煤礦帶式輸送機開關磁阻電動機半直驅系統DITC控制策略

關鍵詞：帶式輸送機；開關磁阻電動機；半直驅系統；直接瞬時轉矩控制；電動機轉矩脈動抑制

中圖分類號：TD67 文獻標志碼：A

0引言

帶式輸送機是煤礦主煤流運輸系統關鍵裝備之一，主要承擔井下工作面巷道、盤區與膠帶大巷、地面煤倉長距離轉運等運輸任務[1-2]，在整個礦山運輸系統中占據重要地位[3]。驅動系統作為帶式輸送機的動力源，其驅動性能直接影響整機運輸效率，進而制約煤礦開采效率與成本[4]。

目前我國礦用帶式輸送機驅動系統主要采用異步電動機驅動與永磁電動機直驅兩類。傳統異步電動機驅動系統以異步電動機為動力源，采用三相異步電動機+軟啟動裝置+減速裝置的組成結構，存在傳動效率低、耗電量與維護成本高等問題[5]，無法滿足帶式輸送機長運距、高帶速與重載運輸需求，且異步電動機的高耗電量有悖于綠色礦山建設與國家雙碳戰略目標[6]。永磁電動機[7-8]具有低轉速、大轉矩的優異特性，主要緣于內部稀土永磁體結構，而煤礦井下帶式輸送機多電動機永磁直驅系統裝機功率高達數百千瓦甚至上千千瓦，在制作過程中需要消耗大量永磁體材料，成本高，且稀土資源作為我國不可再生的重要戰略資源，不能無限制使用。此外，永磁體在煤礦井下高溫、大電流、化學腐蝕與劇烈機械振動等極端工況下，存在退磁風險[9]，影響煤礦安全生產。

開關磁阻電動機（Switch Reluctance Motor，SRM）是繼傳統異步電動機與永磁電動機之后的新一代產品，被認為是電氣傳動系統發展過程中的里程碑。國家發改委、科技部、國家環保總局聯合發布的《國家鼓勵發展的資源節約綜合利用和環境保護技術》第65號公告明確將SRM 列為國家鼓勵發展的唯一電動機，目前已在龍門刨床、抽油機、紡織機、電動汽車等高速運行設備中成熟應用[10-11]。

SRM在結構上采用雙凸極結構，轉子無永磁體與勵磁繞組，僅憑借磁阻最小原理，通過改變各相通電順序與通電時間，即可完成電動機調速與換向功能[12]。與傳統異步電動機、永磁電動機相比，SRM具有結構可靠性高、故障率低、制造成本低、容錯性能高等優勢，特別是在電動機發生缺相故障時，其余兩相可繼續控制電動機運行[12]，十分適合在煤礦井下惡劣環境中應用。

目前學者對煤礦井下運輸裝備SRM 系統進行了探索性研究。鮑久圣等[13]設計了SRM 半直驅帶式輸送機。李瑞金[14]基于ARM 與DSP 核心控制板設計了礦用30 kW SRM 蓄電池電機車控制系統。田玉麗等[15]提出了將平煤集團六礦矸石運輸絞車上采用的交流繞線異步電動機更換為95 kW 全數字SRM 驅動系統，有效提升矸石運輸效率近30%。但SRM 在低速運行工況下會出現輸出轉矩周期性波動的轉矩脈動現象，影響大功率驅動系統的整機穩定性，限制了其在帶式輸送機與刮板輸送機等大功率重載礦山運輸裝備上的應用。因此，改善SRM 轉矩脈動，提高其運行穩定性與可靠性，是礦山運輸裝備實現大功率SRM 驅動技術應用亟需解決的關鍵問題。

抑制SRM 轉矩脈動通常可通過電動機本體結構設計與控制策略設計來實現[16]。在結構設計方面：陳吉清等[17]基于遺傳算法對SRM 參數進行多目標尋優，將SRM 在較低轉速（1000 r/min）、額定轉速（1500 r/min）、較高轉速（2000 r/min）下的轉矩脈動分別降低了7.73%，10.64%，34.39%，在低轉速下轉矩脈動削弱效果不明顯；黃朝志等[18]設計了一種永磁輔助式外轉子SRM，增加永磁轉矩以彌補下降的部分磁阻轉矩，使轉矩脈動降低了19.3%。在控制策略設計方面，目前最常用的是角度位置控制、電壓斬波控制、電流斬波控制[19-20]，但在轉速低于1000r/min場景下對轉矩脈動的抑制效果不明顯[21]。

直接瞬時轉矩控制（Direct Instantaneous TorqueControl，DITC）是將電磁轉矩作為控制對象，在預先設定的導通角內，根據檢測轉矩和目標轉矩的偏差控制相開關通斷[22-23]。S. K. Singh等[24]基于DITC策略設計了一種滯環控制器，通過改變相位的開關狀態來保證SRM 轉矩始終在滯環帶內，在穩態工況下轉矩可維持在50 N·m 小范圍內波動。韓國強等[25]針對用于SRM的DITC存在的轉矩波動大、動態調整時間長等問題，提出了一種基于改進滑模控制的DITC 策略，增加了狀態變量滑模面和滑模趨近律，在額定轉速1 000 r/min、負載轉矩0.5 N·m 工況下，轉矩脈動降低了40%。可見，DITC 具有較好的SRM轉矩脈動抑制效果。

本文針對平頂山天安煤業九礦有限責任公司井下機巷帶式輸送機驅動系統進行改造，提出一種開關磁阻電動機半直驅（Switched Reluctance MotorSemi-direct Drive，SRSD）系統，基于BP神經網絡建立了SRM非線性模型，結合PWM控制方法設計了SRSD系統的改進型DITC策略，通過仿真與井下工業性試驗驗證了所提方法的有效性。

1帶式輸送機SRSD系統結構參數設計

研究對象為DSJ可伸縮帶式輸送機，參數見表1。

帶式輸送機驅動系統采用異步電動機+液力偶合器+減速裝置的傳動鏈，存在傳動效率低、傳動鏈長、調速性能差等問題。對此，在不改變帶式輸送機機架、驅動滾筒等機械部件結構尺寸的基礎上，提出一種帶式輸送機SRSD系統，其結構如圖1所示。該系統將SRM 與行星齒輪減速裝置內置于一個箱體內，充分利用SRM 高可靠性與優良的啟動特性，并通過內置式行星齒輪減速裝置實現減速增扭，滿足帶式輸送機低轉速、大轉矩運行需求，同時可減小驅動系統體積，進而縮短傳動鏈長度[26]，以適應帶式輸送機安裝空間需求。

計算帶式輸送機驅動系統功率[27]與行星齒輪減速機構傳動比[28]，得到SRSD 系統關鍵參數，見表2。

將2套400kW SRSD系統分別安裝在帶式輸送機驅動滾筒1與驅動滾筒2 上，如圖2 所示，即可完成帶式輸送機驅動系統改造。

2SRSD系統SRM非線性模型建立

因SRM具有雙凸極特性，表現出非線性和高飽和特性，導致傳統建模方法精度差，影響帶式輸送機運行的穩定性，而精確的SRM 非線性模型是實施DITC策略的基礎，因此，采用Maxwell電磁學仿真軟件與BP神經網絡相結合的方式，建立400 kW級SRSD系統SRM非線性模型。

盡管式（6）在形式上能夠得出SRM 平均轉矩，但僅采用電動機磁鏈和電流難以得出轉矩精確值。

2.2SRM非線性模型

搭建SRM電磁學有限元模型，并以電流iA 為參數化仿真的邊界條件，得到不同iA 下的SRM 磁鏈與轉矩非線性輸出特性曲線。將仿真值作為訓練集導入BP 神經網絡， 預測得到更細致、可覆蓋整個SRM 工作范圍的三維非線性輸出特性曲面，進而得到SRM 非線性模型。

2.2.1SRM電磁學關鍵參數設計

為搭建SRM非線性模型，在SRSD系統結構（圖1）基礎上，進一步設計電磁學關鍵參數，見表3。

基于表3數據，采用Maxwell電磁學有限元仿真軟件中的RMxprt模塊搭建Synchronous" Machine 模型，對SRM電磁特性進行分析。設置12/8 SRM的定子極距角與轉子極距角分別為30，45°，轉子周期角為45°。由于SRM 每相均為獨立繞組， 為簡化SRM 模型，取A 相為分析目標，設置定子凸極與轉子凹極對齊為轉子初始位置，如圖4 所示，其中陰影部分為A 相繞組。對SRM 結構進行網格劃分，如圖5所示，設置表面偏差為0.77 mm。

對電動機進行1 個電周期（40 ms）逆時針旋轉的電磁仿真， 得到SRM 磁感應強度云圖， 如圖6 所示。可看出SRM 定轉子旋轉接近端部時出現由磁阻效應導致的局部磁飽和現象，其他部位的磁感應強度較小，符合電動機設計規程。

基于Maxwell 軟件搭建SRM 模型， 對相電流iA 進行參數化仿真。設置iA 區間為0～1 000 A，轉子轉動單位為1°/s，仿真時間為45 s。為減小計算量，iA 取值間隔20 A。由于磁鏈曲線關于22.5°呈軸對稱分布，轉矩曲線關于22.5°呈中心對稱分布，所以可利用仿真參數繪制區間為0～22.5°的磁鏈、轉矩輸出特性曲線，部分結果如圖7 所示。

2.2.2 基于BP 神經網絡的SRM非線性模型建立

受仿真條件限制，通過Maxwell 軟件求解方式無法得到0～1 000 A 范圍內更小電流間隔情況下的磁鏈、轉矩數據，為此采用BP 神經網絡預測數據，進而建立完整的SRM 非線性模型[28]。采用Matlab 自建庫中BP 神經網絡工具箱來新建腳本文件，并編寫程序完成以下步驟。

1） 將仿真得到的磁鏈與轉矩特性參數劃分為訓練集和測試集，其中訓練集包含11 526 組數據，測試集包含452 組數據。

2） 對訓練集和測試集數據進行歸一化處理。

3） 建立BP神經網絡，其包含4個16單元的隱藏層，每個隱藏層使用Tan?sigmoid型傳遞函數。

4） 設置最大迭代次數為50000， 誤差閾值為10?8，學習率為0.001。

5） 訓練BP 神經網絡并測試。

6） 進行反歸一化，并計算誤差。

磁鏈和轉矩參數訓練結果誤差的均方根分別為0.001 498 3 Wb，8.2896N·m。

為了更加直觀地驗證BP神經網絡預測的正確性和有效性，將iA=870A時BP神經網絡的預測值和仿真值進行對比，如圖8所示。可看出磁鏈和轉矩預測值與仿真值曲線近乎重合，證明預測值跟隨性好。此外，BP神經網絡預測值與仿真值相差很小，滿足預測需求。

為定量分析BP神經網絡預測的準確性，隨機選擇4組角度和電流數據，采用BP 神經網絡預測得到相應的磁鏈和轉矩，結果見表4、表5。可看出與Maxwell 仿真值相比，磁鏈和轉矩預測值絕對誤差最大值分別為0.11Wb 和36.7 N·m，相對誤差最大值分別為1.76% 和0.14%，4 組數據的平均相對誤差小于1%，滿足預測精度要求。

根據BP 神經網絡預測值，繪制磁鏈?電流?電角度和轉矩?電流?電角度特性曲面，如圖9 所示。

與圖7 相比，圖9 中輸出特性曲面變化平滑，對應關系明確，無突變曲線和凹凸點，可覆蓋SRM 的輸入電流與輸出磁鏈、轉矩特性點，曲面變化規律與仿真結果一致。

基于圖9， 采用Matlab/Simulink 仿真軟件搭建SRM 非線性模型（圖10）代替傳統的SRM 線性數學模型，用于SRSD 系統改進型DITC 策略建模。

3SRSD系統改進型DITC策略設計

為提高SRSD系統響應的快速性，降低換相區轉矩脈動，基于高精度SRM非線性模型，通過簡化功率變換模塊工作狀態、優化換相區導通角與關斷角、利用PWM轉矩誤差控制方式，提出一種改進型DITC策略。

3.1DITC策略原理

傳統SRM DITC 主要由轉速PI 控制器、滯環控制器、開關表模塊、功率變換模塊、SRM 模塊、轉矩/轉速傳感器組成，如圖11 所示。轉矩/轉速傳感器實時檢測轉速和轉矩信息。轉速PI 控制器根據轉速實時值v 與目標值v*的差值計算參考轉矩。滯環控制器根據轉矩實時值Te 與目標值T*的差值輸出開關信號。開關表模塊根據SRM 轉子位置決定A，B，C 相通斷。功率變換模塊輸出電壓標志位至SRM。

3.2改進型DITC策略

3.2.1功率變換模塊工作狀態與換相區角度優化

傳統DITC的功率變換模塊存在增磁、續流和退磁3種狀態，對應標志位1，0，?1，三相SRM狀態有27（3³）種，使得在開關表設計和選擇上存在冗余。SRM 運行時輸出轉矩和參考轉速在一定時間內的變換趨勢較穩定，續流狀態實際存在時間短，導致開關管頻繁進入、跳出狀態0，增加了功率變換模塊開關管的動作頻率，降低了該模塊的使用壽命。

為簡化功率變換模塊狀態，將該模塊設置為增磁和退磁2種狀態，對應標志位1，?1，三相SRM 狀態有9（32）種。當SRM 輸出轉矩小于負載轉矩時，導通對應相，使該相電流增大進行增磁；當SRM 輸出轉矩大于負載轉矩時，關斷對應相，使該相電流減小進行退磁。

取A相定子凸極與轉子凸極完全對齊時的角度作為B相導通角，設置初始導通角為30°，仿真模擬A相至B相換相過程中，不同導通角減小幅度下B，C相轉矩，結果如圖13所示。可看出隨著導通角減小， B相轉矩呈線性增大趨勢， 導通角減小12°時B 相轉矩達32670N·m，之后趨于平穩；C相轉矩隨著導通角減小先減小后增大，初期減小速率較小，在導通角減小6°后轉矩減小速率變大，在導通角減小10°后逐漸增大，并在導通角減小14°后趨于平穩。綜合分析仿真結果，取導通角減少幅度為6°，即導通角為24°。

在換相區，若關斷角太小，會導致SRM 輸出轉矩不足以提供負載轉矩；若關斷角過大，會導致退磁不及時，使關斷相產生負轉矩，此時電動機導通相不僅要提供負載轉矩，還要輸出部分轉矩以抵消關斷相產生的負轉矩，增大SRM能耗和轉矩脈動，影響SRM 工作性能。因此，選擇合適的關斷角對SRM 運行穩定性至關重要。設置初始關斷角為45°，仿真得到不同關斷角減小幅度下A 相的轉矩和轉矩脈動，如圖14所示。

從圖14可看出，隨著關斷角減小，關斷相轉矩逐漸減小，使得電動機轉矩損失減小，有利于提高電動機能效比，但電動機轉矩波動率逐漸增大，不利于電動機平穩運行。結合換相區B，C 相轉矩表現及關斷角對SRM 性能的影響，取關斷角減小幅度為5°，即關斷角為40°。

3.2.2PWM轉矩誤差控制

在功率變換模塊的工作方式由27種簡化為9種后，為使SRM轉矩變化更加連續，將傳統的滯環控制改進為PWM 控制。設置轉矩誤差為ΔT， 當ΔT＜0"時，SRM 輸出轉矩大于負載轉矩，令功率變換模塊輸出為0，對導通相進行退磁；當ΔT≥T_lim（Tlim 為轉矩誤差閾值）時，SRM輸出轉矩小于負載轉矩，令功率變換模塊輸出為1，持續為導通相增磁；當0≤ΔT＜T_lim 時，SRM輸出轉矩小于負載轉矩，根據ΔT占Tlim 的比例，可決定功率變換模塊在單位周期內輸出占空比。

4改進型DITC策略仿真

為驗證改進型DITC策略在帶式輸送機SRSD系統中的應用效果，針對帶式輸送機井下實際負載運行工況，開展空載啟動與變負載運行工況下的仿真實驗。

4.1改進型DITC策略建模

在Matlab/Simulink中搭建SRM改進型DITC仿真模型，如圖15所示。該模型包括SRM 本體模塊、功率變換模塊、轉矩判斷模塊、轉速PI 控制模塊。SRM 本體模塊采用圖10中的SRM 非線性模型，相關參數見表3， 其可通過查表方式將實時輸入的SRM電角度信號輸出為磁鏈與轉矩信號，供轉矩判斷模塊使用。考慮SRSD系統內行星齒輪減速機構傳動比為5，為簡化仿真過程，設置SRM 目標轉速為300 r/min。

4.2空載啟動工況仿真

設置SRM 負載轉矩為500 N·m， 仿真時間為25 s。仿真結果如圖16所示。

從圖16（a）可看出， 采用傳統DITC 策略時，SRM 最大轉速為313.1r/min，超調量為4.4%，誤差帶為1% 的調節時間為3.5 s；采用改進型DITC 策略時， SRM 最大轉速為310.8 r/min， 超調量為3.6%，誤差帶為1% 的調節時間為3 s，超調量和調節時間較傳統DITC 策略分別減少了0.8% 和14.3%。從圖16（b） 可看出， 在穩定運行階段， 采用傳統DITC 策略時轉矩為167.2～881.5 N·m，采用改進型DITC 策略時轉矩為336.8～856.4 N·m，波動范圍較傳統DITC 策略明顯減小。

4.3變負載運行工況仿真

煤礦井下帶式輸送機會在輕載、重載變化工況下運行。針對該工況， 設置仿真時間為25 s， 0～10 s 負載轉矩為2000N·m， 10～ 20s負載轉矩為8 000 N·m，20～25 s 負載轉矩為5000 N·m。仿真結果如圖17所示。

從圖17（a）可看出，10 s 負載突增情況下，采用傳統DITC 和改進型DITC 策略時SRM 轉速分別降至290.7，292.5 r/min，誤差帶為1% 的調節時間分別為2.7，2.1 s；20 s 負載減小情況下，采用傳統DITC 和改進型DITC 策略時SRM 轉速分別增至304.9，304.3 r/min， 誤差帶為1% 的調節時間分別為1.4，0.9 s。采用改進型DITC 策略時SRM 動態響應特性明顯優于傳統DITC 策略。

從圖17（b）可看出，在3 種負載下，采用改進型DITC 策略時的SRM 轉矩脈動較采用傳統DITC 策略時小，經計算分別減小39.1%，18.7%，28.9%，驗證了在負載突增或突減情況下，改進型DITC 策略可有效提高帶式輸送機的運行穩定性。

從轉矩脈動抑制效果看，改進型DITC 策略優于文獻[17]提出的結構設計優化方法，與文獻[25]提出的改進滑模控制策略接近，但文獻[25]僅施加了0.5～1.5 N·m 負載轉矩，無法滿足帶式輸送機應用需求。

5工業性試驗

基于SRSD系統結構參數與改進型DITC策略設計，試制了SRSD系統，如圖18所示。該系統可通過聯軸器與帶式輸送機驅動滾筒直連，并配備礦用低壓隔爆型變頻器，變頻器內置DITC 策略。2套SRSD系統之間采用主從控制方式實現協同控制。

在研究的煤礦井下帶式輸送機上進行工業性試驗。考慮SRM 額定轉速為300r/min，行星齒輪減速機構傳動比為5，設定系統額定轉速為60 r/min，啟動時間為30s。采集帶式輸送機滿載啟動工況下，2套SRSD系統的實時輸出轉速，選取其中的關鍵點繪制曲線，如圖19所示。

從圖19可看出，帶式輸送機負載轉矩過大，為克服帶式輸送機的啟動慣性， 在滿載啟動瞬間SRSD系統轉速出現明顯波動，峰值轉速達70r/min，但存在時間極短，不影響帶式輸送機安全運行；帶式輸送機啟動后， SRSD系統轉速波動逐漸減小，25 s 左右達到額定轉速60 r/min；在啟動過程中，2套SRSD系統的轉速基本保持一致。可見，SRSD 系統具有良好的動態響應特性，滿足煤礦井下帶式輸送機重載啟動需求。

經統計，采用異步電動機+液力偶合器+減速裝置的驅動系統時， 帶式輸送機月耗電量約為1×10⁵ kW·h；采用SRSD系統后，月耗電量約為7.6×10⁴ kW·h，較之前降低了24%，表明SRSD 系統極具經濟效益，可實現煤礦井下煤炭運輸環節的節能降碳。

6結論

1） 以平頂山天安煤業九礦有限責任公司井下帶式輸送機異步電動機驅動系統為改造對象，研制了一種2×400 kW SRSD系統。該系統以SRM 作為動力源，通過內置式行星齒輪減速機構進一步實現減速增扭，不僅簡化了傳動鏈，還減小了驅動系統定轉子體積與制造成本。

2） 針對SRM 雙凸極結構造成的非線性與磁路高飽和性導致建模不準確問題，采用BP 神經網絡得到了完整的磁鏈、轉矩三維輸出特性曲面，以此為數據基礎， 建立了SRM 非線性模型。經仿真驗證，BP 神經網絡預測精度達98.24% 以上，提高了SRM建模的精確性。

3）針對傳統DITC策略存在的模型精度差、換相不連續、結構冗余等問題， 提出了一種改進型DITC策略。仿真結果表明，改進型DITC策略較傳統DITC策略可顯著降低SRM轉矩脈動，在變負載工況下最大降幅達39.1%，提高了帶式輸送機SRSD系統的運行穩定性與轉矩脈動抑制效果。

4）在煤礦井下進行SRSD 系統工業性試驗，結果表明，帶式輸送機可在滿載工況下平穩啟動，動態特性良好，且耗電量較原驅動系統減少了24%，實現了運輸環節的節能降碳。