CN103620946A - 用于控制电机的控制装置和方法 - Google Patents

Abstract

一种用于控制电机(22)的控制装置(11)，电机(22)在定子上具有ks个绕组，以及在转子上具有kr个绕组，其中ks+kr=n，以及其中，ks和kr中的任一个可为零，该控制装置包括：输入(12)，通过该输入，能够实时地接收控制命令；以及输出(14)，通过该输出，能够将控制命令实时地输出到电机的驱动器(21)；机器建模器件(15)，其允许对电机的特性进行实时建模；以及决策器件(16)，其操作性地连接到输入、输出和机器建模器件上，并且实时地允许(i)基于输入控制命令以及对电机的特性建模的结果，来确定待输出到电机的驱动器的控制命令，以及(ii)在输出处输出确定的控制命令。提供机器建模器件，以通过至少一个函数映射来对电机的特性建模，该函数映射适于使成组的电量值和机械量值和/或它们的成组的全导数值或偏导数值和/或整函数值彼此相互关联，其中，电量和机械量包括绕组电流、绕组电压、磁通量、机械位移和/或电磁扭矩或力；并且函数映射包括至少一个算法和/或数学方程，其基于与电机内部的电磁场相关联的至少一个状态函数，以及/或者基于所述状态函数的至少一个偏导数。

Description

用于控制电机的控制装置和方法

技术领域

本发明大体涉及控制普通电机。特别地，本发明涉及用于控制电机的改进的控制装置和方法。

背景技术

仅当可假设其中存在电磁场的介质为线性时，基于时变性电感矩阵的伪线性机器模型才是理论上正确的。事实上唯有在这种情况下，与n个绕组中的各个相关联的n个通量可正确地表达成在它们的整个域中的电流的线性组合。对改进这样的模型以结合非线性特性的任何尝试在理论上都是不正确的，即使这在一些运行状况下会产生合意的数量结果。如果有人自称将这样的改进模型扩展到超过其通常的有效范围，则可产生严重错误的结果。

实际上，还考虑了磁性非线性性和/存在永磁体的正确的电机建模从一开始就要求理论和过程方法根部不同于今天仍然广泛使用的方法，今天广泛使用的方法代表了在没有有力的计算机的情况下几乎唯一的可实践方式。

DE4115338A1公开了一种控制装置，通过使用卡尔曼滤波器，该控制装置能够检测和/或调整电机的转子的位置或角速度。

发明内容

本发明的目标是分别提供一种用于控制n绕组电机的控制装置和控制方法，它们可克服上面公开的限制。

本发明的特定目标是提供比现有技术的装置和方法更准确和精准且可改进对电机的控制的这种装置和这种方法。

根据本发明，除了别的以外，这些目标由所附权利要求中声明的装置和方法实现。

根据本发明的第一方面，提供一种用于控制电机的实时控制装置，电机在定子上具有ks个绕组，以及在转子上具有kr个绕组，其中，ks+kr=n，以及其中，ks和kr中的任一个可为零。控制装置包括：输入，通过该输入，能够实时地接收控制命令；以及输出，通过该输出，能够将控制命令实时地输出到电机的驱动器；机器建模器件，其允许对电机的特性进行实时建模；以及决策器件，其操作性地连接到输入、输出和机器建模器件上，并且允许(i)基于输入控制命令以及对电机的特性建模的结果，来实时地确定待输出到电机的驱动器的控制命令，以及(ii)在输出处实时地输出确定的控制命令。提供机器建模器件，以通过至少一个函数映射来对电机的特性进行实时建模，该至少一个函数映射适于使成组的电量值和机械量值和/或它们的成组的全导数值或偏导数值和/或整函数值彼此相互关联，其中，电量和机械量包括绕组电流、绕组电压、磁通量、机械位移和/或电磁扭矩或力，并且函数映射包括至少一个算法和/或数学方程，算法和/或数学方程基于与电机内部的电磁场相关联的至少一个状态函数，以及/或者基于状态函数的至少一个偏导数。因此能够准确和精准地控制电机，尤其是存在非线性介质时。应注意到的是，机器建模器件不需要对限定状态函数的域的物理量进行任何数学变换。因而可在不执行这种变换的情况下建模。

在一个实施例中，对机器建模器件提供与电机内部的电磁场分布相关联的同能量或能量和/或其至少一个偏导数的数值模型。数值模型呈表格形式，例如典型地来自电机的FEM(有限元方法)模拟的选定输出。备选地，通过解析函数的数字计算获得该表格。

在另一个实施例中，作为描述与电磁场相关联的状态函数(例如同能量或能量)的人工智能模型(例如基于神经网络和/或模糊系统)来提供机器建模器件。

在另一个实施例中，控制装置包括：输入，通过该输入，能够接收电机的前述测量或估计的电量和/或机械量，以及其中，提供机器建模器件，以基于电机的测量量或估计量来识别与电机内部的电磁场分布相关联的同能量或能量和/或其偏导数。典型地，电机的测量量或估计量包括优选在电机的转子在至少一个选定角度位置上固定时测量或估计的n个绕组中的至少一个中的至少一个电流，以及跨过n个绕组中的至少一个的至少一个电压。

可用于识别与电机内部的电磁场分布相关联的同能量或能量和/或其偏导数的其它可测量可包括n个绕组中的至少一个的至少一个电阻绕组、在电机的轴处的机械扭矩，以及/或者绕组电流中的至少一个的全一阶导数。

根据本发明的第二方面，提供一种用于控制电机的控制方法，电机在定子上具有ks个绕组，以及在转子上具有kr个绕组，其中ks+kr=n，以及其中，ks和kr中的任一个可为零。根据该方法，实时地接收输入控制命令；实时地对电机的特性建模；基于输入控制命令以及对电机的特性建模的结果，来实时地确定待输出到电机的驱动器的控制命令；以及将确定的控制命令实时地输出到电机。通过至少一个函数映射来对电机的特性建模，该至少一个函数映射适于使成组的电量值和机械量值和/或它们的成组的全导数值或偏导数值和/或整函数值彼此相互关联，其中，电量和机械量包括绕组电流、绕组电压、磁通量、机械位移和/或电磁扭矩或力，并且函数映射包括至少一个算法和/或数学方程，算法和/或数学方程基于与电机内部的电磁场相关联的至少一个状态函数，以及/或者基于状态函数的至少一个偏导数。

根据本发明的实施例的以下详细描述，本发明的另外的特性以及本发明的优点将是明显的。

附图说明

根据下文给出的对本发明的实施例的详细描述和附图1-5，将更全面地理解本发明，仅以说明的方式给出详细描述和附图，因此它们不会限制本发明。

图1示意性地展示根据本发明的实施例的用于控制n绕组电机的控制装置。

图2示意性地展示根据本发明的实施例的驱动器和n绕组电机。

图3示意性地展示嵌在线圈绕组(左上部分)中的感测绕组，以及在径向横截面中展示具有转子和定子的电机，转子和定子两者都具有嵌在其中的线圈绕组和感测绕组。

图4a-b示意性地展示用于测量静止电机的扭矩的两个组件，该组件能够控制轴角。相应的图的右部在俯视图中展示安装在电机中的组件，而相应的图的左部则是沿着俯视图的线A-A得到的横截面。

图5示意性地展示用于测量在从驱动器到电机的功率连接中的电流的全电流导数的组件。该组件的特征在于感测线圈与通往电机的功率连接串联连接，或者布置成围绕通往电机的功率连接。

具体实施方式

在以下描述中，为了阐明而非限制，阐述了具体细节，诸如特定技术和应用，以便提供对本发明的透彻理解。但是，对本领域技术人员显而易见的将是，可在与这些具体细节无关的其它实施例中实践本发明。在其它情形中，省略了对众所周知的技术的详细描述，以避免不必要的细节使本发明的描述模糊不清。

在图1中示意性地展示根据本发明的实施例的用于控制n绕组电机的实时控制器或控制装置11。电机在定子上具有ks个绕组，以及在转子上具有kr个绕组，其中ks+kr=n，以及其中，ks和kr中的任一个可为零。控制装置11包括：输入12，通过该输入12，能够接收控制命令，可选地输入13，通过该输入13，能够接收电机的测量量或估计量；以及输出14，通过该输出14，能够将控制命令输出到电机的驱动器。控制装置进一步包括机器建模器件15和决策器件16，优选作为设有适当的软件的微型计算机装置来提供它们。

图2示意性地展示驱动器21，例如变速驱动器(VSD)系统，控制装置11可布置在驱动器21中。驱动器21操作性地连接到n绕组电机22上，以驱动n绕组电机22。

提供控制装置11的机器建模器件15，以通过使用模型来对电机22的特性建模，该模型基于与电机22内部的电磁场分布相关联的状态函数，以及/或者基于它的至少一个偏导数。状态函数可为与电机22内部的电磁场分布相关联的能量(但更好的是同能量)，或其偏导数。决策器件16操作性地连接到输入12、13、输出14和机器建模器件15上，并且提供决策器件16，以基于输入控制命令，以及机器建模器件15对电机的特性执行建模的结果，来确定待在输出14处输出到电机22的控制命令，和/或测量量或估计量13。后续，决策器件在输出14处输出确定的控制命令。建模器件可直接连接到输入12、13和输出14上。

可用以下方程系统描述电机22的基于同能量的模型，其特征在于一个活动部件(“转子”)围绕轴线旋转：

其中，以由对应于绕组的数量n的自然数下标j表示的复数的方式提供系统的一阶方程。下标j的范围为从1至n，并且方程中存在的符号标识如下：

θ_m：转子的角度位置的纯量值；

ω_m：转子围绕其轴线的旋转速度的纯量值，假设转子在惯性参考坐标系中是固定的；

n个绕组电流的矢量；

υ_j,i_j:第j个绕组的电压和电流(两终端网络)，j∈{1..n};它们参照电流基准方向进入绕组终端的用户惯例；

J：旋转质量的惯量的等效总力矩。它参照转子的旋转轴线；(C)

r_j:第j个绕组的电阻(C)，j∈{1..n};

整个机器空间中的电磁场的同能量，它被表示成转子的绕组电流和角度位置的状态函数；

υ_j,i_j:第j个绕组的电压和电流(两终端网络)，j∈{1..n};它们参照电流基准方向进入绕组终端的用户惯例；

T_i:由联接到电机上的机械系统施加的扭矩的纯量值。它参照转子的旋转轴线。

通过简单的操作，就可将以上方程系统改写成下面显示的形式：

$\left\{\begin{array}{c}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left\{\right[\frac{{\∂}^2\mathrm{Wco}(\stackrel{\‾}{i}\left(t\right),{\mathrm{\θ}}_m\left(t\right))}{{\∂i}_j{\∂i}_k}]\·\frac{{\mathrm{di}}_k\left(t\right)}{\mathrm{dt}}+\frac{{\∂}^2\mathrm{Wco}(\stackrel{\‾}{i}\left(t\right),{\mathrm{\θ}}_m\left(t\right))}{{\∂i}_j{\∂\mathrm{\θ}}_m}\·{\mathrm{\ω}}_m\left(t\right)={\mathrm{\υ}}_j\left(t\right)-r_j\·\\ J\·\frac{{\mathrm{d\ω}}_m\left(t\right)}{\mathrm{dt}}=\frac{\∂\mathrm{Wco}(\stackrel{\‾}{i}\left(t\right),{\mathrm{\θ}}_m\left(t\right))}{{\∂\mathrm{\θ}}_m}+T_l\left(t\right)\\ \frac{{\mathrm{d\θ}}_m\left(t\right)}{\mathrm{dt}}={\mathrm{\ω}}_m\left(t\right)\end{array}\right.$

其中，以由对应于绕组的数量n的自然数下标j表示的复数的方式提供系统的一阶方程，并且像上面那样标识方程中存在的符号。

通过观察以上方程可注意到，一旦已知同能量的适当的偏导数，就可完整地定义和计算用于控制目的的模型。不包括铁损耗，但可单独对它建模。

可以数字方式以表格形式，或者以解析函数或人工智能描述符的离散化形式来对机器建模器件提供同能量偏导数，人工智能描述符优选由一组人工神经网络和/或模糊推理组成。

根据定义，也可根据同能量状态函数来计算偏导数，如果已知其精度对于数字微分足够的话。如果以解析的方式得知同能量，则通过解析微分得到偏导数。如果以表格形式已知同能量，则需要足够数量的点来限制会影响可采用的数值微分技术的数值误差。应当强调的是，同能量或能量的计算在几乎所有当今FEM模拟器中都是标准特征。因此对于特定的机器设计，在程序上直接获得关于选定的一组电流和角度值的呈表格形式的同能量函数。

一直认为基于与电磁场分布相关联的状态函数(能量或同能量)的任何机电转换器的模型是唯一正确的一些模型，尤其是在存在非线性介质时。在过去采用它们始终是不实际的，因为缺乏计算能力，这涉及到机器设计和机器控制方面，而且涉及到无法进行密集和复杂的数据采集和后处理的装置。如今相比之下，甚至在实时控制器和装置内部可使用廉价快速的计算机，这使得能够基于状态函数(最好是同能量)来对前述正确的函数模型进行机器解析和控制。

建模方法的优点在于源自机电转换的统一观察，因为最终存在仅一个电机。该方法对于所有不同类型的电机都有效。因此它在设计/模拟和控制方面都适合处理的标准化，解析和控制平台的可行统一化后续使成本降低。

如果经过解析或通过模拟不能得知同能量函数，则可提供机器建模器件15，以基于通过控制装置11的输入13而接收到的电机22的测量量或估计量，来识别与电机22内部的电磁场分布相关联的同能量。

还应理解的是，即使经过解析或通过模拟得知同能量函数，这个估计同能量函数也可能不同于电机的实际特性。在这种情形中，通过控制装置11的输入13而接收到的电机22的测量量或估计量可用来增强电机的已经存在的同能量模型。

尤其是如果基于状态函数的话，这种机器识别的任何方法都极大地受益于对与机器绕组关联的能量的良好理解。原则上可对磁场敏感的传感器直接测量这样的通量，或者通过结合在传感器中引起的电压来间接地获得这样的通量。此后一种方法如今在技术上仍然是较简单的，但也易于有误差，本发明的下面提出的方法意于减小误差。

如果可接近所有绕组，则可基于在电机的转子在选定角度位置上固定时测量的n个绕组中的电流和跨过n个绕组的电压来确定同能量，参照下面的附录中的方程3.2。

通过电压的时间积分来良好地确定通量的主要阻碍是必须知道绕组电阻和它们的变化，必须不断追踪绕组电阻和它们的变化，以保持合意精度。为了克服这个限制，尤其是对于更有价值的高功率机器和过程，提出在电机中添加小型“感测”绕组；绕组设置成使得它们中的各个都尽可能遵从与其相关联的正常“功率”绕组的几何路径。如果满足这种条件，则感测绕组会经受与对应的功率绕组中的一个几乎相同的场分布。因此，在感测绕组中引起的电压以及与其相关联的通量分别与功率绕组中引起的电压及其关联通量非常近似地成比例。比例因数显然是感测绕组和功率绕组中的圈数之中的比。如果场足够强烈，则感测绕组可由沿着相关联的功率绕组的路径设置的单圈线材非常简单地实现。

虽然这个原理的不同布置是可行的，但可行的一个是将由具有恰当的电压隔离水平的非常薄的线材制成的感测线圈嵌入组成功率绕组的各个线圈内部，如图3中示出的那样。可在卷绕线圈隔离层的期间嵌入感测线材32，使得各个线圈31都接收属于感测绕组32的两个额外终端，如图3的左上部中示出的那样。之后，当线圈恰当地连接以组成绕组时，它们的相应的感测线材以相同的顺序连接，从而直接实现感测绕组，感测绕组本身沿着功率绕组的整个“曲线”形成，如可在图3的右下部中看到的那样，其中，可在电机的转子和定子两者上看见线圈绕组31和感测绕组32。

然后将感测绕组的所有终端集中到电机的独立的终端盒中，在那里，可测量电压，以及将电压发送到驱动控制器，或者甚至在本地放大该电压和对该电压进行积分，如有必要，或者如果用户要求的话。显然，这些电压真实地反映仅与功率绕组相关联的磁通量的总时间导数，而没有电阻降引起的任何不合需要的分量，电阻降因此变得完全无影响。不再需要追踪或者甚至了解功率绕组的电阻。

可将具有这些感测绕组的电机作为加强版本提供给顾客，以获得更高效的控制和/或诊断。额外的制造成本有限，但对顾客和驱动器制造商的价值可能是重大的。如前面提到的那样，甚至可在本地，在感测绕组的终端箱里执行电压的积分，类似于通过对基于罗戈夫斯基(Rogowski)线圈的电流传感器中存在的积分放大器所做的那样。因此可制造这样的电机，即其已经提供与高于某个速度的重要通量(即，已经积分的感测电压)成比例的信号，或者仅提供感测电压，在这种情况下，将积分留给为此目标设计而成的独立的可买到的一组放大器。

可观察到的是，不必对所有功率绕组都配备相关联的感测绕组。功率绕组可使其本身限于对于机器识别或无传感器控制所必需的最少数量的感测绕组，如下面的附录中详细描述的那样。

为了遵守普遍的试运转要求，已经选择对可行的识别电机的基于同能量的模型，从而锁定转子静止不动。通过适当的机械手段来实现这个锁定。

如果机器的所有绕组都具有可观测的电流，则可用电力终端处的测量结果，仅通过下面的附录中的方程3.2来确定同能量。具体细节在3.1节和3.1.1中的步骤中描述。更精确地测量同能量或识别其引起的输入-输出映射(这对于不具有可观测绕组的电机是足够的)要求测量静止时且在该程序期间施加的不同轴角下的电磁扭矩。

由于在静止时测量扭矩，所以不必使用目的在于在旋转期间测量扭矩的昂贵的扭矩仪。更精确的测量技术可使用测压元件(通常比扭矩仪更精确)和有足够刚度的机械组件，机械组件将测压元件连接到机器基部上，同时允许施加期望角度。

图4中示出的一种组件包括连接到轭42上的两个测压元件41，轭42以基于摩擦联接的方式布置在轴44周围，一旦施行了期望角度，就借助于螺栓43上紧所述联接。这个解决方案适合已经联接到负载机器上而不可能脱开的轴44。在另一端，测压元件41连接到固定支承件上，固定支承件连接到电机的基部上。

备选组件使用如上面那样上紧到机器轴上的轭或杠杆，但由一个(或两个)液压(“油压”)活塞而非测压元件保持稳定。压力管中的液压油可将力传输到远处和更合适的位置，在那里，另一个接收活塞对一个测压元件起作用。这对于物流和安装是更灵活的解决方案，但必须谨慎，以确保管的变形和液压油的可压缩性不对测量引入过多的系统性误差。

当可用时，图4b中示出的另一个备选组件联接到机器轴44的一个自由侧的凸缘上。从运行角度看，这种解决方案最合适。它使用蜗杆螺纹联接件，其小齿轮46连接到轴44上。小齿轮46具有螺旋轮廓47，螺旋轮廓47与螺纹48接合，从而将扭矩转换成轴向负载，沿轴向连接在螺纹48的端部和电机的固定支承件之间的测压元件45可感测到该轴向负载。可能可将小齿轮46加工到机器轴44本身上，如果待承受的标称扭矩不过大的话。因为蜗杆螺纹联接件无可逆性(只要螺纹角度低于某个值)，所以该布置本身可阻挡源自机器内部的运动。相反，轴可通过对螺纹起作用来容易且非常精准地旋转，或者通过伺服马达49(其还允许进行自动识别程序)自动地旋转，或者通过把手50手动地旋转。

在识别程序结束时移除所有设备。

像能量一样，同能量是机电系统的状态函数；因此同能量的值仅取决于其自变量(argument)限定的点，而不是取决于为了达到那个点而遵从的轨迹。通过在附录中更广泛地描述的以下程序选择，可利用这个属性更精确地确定同能量：

电源(VSD或其它)连接到机器绕组上，并且被控制，使得它们表现为具有处于稳态的DC波形的电流源。

通过线性地改变当时的一个电流来达到期望的一组绕组电流值(一个“点”)，决不同时改变两个。在改变选择的一个时，使其它电流保持处于它们的前面的恒定值。在这些受控制的瞬变期间，记录所有绕组中的电压和电流。通过附录的方程3.2，用这样的记录来更新同能量值。

仅在所有电流都恒定时，更新绕组电阻的测量值，因为在这样的时间间隔中，所有绕组电压仅由电阻分量组成。在执行测量电压和电流之间的比之前，在足够长的时间里对测量取平均值，以便消除由于存在噪声和不可避免的波动而引起的系统性误差，它们两者的特征都是平均值为零。

仅在一个绕组电流线性地变化而其它绕组电流保持恒定期间，可甚至更直接地确定同能量的重要偏导数。在机器在磁方面完全线性的情况下，这样的导数将构成电感矩阵的元素。类似地，这个可能性会促进电流导数的直接测量。能够通过将经校准的小电感串联地插入将驱动器连接到机器上的各个线路，在有限地增加成本的情况下实现这一点，如图5中示出的那样。跨过这样的电感的电压的测量结果明显与电流导数成比例。备选方案(也在图5中显示)采用安装在导体周围的感测线圈51(没有积分放大器)，例如罗戈夫斯基线圈。作为可现场购买的标准构件，容易获得没有放大器的罗戈夫斯基线圈。

后一种解决方案也非常有利，因为它适用于已经存在的转换器(可能正在整修或翻新)，而不需要修改它们的结构，当使用串联电感时就需要修改结构。这种转换器可接收新的控制装置，新的控制装置结合了罗戈夫斯基电压的感测，从而在翻新过程中添加较少成本的情况下，提高它们的容量和顾客价值。

还通过直接测量电流导数来改进在无传感器下进行确定速度。这是为了对VSD系统提供这个能力的额外原因。

应注意的是，本发明不限于控制装置，而是还包括用于n绕组电机的、包括有创造性的控制装置的驱动器，诸如图2的驱动器21。

仍然另外，本发明还包括设有包括有创造性的控制装置的驱动器的n绕组电机22，诸如图2的电机22。

而且另外，本发明包括用于运行有创造性的控制装置的控制方法。这种方法可包括本文公开的方法步骤、程序步骤或过程步骤中的任一个。

本发明可在多方面改变将是明显的。这种变化不应视为偏离本发明的范围。对本领域技术人员将是显而易见的所有这样的修改都意于包括在所附权利要求的范围内。特别地，应理解的是，本文的描绘各种特征和限制可单独使用，或者可与按各个可行方式组合起来使用，以获得本发明的不同的实施例。

本文所附的附录详细论述同能量模型和基于实验测量来对其进行识别的概念。附录是实施例的详细描述的组成部分。

Claims (19)

1.一种用于实时地控制和/或识别电机(22)的控制装置(11)，所述电机在定子上具有ks个绕组，以及在转子上具有kr个绕组，其中，ks+kr=n，以及其中，ks和kr中的任一个可为零，所述控制装置包括：

-至少一个输入(12)，通过所述输入能够接收控制命令；以及至少一个输出(14)，通过所述输出，能够对所述电机的驱动器(21)输出控制命令；

-机器建模器件(15)，其允许对所述电机的特性进行实时建模；以及

-决策器件(16)，其操作性地连接到所述输入、所述输出和所述机器建模器件上，并且允许：(i)基于输入控制命令以及对所述电机的特性实时建模的结果，来实时地确定待输出到所述电机的驱动器的控制命令；以及(ii)在所述输出处实时地输出确定的控制命令，其中

-提供所述机器建模器件，以通过至少一个函数映射来对所述电机的特性进行建模，所述至少一个函数映射适于使成组的电量值和机械量值和/或它们的成组的全导数值或偏导数值和/或整函数值彼此相互关联，

-所述电量和机械量选自由下者组成的组：绕组电流、绕组电压、磁通量、机械位移、电磁扭矩和力，

其特征在于：

-所述函数映射包括至少一个算法或数学方程，所述至少一个算法或数学方程基于与所述电机内部的电磁场相关联的至少一个状态函数，或者基于所述状态函数的至少一个偏导数，以及

-所述状态函数的模型是基于与所述电机内部的电磁场相关联的同能量或能量的模型。

2.根据权利要求1所述的控制装置，其特征在于，所述机器建模器件能够对所述电机的特性进行实时建模，而不需要对限定所述状态函数的域的物理量进行任何数学变换。

3.根据权利要求1或2所述的控制装置，其特征在于，所述模型基于以下方程系统或其离散化形式：

其中，以由对应于绕组的数量n的小写的自然数下标j表示的复数的方式提供所述系统的一阶方程，并且所述方程的符号标识如下：

θ_m：转子的角度位置的纯量值；

ω_m：转子围绕其轴线的旋转速度的纯量值，假设该轴线在惯性参考坐标系中是固定的；

n个绕组电流的矢量；

υ_j,i_j:第j个绕组的电压和电流(两终端网络)，j∈{1..n};它们参照具有进入绕组终端的电流基准方向的用户惯例；

J：旋转质量的惯量的等效总力矩；它参照转子的旋转轴线；(C)

r_j:第j个绕组的电阻(C)，j∈{1..n};

整个机器空间中的电磁场的同能量，它被表示成转子的绕组电流和角度位置的状态函数；

υ_j,i_j:第j个绕组的电压和电流(两终端网络)，j∈{1..n};它们参照具有进入绕组终端的电流基准方向的用户惯例；

T_i:由联接到电机上的机械系统施加的扭矩的纯量值；它参照转子的旋转轴线。

4.根据权利要求1或2所述的控制装置，其特征在于，所述模型基于以下方程系统或其离散化形式：

$\left\{\begin{array}{c}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left\{\right[\frac{{\∂}^2\mathrm{Wco}(\stackrel{\‾}{i}\left(t\right),{\mathrm{\θ}}_m\left(t\right))}{{\∂i}_j{\∂i}_k}]\·\frac{{\mathrm{di}}_k\left(t\right)}{\mathrm{dt}}+\frac{{\∂}^2\mathrm{Wco}(\stackrel{\‾}{i}\left(t\right),{\mathrm{\θ}}_m\left(t\right))}{{\∂i}_j{\∂\mathrm{\θ}}_m}\·{\mathrm{\ω}}_m\left(t\right)={\mathrm{\υ}}_j\left(t\right)-r_j\·\\ J\·\frac{{\mathrm{d\ω}}_m\left(t\right)}{\mathrm{dt}}=\frac{\∂\mathrm{Wco}(\stackrel{\‾}{i}\left(t\right),{\mathrm{\θ}}_m\left(t\right))}{{\∂\mathrm{\θ}}_m}+T_l\left(t\right)\\ \frac{{\mathrm{d\θ}}_m\left(t\right)}{\mathrm{dt}}={\mathrm{\ω}}_m\left(t\right)\end{array}\right.$

其中，以对应于绕组的数量n的复数的方式提供一阶方程，并且所述方程的符号标识如下：

θ_m：转子的角度位置的纯量值；

ω_m：转子围绕其轴线的旋转速度的纯量值，假设该轴线在惯性参考坐标系矢量中是固定的；

n个绕组电流的矢量；

υ_j,i_j:第j个绕组的电压和电流(两终端网络)，j∈{1..n};它们参照具有进入绕组终端的电流基准方向的用户惯例；

J：旋转质量的惯量的等效总力矩；它参照转子的旋转轴线(C)；

r_j:第j个绕组的电阻(C)，j∈{1..n};

整个机器空间中的电磁场的同能量，它被表示成转子的绕组电流和角度位置的状态函数；

υ_j,i_j:第j个绕组的电压和电流(两终端网络)，j∈{1..n};它们参照具有进入绕组终端的电流基准方向的用户惯例；

T_i:由联接到电机上的机械系统施加的扭矩的纯量值；它参照转子的旋转轴线。

5.根据权利要求1至4中的任一项所述的控制装置，其特征在于，在表中以数字形式，或者作为解析函数或人工智能描述符或其离散化形式来对所述机器建模器件提供与所述电机内部的电磁场相关联的同能量或能量，其中，所述人工智能描述符优选是一组人工神经网络和/或模糊推理。

6.根据权利要求1至4中的任一项所述的控制装置，其特征在于，所述控制装置包括至少一个输入(13)，通过所述输入，能够接收所述电机的测量量或估计量，以及其中，提供所述机器建模器件，以基于所述电机的测量或估计的电量和/或机械量，来识别与所述电机内部的电磁场相关联的同能量或能量。

7.根据权利要求6所述的控制装置，其特征在于，所述电机的测量量或估计量包括在所述电机的转子在至少一个选定角度位置上固定时测量或估计的在所述n个绕组中的至少一个中的至少一个电流，以及跨过所述n个绕组中的至少一个中的至少一个的电压。

8.根据权利要求6所述的控制装置，其特征在于，所述电机的测量量或估计量包括在所述电机的转子在所述至少一个选定角度位置上固定时，在所述n个绕组中的至少一个的至少一个绕组电阻。

9.根据权利要求6至8中的任一项所述的控制装置，其特征在于，所述电机的测量量或估计量包括在所述电机的轴处的机械扭矩。

10.一种用于电机的驱动器(21)，包括权利要求1至9中的任一项所述的控制装置(11)。

11.一种设有驱动器(21)电机(22)，所述驱动器(21)包括权利要求1至9中的任一项所述的控制装置(11)。

12.根据权利要求11所述的电机，其特征在于，所述驱动器与所述电机结合而形成单个本体。

13.一种用于控制电机(22)的控制方法，所述电机在定子上具有ks个绕组，以及在转子上具有kr个绕组，其中，ks+kr=n，以及其中，ks和kr中的任一个可为零，所述方法包括以下步骤：

-实时地接收输入控制命令；

-实时地对所述电机的特性建模；

-基于所述输入控制命令以及对所述电机的特性建模的结果，来实时地确定待输出到所述电机的驱动器(21)的控制命令；以及

-将确定的控制命令实时地输出到所述电机的驱动器，其中

-通过至少一个函数映射来对所述电机的特性建模，所述至少一个函数映射适于使成组的电量值和机械量值和/或它们的成组的全导数值或偏导数值和/或整函数值彼此相互关联，并且

-所述电量和机械量选自由下者组成的组：绕组电流、绕组电压、磁通量、机械位移、电磁扭矩和力，

其特征在于：

-所述函数映射包括至少一个算法或数学方程，所述至少一个算法或数学方程基于与所述电机内部的电磁场相关联的至少一个状态函数，以及/或者基于所述状态函数的至少一个偏导数；以及

-所述建模基于与所述电机内部的电磁场相关联的同能量或能量。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，根据模拟以数字形式，作为解析函数或其离散化形式来提供与所述电机内部的电磁场相关联的同能量或能量。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，

-实时地测量或估计所述电机的电量和/或机械量；以及

-基于测量量或估计量来识别与所述电机内部的电磁场相关联的同能量或能量。

16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述电机的测量量包括所述n个绕组中的至少一个中的至少一个电流，以及跨过所述n个绕组中的至少一个的电压，其中，在所述电机的转子在至少一个选定角度位置上固定时测量或估计电流和电压。

17.根据权利要求15或16所述的方法，其特征在于，所述电机设有至少一个单独的感测绕组，该至少一个单独的感测绕组关于电压表示所述电机的n个绕组之中的一个；并且测量的跨过所述一个绕组的电压与跨过所述单独的感测绕组的电压成比例。

18.根据权利要求15至17中的任一项所述的方法，其特征在于，所述电机的测量或估计量包括在所述电机的轴处的机械扭矩，以及其中，通过机械组件而基于至少一个测压元件来测量或估计机械扭矩。

19.根据权利要求15至18中的任一项所述的方法，其特征在于，所述电机的测量量或估计量包括所述电机的n个绕组中的至少一个中的至少一个电流的全时间导数，以及其中，所述至少一个电流的所述全时间导数直接由对其值敏感的传感器测量，以及其中，优选地，所述传感器是布置在导体周围的感测线圈，例如罗戈夫斯基线圈，所述导体传导所述电流之中的所述至少一个电流，并且跨过所述感测线圈的电压与所述电流之中的所述至少一个电流的所述全时间导数成比例；或者，所述传感器是与传导所述电流之中的所述至少一个电流的导体串联连接的经校准电感器，并且跨过所述经校准电感器的电压与所述电流之中的所述至少一个电流的全时间导数成比例。

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