變頻調(diào)速異步電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制方法

姚 鋼，黃 濟(jì)

(1.六安職業(yè)技術(shù)學(xué)院 汽車與機(jī)電工程學(xué)院，安徽 六安 237000；2.皖西學(xué)院 實驗實訓(xùn)教學(xué)管理部，安徽 六安 237012)

變頻調(diào)速異步電動機(jī)是利用永磁體和變頻調(diào)速裝置實現(xiàn)電力控制的電動機(jī)。在變頻調(diào)速異步電動機(jī)的控制過程中，受到電動機(jī)內(nèi)部擾動和換能裝置的影響，導(dǎo)致其輸出轉(zhuǎn)矩脈動較大，需要構(gòu)建優(yōu)化的轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制模型[1]。結(jié)合轉(zhuǎn)矩脈動參數(shù)分析，采用約束參數(shù)模型融合的方法，實現(xiàn)轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制，提高變頻調(diào)速異步電動機(jī)的輸出穩(wěn)定性和可靠性，相關(guān)的轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制方法研究受到學(xué)界極大關(guān)注[2-3]。

在傳統(tǒng)方法中，對變頻調(diào)速異步電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制的方法主要是通過載波移相空間矢量脈寬調(diào)制技術(shù)、直接轉(zhuǎn)矩控制理論以及占空比調(diào)制等[4-6]，結(jié)合模糊控制和功率增益的穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)，實現(xiàn)對轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制。但上述方法在非穩(wěn)態(tài)工況下進(jìn)行高性能轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制的輸出性能不好。為解決上述問題，本文提出基于模糊變結(jié)構(gòu)PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制方法。首先采用電機(jī)無位置傳感器控制技術(shù)，實現(xiàn)轉(zhuǎn)矩脈動參數(shù)采集，構(gòu)建轉(zhuǎn)矩脈動約束控制對象模型，結(jié)合參數(shù)尋優(yōu)和模糊變結(jié)構(gòu)PID控制，實現(xiàn)脈動抑制控制優(yōu)化，最后進(jìn)行仿真實驗分析本文方法在提高轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制能力方面的優(yōu)越性能。

1 轉(zhuǎn)矩控制對象和參數(shù)分析

1.1 轉(zhuǎn)矩控制對象模型

為了實現(xiàn)轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制，采用電機(jī)的無位置傳感器控制技術(shù)，實現(xiàn)轉(zhuǎn)矩脈動參數(shù)采集，從而構(gòu)建控制對象模型。首先使用電流梯度法檢測電動機(jī)飽和參數(shù)，結(jié)合多變量和多目標(biāo)優(yōu)化學(xué)習(xí)的方法，分析轉(zhuǎn)矩特征參數(shù)[7]，在2次濾波操作后，得到電動機(jī)整流和濾波參數(shù)優(yōu)化結(jié)果為：

(1)

式中：PL表示輸出電壓。計算電磁繞組Cp和電容Cs，對其進(jìn)行負(fù)載均衡控制，得到電動機(jī)連續(xù)補(bǔ)償?shù)妮敵雒}動為：

(2)

采用零相移濾波器作為控制器，分析電動機(jī)直流輸出的電磁轉(zhuǎn)矩[8]，得到電動機(jī)次級場域分解的跟蹤誤差為：

(3)

式中：ω為根據(jù)電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動濾波前后信號相位差。根據(jù)電動機(jī)轉(zhuǎn)速和負(fù)載參數(shù)估計結(jié)果[9]，結(jié)合轉(zhuǎn)速參數(shù)融合識別的方法，估計位置檢測精確度，表示為：

(4)

(5)

采用二維電磁模糊檢測的方法，得到電動機(jī)的次級場域分解結(jié)果為：

(6)

利用電動機(jī)穩(wěn)定性，采用電機(jī)的無位置傳感器控制技術(shù)，得到電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動參數(shù)的采集函數(shù)為：

(7)

根據(jù)脈動參數(shù)采集結(jié)果，結(jié)合直線感應(yīng)電機(jī)的磁場分布特性，得到電動機(jī)轉(zhuǎn)矩控制對象模型為：

(8)

式中：a、b表示直線感應(yīng)電機(jī)在磁場分布縱向和橫向方向的特性參量。

1.2 轉(zhuǎn)矩參數(shù)融合

根據(jù)電磁式的霍爾傳感信息跟蹤融合方法，進(jìn)行電動機(jī)轉(zhuǎn)矩特征參數(shù)辨識和自動化調(diào)節(jié)，從而構(gòu)建電動機(jī)轉(zhuǎn)矩參數(shù)融合模型。首先考慮電動機(jī)的漏磁系數(shù)和實際繞組的差異性，通過各向同性、線性融合的方法，得到電動機(jī)的轉(zhuǎn)矩優(yōu)化參數(shù)，可以表示為：

(9)

式中：k1為電動機(jī)的漏磁系數(shù)；kβ為電樞磁場融合系數(shù)；lm為電動機(jī)的實際繞組。

根據(jù)麥克斯韋電磁場理論，在電動機(jī)的初級表面，求得電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動下的功耗為：

(10)

以角頻率、磁導(dǎo)率、電導(dǎo)率為約束參數(shù)變量，得到電動機(jī)的傳輸效率為：

(11)

式中：θ、α、r分別為角頻率、磁導(dǎo)率、電導(dǎo)率約束下的參數(shù)變量。

綜合初級繞組電流與次級板的轉(zhuǎn)矩脈動，得到電動機(jī)的三相額定電流均衡調(diào)節(jié)的約束參數(shù)模型為：

(12)

假設(shè)電動機(jī)的轉(zhuǎn)矩脈動磁導(dǎo)率μ0=4×10-7H/m，μr1和μr2為電動機(jī)的永磁傳導(dǎo)系數(shù)，采用電動機(jī)轉(zhuǎn)矩特征自動化調(diào)節(jié)方法，得到電動機(jī)轉(zhuǎn)矩特征參數(shù)為：

(13)

采用模糊變結(jié)構(gòu)PID控制的方法，得到電動機(jī)的三相額定控制參數(shù)表示為：

(14)

采用抗飽和的反饋調(diào)節(jié)方法，結(jié)合電動機(jī)轉(zhuǎn)矩特征參數(shù)辨識和自動化調(diào)節(jié)結(jié)果，構(gòu)建電動機(jī)轉(zhuǎn)矩參數(shù)融合模型，其表達(dá)為：

(15)

式中：δ0=2f表示自動化調(diào)節(jié)分量。

2 電動機(jī)的脈動最小化控制優(yōu)化

2.1 零相移濾波檢測

(16)

采用低通濾波檢測的方法，構(gòu)建變結(jié)構(gòu)的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到電動機(jī)的輸出負(fù)載滿足：

(17)

式中：isec(t)表示PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。分析載波引起的電流諧波，得到電動機(jī)在轉(zhuǎn)矩脈動下的PID調(diào)節(jié)系數(shù)為：

(18)

采用連續(xù)時間采樣的方法，構(gòu)建電動機(jī)的轉(zhuǎn)矩脈動解耦控制參數(shù)Lmx為：

(19)

式中：vsec(t)表示連續(xù)時間采樣下的脈動解耦相電流。在逆變控制下，采用模糊自適應(yīng)控制[10]，得到實際相電流出現(xiàn)峰值時刻的相電流峰值點vsec為：

(20)

在功率突變情況下，得到電動機(jī)的電壓vi與功率輸出pi的差異度，得到電動機(jī)的轉(zhuǎn)矩誤差參數(shù)為：

(21)

根據(jù)轉(zhuǎn)矩和負(fù)載的參數(shù)關(guān)系，得到電動機(jī)的轉(zhuǎn)矩在諧振點的濾波增益表示為：

(22)

采用無位置傳感融合的方法，結(jié)合參數(shù)融合結(jié)果及濾波增益結(jié)果，構(gòu)建電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動零相移濾波檢測模型，其表達(dá)為：

(23)

根據(jù)上述分析，得到電動機(jī)的零相移濾波檢測結(jié)果，根據(jù)電動機(jī)的轉(zhuǎn)矩擾動輸出，實現(xiàn)電動機(jī)的轉(zhuǎn)矩脈動抑制，從而實現(xiàn)電動機(jī)的脈動最小化控制的優(yōu)化設(shè)計。

2.2 轉(zhuǎn)矩脈動抑制

通過模糊變結(jié)構(gòu)PID調(diào)節(jié)的方法，實現(xiàn)對電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動零相移濾波檢測，根據(jù)轉(zhuǎn)矩參數(shù)檢測誤差分析，得到諧波和高頻電磁特征分量為：

(24)

(25)

(26)

結(jié)合擾動輸出結(jié)果，利用電磁式的霍爾傳感信息跟蹤方法，得到電動機(jī)的轉(zhuǎn)矩脈動抑制函數(shù)為：

(27)

式中：tan(x)表示電動機(jī)的轉(zhuǎn)矩脈動抑制因素集。因此，采用模糊變結(jié)構(gòu)PID控制方法，得到電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制輸出參數(shù)為：

(28)

根據(jù)電動機(jī)的轉(zhuǎn)矩擾動輸出結(jié)果和輸出參數(shù)，構(gòu)建優(yōu)化后的轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制模型，其表達(dá)為：

(29)

式中：I0表示為電動機(jī)最小化控制的零相電流；V0表示為電動機(jī)最小化控制的零相電壓。根據(jù)上述算法設(shè)計，實現(xiàn)了電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動的最小化控制優(yōu)化。

3 仿真測試

為了驗證本文方法的應(yīng)用性能，在Matlab平臺上開展如下仿真實驗。實驗控制原理如圖1所示，通過電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動參數(shù)采集、融合、檢測、尋優(yōu)及PID控制，實現(xiàn)對電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動的最小化控制。

圖1 實驗控制原理

實驗選用CH/V型號的變頻調(diào)速異步電動機(jī)。設(shè)定輸出功率為24 kW，輸出電流峰值為120 A，負(fù)載參數(shù)為380 Ω，功率變換系數(shù)為0.35。根據(jù)上述參數(shù)，采用本文方法與文獻(xiàn)[4]中的基于載波移相空間矢量脈寬調(diào)制技術(shù)的控制方法、文獻(xiàn)[6]中的基于占空比調(diào)制的最小化控制方法進(jìn)行對比。分別記錄運用這3種方法進(jìn)行控制的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)波形、控制輸出曲線以及控制收斂誤差。3種方法測試電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制效果，得到轉(zhuǎn)矩響應(yīng)波形對比，如圖2所示。

圖2 轉(zhuǎn)矩響應(yīng)波形

由圖2可知，本文方法進(jìn)行轉(zhuǎn)矩脈動控制的動態(tài)響應(yīng)越來越快，穩(wěn)定后轉(zhuǎn)矩的脈動則越來越小，因此表明本文方法進(jìn)行電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制的效果最好。

運用3種方法測試電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制輸出，得到控制輸出如圖3所示。

圖3 轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制輸出

由圖3得知，本文方法進(jìn)行電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制的控制輸出較高，且輸出擾動性較小，明顯平緩于其他傳統(tǒng)方法，由此可知，本文方法能夠有效提高電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制的輸出穩(wěn)定性。

運用3種方法分別進(jìn)行控制的收斂誤差測試，得到對比結(jié)果如表1所示。

表1 控制的收斂誤差結(jié)果對比

由表1得知，本文方法對電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制的誤差較小，均低于0.100。由此可見，本文方法進(jìn)行電動機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動最小化控制的應(yīng)用性能最優(yōu)。