劉佳璇，許志紅,2,3

(1.福州大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院,福建 福州 350108;2.福建省新能源發(fā)電與電能變換重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,福建 福州 350108;3.智能配電網(wǎng)裝備福建省高校工程研究中心,福建 福州 350108)

0 引言

接觸器是一種大容量開(kāi)關(guān)電器，目前大量裝設(shè)于電源出線端與電動(dòng)汽車充放電接口處，承擔(dān)新能源并解網(wǎng)操作與電動(dòng)汽車充放電任務(wù)，用量增加的同時(shí)對(duì)其性能提出了新的要求[1].研究者們提出通過(guò)仿真手段優(yōu)化開(kāi)關(guān)本體結(jié)構(gòu)，或采取智能控制策略優(yōu)化接觸器的運(yùn)動(dòng)過(guò)程.本體結(jié)構(gòu)受材料與尺寸約束，提升空間有限，電器智能化具有更大的潛力[2].但現(xiàn)有的控制方案都針對(duì)于特定的優(yōu)化目標(biāo)，控制方案孰優(yōu)孰劣,以及控制方案對(duì)接觸器綜合性能的影響還有待討論.因此，有必要對(duì)各種智能接觸器產(chǎn)品進(jìn)行分析，對(duì)控制策略進(jìn)行綜合評(píng)估，將控制策略與開(kāi)關(guān)本體結(jié)構(gòu)進(jìn)行最優(yōu)匹配，更好地提升接觸器的綜合性能.

選用高精度傳感器件結(jié)合虛擬儀器建立接觸器動(dòng)態(tài)特性測(cè)試系統(tǒng)，可以檢測(cè)線圈電流、線圈電壓、鐵心位移、觸頭信號(hào)等信息[3-4].在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[5-6]考慮接觸器狀態(tài)特征參數(shù)的相關(guān)性及其對(duì)電器狀態(tài)的影響度，對(duì)接觸器全壽命周期進(jìn)行狀態(tài)表征，并提出將灰色模糊理論應(yīng)用于觸頭狀態(tài)評(píng)估.孫曙光等[7-8]分析影響交流接觸器電壽命的特征量，提出基于粗糙集與證據(jù)理論的交流接觸器預(yù)期電壽命預(yù)測(cè)方法.楊怡君等[9]研究多臺(tái)同規(guī)格交流接觸器，提出交流接觸器動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性的評(píng)價(jià)方法.高筱婷等[10]采用核主成分分析方法進(jìn)行信息融合，輸入隱半馬爾可夫模型中，實(shí)現(xiàn)智能電器運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與識(shí)別.

以上研究針對(duì)傳統(tǒng)接觸器，反應(yīng)接觸器的剩余電壽命與動(dòng)作可靠性.而智能接觸器的評(píng)估體系需要重點(diǎn)考慮控制策略對(duì)性能參數(shù)的影響,能耗等級(jí)、抗干擾能力等也是關(guān)鍵的考核內(nèi)容.本文設(shè)計(jì)智能接觸器綜合性能評(píng)估系統(tǒng)，在滿足測(cè)試系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與處理分析功能的同時(shí)，利用高速可重配置的FPGA硬件模塊實(shí)現(xiàn)接觸器的運(yùn)行全過(guò)程實(shí)時(shí)控制與高效的控制策略改寫(xiě).提出基于云模型與TOPSIS方法的智能接觸器性能評(píng)估方法，以分?jǐn)?shù)、雷達(dá)圖的方式直觀表征評(píng)價(jià)結(jié)果.在此系統(tǒng)基礎(chǔ)上，對(duì)智能接觸器產(chǎn)品進(jìn)行分析，進(jìn)而對(duì)各類控制策略進(jìn)行評(píng)估比較，使其與開(kāi)關(guān)本體結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)匹配.

1 智能接觸器工作原理

接觸器是一種依據(jù)電磁感應(yīng)原理而動(dòng)作的開(kāi)關(guān)電器，在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中始終滿足電壓平衡方程和運(yùn)動(dòng)學(xué)方程，如下式.

(1)

(2)

式中：ucoil、icoil為線圈電壓、線圈電流；Rcoil、Lcoil為線圈電阻、線圈電感；ψ為電磁機(jī)構(gòu)磁鏈；Lcoildicoil/dt為線圈電感自感電動(dòng)勢(shì)；x為鐵心位移；vicoildLcoil/dx為動(dòng)鐵心運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的反電動(dòng)勢(shì)；F為電磁吸力；Ff為反力.靜態(tài)電磁吸力可由下式求解，其中，δ為動(dòng)靜鐵心之間的氣隙.

(3)

在線圈兩端施加電壓后，鐵心電磁吸力克服彈簧反力與機(jī)械摩擦力做功，動(dòng)鐵心運(yùn)動(dòng)帶動(dòng)動(dòng)觸頭，直至動(dòng)靜觸頭閉合.傳統(tǒng)的交流接觸器控制電源直接與線圈相連，由此導(dǎo)致運(yùn)行過(guò)程中存在諸多問(wèn)題，如功耗大、受合閘相位影響動(dòng)作時(shí)間分散性大、運(yùn)行噪聲大、燃弧時(shí)間長(zhǎng)等.智能控制的引入可以有效解決上述問(wèn)題.

圖1 接觸器控制模塊主電路Fig.1 Contactor control module main circuit

智能接觸器電子控制模塊主回路電路結(jié)構(gòu)如圖1所示，該電路有3種工作模態(tài).若兩開(kāi)關(guān)管同時(shí)導(dǎo)通，電路工作在激磁態(tài)，icoil上升；若開(kāi)關(guān)管1斷開(kāi)，開(kāi)關(guān)管2導(dǎo)通，icoil經(jīng)續(xù)流二極管緩慢下降，電路工作在續(xù)流態(tài)；若兩開(kāi)關(guān)管均關(guān)斷，去磁模塊工作，在線圈兩端施加反向電壓，icoil急速下降，電路工作在去磁態(tài).對(duì)兩開(kāi)關(guān)管的導(dǎo)通狀態(tài)進(jìn)行控制，即可動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)icoil、ucoil，使得接觸器在交直流寬電壓范圍內(nèi)工作.

2 智能接觸器綜合性能評(píng)估系統(tǒng)

2.1 綜合性能評(píng)估體系

對(duì)接觸器控制策略研究的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理，歸納控制策略對(duì)接觸器性能影響的表征參數(shù)，并結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)與工程實(shí)際，選取接觸器運(yùn)行過(guò)程中的重點(diǎn)參數(shù)，建立圖2所示的初始評(píng)估體系.初始評(píng)估體系中存在指標(biāo)冗余，引入層次聚類法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選，存在兩組指標(biāo)具有強(qiáng)相關(guān)性，即燃弧時(shí)間與燃弧能量、燃弧功率與電弧侵蝕量，對(duì)其進(jìn)行剔除.得到最終的接觸器綜合性能評(píng)估體系.

圖2 智能接觸器綜合性能初始評(píng)估體系Fig.2 Initial evaluation system for comprehensive performance of intelligent contactor

評(píng)估體系中每項(xiàng)指標(biāo)對(duì)評(píng)估結(jié)果的貢獻(xiàn)程度不同，需要合理分配指標(biāo)權(quán)重.層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)對(duì)各個(gè)指標(biāo)兩兩進(jìn)行重要性比較[11]，構(gòu)造判斷矩陣Arp.修正Arp使其通過(guò)一致性校驗(yàn)，用算術(shù)平均法求權(quán)重.AHP法易受人的感情因素影響，不同決策者給出的Arp不同，無(wú)法衡量權(quán)重分配的可靠性，于是引入客觀賦權(quán)方法.客觀賦權(quán)法考察樣本數(shù)據(jù)的差異性來(lái)決定權(quán)重大小[12].其中，熵權(quán)法對(duì)數(shù)據(jù)量要求較大，對(duì)于異常數(shù)據(jù)過(guò)于敏感，容易造成某項(xiàng)權(quán)重極大的不合理情況出現(xiàn)；主成分分析法的賦權(quán)結(jié)果不針對(duì)原始指標(biāo)，不利于對(duì)后續(xù)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行定性分析；變異系數(shù)是統(tǒng)計(jì)學(xué)中用來(lái)表示指標(biāo)變化程度的參數(shù)，受樣本離散程度與平均水平的影響，可以充分反映指標(biāo)的差異度.

采取AHP法與變異系數(shù)法結(jié)合的綜合賦權(quán)法.主客觀權(quán)重的差距越小，證明兩權(quán)重取值越合理，故采用離差最小化法進(jìn)行主客觀權(quán)重的分配.計(jì)算公式如下，假設(shè)有m個(gè)待評(píng)樣本，n項(xiàng)指標(biāo)，rij為指標(biāo)數(shù)值，a為主觀權(quán)重占比，b為客觀權(quán)重占比，wz為主觀權(quán)重，wk為客觀權(quán)重，w為組合權(quán)重.組合賦權(quán)中客觀權(quán)重受指標(biāo)數(shù)據(jù)影響，不同的樣本測(cè)試數(shù)據(jù)會(huì)改變最終的賦權(quán)結(jié)果，使得權(quán)重可以自適應(yīng)調(diào)節(jié).

(4)

2.2 評(píng)估解算模型

本文應(yīng)用云模型理論以實(shí)現(xiàn)兩層指標(biāo)的轉(zhuǎn)換.假設(shè)定性概念的論域?yàn)閁={X}，X為與其相關(guān)的元素，X對(duì)U的隸屬度μ為一個(gè)具有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù)，隸屬度在論域上的分布稱為云，每一個(gè)隨機(jī)數(shù)都稱為云滴[13].云模型的核心是3個(gè)數(shù)字特征，期望Ex、熵En和超熵He，定性概念與定量概念均可用這3個(gè)數(shù)字特征進(jìn)行表示.期望是樣本的平均值；熵反映云滴的離散程度與取值范圍；超熵反映云滴的凝聚程度與厚度.接觸器各特性參數(shù)充滿隨機(jī)性與分散性，使用云模型進(jìn)行評(píng)估可以充分表現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)的分布特征，使得評(píng)估結(jié)果可信度更高.

劃分定性指標(biāo)的評(píng)價(jià)等級(jí)，確定各等級(jí)的評(píng)語(yǔ)范圍[cmin,cmax].選擇五級(jí)制評(píng)價(jià)等級(jí)，將可以滿足基本動(dòng)作要求的產(chǎn)品定為及格以上，囊括較大的范圍，各等級(jí)劃分范圍如表1所示.計(jì)算各評(píng)價(jià)等級(jí)的數(shù)字特征，公式如下，He一般取0.01～0.10，熵越小He越小，本文選取He=0.01.

表1 定性指標(biāo)評(píng)價(jià)等級(jí)劃分Tab.1 Qualitative index evaluation grade division

(5)

(6)

測(cè)算得到的指標(biāo)數(shù)據(jù)用數(shù)字特征表述，公式如下:

(7)

(8)

(9)

(10)

圖3 數(shù)據(jù)云圖與等級(jí)云圖Fig.3 Data cloud map and grade cloud map

以某組實(shí)驗(yàn)吸合時(shí)間實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為例，云滴數(shù)設(shè)為1 000，生成數(shù)據(jù)云圖與等級(jí)云圖，如圖3所示.根據(jù)數(shù)據(jù)云圖的所在位置判斷該樣機(jī)的吸合時(shí)間隸屬性能評(píng)價(jià)等級(jí)良，但圖形評(píng)價(jià)結(jié)果較為粗泛，沒(méi)有具體的數(shù)值表征結(jié)果，不易于對(duì)多層評(píng)估體系中的評(píng)估結(jié)果進(jìn)行綜合表示.故在此基礎(chǔ)上需要尋求一種數(shù)值算法表征評(píng)估結(jié)果.

TOPSIS算法計(jì)算待評(píng)樣本與正負(fù)理想解的距離，從而計(jì)算相對(duì)貼近度[14].將由云數(shù)字特征構(gòu)成的云向量作為T(mén)OPSIS方法的待評(píng)估量，選擇評(píng)價(jià)等級(jí)最高與最低的云向量作為正負(fù)理想云向量.構(gòu)建決策云矩陣如下：

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

2.3 綜合性能評(píng)估系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

CompactRIO系統(tǒng)中FPGA機(jī)箱高速訪問(wèn)外接I/O模塊，處理需要高速邏輯與精密定時(shí)的密集任務(wù)，RT控制器實(shí)時(shí)顯示與記錄高質(zhì)量數(shù)據(jù).本研究利用該設(shè)備高速數(shù)據(jù)采集與控制相結(jié)合的優(yōu)勢(shì)，配合上位機(jī)虛擬儀器開(kāi)發(fā)了智能接觸器綜合性能評(píng)估系統(tǒng)，構(gòu)造如圖4所示.控制模塊中的器件選擇耐壓1 000 V、耐流20 A，目前市面上接觸器的控制電壓等級(jí)為24～500 V，該控制模塊可以對(duì)此控制電壓范圍內(nèi)的所有接觸器進(jìn)行智能控制，適用于各類智能控制策略的執(zhí)行.

圖4 接觸器綜合性能評(píng)估系統(tǒng)Fig.4 Contactor comprehensive performance evaluation system

3 智能接觸器控制策略評(píng)估

3.1 智能接觸器產(chǎn)品性能分析

表2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)Tab.2 Experiment parameter

智能接觸器產(chǎn)品眾多，分析比較不同智能接觸器產(chǎn)品的性能差異，并借此尋找影響產(chǎn)品性能的關(guān)鍵實(shí)驗(yàn)參數(shù).選擇來(lái)自3個(gè)不同廠家，容量均為40 A，尺寸重量近似的智能接觸器作為測(cè)評(píng)樣本.3款產(chǎn)品本體結(jié)構(gòu)不同，價(jià)格為廠家C>廠家A>廠家B.實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表2所示，考慮負(fù)載不同功率因數(shù)、控制電壓交直流下不同電壓大小、不同安裝傾斜角度來(lái)模擬實(shí)際運(yùn)行情況.

正交實(shí)驗(yàn)法是一種多因素多水平情況下高效經(jīng)濟(jì)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，可以有效減小實(shí)驗(yàn)次數(shù)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析出實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵影響因素.本文實(shí)驗(yàn)中涉及功率因數(shù)、控制電壓、傾斜角度3個(gè)變量，試品的額定控制電壓為AC/DC 100～250V，額定傾斜角度范圍為-20°～20°，阻感性負(fù)載，設(shè)計(jì)正交實(shí)驗(yàn)因素水平表.

表3 各因素水平表Tab.3 Level table of each factor

若在全部工況下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，每類產(chǎn)品將進(jìn)行54組實(shí)驗(yàn)，采用正交實(shí)驗(yàn)法，以L9(33)正交表作為實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)，如表4所示，每個(gè)樣本的實(shí)驗(yàn)組數(shù)減小到18組.

評(píng)估結(jié)果以雷達(dá)圖形式表示，圖中1～9表示實(shí)驗(yàn)組別標(biāo)號(hào)，顏色深淺表示評(píng)估結(jié)果，中心顏色最深處評(píng)估結(jié)果為0，最邊緣處評(píng)估結(jié)果值為1.觀察一級(jí)指標(biāo)評(píng)估結(jié)果，如圖5所示.產(chǎn)品C在3款產(chǎn)品中性能表現(xiàn)最為出色，尤其是在交流吸合過(guò)程優(yōu)勢(shì)顯著.產(chǎn)品B在交流情況下吸持與分?jǐn)嚯A段表現(xiàn)尚佳，但吸合階段表現(xiàn)較差，在直流情況下出現(xiàn)拒動(dòng)作.產(chǎn)品A在交流情況下性能表現(xiàn)最差，在直流情況下較差.各試品各運(yùn)動(dòng)階段直流下的性能表現(xiàn)都明顯低于交流評(píng)估結(jié)果.

表4 L9(33)正交表Tab.4 Orthogonal array of L9(33)

圖5 一級(jí)指標(biāo)評(píng)估結(jié)果Fig.5 Evaluation results of first-level indicators

分析正交實(shí)驗(yàn)中各因素對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響，結(jié)果如表5所示，在兩自由度均為2的情況下F臨界值為19，F(xiàn)值超出19表示變異來(lái)源與評(píng)估結(jié)果有顯著關(guān)聯(lián).評(píng)估最差值出現(xiàn)在控制電壓250 V，功率因數(shù)0.35，傾斜角度20°時(shí)，即該實(shí)驗(yàn)參數(shù)下的性能表現(xiàn)評(píng)估結(jié)果為最低值.

表5 方差分析表Tab.5 DC experimental analysis of variance

3.2 智能接觸器控制策略匹配

在對(duì)3款智能接觸器產(chǎn)品進(jìn)行比較后發(fā)現(xiàn)，若不計(jì)入成本，產(chǎn)品C無(wú)疑是最優(yōu)的選擇，但在實(shí)際應(yīng)用中，除性能表現(xiàn)外還需考慮價(jià)格因素，產(chǎn)品C價(jià)格過(guò)高，與產(chǎn)品A、B相比性價(jià)比明顯較低.若能在較低結(jié)構(gòu)生產(chǎn)成本的同時(shí)擁有更高的產(chǎn)品性能無(wú)疑是更好的方案.故選擇產(chǎn)品B的本體結(jié)構(gòu)作為對(duì)象，研究與之最為匹配的控制策略，備選控制方案見(jiàn)表6.

以4種吸合過(guò)程智能控制方案作為研究對(duì)象.方案1為電壓開(kāi)環(huán)控制，根據(jù)輸入電壓大小設(shè)置恒定的PWM占空比.方案2為線圈電流閉環(huán)控制策略，使線圈電流維持在恒定值.方案3為多級(jí)分段電流閉環(huán)控制策略，在方案2基礎(chǔ)上，將吸合過(guò)程分為幾個(gè)階段，選擇不同的線圈電流參考值[15].方案4為基于磁鏈變量的閉環(huán)控制策略，以磁鏈大小作為準(zhǔn)則調(diào)節(jié)線圈電流[16].

以3種吸持過(guò)程智能控制方案作為研究對(duì)象.方案1為PID控制，設(shè)置PID各環(huán)節(jié)的控制參數(shù)以降低噪聲.方案2為線圈電流閉環(huán)控制策略，以恒定的參考電流值使接觸器穩(wěn)定吸持.方案3為多變量反饋吸持控制策略[17]，將線圈電流和母線電壓實(shí)時(shí)反饋，自動(dòng)更新占空比.

分?jǐn)嚯A段的控制策略主要有兩種，方案1在硬件電路中添加快速去磁電路，使開(kāi)關(guān)快速分?jǐn)?方案2即零電流分?jǐn)嗉夹g(shù)，利用觸頭電流數(shù)據(jù)在電流零點(diǎn)進(jìn)行分?jǐn)啵梢杂行p小燃弧時(shí)間與燃弧能量，提高觸頭的電壽命[18].

表7 控制方案評(píng)估結(jié)果Tab.7 Control plan evaluation results

各控制策略的評(píng)估結(jié)果如表7所示.吸合階段，方案4評(píng)估值最高，判定為最優(yōu)吸合方案.吸持階段，多變量反饋吸持控制策略與線圈電流閉環(huán)控制均取得較高分?jǐn)?shù).但多變量反饋吸持控制策略可以自適應(yīng)調(diào)整線圈電流吸持參考值，不依賴于開(kāi)關(guān)的本體結(jié)構(gòu)參數(shù)，在復(fù)雜工況下也可以穩(wěn)定吸持，判定為最優(yōu)吸持方案.分?jǐn)嚯A段，零電流控制策略評(píng)估結(jié)果優(yōu)于直接快速分?jǐn)?零電流控制策略的實(shí)現(xiàn)需要等待觸頭電流零點(diǎn)再添加相應(yīng)的延時(shí)，從而延長(zhǎng)了接觸器分?jǐn)嘀噶钕逻_(dá)后的斷開(kāi)時(shí)間，但從評(píng)估結(jié)果可以看出，這樣的延長(zhǎng)還是利大于弊的.

4 結(jié)語(yǔ)

本文構(gòu)建智能接觸器性能評(píng)估系統(tǒng)，在考慮控制特性的情況下對(duì)智能接觸器全運(yùn)動(dòng)過(guò)程進(jìn)行評(píng)估，分析智能接觸器性能表現(xiàn)，指導(dǎo)控制策略與本體結(jié)構(gòu)進(jìn)行最優(yōu)匹配.基于云模型理論構(gòu)建的智能接觸器性能評(píng)估模型，將定性指標(biāo)與定量指標(biāo)統(tǒng)一度量，充分反映各運(yùn)行參數(shù)的數(shù)學(xué)特性，使得評(píng)估結(jié)果具有更高可信度.對(duì)3個(gè)廠家智能接觸器產(chǎn)品進(jìn)行性能評(píng)估分析，評(píng)估結(jié)果顯示，交直流通用的智能接觸器在直流控制下面臨更大挑戰(zhàn)，性能表現(xiàn)不如交流控制環(huán)境，且易受各實(shí)驗(yàn)參數(shù)的影響.據(jù)此結(jié)論在直流控制下研究智能控制方案，以尋找最優(yōu)控制方案與樣機(jī)結(jié)構(gòu)相匹配，最終確定吸合階段采用基于磁鏈變量的閉環(huán)控制策略，吸持階段采用多變量反饋吸持控制策略，分?jǐn)嚯A段采用零電流分?jǐn)嗫刂撇呗詾樽罴芽刂品桨?