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基于SMO的改進(jìn)型轉(zhuǎn)子位置檢測方法

2021-01-06 09:01趙亞輝馮明李衛(wèi)文
關(guān)鍵詞:空氣壓縮機(jī)波形控制器

趙亞輝,馮明,李衛(wèi)文

(北京科技大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,北京100083)

近年來,隨著材料技術(shù)、電力電子器件、高性能集成電路的發(fā)展,基于矢量控制技術(shù)的永磁同步 電 機(jī)(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)由于其結(jié)構(gòu)簡單、功率密度高、可與高速負(fù)載直接相連等特點[1-2],被廣泛應(yīng)用于高速空氣壓縮機(jī)、高速機(jī)床主軸等工業(yè)領(lǐng)域,在航空航天和新能源等領(lǐng)域也有著廣闊的應(yīng)用前景。為實現(xiàn)PMSM的高精度控制,需要獲得精確的轉(zhuǎn)子位置和速度信息,可以通過光電碼盤、測速發(fā)電機(jī)、旋轉(zhuǎn)變壓器等傳感器獲取,但會帶來電機(jī)成本增加、安裝維護(hù)困難、易受外界干擾等問題,影響電機(jī)的可靠性。因此,PMSM 的無位置傳感器控制技術(shù)成為高速電機(jī)控制領(lǐng)域的研究熱點[3-5]。由于超高速電機(jī)的繞組電感和內(nèi)阻非常小,一旦控制失步會引起繞組電流迅速增加,燒毀功率器件甚至造成電機(jī)轉(zhuǎn)子磁鋼退磁,因此保證控制器準(zhǔn)確地檢測電機(jī)轉(zhuǎn)子位置尤為重要。

目前,常用的轉(zhuǎn)子位置估計方法有反電勢積分法[6-8]、模型參考自適應(yīng)法[9]、擴(kuò)展卡爾曼濾波法[10]、滑模變結(jié)構(gòu)觀測器法[11-12]等。其中,反電勢積分法易受電機(jī)參數(shù)變化的影響,且存在定子磁鏈積分的常值漂移問題;模型參考自適應(yīng)法雖計算簡單,但對參數(shù)變化比較敏感;擴(kuò)展卡爾曼濾波法實時計算量大,對控制芯片的依賴度高,且動態(tài)響應(yīng)不理想;滑模變結(jié)構(gòu)觀測器法響應(yīng)速度優(yōu)于模型參考自適應(yīng)法,但滑模控制率中的開關(guān)函數(shù)具有不連續(xù)性,易引起系統(tǒng)抖振。而文獻(xiàn)[13-15]中分別采用飽和函數(shù)、雙曲正切函數(shù)和邊界層可變的正弦型飽和函數(shù)代替開關(guān)函數(shù),起到了抑制滑模抖振的作用。

在傳統(tǒng)滑模觀測器(Sliding Mode Observation,SMO)的基礎(chǔ)上,提出基于SMO的改進(jìn)型轉(zhuǎn)子位置檢測方法。該方法采用S型函數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的開關(guān)函數(shù)來估算反電動勢,有效地減小了傳統(tǒng)SMO所帶來的抖振現(xiàn)象,估算的反電動勢通過軟件鎖相環(huán)(Software Phase Locked Loop,SPLL)計算轉(zhuǎn)子位置角對轉(zhuǎn)子位置進(jìn)行實時跟蹤估計,可以提高系統(tǒng)的跟蹤精度并改善系統(tǒng)的控制性能,削弱SMO抖動對轉(zhuǎn)子位置角的影響,實現(xiàn)PMSM在高速運行狀態(tài)轉(zhuǎn)子位置角的觀測。通過仿真和實驗證明該改進(jìn)型SMO算法的高精度性和穩(wěn)定性,使電機(jī)能在超高速狀態(tài)下平穩(wěn)運行。

1 永磁同步電機(jī)數(shù)學(xué)模型

表貼式PMSM在α-β定子靜止坐標(biāo)系下數(shù)學(xué)模型可以表示為[15]

式中:uα、uβ,iα、iβ和eα、eβ分別為α-β定子靜止坐標(biāo)系下的定子電壓,定子電流和反電動勢;Rs和Ls分別為定子的電感和相電阻;θr為轉(zhuǎn)子位置角;φf為轉(zhuǎn)子磁鏈;ωr為轉(zhuǎn)子永磁體的旋轉(zhuǎn)速度。

由于采用id=0的電流控制方法,穩(wěn)態(tài)時其空間矢量圖如圖1所示。當(dāng)前輸出的電壓空間矢量為us,對應(yīng)的is正好在q軸上,滿足id=0,且is的旋轉(zhuǎn)速度為ωs;轉(zhuǎn)子永磁體等效勵磁磁鏈φf的方向與d軸相同,d軸方向為轉(zhuǎn)子永磁體的S-N方向,其旋轉(zhuǎn)速度為ωr。當(dāng)PMSM 運行穩(wěn)態(tài)時,有ωs=ωr。θr為d軸與α軸的夾角,也即需要觀測的電機(jī)轉(zhuǎn)子位置角。

圖1 穩(wěn)態(tài)空間矢量Fig.1 Space vector at steady state

2 滑模觀測器(SMO)的改進(jìn)

2.1 傳統(tǒng)SMO

結(jié)合表貼式PMSM在α-β定子靜止坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型,并根據(jù)滑模變結(jié)構(gòu)控制理論,構(gòu)造SMO方程[16]

2.2 切換函數(shù)的改進(jìn)

傳統(tǒng)SMO一般選取符號函數(shù)Z=sgn(s)作為切換函數(shù),它使得觀測器的響應(yīng)非常迅速,抗擾動性強,但是其固有的非線性開關(guān)特性會引起系統(tǒng)抖振,從而影響位置估算精度[17]。為了抑制抖振,采用一種新的連續(xù)切換函數(shù)為

式中:a、ε為正數(shù),a用來調(diào)整S型函數(shù)的斜率,ε用來調(diào)整收斂于滑模面的速率;H(s)為S型切換函數(shù)。

2.3 轉(zhuǎn)子位置角計算方法的優(yōu)化

由于SMO在滑動模態(tài)下伴隨著高頻抖振,估算的反電勢存在高頻噪聲信號,而基于反正切函數(shù)的轉(zhuǎn)子位置估計方法將這種高頻噪聲信號引入到反正切函數(shù)的除法運算中,導(dǎo)致高頻抖振被放大,造成較大的角度估計誤差[16],使電機(jī)不能在超高速狀態(tài)下穩(wěn)定工作。因此本文引入SPLL算法計算轉(zhuǎn)子位置角,消除計程中的高頻噪聲信號。

圖2 SPLL算法示意圖Fig.2 Schematic of SPLL algorithm

由式(25)可知,通過三角函數(shù)和差公式構(gòu)建鑒相器可以衡量相位差的大小,通過PI控制使轉(zhuǎn)子位置角誤差衰減至零即可求解電機(jī)轉(zhuǎn)子位置和角速度,算法如圖3所示,kp和ki分別為比例和積分系數(shù)。

圖3 簡化SPLL算法Fig.3 Simplified SPLL algorithm

式中:Ts為控制周期。

實際應(yīng)用中,使用轉(zhuǎn)速和電流雙閉環(huán)控制PMSM超高速運行時,轉(zhuǎn)速環(huán)控制周期是電流環(huán)控制周期的5~10倍,電機(jī)轉(zhuǎn)速更快速趨于穩(wěn)態(tài)。利用平均算法將式(29)寫成

式中:j為正整數(shù),滿足5≤n≤10。

式(30)只需要轉(zhuǎn)子位置角信息就可以計算出轉(zhuǎn)速,對于無位置傳感器控制具有通用性。

2.4 改進(jìn)SMO算法的離散化處理及實現(xiàn)

本文所提改進(jìn)SMO算法的結(jié)構(gòu)框圖如圖4

圖4 改進(jìn)SMO算法結(jié)構(gòu)框圖Fig.4 Improved SMO algorithm block diagram

定時器中斷程序框圖如圖5所示,根據(jù)程序框圖即可實現(xiàn)該算法的數(shù)字化控制。圖中:iA和iC分別為電機(jī)A、C相電流采集值;uDC為母線電壓采集值;err(k+1)為PI控制器的控制偏差Δe;err_err(k+1)為PI控制器的控制偏差的偏差;ωinc為角速度增量;X、Y、Z分別為計算矢量作用時間的中間變量。分支虛線框為傳統(tǒng)SMO計算,分支實線框為改進(jìn)SMO計算,由程序框圖可知,在切換函數(shù)計算、位置角計算2個模塊中,改進(jìn)SMO算法比傳統(tǒng)SMO算法多了1次三角函數(shù)運算、1次除法運算、2次指數(shù)運算和6次乘法運算,算法復(fù)雜度稍有提升。本文采用的控制頻率為15 kHz,定時器中斷執(zhí)行周期為66.67μs,經(jīng)測試傳統(tǒng)SMO算法的執(zhí)行時間為14μs,改進(jìn)SMO算法的執(zhí)行時間為19μs;使用改進(jìn)SMO算法的整個定時器中斷執(zhí)行時間為35μs左右,耗時占控制周期的52.5%,因此可以滿足執(zhí)行算法的實時性和快速性要求。

圖5 定時器中斷程序框圖Fig.5 Timer interrupt program block diagram

3 系統(tǒng)仿真

本文控制對象為一臺燃料電池汽車離心式空氣壓縮電機(jī),如圖6所示,電機(jī)參數(shù)如表1所示。

圖6 實驗用空氣壓縮機(jī)Fig.6 Experimental air compressor

表1 實驗用空氣壓縮機(jī)電機(jī)參數(shù)Tab1e 1 Air compressor motor parameters for experiment

圖7為PMSM矢量控制系統(tǒng)框圖。該控制系統(tǒng)采用id=0的控制方法,其中nref為電機(jī)轉(zhuǎn)速設(shè)定值;轉(zhuǎn)速環(huán)、d軸電流環(huán)和q軸電流環(huán)均采用PI控制;轉(zhuǎn)速環(huán)根據(jù)轉(zhuǎn)速誤差輸出q軸電流環(huán)的設(shè)定值,d軸電流環(huán)和q軸電流環(huán)分別輸出目標(biāo)電壓矢量us在d-q坐標(biāo)系下目標(biāo)電壓矢量;ud、uq經(jīng)過Park逆變換可以得到us在α-β坐標(biāo)系下的坐標(biāo)uα、uβ,SVPWM 算法模塊可以根據(jù)uα、uβ計算出功率開關(guān)的控制信號,來控制驅(qū)動控制器中逆變模塊實現(xiàn)PMSM 的矢量控制。圖中:idref和iqref分別為d、q軸電流參考值。

根據(jù)矢量控制原理和電機(jī)參數(shù)對改進(jìn)型轉(zhuǎn)子位置檢測方法進(jìn)行仿真建模,如圖8所示。

圖7 PMSM矢量控制系統(tǒng)框圖Fig.7 PMSM vector control system block diagram

圖8 改進(jìn)型SMO仿真模型Fig.8 Improved SMO simulation model

在仿真模型中使用傳統(tǒng)SMO控制,電機(jī)轉(zhuǎn)速在50000 r/min時轉(zhuǎn)子位置角抖動很大,限制了電機(jī)進(jìn)一步提速,因此以50000 r/min轉(zhuǎn)速為例對轉(zhuǎn)子位置角波形進(jìn)行對比分析。圖9為傳統(tǒng)SMO觀測角度和改進(jìn)切換函數(shù)觀測角度的波形對比,轉(zhuǎn)子位置角轉(zhuǎn)化到-π~π范圍。圖中實線為實際轉(zhuǎn)子位置角,點畫線為傳統(tǒng)SMO觀測的轉(zhuǎn)子位置角,虛線為改進(jìn)切換函數(shù)觀測的轉(zhuǎn)子位置角角。右下角局部放大圖為轉(zhuǎn)子位置角從π經(jīng)過一個電周期切換到-π時的波形,從圖中可以看出傳統(tǒng)SMO有5次切換過程,而改進(jìn)切換函數(shù)只有一次切換,說明改進(jìn)切換函數(shù)提高了切換準(zhǔn)確率,但是與實際切換位置仍有10μs偏移時間。從圖9中左上角局部放大圖可以看出,傳統(tǒng)SMO觀測的轉(zhuǎn)子位置角抖動較大,而改進(jìn)切換函數(shù)觀測的轉(zhuǎn)子位置角抖動減小,但存在轉(zhuǎn)子位置角滯后,而且抖動問題仍然比較明顯。

圖10為傳統(tǒng)SMO觀測角度和改進(jìn)SMO觀測角度的波形對比。實線為實際轉(zhuǎn)子位置角,點畫線為傳統(tǒng)SMO觀測的轉(zhuǎn)子位置角,虛線為改進(jìn)SMO(改進(jìn)切換函數(shù)并使用SPLL計算位置角)觀測的轉(zhuǎn)子位置角。從圖10中2個局部放大圖的波形可以看出,在改進(jìn)切換函數(shù)并引入SPLL計算的轉(zhuǎn)子位置角波形和電機(jī)實際轉(zhuǎn)子位置角波形接近,切換位置偏移時間減小到4μs,傳統(tǒng)SMO觀測的轉(zhuǎn)子誤差最大為0.08 rad,改進(jìn)SMO觀測的轉(zhuǎn)子誤差最大為0.02 rad,轉(zhuǎn)子位置角靜態(tài)誤差被消除,幾乎無抖動現(xiàn)象。驗證了改進(jìn)SMO觀測的電機(jī)轉(zhuǎn)子位置角抖動小,更接近電機(jī)實際位置。

通過以上分析可知,本文提出的改進(jìn)型轉(zhuǎn)子位置檢測方法可以有效削弱傳統(tǒng)SMO抖動,提高轉(zhuǎn)子位置角切換準(zhǔn)確性。

圖9 改進(jìn)切換函數(shù)轉(zhuǎn)子位置角波形對比Fig.9 Comparison of improved switching function rotor position angle waveforms

圖10 改進(jìn)SMO轉(zhuǎn)子位置角波形對比Fig.10 Comparison of improved SMO rotor position angle waveforms

4 實驗驗證

4.1 控制器設(shè)計

采用改進(jìn)型轉(zhuǎn)子位置檢測方法研發(fā)的高速PMSM控制器如圖11所示??刂破饔芍骺匕搴万?qū)動板組成,主控板使用TI公司TMS320F28335數(shù)字處理芯片,主要負(fù)責(zé)采集電壓電流信號、觀測轉(zhuǎn)子位置角并通過FOC算法產(chǎn)生PWM 輸出,驅(qū)動板主要負(fù)責(zé)直流母線輸入和三相PMSM 電壓輸出,并進(jìn)行電壓電流采集、IGBT驅(qū)動、突波吸收和硬件保護(hù)等,此外驅(qū)動電機(jī)高速運行時還需要使用水冷器散熱。

圖11 實驗控制器Fig.11 Experiment controller

4.2 實驗平臺

圖12 實驗平臺Fig.12 Experiment platform

為驗證本文提出的改進(jìn)SMO方法的有效性,搭建圖12所示燃料電池汽車空氣壓縮機(jī)控制器實驗臺進(jìn)行實驗驗證。功率分析儀用于觀測電機(jī)的電流、電壓波形,測量電機(jī)的功率、效率以及功率因數(shù)等;溫度儀表用于測量電機(jī)內(nèi)部繞組、蝸殼和軸承水的溫度;冷卻水流量計用于測量提供給水潤滑軸承潤滑水和冷卻水的流量;出口氣體壓力表用于測量出氣口的空氣壓力;電流鉗與示波器和功率分析儀配合,用于測量三相電流;振動傳感器用于測量電機(jī)的振動情況,并根據(jù)振動頻率計算出電機(jī)的實時轉(zhuǎn)速;空氣流量計用于測量進(jìn)氣口的空氣流量;溫壓傳感器用于測量空壓機(jī)進(jìn)出口溫度和壓力;消聲器用于減弱空壓機(jī)運行時的噪聲;空氣壓縮機(jī)即本文的控制對象,用于給燃料電池電堆提供高壓空氣;軸承供水系統(tǒng)用于給空壓機(jī)的水潤滑軸承供水及回水;CAN總線調(diào)試界面用于控制空壓機(jī)的啟停以及調(diào)速等;示波器用于觀察電機(jī)的電壓、電流波形以及對電流進(jìn)行頻譜分析;空氣壓縮機(jī)控制器即本文開發(fā)的燃料電池汽車空氣壓縮機(jī)控制器。

4.3 實驗分析

在實驗中,通過控制器片外RAM 芯片保存DSP的運算數(shù)據(jù),使用Python上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。直流母線電壓為400V,在20000~98000 r/min范圍內(nèi)對傳統(tǒng)SMO和改進(jìn)SMO算法進(jìn)行對比實驗研究。

圖13 電流矢量幅值及轉(zhuǎn)速波動(用標(biāo)準(zhǔn)差測量)Fig.13 Current vector amplitude and speed fluctuations(measured by standard deviation)

圖14為傳統(tǒng) SMO 和改進(jìn) SMO 算法在50 000 r/min轉(zhuǎn)速時轉(zhuǎn)子位置角波形。從圖可以看出,傳統(tǒng)SMO計算的轉(zhuǎn)子位置角有明顯的抖動;而改進(jìn)SMO計算的轉(zhuǎn)子位置角基本無抖動,可見改進(jìn)SMO算法減弱了系統(tǒng)高頻抖振,提高了轉(zhuǎn)子位置的觀測精度。圖中:66.667μs為控制周期。

圖15為傳統(tǒng) SMO 和改進(jìn) SMO 算法在50 000 r/min時的電機(jī)相電流波形。從圖中可以看出,傳統(tǒng)SMO控制時電流波形抖動較大,與正弦波形也相差較遠(yuǎn);而改進(jìn)型SMO控制電流波形抖動較小,接近理想的正弦波形。

圖16為傳統(tǒng) SMO 和改進(jìn) SMO 算法在50 000 r/min轉(zhuǎn)速下電機(jī)相電壓和相電流諧波分析。從圖中可以看出,與傳統(tǒng)SMO相比改進(jìn)型SMO的相電壓諧波含量減小2.8倍,相電流諧波含量減小2倍,說明該改進(jìn)型SMO算法可以有效減小電壓和電流諧波,降低了逆變器的開關(guān)損耗和空氣壓縮機(jī)的發(fā)熱損耗,提高了空氣壓縮機(jī)系統(tǒng)的運行效率。

圖14 傳統(tǒng)SMO和改進(jìn)SMO轉(zhuǎn)子位置角波形(轉(zhuǎn)速為50 000 r/min)Fig.14 Traditional SMO and improved SMO rotor position angle waveform(rotating speed equals to 50 000 r/min)

圖15 傳統(tǒng)SMO和改進(jìn)SMO電機(jī)相電流波形(轉(zhuǎn)速為50 000 r/min)Fig.15 Traditional SMO and improved SMO motor phase current waveform(rotating speed equals to 50 000 r/min)

圖16 傳統(tǒng)SMO和改進(jìn)SMO電機(jī)電流電壓諧波Fig.16 Traditional SMO and improve SMO motor current voltage harmonics

改進(jìn)型SMO在更高轉(zhuǎn)速時其控制效果也有很好的表現(xiàn)。圖17為改進(jìn)SMO 算法控制在98 000 r/min時轉(zhuǎn)子位置角和相電流波形。從圖中可以看出,轉(zhuǎn)子位置角的抖動不明顯,且電流波形仍然很接近正弦波,驗證了改進(jìn)SMO算法在高速時的實時性和可行性。

圖17 改進(jìn)SMO控制轉(zhuǎn)子位置角和控制相電流波形(轉(zhuǎn)速為98 000 r/min)Fig.17 Improved SMO control rotor position angle and control with phase current waveform(rotating speed equals to 98 000 r/min)

5 結(jié) 論

針對高速PMSM 無位置傳感器控制提出了一種改進(jìn)型轉(zhuǎn)子位置檢測方法,使用S型切換函數(shù)并引入SPLL算法計算轉(zhuǎn)子位置角,有效改善了傳統(tǒng)觀測器固有的觀測精度低、抖振問題。通過理論分析及實驗驗證,證明了該算法的可行性和穩(wěn)定性。仿真和實驗結(jié)果表明:

1)相對傳統(tǒng)SMO算法,改進(jìn)SMO算法可以削弱轉(zhuǎn)子位置角的抖動,提高轉(zhuǎn)子位置角的估計精度,轉(zhuǎn)速升至98000 r/min時轉(zhuǎn)子位置角抖動仍較小,相電流波形接近正弦,驗證了改進(jìn)SMO算法的有效性和正確性。

2)采用SPLL結(jié)構(gòu)避免了轉(zhuǎn)子位置角的計算誤差,提高了觀測精度。該方法對電機(jī)的參數(shù)和負(fù)載擾動具有較強的魯棒性,系統(tǒng)穩(wěn)定性和動態(tài)性能良好。通過實驗對比得到該改進(jìn)算法使相電壓諧波含量減小2.8倍,相電流諧波含量減小2倍,驗證了該算法在減小電壓和電流諧波的有效性,提高了空氣壓縮機(jī)系統(tǒng)的效率。

3)針對燃料電池汽車空氣壓縮機(jī)開發(fā)出滿足車載使用要求的100 000 r/min、18 k W 的無位置傳感器高速PMSM 矢量控制器。該控制器采用本文所提出的新型控制策略減弱了系統(tǒng)高頻抖振,減小了電機(jī)的轉(zhuǎn)速波動、電流和電壓諧波,更利于電機(jī)的動態(tài)控制,提高了空氣壓縮機(jī)系統(tǒng)的工作性能。

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