計轉子的精確位置,同時基于轉子速度進行位置誤差補償,實現電機的魯棒控制,仿真實驗表明,改進算法在在電機不同工況和負載下能準確估計轉子位置,具有較好的適應能力和位置跟蹤補償能力,驗證了算法的有效性。

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