自適應(yīng)車用永磁同步電機在線參數(shù)辨識

鄭魯陽 張 希(上海交通大學(xué)機械與動力工程學(xué)院, 上海 200240)

自適應(yīng)車用永磁同步電機在線參數(shù)辨識

鄭魯陽 張 希
(上海交通大學(xué)機械與動力工程學(xué)院, 上海 200240)

車用永磁同步電機在運行過程中復(fù)雜的工況和惡劣的工作條件會影響電機的參數(shù)進而影響電機控制性能。本文采用自適應(yīng)的參數(shù)辨識算法，對永磁同步電機參數(shù)進行在線辨識并反饋回電機控制系統(tǒng)，改進原有控制參數(shù)。該算法基于永磁同步電機的數(shù)學(xué)模型，根據(jù)轉(zhuǎn)速電流反饋信號，借助Lyapunov穩(wěn)定理論建立負載轉(zhuǎn)矩和交直軸電感的辨識模型并推導(dǎo)其自適應(yīng)律?；贛TPA算法的仿真和實驗結(jié)果表明本文提出的參數(shù)辨識算法能夠在較短時間內(nèi)實現(xiàn)高效的參數(shù)辨識，且估計值與真實值的誤差較小。

永磁同步電機 自適應(yīng) 在線參數(shù)辨識 MTPA

永磁同步電機因其精度高、功率密度大、穩(wěn)定性好以及優(yōu)秀的控制性能等特點越來越廣泛地應(yīng)用于電動汽車領(lǐng)域。永磁同步電機的控制算法中，傳統(tǒng)的電流環(huán)、速度換雙閉環(huán)反饋PI控制策略是根據(jù)恒定的電機參數(shù)設(shè)計的，在運行情況穩(wěn)定、外部干擾較弱的情況下?lián)碛辛己玫目刂菩阅?。而電動汽車?fù)雜的運行工況、惡劣的運行環(huán)境會導(dǎo)致電機的參數(shù)發(fā)生變化，傳統(tǒng)PI控制難以保持其控制性能，為了保證控制性能，在線實時地辨識電機參數(shù)，并反饋回電機控制系統(tǒng)改進控制參數(shù)具有重要意義。

針對在線參數(shù)辨識，國內(nèi)外許多學(xué)者做出了研究。其中[1]-[3]采用模型參考自適應(yīng)算法辨識電機參數(shù)。該算法簡便易行，但對于負載轉(zhuǎn)矩，不能進行實時辨識。[4]-[6]采用擴展卡爾曼濾波算法進行電機參數(shù)的估計，但是算法實現(xiàn)過程比較復(fù)雜，難以進行工程應(yīng)用。[7]-[9]采用最小二乘法求解平方和的最小值，其收斂性主要依賴于初始值的選定，容易受到工況變化的影響。并且最小二乘法進行參數(shù)辨識時需要很長的辨識時間，限制了其在實際情況下的應(yīng)用。[10]采用自適應(yīng)反推控制，辨識電機參數(shù)，該算法可行性較高，但比較計算復(fù)雜且只能應(yīng)用于id=0 的情況下，不能適用于永磁同步電機MTPA控制。

本文提出了一個自適應(yīng)的在線參數(shù)辨識算法，該算法適用于永磁同步電機的MTPA控制，并根據(jù)永磁同步電機的機械和電氣數(shù)學(xué)模型，運用Lyapunov穩(wěn)定性原理得到負載轉(zhuǎn)矩和交直軸電感參數(shù)的自適應(yīng)律，并反饋回電機控制算法中實時地更新控制參數(shù)，仿真和實驗結(jié)果證明了算法的可行性。

1 永磁同步電機的數(shù)學(xué)模型

永磁同步電機在dq軸上的數(shù)學(xué)模型如下所示：

其中vd,vq為dq軸方向的定子電壓，id,iq為dq軸方向的定子電流，rs為定子相電阻，Ld,Lq為dq軸方向的定子電感，ψf為永磁體產(chǎn)生的磁鏈，ωr為機械角速度，Te,TL為電磁轉(zhuǎn)矩和負載轉(zhuǎn)矩，Bm為電機摩擦系數(shù)，P為電機極對數(shù)，J為轉(zhuǎn)動慣量(包括電機和負載)。

2 自適應(yīng)在線參數(shù)辨識算法

永磁同步電機算法的控制框圖如下圖1所示，該算法主要可分為兩部分，負載轉(zhuǎn)矩TL的估算和電機交直軸電感Ld,Lq的估算。

圖1 永磁同步電機自適應(yīng)參數(shù)辨識算法控制框圖Fig.1 Block diagram of adaptive parameter estimation control algorithm for PMSM

負載轉(zhuǎn)矩估算：對于永磁同步電機調(diào)速系統(tǒng)，其主要目標(biāo)是速度跟蹤，使得實際轉(zhuǎn)速與需求轉(zhuǎn)速保持一致，則定義速度誤差為

e=ω*-ωr

(5)

定義估測負載轉(zhuǎn)矩與實際轉(zhuǎn)矩之間的差值為

(6)

根據(jù)公式(4)和公式(5)可得

(7)

為使速度誤差趨向于零，構(gòu)造如下Lyapunov函數(shù)

(8)

對公式(8)求導(dǎo)得

(9)

(10)

式中ks>0，自適應(yīng)律為

(11)

將式(10)(11)代入式(9)可得

(12)

式(11)可以實現(xiàn)電機負載轉(zhuǎn)矩的實時辨識，并反饋回控制系統(tǒng)，得到式(10)，實現(xiàn)永磁同步電機的速度跟蹤。同時式(10)的得到的轉(zhuǎn)矩指令值根據(jù)MTPA的公式法得到dq軸電流端的指令值。

交直軸電感估算：

根據(jù)電流環(huán)需求，使dq軸電流的實際值和需求值保持一致，定義電流誤差為

ed=id-id

(13)

eq=iq-iq

(14)

根據(jù)所需求解的dq軸電感，定義電感估測值與實際值之間的誤差為

(15)

(16)

為使電流誤差與電感誤差趨于零，定義Lyapunov函數(shù)為

(17)

求得公式(16)的導(dǎo)數(shù)為

(18)

式中，k1>0,k2>0，自適應(yīng)律為

將式(19)～(22)帶入式(18)中，可得

(23)

則式(11)、式(21)與式(22)可以實現(xiàn)電機負載和交直軸電感的參數(shù)辨識，并反饋回控制系統(tǒng)，實現(xiàn)電流的跟蹤。

3 仿真

永磁同步電機參數(shù)辨識控制算法的仿真結(jié)果如下圖所示，控制系統(tǒng)采用MTPA控制，附加弱磁模塊，仿真的電機參數(shù)為如表1所示，給定轉(zhuǎn)速為nref=6 000 r/min,電機負載為恒轉(zhuǎn)矩TL=50 N·m。

表1 永磁同步電機仿真參數(shù)

圖2～4為永磁同步電機自適應(yīng)參數(shù)辨識算法的仿真結(jié)果。其中圖2為轉(zhuǎn)速仿真圖像，(a)圖顯示電機實際轉(zhuǎn)速平穩(wěn)上升至需求轉(zhuǎn)速，(b)圖顯示穩(wěn)態(tài)時電機轉(zhuǎn)速誤差較小。圖3與圖4分別為負載轉(zhuǎn)矩與交直軸電感仿真圖像，圖中參數(shù)辨識算法所得的參數(shù)估計值較好地收斂于電機參數(shù)的真實值，參數(shù)估計值與真實值穩(wěn)態(tài)誤差表明永磁同步電機自適應(yīng)參數(shù)辨識算法具有較高的的準(zhǔn)確性。

(a)

(b)

(a)

(b)

4 試驗結(jié)果

本試驗平臺由兩臺電驅(qū)動控制的微型電動車用永磁同步電機組成對拖系統(tǒng)進行試驗，如圖6所示，左側(cè)為驅(qū)動電機，以Semikron系列逆變器作為驅(qū)動單元，本文所提算法在控制芯片TMS320F2810中實現(xiàn)；右側(cè)為負載電機，采用默認(rèn)控制器，可調(diào)節(jié)電機轉(zhuǎn)矩，提供負載，電機參數(shù)如表2所示，電機實驗數(shù)據(jù)由CAN通訊導(dǎo)出到電腦中得到，并于MATLAB中重新繪制為試驗圖片。

(a)

(b)

表2 永磁同步電機實驗參數(shù)

圖5 控制系統(tǒng)試驗平臺Fig.5 Experimental platform of motor control system

圖6～9為永磁同步電機自適應(yīng)參數(shù)辨識算法的試驗結(jié)果，試驗給定轉(zhuǎn)速1 000 r/min，圖6為電機轉(zhuǎn)速變化過程，圖7為負載轉(zhuǎn)矩估算結(jié)果，實驗設(shè)定負載轉(zhuǎn)矩由1.5 Nm變化為2 Nm，圖8為交直軸電感的估算結(jié)果，電感的實際值由[11]中的實驗方法測得Ld=153 μH,Lq=264 μH。

(a)

(b)

(a)

(b)

由圖6(a)(b)可見電機轉(zhuǎn)速逐漸升高并穩(wěn)定于需求轉(zhuǎn)速，電機穩(wěn)態(tài)時轉(zhuǎn)速波動較小。圖7(a)中永磁同步電機的自適應(yīng)在線參數(shù)辨識算法的負載轉(zhuǎn)矩估計的實驗結(jié)果于1.2 s左右收斂于1.5 N·m，于1.6 s左右大致收斂于2.0 N·m，(b)中顯示負載轉(zhuǎn)矩估計值與實際值的誤差滿足要求。圖8中電機的q軸電感參數(shù)在1.2 s之后穩(wěn)定于263 mH，d軸電感估計值于1 s后穩(wěn)定于152 mH，電機的參數(shù)估計值與真實值之間具有較小的誤差。

5 結(jié)論

車用永磁同步電機中外部工況和工作環(huán)境變化會使電機參數(shù)變化并對電機控制性能造成影響。本文采用一種自適應(yīng)的永磁同步電機在線參數(shù)辨識算法，可應(yīng)用于永磁同步電機的MTPA控制，同時實時地辨識永磁同步電機的負載轉(zhuǎn)矩和電感參數(shù)。仿真和實驗結(jié)果表明該參數(shù)辨識算法具有很好的有效性和精確性。

(a)

(b)

[1] L. Zhao, J. Huang, H. Liu, and B. Li, “Second-order slidingmode observer with online parameter identification for sensorless induction motor drives,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 61, no. 10, pp. 5280-5289, Oct. 2014.

[2] M.S. Carmeli, F. Castelli-Dezza, M. Iacchetti, and R. Perini, “Effects of mismatched parameters in MRAS sensorless doubly fed induction machine drives,” IEEE Trans. Power Electron., vol. 25, no. 11, pp. 2842-2851, May 2010.

[3] 安群濤，孫力，趙克. 一種永磁同步電機參數(shù)的自適應(yīng)在線辨識方法[J]. 電工技術(shù)學(xué)報， 2008，23(6) : 31-6.

[4] H. Renaudineau, J.-P. Martin, B. Nahid-Mobarakeh, and S. Pierfederici, “DC- DC converters dynamic modeling with state observer-based parameter estimation,” IEEE Trans. Power Electron., vol. 30, no. 6, pp. 3356-3363, Jun. 2015.

[5] K. L. Shi, T. F. Shan, Y. K. Wong, and S. L. Ho, “Speed estimation of an induction motor drive using an optimized extended Kalman filter,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 49, no. 1, pp. 124-133, Feb. 2002.

[6] S. Bolognani, L. Tubiana, and M. Zigliotto, “Extended Kalman filter tuning in sensorless PMSM drives,” IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 39, no. 6, pp. 1741-1747, Nov./Dec. 2003.

[7] WANG S. Windowed least square algorithm based PMSM parameters estimation [J]. Mathematical Problems in Engineering, 2013 : 1-11.

[8] T. H. Nguyen and D.-C. Lee, “Deterioration monitoring of DC-link capacitors in AC machine drives by current injection,” IEEE Trans. Power Electron., vol. 30, no. 3, pp. 1126-1130, Mar. 2015.

[9] Y. He, Y. Wang, Y. Feng, and Z. Wang, “Parameter identification of an induction machine at standstill using the vector constructing method,” IEEE Trans. Power Electron., vol. 27, no. 2, pp. 905-915, Feb. 2012.

[10] 劉棟良, 王家軍, 崔麗麗. 永磁同步電機參數(shù)自適應(yīng)調(diào)速控制[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2011, 26(8): 159-165.

[11] 劉金海, 陳為, 胡金高. 永磁同步電機 dq 電感參數(shù)新實驗獲取法[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2014, 29(7): 97-103.

Adaptive On - line Parameter Identification of Vehicle Permanent Magnet Synchronous Motor

ZhengLuyangZhangXi
(ShanghaiJiaoTongUniversity,Shanghai200240)

In the course of running, the complex working condition and the bad working condition of the permanent-magnet synchronous motor (PMSM) affect the parameters of the motor and affect the motor control performance. In this paper, an adaptive parameter identification algorithm is used to identify the parameters of permanent magnet synchronous motor (PMSM) to feed back to the motor control system. Based on the mathematical model of permanent magnet synchronous motor (PMSM), the identification model of load torque and dq axis inductance is established by means of Lyapunov stability theory and then the adaptive law is deduced. Simulation and experimental results based on the MTPA algorithm show that the proposed parameter identification algorithm can achieve efficient parameter identification in a short time, and the error between the estimated value and the real value is small.

permanent magnet synchronous motor Adaptive online parameter identification MTPA

1006-8244(2017)01-010-04

U464.9

B