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    無刷直流電機(jī)反電動(dòng)勢(shì)觀測(cè)器增益的優(yōu)化策略

    2021-05-21 01:50:50曲行行繩然曾潔
    關(guān)鍵詞:反電動(dòng)勢(shì)灰狼直流電機(jī)

    曲行行,繩然,曾潔

    (大連交通大學(xué) 電氣信息工程學(xué)院,遼寧 大連 116028)*

    與傳統(tǒng)的電機(jī)相比,永磁無刷直流電機(jī)具有功率密度大、效率高、轉(zhuǎn)矩大、損耗小、成本低等特點(diǎn),在高性能驅(qū)動(dòng)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用.無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)子位置信息對(duì)于其運(yùn)行至關(guān)重要,傳統(tǒng)方法一般采用基于機(jī)械傳感器,如編碼器或者霍爾傳感器來確定轉(zhuǎn)子位置,但傳感器的安裝使得電機(jī)成本增加,可靠性降低,因此無傳感器控制成為近幾年一個(gè)重要研究方向.

    無傳感器控制首先要解決的問題是轉(zhuǎn)子位置檢測(cè),文獻(xiàn)[1]中提到了轉(zhuǎn)子檢測(cè)的基本方法,如反電勢(shì)法、磁鏈法和通量計(jì)算法等.文獻(xiàn)[2-3]提出用檢測(cè)線電壓差來獲得轉(zhuǎn)子位置的方法.Umesh Kumar提出了一種新的無位置傳感器六開關(guān)變結(jié)構(gòu)輸入的反電動(dòng)勢(shì)零差分檢測(cè)方案[4].文獻(xiàn)[5-6]構(gòu)造了一種狀態(tài)觀測(cè)器檢測(cè)無刷直流電機(jī)反電勢(shì)的算法估算轉(zhuǎn)子位置.文獻(xiàn)[7]在[5-6]的基礎(chǔ)上加入了差分進(jìn)化磷蝦群算法(DEKH )進(jìn)行優(yōu)化.文獻(xiàn)[8]采用灰狼優(yōu)化算法優(yōu)化有刷直流電機(jī)PID控制取得顯著效果.

    針對(duì)無刷直流電機(jī)無感控制,本文改進(jìn)傳統(tǒng)線反電動(dòng)勢(shì)狀態(tài)觀測(cè)器,加入了線性誤差函數(shù),并摒棄傳統(tǒng)增益的極點(diǎn)配置求解算法,采用一種群智能算法——灰狼優(yōu)化算法,對(duì)觀測(cè)器增益系數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算,仿真表明,該方法可以加快估算誤差收斂速度,使得估計(jì)反電勢(shì)的高頻干擾和估計(jì)速度的抖動(dòng)減小,估計(jì)速度的絕對(duì)平均誤差和峰值誤差減小.

    1 無刷直流電機(jī)反電動(dòng)勢(shì)觀測(cè)器改進(jìn)

    1.1 傳統(tǒng)反電動(dòng)勢(shì)觀測(cè)器的建立

    忽略繞組間互感,將無刷直流電機(jī)定子繞組電壓方程改寫為電流方程的形式,如下:

    (1)

    (2)

    上式系統(tǒng)為可觀系統(tǒng),可構(gòu)造如下觀測(cè)矩陣:

    (3)

    K為矩陣增益系數(shù),選擇合適的增益系數(shù),即可完成反電動(dòng)勢(shì)信號(hào)的觀測(cè).

    則由式(3)可得出反電動(dòng)勢(shì)觀測(cè)矩陣為

    (4)

    1.2 傳統(tǒng)反電動(dòng)勢(shì)觀測(cè)器的改進(jìn)

    為了使系統(tǒng)得到較快的收斂速度,提高估算量的穩(wěn)定性,對(duì)上述觀測(cè)器進(jìn)行改進(jìn),加入線性誤差函數(shù)Sgmf(x),如式(5).

    (5)

    其中:k1和k2是觀測(cè)器的非線性誤差反饋增益,而“sgmf”表示線性誤差函數(shù),具體表示為sgmf(x)=1/(1+e-cx),其中c是可調(diào)參數(shù).

    圖1 改進(jìn)后狀態(tài)觀測(cè)器框圖

    選擇適當(dāng)觀測(cè)器增益對(duì)估計(jì)狀態(tài)與實(shí)際狀態(tài)的收斂及穩(wěn)定性起著關(guān)鍵作用.如圖1,改進(jìn)后的觀測(cè)器與傳統(tǒng)觀測(cè)器的區(qū)別在于,它由一個(gè)線性誤差函數(shù)項(xiàng)和一個(gè)以增益K1和K2為特征的非線性誤差項(xiàng)組成,線性誤差函數(shù)項(xiàng)有助于加速觀測(cè)器誤差收斂到零,而非線性誤差項(xiàng)則減弱了估計(jì)狀態(tài)量的波動(dòng),保證了觀測(cè)器的魯棒性.

    2 灰狼算法優(yōu)化觀測(cè)器增益

    2.1 灰狼算法

    灰狼優(yōu)化(grey wolf optimizer,GWO)算法由澳大利亞學(xué)者Seyedali Mirjalili 等人于2014年提出[9].該算法模擬狼群種族制度及其搜尋、環(huán)繞到攻擊的分工狩獵行為,在搜索尋優(yōu)過程中,通過不斷迭代優(yōu)化獲得最優(yōu)解位置.相較于其他群智能算法該算法可自適應(yīng)調(diào)整收斂因子,很大程度上避免了過早收斂及陷入局部最優(yōu)解的問題.原理如下:

    (1)制定等級(jí)制度

    灰狼種群一般由15~20個(gè)體組成,內(nèi)部社會(huì)等級(jí)制度嚴(yán)格,狩獵分工明確.在一個(gè)灰狼種群中,將其等級(jí)由高到低可分為α、β、δ和ω四種等級(jí)個(gè)體.狩獵過程中,ω個(gè)體負(fù)責(zé)搜尋獵物,而α、β和δ這3 種個(gè)體負(fù)責(zé)指揮ω移動(dòng)同時(shí)更新自身位置.在滿足迭代次數(shù)后α、β和δ分別得到的一般解、次優(yōu)解、最優(yōu)解[9].

    (2)追蹤、接近獵物

    狩獵過程中,種群在獵物周遭盤旋來尋找最佳狩獵路線,算法表達(dá)如下:

    D=|C·Xp(t)-X(t)|

    (6)

    X(t+1)=Xp(t)-A·D

    (7)

    式中,D代表尋優(yōu)個(gè)體與目標(biāo)獵物的距離,A、C是獵物的擾動(dòng)系數(shù),Xp代表目標(biāo)位置,t為當(dāng)前迭代次數(shù),X為當(dāng)前尋優(yōu)個(gè)體位置.

    A=2a·r1-a

    (8)

    C=2·r2

    (9)

    a=2·(1-t/tmax)

    (10)

    r1、r2取值范圍為[0,1],tmax表示最大迭代次數(shù).上式可以看出,參數(shù)A和C主要作用是迫使算法探測(cè)與開采搜索空間.隨著開采過程中A值的減小,算法將部分迭代用于探索(|A|>1),其余迭代用于開采(|A|<1);而C為獵物提供隨機(jī)權(quán)重,用來隨機(jī)加強(qiáng)(C>1)或減弱(C<1)獵物與灰狼間的距離,保證了算法的局部開發(fā)能力.

    (3)狩獵進(jìn)攻

    當(dāng)確定獵物位置,頭狼會(huì)聯(lián)合其他階層的狼群對(duì)整個(gè)群體進(jìn)行指揮,指導(dǎo)狼群包圍獵物,最終達(dá)到捕食目的.算法描述如下:

    (11)

    Xα、Xβ和Xδ代表α、β和δ狼當(dāng)前位置,C1、C2和C3表示對(duì)各自間的隨機(jī)擾動(dòng).

    (12)

    X1、X2和X3代表α、β和δ對(duì)ω的指導(dǎo)后位置的更新.灰狼最終位置則表示為:

    X(t+1)=(X1+X2+X3)/3

    (13)

    圖2顯示了上述狼群在2D搜索空間中位置更新的過程.可以觀察到,最終的位置將是在一個(gè)由搜索空間中α、β和δ的位置定義的圓內(nèi)的一個(gè)隨機(jī)位置.換句話說,α、β和δ估計(jì)獵物的位置,而ω狼則隨機(jī)更新它們?cè)讷C物周圍的位置.

    圖2 灰狼群狩獵位置更新

    圖3 優(yōu)化流程

    2.2 灰狼算法優(yōu)化觀測(cè)器增益

    利用灰狼算法優(yōu)異的尋優(yōu)能力及收斂速度,

    將其應(yīng)用于觀測(cè)器增益求解上,尋優(yōu)流程框圖如圖3所示.

    ITAE設(shè)置為算法目標(biāo)函數(shù),其表達(dá)式如式(14)所示.按上述算法原理在MATLAB平臺(tái)編寫其優(yōu)化函數(shù)語言.

    (14)

    誤差積分準(zhǔn)則ITAE是用系統(tǒng)期望輸出與實(shí)際輸出或主反饋信號(hào)之間的偏差的某個(gè)函數(shù)的積分式表示的一種性能指標(biāo).算法將每次優(yōu)化后得到的參數(shù)自動(dòng)輸送給Simulink系統(tǒng),并存貯對(duì)應(yīng)的ITAE數(shù)值.隨著迭代次數(shù)的累加,狼群不斷更新自身位置,當(dāng)算法達(dá)到最大迭代次數(shù),優(yōu)化完成,系統(tǒng)輸出最佳ITAE數(shù)值下對(duì)應(yīng)的K1,K2及c值.

    較傳統(tǒng)極點(diǎn)配置的方法,參數(shù)尋優(yōu)的方法能在電機(jī)運(yùn)行過程中針對(duì)外界變化做出動(dòng)態(tài)調(diào)整,保證觀測(cè)器性能的最優(yōu)化.

    3 仿真與分析

    根據(jù)前文分析,為驗(yàn)證其算法的有效性及可行性,運(yùn)用MATLAB/Simulink搭建反電動(dòng)勢(shì)觀測(cè)器增益參數(shù)優(yōu)化的無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng).設(shè)置電機(jī)參數(shù)如下:額定電壓48V,定子電阻Rs=0.2Ω,定子電感為L(zhǎng)s=8.5e-3H,轉(zhuǎn)動(dòng)慣量J=0.089kg/m2,反電動(dòng)勢(shì)系數(shù)ke=0.175 V/rad/s,極對(duì)數(shù)為p=4.

    3.1 與傳統(tǒng)觀測(cè)器對(duì)比分析

    給定速度設(shè)為1 000 r/min,迭代次數(shù)設(shè)為20.運(yùn)用該算法對(duì)系統(tǒng)中線反電動(dòng)勢(shì)增益值及可調(diào)參數(shù)c求解尋優(yōu),結(jié)果為:ITAE=6.171 943 24;K1=3.115 121 46×103;K2=-5.000 000 00×104;c=0.9785 047 7.

    將優(yōu)化后的觀測(cè)器與傳統(tǒng)反電動(dòng)勢(shì)觀測(cè)器進(jìn)行了比較,各項(xiàng)結(jié)果如圖4所示,橫坐標(biāo)代表時(shí)間,單位s,縱坐標(biāo)表示電機(jī)轉(zhuǎn)速,單位r/min.

    精確的速度估算是判斷轉(zhuǎn)子位置準(zhǔn)確性的前提.a組為兩觀測(cè)器速度估算值的波形對(duì)比,優(yōu)化增益后的觀測(cè)器速度估算值可以很好的跟隨實(shí)際速度值,且誤差較為平均,誤差值約為±4r,誤差率為0.4%,估算魯棒性較好;而傳統(tǒng)觀測(cè)器的速度估算值并不能很好的跟隨,易受外界因素干擾導(dǎo)致波形不穩(wěn),且誤差在-20~50 r/min.

    從b組傳統(tǒng)反電動(dòng)勢(shì)觀測(cè)器與增益優(yōu)化后的反電動(dòng)勢(shì)觀測(cè)器之間的電機(jī)實(shí)際輸出速度對(duì)比得出,增益優(yōu)化后的電機(jī)速度超調(diào)約為1.5%,傳統(tǒng)觀測(cè)器速度超調(diào)約為3%,優(yōu)化后的觀測(cè)器明顯小于傳統(tǒng)觀測(cè)器,且后期速度平穩(wěn)無波動(dòng).

    (a) 增益優(yōu)化的反電動(dòng)勢(shì)觀測(cè)器

    (b) 傳統(tǒng)反電動(dòng)勢(shì)觀測(cè)器

    3.2 轉(zhuǎn)速突變性能分析

    為驗(yàn)證新觀測(cè)器具有良好跟隨性,電機(jī)在初始負(fù)載轉(zhuǎn)矩為3 N·m的狀態(tài)下啟動(dòng),初始速度為1000r/min,當(dāng)t=0.7 s時(shí)轉(zhuǎn)速設(shè)定為800 r/min.圖5為轉(zhuǎn)速估計(jì)值與轉(zhuǎn)速實(shí)際值曲線圖. 從 圖 中可以

    圖5 轉(zhuǎn)速估計(jì)值與轉(zhuǎn)速實(shí)際值

    圖6 線反電動(dòng)勢(shì)Eab估計(jì)值與實(shí)際值

    看出,電機(jī)無論在高速狀態(tài)下還是突然降速,優(yōu)化后的觀測(cè)器的速度估算值都可以快速預(yù)測(cè)跟蹤實(shí)際值,且轉(zhuǎn)速估計(jì)值精度較高,誤差率約為0.3%.

    此外,從圖6反電動(dòng)勢(shì)Eab可以看出,觀測(cè)器估算反電動(dòng)勢(shì)值也可以快速跟定實(shí)際值,也說明該觀測(cè)器具有良好的跟隨性.

    3.3 突加負(fù)載性能分析

    為了驗(yàn)證所提出的控制算法的抗擾動(dòng)能力,給定轉(zhuǎn)速設(shè)定為1 000 r/min,原定負(fù)載轉(zhuǎn)矩Tm=3 N·m,在t=0.5 s時(shí)突加負(fù)載至20 N·m,仿真結(jié)果如圖7所示.從仿真結(jié)果可以看出當(dāng)電機(jī)突加負(fù)載時(shí),轉(zhuǎn)速估計(jì)值仍能夠快速跟蹤實(shí)際值,且轉(zhuǎn)速誤差也較小,約為0.3%;圖8為轉(zhuǎn)矩波形圖,從圖中看出電磁轉(zhuǎn)矩Te也能快速響應(yīng)負(fù)載變化.

    圖7 突加負(fù)載時(shí)轉(zhuǎn)速估計(jì)值與實(shí)際值

    圖8 突加負(fù)載時(shí)轉(zhuǎn)矩

    從而說明所提控制算法在突加負(fù)載的情況下具有較好的魯棒特性.

    4 結(jié)論

    本文提出并分析了一種基于灰狼算法的反電動(dòng)勢(shì)觀測(cè)器增益參數(shù)的優(yōu)化方法,將其與傳統(tǒng)觀測(cè)器進(jìn)行仿真對(duì)比,并在不同轉(zhuǎn)速和負(fù)載條件下進(jìn)行仿真,各項(xiàng)仿真結(jié)果表明該算法可以很好進(jìn)行速度及轉(zhuǎn)子位置的估算,并相較于傳統(tǒng)方法誤差率更小,魯棒性能更強(qiáng),對(duì)無刷直流電機(jī)無傳感器控制起到了一定推廣作用.

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