賀虎成,劉 恰,師 磊,李爭寶,牛春光
(西安科技大學 電氣與控制工程學院,西安 710054)
矢量控制技術可以實現(xiàn)轉(zhuǎn)矩與勵磁的解耦控制,使交流電機達到類似直流電機的調(diào)速性能。在矢量控制系統(tǒng)中,準確的磁場定向必不可少,而影響磁場定向的一個重要因素就是轉(zhuǎn)子參數(shù)的準確性[1-2]。電機長時間工作時,轉(zhuǎn)子電阻會隨溫度升高而增大,變化量最大能達到50%以上,轉(zhuǎn)子電感值會隨磁飽和狀態(tài)而發(fā)生變化,其變化值與磁飽和程度為一種非線性關系,因此轉(zhuǎn)子時間常數(shù)會隨電機工作狀態(tài)發(fā)生變化。當轉(zhuǎn)子時間常數(shù)與實際值偏離較大時,會導致磁場定向不準,進而造成勵磁與轉(zhuǎn)矩解耦不徹底,影響電機的動態(tài)性能[3-5]。因此,實現(xiàn)精確的矢量控制技術的前提是對轉(zhuǎn)子時間常數(shù)的準確辨識。
轉(zhuǎn)子時間常數(shù)的辨識方法有很多種,其中包括最小二乘法、卡爾曼濾波器法、模型參考自適應法及人工智能技術等方法[6-9]。模型參考自適應法(MRAS)由于算法簡單、估算精度高,業(yè)內(nèi)對該方法的研究也相對成熟,因此在近年來應用最為廣泛。文獻[10]提出了基于有功功率模型的MRAS在線辨識法,對觀測器的穩(wěn)定性進行分析,降低了定子電阻變化對轉(zhuǎn)子時間常數(shù)在線辨識的影響。文獻[11]將電流模型磁鏈觀測器作為可調(diào)模型,將q軸磁鏈觀測誤差經(jīng)自適應機構來調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)子電阻,具有計算量小的優(yōu)點。文獻[12]基于激磁電流的MRAS對轉(zhuǎn)子電阻進行辨識,其優(yōu)勢在于不受定子電阻的影響,提高了辨識準確性。文獻[13]提出一種基于無功功率模型的MRAS轉(zhuǎn)子時間常數(shù)在線辨識方法,以波波夫超穩(wěn)定理論證明了無功功率模型的穩(wěn)定性,該方法對定子電阻參數(shù)變化有較強的魯棒性。文獻[14]分析了穩(wěn)態(tài)情況下轉(zhuǎn)子時間常數(shù)誤差對電機磁場、轉(zhuǎn)矩、電壓造成的影響,從李雅普諾夫穩(wěn)定角度推導出基于無功功率模型的轉(zhuǎn)子時間常數(shù)在線辨識方法。
本文采用了擴張狀態(tài)觀測器法(Extended State Observer,ESO)觀測轉(zhuǎn)子磁鏈,并以之作為參考模型,取代了傳統(tǒng)模型參考自適應系統(tǒng)中的電壓模型,有效地避免了電壓模型帶來的一系列問題,進一步提升了轉(zhuǎn)子時間常數(shù)辨識的精度,并利用仿真和實驗平臺進行了驗證。
ESO的基本思想是在給定輸入的基礎上,構造出新的系統(tǒng)狀態(tài),再經(jīng)過非線性函數(shù)處理送入原系統(tǒng),得到期望的輸出[15-16]。在本文中,下標s代表變量為電機定子側(cè)分量,r代表變量為電機的轉(zhuǎn)子側(cè)分量,下標α、β代表變量分別為坐標系α、β軸分量。
選取電機定子電流為輸入變量,待估算的轉(zhuǎn)子磁鏈為輸出變量,在兩相靜止坐標系下電機的數(shù)學狀態(tài)方程可以寫成
(1)
(2)
(3)
(4)
將Tr=Lr/Rr代入式(3)和式(4)中,得到
(5)
(6)
當電機帶重載運行在低速階段時,電機的轉(zhuǎn)子電阻Rr會出現(xiàn)較大的波動,這一情況將嚴重影響磁鏈觀測準確性,在磁鏈觀測模型中,應該采取一定的措施減弱Rr變化對觀測系統(tǒng)的影響。觀察式(1)和式(2),其中帶有轉(zhuǎn)子電阻的項作為擾動項,帶有轉(zhuǎn)子磁鏈的項作為待估算項,這兩部分作為未知部分合并,則電流狀態(tài)方程可寫為
(7)
(8)
定義新的狀態(tài)量ω1α和ω1β如下所示,代表了電流狀態(tài)方程中估算擾動部分
(9)
(10)
在式(1)和式(2)中分離出確定部分和估算擾動部分
(11)
(12)
(13)
(14)
為加快觀測器收斂速度,ESO中的校正函數(shù)g(x)通常選取fal非線性函數(shù)
(15)
對于校正函數(shù)g(x)中涉及的參數(shù)α、δ的值需要經(jīng)過仿真驗證選取,一組好的參數(shù)可以加快磁鏈觀測過程的收斂速度,經(jīng)仿真調(diào)試,將g(x)參數(shù)取為α=0.5,δ=0.01。
對比式(5)和式(9),可得出α相轉(zhuǎn)子磁鏈計算公式
(16)
對比式(6)和式(10),可得出β相轉(zhuǎn)子磁鏈計算公式
(17)
開環(huán)ESO磁鏈觀測模型經(jīng)過以上的計算過程,最終得到了所需的轉(zhuǎn)子磁鏈,這一磁鏈計算過程中對轉(zhuǎn)子電阻及其擾動進行了估算補償,促使系統(tǒng)對轉(zhuǎn)子電阻變化造成的擾動具備很強的魯棒性。但由于是開環(huán)的磁鏈觀測結(jié)構,缺少了誤差反饋環(huán)節(jié),也造成系統(tǒng)自適應調(diào)節(jié)能力不足,系統(tǒng)穩(wěn)定性不理想。
為解決開環(huán)ESO磁鏈計算過程存在的問題,將觀測所得轉(zhuǎn)子磁鏈又送回原電流狀態(tài)方程,減少系統(tǒng)中估算部分的計算量,提高收斂速度,同時將原系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為閉環(huán)系統(tǒng),自適應調(diào)節(jié)能力增強。與此同時,將轉(zhuǎn)子電阻變量分解為兩部分:一部分為實驗測得轉(zhuǎn)子電阻值Rr0,為確定值;另一部分為轉(zhuǎn)子電阻變化量ΔRr,有助于減少系統(tǒng)中不確定部分,加快估算速度。閉環(huán)ESO計算轉(zhuǎn)子磁鏈的示意圖如圖1所示。
圖1 閉環(huán)ESO計算轉(zhuǎn)子磁鏈原理
在式(1)和式(2)中重新整理確定項和不確定項,提取包含轉(zhuǎn)子電阻變化量ΔRr、轉(zhuǎn)速ωr、轉(zhuǎn)子磁鏈ψrα和ψrβ、轉(zhuǎn)子磁鏈變化量Δψrα和Δψrβ的項,整理合并為一項,將其定義為新的狀態(tài)量ω2α和ω2β
(18)
(19)
在式(1)和(2)中分離出確定部分和估算擾動部分
(20)
(21)
(22)
(23)
g(x)為fal非線性函數(shù)
(24)
對比式(5)和式(18),可以得出β相轉(zhuǎn)子磁鏈計算公式
(25)
對比式(6)和(19),可以得出β相轉(zhuǎn)子磁鏈計算公式
(26)
傳統(tǒng)MRAS具有邏輯性強,易于設計的優(yōu)點,但其存在積分飽和與直流偏置問題,并導致系統(tǒng)在低速段辨識效果不理想[17-18]。本文的MRAS轉(zhuǎn)子時間常數(shù)估算系統(tǒng)的參考模型由ESO模型構成,可調(diào)模型由電流模型構成。電流模型方程如下
(27)
(28)
為保證所構成MRAS轉(zhuǎn)子時間常數(shù)辨識系統(tǒng)全局漸近穩(wěn)定,需用Popov穩(wěn)定性定理推導合理的自適應律,將式(27)和式(28)表示的電流模型用矩陣的形式表示為
(29)
(30)
(31)
將式(31)簡化表示為
pe=Aee-W
(32)
式中,
根據(jù)Popov超穩(wěn)定性定理,要滿足系統(tǒng)全局漸進穩(wěn)定,必須滿足Popov積分不等式,Popov積分不等式為
(33)
(34)
根據(jù)不等式
(35)
可知,要滿足不等式(34)成立,則只需令
(36)
式中,λ為常數(shù)。
所以,按照式(36)選取自適應律,式(34)可以保證滿足Popov積分不等式,所構成的系統(tǒng)是漸進穩(wěn)定的。實際中為方便調(diào)節(jié)并獲得較好的動態(tài)性能,將自適應律設計成比例積分形式,即
(37)
式中,KP為比例系數(shù),KI為積分系數(shù)。
圖2 基于ESO的MRAS轉(zhuǎn)子時間常數(shù)估算原理
本文通過在Matlab仿真軟件中搭建轉(zhuǎn)子時間常數(shù)在線辨識的矢量控制系統(tǒng)模型,驗證所提出的轉(zhuǎn)子時間常數(shù)辨識方案的可行性及穩(wěn)定性。圖3為轉(zhuǎn)子時間常數(shù)在線辨識矢量控制系統(tǒng)原理框圖。
圖3 帶轉(zhuǎn)子時間常數(shù)辨識矢量控制系統(tǒng)原理框圖
仿真過程:初始轉(zhuǎn)速給定為60 r/min,初始時感應電機的轉(zhuǎn)子時間常數(shù)的倒數(shù)值設定為1/Tr=Rr/Lr=1.5880.3947≈4.0233(Ω/H),0.5 s時將辨識出的轉(zhuǎn)子時間常數(shù)倒數(shù)值送入系統(tǒng),利用該數(shù)值在電流模型中計算磁場定向角,進行矢量控制所需的坐標變換,1 s時給定轉(zhuǎn)速改變?yōu)?300 (r/min),1.5 s時給電機加上10 Nm的負載。仿真所設定電機參數(shù)如表1所示。
表1 仿真用三相感應電機參數(shù)
圖4 ESO模型與電流模型轉(zhuǎn)子磁鏈觀測值
圖4為ESO模型與電流模型觀測轉(zhuǎn)子磁鏈值,可以看出基于ESO的方法可以快速準確的觀測轉(zhuǎn)子磁鏈,電流模型輸出的轉(zhuǎn)子磁鏈也能及時響應ESO模型轉(zhuǎn)子磁鏈的變化。
圖5 轉(zhuǎn)子時間常數(shù)倒數(shù)觀測波形
圖5為基于ESO的MRAS轉(zhuǎn)子時間常數(shù)辨識系統(tǒng)所觀測的轉(zhuǎn)子時間常數(shù)倒數(shù)與傳統(tǒng)MRAS系統(tǒng)觀測值的對比,從圖中可以看出基于ESO的MRAS系統(tǒng)辨識出的轉(zhuǎn)子時間常數(shù)值更接近真實值,在電機轉(zhuǎn)速突變及負載突變的過程中,估算值受擾動影響不明顯,說明基于此方法的估算更精確,對轉(zhuǎn)速及負載變化抗擾性更強。
圖6為電機的勵磁與轉(zhuǎn)矩電流波形,電機啟動瞬間,勵磁電流和轉(zhuǎn)矩電流都出現(xiàn)較大的波動。進入穩(wěn)態(tài)運行后,當負載增大時,轉(zhuǎn)矩電流明顯變大,辨識出轉(zhuǎn)子時間常數(shù)送入系統(tǒng)瞬間和轉(zhuǎn)速突變時,轉(zhuǎn)矩電流也產(chǎn)生了較大的波動,而在此過程中勵磁電流無明顯變化。說明了該系統(tǒng)可以實現(xiàn)勵磁與轉(zhuǎn)矩電流的解耦,實現(xiàn)矢量控制的目標。
圖6 勵磁與轉(zhuǎn)矩電流波形
為了進一步驗證本方案的實際效果,搭建了以TMS320F28335DSP為核心的矢量控制實驗平臺如圖7所示,在該實驗平臺進行電機加減負載過程的速度觀測實驗。實驗所選電機參數(shù)與仿真所選電機相同。
圖7 實驗硬件平臺
通過上位機自編軟件觀測實驗波形,可以觀測此過程中實際轉(zhuǎn)速與給定轉(zhuǎn)速波形、勵磁電流與轉(zhuǎn)矩電流的解耦情況。
圖8 動態(tài)轉(zhuǎn)速波形
圖8為從電機起動到加減載過程實際轉(zhuǎn)速波形,電機起動時給定轉(zhuǎn)速為1200 r/min,經(jīng)過預設定的斜坡方式加速后,電機達到預設定轉(zhuǎn)速,進入穩(wěn)定運行狀態(tài),在時刻給電機加10的負載后,轉(zhuǎn)速有約20 r/min跌落,而后轉(zhuǎn)速很快恢復到給定值。在時刻卸載,轉(zhuǎn)速出現(xiàn)約20 r/min的超調(diào),然后恢復給定值。整個過程中轉(zhuǎn)速波動較小,系統(tǒng)的動態(tài)性能好,在發(fā)生負載突變的情況后,轉(zhuǎn)速能快速恢復到給定值,說明系統(tǒng)抗負載擾動性能好。
圖9為電機矢量控制算法解耦后的勵磁電流和轉(zhuǎn)矩電流波形,在電機運行一段時間后給電機加上負載,電機帶上負載后,轉(zhuǎn)矩電流隨負載增大而抬升,時刻去除負載,轉(zhuǎn)矩電流隨負載減小而降低,勵磁電流全程沒有發(fā)生明顯變化,說明該系統(tǒng)實現(xiàn)了勵磁與轉(zhuǎn)矩電流的解耦控制。
圖9 轉(zhuǎn)矩與勵磁電流解耦
本文通過ESO的方法估算轉(zhuǎn)子磁鏈,并將其應用到傳統(tǒng)MRAS系統(tǒng)中,代替電壓模型得到了改進型的MRAS轉(zhuǎn)子時間常數(shù)在線辨識系統(tǒng),并根據(jù)Popov穩(wěn)定性理論選取了合適的自適應律。通過仿真及實驗驗證表明,該方法切實可行,基于此方法構成的轉(zhuǎn)子時間常數(shù)在線辨識矢量控制系統(tǒng)運行穩(wěn)定,轉(zhuǎn)速跟蹤實時準確,對速度變化及負載擾動魯棒性好。