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    基于并行混沌優(yōu)化算法的永磁同步電機(jī)多參數(shù)辨識(shí)

    2021-04-06 12:11:32萬斌斌魏海峰李垣江劉維亭
    微特電機(jī) 2021年3期
    關(guān)鍵詞:磁鏈電感定子

    萬斌斌,魏海峰,張 懿,李垣江,劉維亭

    (江蘇科技大學(xué) 電子信息學(xué)院,鎮(zhèn)江 212000)

    0 引 言

    隨著電力電子技術(shù)的快速發(fā)展,永磁同步電機(jī)(以下簡(jiǎn)稱PMSM)因具有體積小、質(zhì)量輕、響應(yīng)速度快、功率因數(shù)高等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用到工業(yè)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中。PMSM參數(shù)值的準(zhǔn)確獲取對(duì)于其控制性能尤為關(guān)鍵,影響其參數(shù)值的主要因素有兩個(gè):溫度和磁路飽和,溫度升高或當(dāng)PMSM處在較強(qiáng)的磁場(chǎng)環(huán)境下時(shí),PMSM的定子電阻、磁導(dǎo)率都會(huì)呈非線性變化,進(jìn)而會(huì)導(dǎo)致定子電感、永磁體材料的參數(shù)值發(fā)生改變。PMSM故障類型的診斷、以及實(shí)現(xiàn)PMSM無速度傳感器控制等都離不開PMSM參數(shù)辨識(shí)的技術(shù)。

    根據(jù)辨識(shí)過程的不同,辨識(shí)可分為離線辨識(shí)與在線辨識(shí)。在 PMSM處于靜止條件下,對(duì)其定子電阻、電感等進(jìn)行辨識(shí)稱為離線辨識(shí)。離線辨識(shí)精度高,但是只是獲取了參數(shù)的初始值,且辨識(shí)過程較為繁瑣,需要大量的數(shù)據(jù)采集、計(jì)算,受其他因素局限。而電機(jī)參數(shù)的在線辨識(shí)則彌補(bǔ)了離線辨識(shí)的缺陷,可實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),及時(shí)獲取電機(jī)參數(shù),最終實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制。在不同工況下,多參數(shù)在線辨識(shí)結(jié)果準(zhǔn)確性不足的根源在于PMSM多參數(shù)辨識(shí)方程的欠秩。當(dāng)需要識(shí)別的PMSM參數(shù)個(gè)數(shù)超過方程數(shù)時(shí),解不唯一。因此,如果要從根本上解決該問題,必須保證PMSM參數(shù)辨識(shí)方程數(shù)大于或等于辨識(shí)參數(shù)的個(gè)數(shù)。

    以下將從近幾年國(guó)內(nèi)外研究成果進(jìn)行說明。文獻(xiàn)[1-3]利用模型參考自適應(yīng)法或結(jié)合其他算法,在線辨識(shí)轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感[1-2],通過辨識(shí)定子電阻,得到定子溫度值[3]。文獻(xiàn)[4]將擴(kuò)展卡爾曼濾波法應(yīng)用到PMSM定子電樞電阻辨識(shí)中,從而對(duì)電機(jī)進(jìn)行開路故障診斷。文獻(xiàn)[5-7]將三種不同粒子群算法應(yīng)用到PMSM多參數(shù)辨識(shí)中,并且考慮了溫度變化對(duì)于參數(shù)辨識(shí)的影響,擴(kuò)大了搜索范圍,能有效跟蹤PMSM參數(shù)狀態(tài)的變化,辨識(shí)精度較高,穩(wěn)定性較好,收斂速度較快。文獻(xiàn)[8]采用基于柯西變異的改進(jìn)型粒子群算法,通過實(shí)驗(yàn)辨識(shí)出了PMSM的定子電阻、電感和磁鏈。文獻(xiàn)[9]提出了一種基于Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面式PMSM參數(shù)辨識(shí)方法,通過3步測(cè)試的方法解決了辨識(shí)參數(shù)方程欠秩的問題。文獻(xiàn)[10]首先消除誤差電壓的影響,在此基礎(chǔ)上提出了變步長(zhǎng)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)永磁同步電機(jī)參數(shù)進(jìn)行在線辨識(shí),辨識(shí)結(jié)果較常見的變步長(zhǎng)算法和加動(dòng)量算法收斂速度更快,誤差更小,但是該算法的運(yùn)算量較大,數(shù)據(jù)儲(chǔ)存空間需求大。文獻(xiàn)[11]提出了一種矢量控制策略下的d軸負(fù)序電流瞬時(shí)注入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦辨識(shí)方法,結(jié)合最小均方權(quán)值收斂算法,并通過增加網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)的方法削弱了逆變器壓降、死區(qū)等因素對(duì)參數(shù)辨識(shí)精度的影響。文獻(xiàn)[17]通過觀測(cè)轉(zhuǎn)子磁鏈,進(jìn)而觀測(cè)轉(zhuǎn)子溫度。文獻(xiàn)[18]提出改進(jìn)的基于電流自適應(yīng)狀態(tài)觀測(cè)器的轉(zhuǎn)子位置和速度估計(jì)方法,提高了速度辨識(shí)的收斂速度,減小了穩(wěn)態(tài)誤差。文獻(xiàn)[19]通過實(shí)驗(yàn)和理論分析證明了溫度對(duì)參數(shù)辨識(shí)結(jié)果具有較大的影響,在此基礎(chǔ)上,建立了關(guān)于溫度變化的PMSM參數(shù)辨識(shí)的模型,提出了相應(yīng)的參數(shù)辨識(shí)改進(jìn)方法。

    本文針對(duì)PMSM多參數(shù)在線辨識(shí)時(shí)存在的狀態(tài)方程欠秩問題,提出使用并行混沌優(yōu)化算法應(yīng)用到PMSM的參數(shù)辨識(shí),分別采樣id=0和id≠0控制條件的數(shù)據(jù),得到兩組采樣數(shù)據(jù),從而構(gòu)建PMSM四階d,q模型,解決了狀態(tài)方程辨識(shí)電機(jī)多個(gè)參數(shù)時(shí)存在的欠秩問題。該算法采用并行計(jì)算,從多個(gè)初始值同時(shí)出發(fā),克服了傳統(tǒng)混沌優(yōu)化算法對(duì)初始值敏感的缺陷,提高了算法的收斂速度,并且避免了傳統(tǒng)混沌優(yōu)化算法在搜索過程中易陷入局部最優(yōu)的問題。最終根據(jù)目標(biāo)函數(shù)值,獲取PMSM參數(shù)辨識(shí)的最優(yōu)結(jié)果。該方法可滿足在同一PMSM四階模型中對(duì)定子電阻、d,q軸電感和永磁磁鏈進(jìn)行辨識(shí)。

    1 PMSM數(shù)學(xué)模型

    在PMSM運(yùn)行過程中,將其看成理想模型,不考慮其鐵損、磁場(chǎng)飽和、渦流損耗等因素,其電壓方程、磁鏈方程在PMSM轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系中可表現(xiàn)為如下形式:

    (1)

    (2)

    在中:id,iq為d,q軸電流;ud,uq為d,q軸電壓;ψd,ψq為d,q軸的磁鏈;ν為電氣角度轉(zhuǎn)速;R,Ld,Lq,ψf分別是電機(jī)定子電阻,d,q軸電感和永磁體磁鏈。在PMSM中,參數(shù)集合{R,Ld,Lq,ψf}需要辨識(shí)。

    在id=0及轉(zhuǎn)子磁場(chǎng)定向控制條件下,當(dāng)PMSM的電流處于穩(wěn)態(tài)時(shí),將式(2)代入式(1)并進(jìn)行離散化,表達(dá)式如下:

    (3)

    待辨識(shí)的參數(shù)為4個(gè),分別為R,Ld,Lq,ψf,但是方程階數(shù)為2,還需要2個(gè)以上的方程才能得到R,Ld,Lq,ψf的唯一解。在PMSM的電流處于穩(wěn)態(tài)時(shí),通過短暫向d軸注入id≠0的電流,從而又構(gòu)建PMSMd,q軸一個(gè)二階模型:

    (4)

    式(3)與式(4)構(gòu)建一個(gè)四階方程組,從而得到了四階PMSMd,q軸模型:

    (5)

    2 算法描述

    2.1 混沌優(yōu)化算法

    自混沌動(dòng)力學(xué)理論被提出以來,相應(yīng)產(chǎn)生了眾多的混沌映射機(jī)制,如:Logistic映射、三角帳篷映射等,其中Logistic映射最先被提出,研究成果是最突出的,其映射形式如下:

    xn+1=f(μ,xn)=μxn(1-xn)

    (6)

    式中:μ為控制參量,是一個(gè)正常數(shù);f(μ,xn)為非線性函數(shù);n為迭代次數(shù);xn∈(0,1)。當(dāng)μ=4時(shí),為完全混沌狀態(tài),此時(shí)變量為混沌變量,通過確定優(yōu)化變量的個(gè)數(shù),保證不同的初始值在區(qū)間(0,1)內(nèi),進(jìn)而得到有不同軌跡的混沌變量。

    當(dāng)μ=4時(shí),Logistic映射的輸入和輸出都分布在(0,1)上,其概率分布密度函數(shù)ρ如下式:

    (7)

    對(duì)于一維映射,只有一個(gè)離散方程情形,則Lyapunov指數(shù)定義:

    (8)

    則Logistic映射的Lyapunov指數(shù):

    (9)

    當(dāng)μ=4時(shí),典型Logistic映射的Lyapunov指數(shù)為λ=ln 2。

    混沌優(yōu)化算法(以下簡(jiǎn)稱COA)是基于二次混沌載波的混沌搜索算法。一般混沌搜索過程分為兩個(gè)階段,第一階段稱為粗搜索,即在整個(gè)解空間內(nèi),根據(jù)Logistic映射產(chǎn)生的遍歷性軌道對(duì)確定的優(yōu)化問題進(jìn)行搜索。當(dāng)滿足一定的終止條件時(shí),認(rèn)為是本次搜索過程中的最佳狀態(tài),記錄此時(shí)的終點(diǎn),它也是作為第二階段搜索的起點(diǎn)。第二階段稱為精搜索,即根據(jù)第一階段所得結(jié)果為中心,增加一個(gè)小幅度的信號(hào)在其局部區(qū)域進(jìn)一步搜索,直至滿足終止條件,認(rèn)為是本次搜索的最優(yōu)解。

    粗搜索加精搜索的算法主要是利用混沌運(yùn)動(dòng)的遍歷性、規(guī)律性、隨機(jī)性、有界性,目前的COA都是在這種方法的基礎(chǔ)上提出的。然而,由于混沌隨機(jī)性強(qiáng),對(duì)初始值敏感,該方法在復(fù)雜的求解過程中,常常表現(xiàn)出在最優(yōu)解鄰域內(nèi)尋優(yōu)速度降低,算法的穩(wěn)定性不高。

    2.2 并行混沌優(yōu)化算法

    隨著基本混沌算法的優(yōu)化,基于冪函數(shù)載波的COA,混沌隨機(jī)優(yōu)化算法,基于帳篷映射的COA等算法被提出,這些優(yōu)化方法在搜索空間較小的情況下效果較好,但是當(dāng)搜索空間較大時(shí),會(huì)存在收斂速度較慢的現(xiàn)象,并且易于陷入局部最優(yōu)。其根本原因在于這些優(yōu)化算法與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法都是運(yùn)用串行搜索機(jī)制,在搜索過程中,當(dāng)即將達(dá)到終止條件時(shí),收斂速度減慢,算法的穩(wěn)定性會(huì)受到影響,最終導(dǎo)致尋優(yōu)效率降低。隨后并行混沌優(yōu)化算法[15-16](以下簡(jiǎn)稱PCOA)被提出,該算法克服了傳統(tǒng)COA受初始值敏感、隨機(jī)性強(qiáng)的不足,全局搜索能力強(qiáng),收斂速度快,穩(wěn)定性高。

    針對(duì)n個(gè)優(yōu)化變量,任意一個(gè)優(yōu)化變量映射出P個(gè)混沌變量,再由P個(gè)混沌變量獨(dú)立映射得到優(yōu)化變量的最優(yōu)解。

    對(duì)于一類問題的優(yōu)化過程,可以總結(jié)為以下步驟:

    minf(x),x={x1,x2,…,xn}

    (ai≤xi≤bi,i=1,2,…,n)

    (10)

    在優(yōu)化變量問題的過程中,PCOA自適應(yīng)地收縮搜索范圍,提升了結(jié)果收斂的速度。具體步驟如下:

    Step2:同時(shí)平行的迭代混沌變量,利用式(11)得出混沌變量的結(jié)果:

    (11)

    混沌優(yōu)化變量的搜索區(qū)間由式(12)得到:

    (12)

    Step3:優(yōu)化變量并行、獨(dú)立的進(jìn)行尋優(yōu)搜索。

    Step4:在尋優(yōu)過程中,搜索區(qū)間會(huì)實(shí)時(shí)地收縮,搜索區(qū)間由式(13)得到:

    (13)

    式中:q為實(shí)時(shí)變化的收縮系數(shù),即:

    (14)

    式中:d為設(shè)定的參數(shù),要使變化后的搜索區(qū)間在定義域內(nèi),故用式(15)限制搜索區(qū)間。

    (15)

    Step5:如果達(dá)到終止條件,則結(jié)束;否則k=k+1,回到Step2繼續(xù)循環(huán)。

    3 PCOA辨識(shí)PMSM參數(shù)的實(shí)現(xiàn)

    圖1 運(yùn)用PCOA在線辨識(shí)PMSM參數(shù)原理框圖

    (16)

    圖2 運(yùn)用PCOA在線辨識(shí)PMSM參數(shù)流程圖

    Step1:分別采樣id=0,id≠0運(yùn)行情況下的d軸電壓、q軸電壓、d軸電流、q軸電流和角速度,并確定需要辨識(shí)的對(duì)象。

    Step2:確定電機(jī)控制系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)。令:ω1=ω2=ω3=ω4=0.25。

    Step6:根據(jù)目標(biāo)函數(shù)值,獲取最優(yōu)辨識(shí)結(jié)果,即實(shí)時(shí)更新目標(biāo)函數(shù)值,相應(yīng)地更新辨識(shí)的參數(shù),當(dāng)目標(biāo)函數(shù)值越小時(shí),則辨識(shí)參數(shù)的結(jié)果越準(zhǔn)確。

    Step7:若滿足終止條件k=200,則執(zhí)行Step9;否則,執(zhí)行Step8。

    Step8:使k=k+1回到Step4繼續(xù)迭代。

    4 仿真結(jié)果與分析

    表1為PMSM的仿真參數(shù),在id=0的控制條件下,設(shè)定轉(zhuǎn)速為3 000 r/min,給定負(fù)載為3 N·m起動(dòng),分別采樣200組數(shù)據(jù)。在id=0矢量控制穩(wěn)定運(yùn)行后短暫注入一個(gè)id≠0的d軸電流,分別采樣200組數(shù)據(jù)。

    表1 實(shí)驗(yàn)電機(jī)參數(shù)

    實(shí)驗(yàn)獨(dú)立運(yùn)行30次(m=30),其中ε=10-6,數(shù)據(jù)記錄如表2所示,P的取值不同會(huì)影響算法的計(jì)算時(shí)間以及收斂穩(wěn)定性??梢钥闯觯S著P值增加,Km和平均計(jì)算時(shí)間先減小后增大,表明了算法的計(jì)算時(shí)間存在最小值;Sd整體上呈下降趨勢(shì),表明了收斂穩(wěn)定性越來越強(qiáng);選擇合適的P值才能達(dá)到算法尋優(yōu)最佳效果,當(dāng)P=1時(shí),即為COA。從Ks可以看出,尋優(yōu)過程中,終止迭代次數(shù)最大,表明COA對(duì)初始值敏感,容易陷入局部最優(yōu)解,算法的收斂性和穩(wěn)定性較弱,尋優(yōu)時(shí)間過長(zhǎng)。可以確定P值取{6,7,8},算法性能最佳。

    表2 并行數(shù)P不同時(shí)的算法性能

    通過采樣數(shù)據(jù),分別結(jié)合COA和PCOA搜索可得到R,Ld,Lq,ψf, 并通過計(jì)算兩種算法的適應(yīng)度平均值M、E、均方差Sd、平均終止代數(shù)Km、平均終止代數(shù)方差Sd,以及平均計(jì)算時(shí)間ts進(jìn)行對(duì)比分析。

    從表3可知,PCOA算法適應(yīng)度平均值和均方差均優(yōu)于COA算法,從適應(yīng)度平均值可以看出,PCOA算法PMSM參數(shù)辨識(shí)效果優(yōu)于COA算法,用相對(duì)少的迭代次數(shù)得到整體最優(yōu)解,表明PCOA算法的搜索效率高。PCOA算法的終止代數(shù)方差Sd相比COA算法較小,表明PCOA算法收斂性、穩(wěn)定性較強(qiáng),對(duì)于初始值的敏感程度明顯降低;從參數(shù)辨識(shí)的結(jié)果分析,PCOA算法相比較COA算法具有98%的置信度,且計(jì)算時(shí)間較少。

    表3 COA和PCOA的PMSM多參數(shù)辨識(shí)結(jié)果比較

    根據(jù)PCOA算法得到的最優(yōu)解,即在線多辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)值,并結(jié)合式(5)計(jì)算得到的四個(gè)電壓值,將其代入式(16)中進(jìn)行計(jì)算,如圖3所示。由圖3可以看出,隨著迭代次數(shù)的增加,目標(biāo)函數(shù)適應(yīng)值越來越小,最終趨近于0。為了避免仿真實(shí)驗(yàn)誤差,實(shí)驗(yàn)獨(dú)立運(yùn)行30次,最大迭代次數(shù)為200。

    圖3 目標(biāo)函數(shù)值關(guān)于迭代次數(shù)關(guān)系曲線

    5 結(jié) 語

    本文針對(duì)PMSM多參數(shù)辨識(shí)問題,將并行混沌優(yōu)化算法應(yīng)用到多參數(shù)辨識(shí)中。首先通過短暫的注入電流信號(hào),解決了辨識(shí)方程欠秩導(dǎo)致PMSM參數(shù)辨識(shí)的不確定性;其次從多組不同的初始值并行搜索,降低了傳統(tǒng)混沌優(yōu)化算法對(duì)初始值敏感、隨機(jī)性強(qiáng),易陷入局部最優(yōu)解的影響,提高了搜索的效率和精度;最后通過目標(biāo)函數(shù)值,得到最優(yōu)辨識(shí)結(jié)果。該方法能在同一PMSM模型中準(zhǔn)確辨識(shí)PMSM的定子電阻、d,q軸電感、永磁體磁鏈,表現(xiàn)出良好的尋優(yōu)性能。仿真結(jié)果表明,該方法辨識(shí)效率、精度較高,可實(shí)現(xiàn)PMSM的高性能控制。

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