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    內(nèi)嵌式永磁同步電機(jī)參數(shù)辨識(shí)技術(shù)

    2014-08-09 01:54:24劉長(zhǎng)柱張根發(fā)馮世軍劉立恒夏義本
    電機(jī)與控制應(yīng)用 2014年12期

    劉長(zhǎng)柱, 張根發(fā), 馮世軍, 劉立恒, 夏義本

    (1. 上海聯(lián)孚新能源科技集團(tuán)有限公司,上海 201201; 2. 上海大學(xué) 材料科學(xué)與工程學(xué)院,上海 200444)

    0 引 言

    永磁同步電機(jī)(Permanent Magnet Synchro-nous Motor, PMSM)具有效率高、體積小、重量輕等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域[1-2]。內(nèi)嵌式PMSM(Interior PMSM, IPMSM)具有磁路不對(duì)稱等特點(diǎn),交直軸電感不同,具有較高的凸極率,可以有效利用磁阻轉(zhuǎn)矩成分,提高PMSM的功率密度[3-6]。由于PMSM工作時(shí)溫度變化、永磁體性能衰減等因素[8],造成PMSM參數(shù)變化。為了提高PMSM的控制精確度,宋文祥等人研究了基于狀態(tài)觀測(cè)器的異步電機(jī)定子磁鏈觀測(cè)和速度辨識(shí)[9]。該算法只針對(duì)異步電機(jī)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí),無(wú)法直接應(yīng)用于PMSM。Aydogmus等人采用擴(kuò)展卡爾曼濾波對(duì)電機(jī)參數(shù)進(jìn)行在線辨識(shí)[10]。該算法針對(duì)AC-AC逆變器控制的無(wú)速度傳感器系統(tǒng),算法相對(duì)復(fù)雜,需要進(jìn)行大量的矩陣運(yùn)算,不利于在DSP組成的嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)在線辨識(shí)。Mobarakeh等人提出了基于解耦控制的PMSM在線參數(shù)辨識(shí)技術(shù)[11]。該算法辨識(shí)結(jié)果必須立即應(yīng)用到系統(tǒng)控制中,辨識(shí)結(jié)果的誤差對(duì)系統(tǒng)控制的精度影響較大,可能會(huì)造成系統(tǒng)不穩(wěn)定。另有研究人員根據(jù)模型參考自適應(yīng)理論提出了模型參考自適應(yīng)參數(shù)在線辨識(shí)的方法[12-14],但僅針對(duì)面裝式的隱極PMSM。若自適應(yīng)律選取不合理,極易導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。

    本文首先采用離線辨識(shí)的方法,識(shí)別出PMSM參數(shù),用于矢量控制的基本參數(shù),實(shí)現(xiàn)PMSM的控制。因?yàn)镻MSM參數(shù)受到溫度、負(fù)載大小等影響,變化較大,所以又采用遞推最小二乘法對(duì)IPMSM多參數(shù)進(jìn)行在線同時(shí)辨識(shí),并將辨識(shí)結(jié)果應(yīng)用到PMSM矢量控制中,實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)控制。該方法可以同時(shí)辨識(shí)出IPMSM定子電阻、直軸電感、交軸電感、磁鏈等參數(shù),具有方法簡(jiǎn)單和系統(tǒng)穩(wěn)定性好等特點(diǎn),可以有效提高電機(jī)的控制精度。

    1 PMSM動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型

    忽略諧波、鐵心飽和、鐵耗、三相電流完全對(duì)稱及轉(zhuǎn)子無(wú)阻尼繞組的前提下,PMSMd、q軸坐標(biāo)系下的穩(wěn)態(tài)數(shù)學(xué)模型為[15-16]

    (1)

    式中:ud、uq——定子電壓矢量的d軸、q軸分量;

    id、iq——定子電流矢量的d軸、q軸分量;

    Rs——定子電阻;

    ψf——永磁體轉(zhuǎn)子產(chǎn)生的磁鏈;

    ωe——電動(dòng)機(jī)電角速度;

    Ld、Lq——電機(jī)定子繞組d、q軸電感。

    2 PMSM參數(shù)的離線辨識(shí)方法

    為實(shí)現(xiàn)PMSM的矢量控制,需對(duì)PMSM的參數(shù)進(jìn)行離線辨識(shí)。

    2.1 定子電阻的離線辨識(shí)

    ud=Rsid

    (2)

    通過(guò)式(2)可以獲得PMSM的定子電阻。通常情況下,對(duì)于大功率PMSM,定子電阻值較小。在實(shí)際控制過(guò)程中,可以忽略定子電阻。

    2.2 磁鏈的離線辨識(shí)

    采用Id=0的控制策略,控制電機(jī)以固定轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)動(dòng),則式(1)中第二式可簡(jiǎn)化為

    uq=Rsiq+ωeψf

    (3)

    控制電機(jī)轉(zhuǎn)速恒定,Rs通過(guò)定子電阻離線辨識(shí)的方法得到。因此,由式(3)可得PMSM的磁鏈ψf。

    2.3 交直軸電感的離線辨識(shí)

    類似于電機(jī)磁鏈辨識(shí)的方法,采用Id=0的控制策略,控制電機(jī)以固定轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)動(dòng),則式(1) 中第一式可簡(jiǎn)化為

    (4)

    同樣,矢量控制時(shí),采用Id≠0的控制策略,控制電機(jī)以固定轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)動(dòng),可得

    (5)

    上述離線參數(shù)辨識(shí)方法不能實(shí)時(shí)地對(duì)電機(jī)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)。電機(jī)工作溫度的變化、負(fù)載的大小等都會(huì)對(duì)參數(shù)產(chǎn)生影響。為能夠準(zhǔn)確地獲得電機(jī)參數(shù),需進(jìn)行在線辨識(shí)。本文采用最小二乘法對(duì)電機(jī)參數(shù)進(jìn)行在線辨識(shí)。

    3 帶遺忘因子的遞推最小二乘法

    最小二乘法是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。它通過(guò)最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。通常情況下,最小二乘法的系統(tǒng)模型為[17]

    y(N)=φNTθ+ε(N)

    (6)

    式中:y(N)——系統(tǒng)輸出序列;

    φNT——系統(tǒng)輸入序列;

    θ——待辨識(shí)的參數(shù)序列;

    ε(N)——修正項(xiàng);

    N——已獲得觀測(cè)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度。

    (7)

    隨著觀測(cè)數(shù)據(jù)的不斷增多,新觀測(cè)值對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響不斷減小。最終,新數(shù)據(jù)的作用將被舊數(shù)據(jù)作用浸沒(méi),出現(xiàn)數(shù)據(jù)飽和,系統(tǒng)估計(jì)參數(shù)將不再跟蹤系統(tǒng)真實(shí)參數(shù)變化,失去在線辨識(shí)的意義。因此,參數(shù)辨識(shí)需要將老數(shù)據(jù)逐漸遺忘,對(duì)新數(shù)據(jù)給予足夠的重視?;谶@種需求,本文引入了一個(gè)遺忘因子λ來(lái)解決由于“數(shù)據(jù)飽和”引起的估計(jì)參數(shù)不能追蹤實(shí)時(shí)系統(tǒng)真實(shí)值的問(wèn)題。遺忘因子λ一般選取0.950~0.999。遺忘因子越小,舊觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)估計(jì)參數(shù)的影響越小,新數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)估計(jì)參數(shù)的影響越大。

    帶遺忘因子的遞推最小二乘法參數(shù)估計(jì)可以表示為[18]

    (8)

    K——增益矩陣;

    P——協(xié)方差矩陣;

    I——單位矩陣;

    將d、q旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下IPMSM的靜態(tài)模型轉(zhuǎn)化為最小二乘的標(biāo)準(zhǔn)格式。利用遞推最小二乘法同時(shí)在線辨識(shí)出IPMSM定子電阻、直軸電感、交軸電感、磁鏈等多個(gè)參數(shù)。

    4 IPMSM多參數(shù)在線辨識(shí)

    將式(1)中需要辨識(shí)的Rs、Ld、Lq、ψf提取出來(lái),改寫成矩陣的形式如下:

    (9)

    對(duì)比式(6)與式(9),可得

    (10)

    式(10)中,θ是需要辨識(shí)的參數(shù)矢量。將新觀測(cè)到的數(shù)據(jù)不斷迭代,可得IPMSM的Rs、Ld、Lq、ψf。

    具體計(jì)算過(guò)程如下:

    (2) 取P(N)為非常大的矩陣,例如P=104×I,I為單位矩陣。

    (3) 根據(jù)式(8)計(jì)算增益矩陣K。

    (4) 根據(jù)式(8)計(jì)算下一個(gè)協(xié)方差矩陣P(N+ 1)。

    (5) 根據(jù)式(8)計(jì)算出需要辨識(shí)的參數(shù)θ。

    通過(guò)循環(huán)迭代,最終θ將收斂在PMSM參數(shù)的真實(shí)值附近,實(shí)現(xiàn)PMSM參數(shù)辨識(shí)。

    辨識(shí)過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)結(jié)果的多值性問(wèn)題。為此,在仿真過(guò)程中,人為的在電機(jī)轉(zhuǎn)速的控制中加入低頻小幅值的波動(dòng),從而獲得電機(jī)不同運(yùn)行點(diǎn)的數(shù)據(jù),保證最小二乘法辨識(shí)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

    5 系統(tǒng)仿真模型與仿真結(jié)果

    為了驗(yàn)證方法的有效性,對(duì)150kW PMSM進(jìn)行仿真[19-20]。

    電機(jī)的參數(shù)如下: 額定功率150kW,額定轉(zhuǎn)矩1100N·m,額定轉(zhuǎn)速1300r/min,最高轉(zhuǎn)速3000r/min,額定電壓380V,定子電阻0.012Ω,直軸電感0.46mH,交軸電感1.35mH,磁鏈0.37Wb,極對(duì)數(shù)為4。

    5.1 PMSM參數(shù)離線辨識(shí)仿真

    5.1.1 定子電阻的離線辨識(shí)

    由于150kW電機(jī)定子電阻較小,可以忽略。此次仿真沒(méi)有對(duì)定子電阻進(jìn)行離線辨識(shí)。

    5.1.2 磁鏈的離線辨識(shí)

    磁鏈的離線辨識(shí)采用Id=0的控制策略,控制PMSM以800r/min固定轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)。辨識(shí)結(jié)果如圖1所示。為獲得較為準(zhǔn)確的磁鏈數(shù)值,將辨識(shí)結(jié)果導(dǎo)入MATLAB的工作空間,對(duì)輸出的數(shù)據(jù)采用mean(simout.signals.values(500: end,1))函數(shù)求平均值,得到磁鏈平均值為0.3646Wb。

    圖1 磁鏈辨識(shí)結(jié)果

    5.1.3 交軸電感的離線辨識(shí)

    交軸電感的離線辨識(shí)采用Id=0的控制策略,控制PMSM以800r/min的固定轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)。辨識(shí)結(jié)果如圖2所示。為獲得較為準(zhǔn)確的交軸電感數(shù)值,將辨識(shí)的結(jié)果導(dǎo)入MATLAB的工作空間,對(duì)輸出的數(shù)據(jù)采用mean(simout.signals.values(500: end,1))函數(shù)求平均值,得到交軸電感平均值為1.3mH。

    圖2 交軸電感辨識(shí)結(jié)果

    5.1.4 直軸電感的離線辨識(shí)

    由式(5)可知,要對(duì)PMSM的直軸電感進(jìn)行參數(shù)辨識(shí),不能繼續(xù)采用Id=0的控制策略。因此,設(shè)定Id的參考值為-10A,電機(jī)轉(zhuǎn)速為800r/min。辨識(shí)結(jié)果如圖3所示。

    同樣地,為獲得較為準(zhǔn)確的直軸電感數(shù)值,將辨識(shí)的結(jié)果導(dǎo)入MATLAB的工作空間,對(duì)輸出的數(shù)據(jù)采用mean(simout.signals.values(500: end,1))函數(shù)求平均值,得到直軸電感平均值為0.45145mH。

    圖3 直軸電感辨識(shí)結(jié)果

    5.2 IPMSM參數(shù)在線辨識(shí)仿真

    IPMSM參數(shù)辨識(shí)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖4所示。

    圖4 IPMSM參數(shù)辨識(shí)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

    參數(shù)辨識(shí)模塊(見(jiàn)圖5)采用MATLAB下的S-Function 模塊編寫,參數(shù)辨識(shí)模塊通過(guò)檢測(cè)id,iq,ud,uq及ω循環(huán)迭代,實(shí)時(shí)更新,最終辨識(shí)出電機(jī)參數(shù)。Ld、Lq、Rs、ψf同時(shí)辨識(shí)后的結(jié)果如圖6所示。圖6(a)為直軸電感仿真波形,Ld最終收斂在真實(shí)值0.46mH附近。交軸電感仿真波形如圖6(b)所示,Lq最終收斂在真實(shí)值1.35mH附近,定子電阻仿真波形如圖6(c)所示,Rs最終收斂在真實(shí)值0.012Ω 附近,磁鏈仿真波形如圖6(d)所示,ψf最終收斂在真實(shí)值0.37Wb附近。從圖6可知,最終4個(gè)參數(shù)在0.15s的時(shí)間內(nèi)穩(wěn)定收斂在電機(jī)參數(shù)的真實(shí)值附近。

    圖5 參數(shù)辨識(shí)模塊

    圖6 辨識(shí)結(jié)果

    為準(zhǔn)確獲得IPMSM的參數(shù),將仿真得到的數(shù)據(jù)通過(guò)Simulink中的simout模塊導(dǎo)入到MATLAB的工作空間,截取辨識(shí)參數(shù)穩(wěn)定后的數(shù)據(jù),并對(duì)其求平均值處理。與電機(jī)參數(shù)的真實(shí)值進(jìn)行比較,得到辨識(shí)結(jié)果與真實(shí)值之間的誤差。

    為驗(yàn)證最小二乘法辨識(shí)參數(shù)的穩(wěn)定性,在t=0.2s時(shí)添加一個(gè)階躍信號(hào),令負(fù)載轉(zhuǎn)矩突增至80N·m,觀察參數(shù)辨識(shí)結(jié)果,如圖7所示。

    圖7 辨識(shí)結(jié)果的階躍響應(yīng)

    由圖7可知,在t=0.2s時(shí),扭矩突然增至80N·m,辨識(shí)結(jié)果突然變化,但在很短時(shí)間內(nèi)又重新收斂到電機(jī)參數(shù)真實(shí)值附近。因此,采用遺忘因子的最小二乘法進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)是穩(wěn)定可靠的。

    5.3 仿真結(jié)果對(duì)比表

    IPMSM參數(shù)離線辨識(shí)和在線辨識(shí)的辨識(shí)結(jié)果如表1所示。由表1可知,無(wú)論是采用離線辨識(shí)還是在線辨識(shí),辨識(shí)參數(shù)與電機(jī)的實(shí)際參數(shù)之間的誤差較小。因此,對(duì)于一臺(tái)PMSM的矢量控制,可以先采用離線辨識(shí)的方法,初步得到電機(jī)的參數(shù),并將該參數(shù)用于電機(jī)的矢量控制。然后,采用在線辨識(shí)的方式,實(shí)時(shí)辨識(shí)電機(jī)運(yùn)行參數(shù),以應(yīng)對(duì)電機(jī)工作過(guò)程中由于溫度變化、長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行等原因?qū)е碌膮?shù)漂移,提高矢量控制的穩(wěn)定性。

    表1 IPMSM參數(shù)

    6 結(jié) 語(yǔ)

    PMSM參數(shù)離線辨識(shí)方法,可迅速得到電機(jī)的參數(shù),且精度較高。IPMSM多參數(shù)在線辨識(shí)方法可在0.2s內(nèi)收斂到電機(jī)參數(shù)的真實(shí)值附近,且具有誤差小、精度高等優(yōu)點(diǎn)。利用帶遺忘因子的遞推最小二乘法對(duì)IPMSM多參數(shù)進(jìn)行在線辨識(shí),可實(shí)時(shí)對(duì)PMSM參數(shù)進(jìn)行校正,克服電機(jī)參數(shù)隨環(huán)境變化、溫度升高的影響而引起的較大范圍的變動(dòng)。該方法僅利用電機(jī)的直軸電流id、交軸電流iq、直軸電壓ud、交軸電壓uq及角速度ω,無(wú)須增加其他硬件設(shè)施,減少了外界干擾對(duì)PMSM參數(shù)辨識(shí)結(jié)果的影響,提高了參數(shù)辨識(shí)的可靠性與準(zhǔn)確性。采用該方法可以對(duì)IPMSM多參數(shù)進(jìn)行在線同時(shí)辨識(shí),可以辨識(shí)出IPMSM定子電阻、直軸電感、交軸電感、磁鏈等參數(shù),具有方法簡(jiǎn)單、辨識(shí)速度快、實(shí)時(shí)性強(qiáng)及系統(tǒng)穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn),可以有效地提高IPMSM的控制精度。

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