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    基于EKF的異步電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)仿真研究

    2010-03-26 01:47:48曹建鋒薛重德
    電子設(shè)計(jì)工程 2010年11期
    關(guān)鍵詞:卡爾曼濾波系統(tǒng)

    曹建鋒,薛重德

    (南京航空航天大學(xué) 江蘇 南京 210016)

    直接轉(zhuǎn)矩控制(DTC)交流調(diào)速技術(shù)是繼矢量控制變頻之后發(fā)展起來的一種新型的具有高性能的變頻調(diào)速技術(shù)。DTC借助瞬時(shí)空間矢量理論在定子靜止坐標(biāo)系下計(jì)算電動機(jī)的磁鏈和轉(zhuǎn)矩,通過轉(zhuǎn)矩兩點(diǎn)式調(diào)節(jié)器把轉(zhuǎn)矩檢測值與給定值做滯環(huán)的比較,把轉(zhuǎn)矩波動限制在一定的容差范圍內(nèi),其控制效果取決于轉(zhuǎn)矩的實(shí)際狀況,具有結(jié)構(gòu)簡單和動態(tài)響應(yīng)快的優(yōu)點(diǎn)。

    異步電機(jī)的狀態(tài)方程是一組非線性方程,根據(jù)系統(tǒng)辨識理論,對非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的最好方法是擴(kuò)展卡爾曼濾波。本文以定子電流和轉(zhuǎn)子磁鏈為狀態(tài)變量,將角速度作為估算的參數(shù),利用擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)方法估算異步電機(jī)的角速度和轉(zhuǎn)子磁鏈,由此建立異步電機(jī)無速度直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)。

    1 擴(kuò)展卡爾曼濾波器

    卡爾曼濾波是60年代發(fā)展起來的一種現(xiàn)代濾波方法,它的一個(gè)重要作用在于系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)。當(dāng)噪聲是正態(tài)分布情況時(shí),這種濾波給出了狀態(tài)的最小方差估計(jì),當(dāng)不是正態(tài)分布情況時(shí),這種濾波給出了狀態(tài)的線性最小方差估計(jì)[1]??柭鼮V波算法是一種應(yīng)用于線性系統(tǒng)中的迭代估計(jì)算法,為了能夠在非線性的感應(yīng)電機(jī)模型中應(yīng)用卡爾曼濾波算法,首先需要將非線性系統(tǒng)線性化。通過對非線性函數(shù)的Talor展開式進(jìn)行一階線性化截?cái)?,從而將非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題。

    一般非線性系統(tǒng)模型為[2]:

    系統(tǒng)方程

    測量方程

    式中,W(t)和V(t)分別稱為系統(tǒng)噪聲矩陣和測量噪聲矩陣。測量噪聲矩陣由測量的不準(zhǔn)確性造成,一般W(t)和 V(t)都被假設(shè)為零均值的高斯白噪聲,其方差矩陣分別為Q和R[1]。

    對上式的離散隨機(jī)非線性系統(tǒng),可以寫為

    式中,φ[]為n維向量非線性函數(shù);h[]為m維向量非線性函數(shù)。

    將離散隨機(jī)非線性系統(tǒng)狀態(tài)方程式中的非線性向量函數(shù) φ[]圍繞濾波值X^(k|k)展開成泰勒級數(shù),并略去二次以上項(xiàng),得:

    將狀態(tài)方程中的非線性向量函數(shù)h[]采用同樣的方式處理,得:

    當(dāng)離散系統(tǒng)的采樣時(shí)間T非常小時(shí),可以近似的令

    則式(3),式(4)可寫成:

    這樣,非線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問題就轉(zhuǎn)化為線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問題了,按照卡爾曼濾波的推演方法,得到EKF算法步驟如下[2]:

    2)誤差協(xié)方差陣估計(jì):P-(k)=G(k)P(k-1)G(k)T+Q

    3)計(jì)算 Kalman 增益:K(k)=P-(k)M(k)T(M(k)P-(k)·M(k)T+R)-1

    5)誤差協(xié)方差陣更新:P(k)=(1-K(k)M(k))P-(k)

    EKF算法在電機(jī)狀態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用如圖1[3]所示。

    圖1 基于EKF異步電機(jī)狀態(tài)估計(jì)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 State estimation chart of induction motor based on EKF

    圖1上半部分的虛框內(nèi)表示的是電動機(jī)實(shí)際狀態(tài),下半部分是EKF狀態(tài)估計(jì)框圖,符號“^”表示狀態(tài)矢量估計(jì),K為EKF增益矩陣。

    2 利用EKF進(jìn)行轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速估計(jì)

    異步電機(jī)在兩相靜止α、β坐標(biāo)下的數(shù)學(xué)模型[2]:

    式中,狀態(tài)變量為 x=[isα,isβ,ψsα,ψsβ,ωr]T

    對異步電機(jī)數(shù)學(xué)模型離散化后得到的其狀態(tài)方程為:

    式中狀態(tài)變量為:x(k)=[isα(k),isβ(k),ψsα(k),ψsβ(k),ωr(k)]T

    根據(jù)式(11)、(12),可以得出非線性的電機(jī)模型的雅可比矩陣

    這樣就得到了離散化及線性化處理后的適合進(jìn)行卡爾曼濾波運(yùn)算的函數(shù)表達(dá)式,可以代入EKF算法進(jìn)行迭代運(yùn)算[4]。

    3 EKF建模與DTC系統(tǒng)仿真

    本文的仿真和建模是在Matlab7.0的Simulink環(huán)境下完成的,主要包括異步電動機(jī)模型、轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)器、磁鏈調(diào)節(jié)器、磁鏈自控制、開關(guān)信號選擇單元,其中擴(kuò)展卡爾曼濾波模塊是由S函數(shù)編寫[5]。

    感應(yīng)電機(jī)參數(shù)如下:定子自感Ls=0.6108 H,轉(zhuǎn)子自感Lr=0.6079 H,定、轉(zhuǎn)子互感Lm=0.5932 H,定子相繞組電阻Rs=3.67 Ω,轉(zhuǎn)子相繞組電阻 Rr=2.613 Ω,轉(zhuǎn)動慣量 J=0.0275kg·m2,極對數(shù)p=2。

    圖2 估算轉(zhuǎn)速和實(shí)際轉(zhuǎn)速Fig.2 Estimated speed and actual speed

    圖4 電磁轉(zhuǎn)矩Fig.4 Electromagnetic torque

    從仿真波形圖2對比可以看出,采用無速度傳感器控制算法后控制過程的上升時(shí)間比有速度傳感器控制稍微長一些,但仍能滿足系統(tǒng)性能指標(biāo)要求。系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)定后無速度傳感器控制的效果和有傳感器控制是一致的。圖4顯示的是突加負(fù)載后,從圖3看出定子電流幅值穩(wěn)定,轉(zhuǎn)速變化很小并很快恢復(fù)穩(wěn)定,輸出轉(zhuǎn)矩能很快達(dá)到給定負(fù)載轉(zhuǎn)矩,體現(xiàn)了DTC控制系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩響應(yīng)快的特點(diǎn),由此可見電機(jī)在運(yùn)行過程中,受到各種擾動時(shí),電機(jī)轉(zhuǎn)速穩(wěn)定性好,可以滿足對控制特性的要求。

    EKF算法在異步電機(jī)轉(zhuǎn)子速度估計(jì)的應(yīng)用過程中采用直接更新系統(tǒng)狀態(tài)量和協(xié)方差矩陣的方法,可以避免直接計(jì)算最大值動態(tài)范圍較大的增益矩陣Kk。利用EKF算法的關(guān)鍵在于協(xié)方差矩陣Q和R的選取。Q與模型誤差、系統(tǒng)分布、A/D量化誤差有關(guān);R與電流傳感器噪聲以及A/D變換器的編碼誤差有關(guān)[6]。

    4 結(jié) 論

    從算法分析和系統(tǒng)仿真分析討論的結(jié)果,可以得出擴(kuò)展卡爾曼算法在無速度傳感器應(yīng)用中的優(yōu)點(diǎn)是:利用擴(kuò)展卡爾曼濾波器可以不必了解電機(jī)的機(jī)械參數(shù)知識 (可以克服電機(jī)參數(shù)反應(yīng)靈敏的問題),在電機(jī)啟動過程中不必知道電機(jī)轉(zhuǎn)子

    圖3 估算電流和實(shí)際電流Fig.3 Estimated current and actual current

    圖5 定子磁鏈Fig.5 Stator flux

    為驗(yàn)證該系統(tǒng)的精、動態(tài)性能,系統(tǒng)空載啟動,設(shè)定轉(zhuǎn)速為100 rad/s,進(jìn)入穩(wěn)定后,在t=0.5 s時(shí)加入負(fù)載 TL=5 N·m,仿真圖如圖2~圖5所示。初始位置(可以解決電機(jī)的啟動問題),此外,EKF算法可以確保系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性 (其他一些通過狀態(tài)觀測器實(shí)現(xiàn)電機(jī)無速度傳感器控制的方法,通常僅在標(biāo)稱狀態(tài)的軌跡上將電機(jī)非線性化,不能保證系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性),而且整個(gè)系統(tǒng)易于數(shù)字化實(shí)現(xiàn)[7]。但是擴(kuò)展卡爾曼算法復(fù)雜,需要矩陣求逆運(yùn)算,計(jì)算量大,為滿足實(shí)時(shí)控制的要求,需要高速,高精度的數(shù)字信號處理器。另一方面,擴(kuò)展卡爾曼濾波器要用到很多隨機(jī)誤差的統(tǒng)計(jì)參數(shù),由于模型復(fù)雜,涉及因素多,使得分析這些參數(shù)的工作比較困難,需要通過大量調(diào)試才能確定合適的隨機(jī)參數(shù),而且調(diào)速范圍有一定的局限性,只適合中高速調(diào)速系統(tǒng)。

    [1] 江俊,紀(jì)志成.基于EKF的感應(yīng)電機(jī)無速度傳感器矢量控制[J].微特電機(jī),2005(11):37-40.JIANG Jun,JI Zhi-cheng.The speed sensor-less vector control system of the induction motor based on EKF[J].Special Electrical Machines,2005(11):37-40.

    [2] 杜磊.基于卡爾曼濾波的交流異步電機(jī)無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)[D].南京:南京航空航天大學(xué),2009:26-30.

    [3] 周揚(yáng)忠,胡育文.交流電動機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2010:73-137.

    [4] Shi K L,Chan T F.Speed estimation of an induction motor drive using an optimized extended kalman filter [J].IEEE Trans on Industry Electronics,2002(49):124-133.

    [5] 龔熙國,陶生桂.無速度傳感器直接轉(zhuǎn)矩控制方案的設(shè)計(jì)和仿真[J].電氣傳動,2005(5):16-19.GONG Xi-guo,TAO Sheng-gui.Speed sensorless direct torque control design and simulation [J]. Electric Transmission,2005(5):16-19.

    [6] 戴芳,徐進(jìn).基于EKF感應(yīng)電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制狀態(tài)觀測器的新設(shè)計(jì)[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2008(8):12-15.DAIFang,XU Jing.EKF-based directtorquecontrol induction motor state observer of the new design[J].Science Technology and Engineering,2008(8):12-15.

    [7] 李劍飛,尹泉,萬淑蕓.基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器的異步電機(jī)轉(zhuǎn)速辨識[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2002,17(5):40-44.LI Jian-fei,YI Quan,WAN Shu-yun.Identification of induction motor speed based on EKF [J].Transactions of China Electrotechnical Society,2002,17(5):40-44.

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