CN103746627B - 一种永磁同步电机直接转矩控制方法 - Google Patents

Abstract

一种永磁同步电机直接转矩控制方法，所述方法利用LSSVM对PMSM直接转矩控制系统中的ADRC速度调节器进行优化：将ADRC中ESO输出的电机实际转速的跟踪值作为通过离散训练得到的LSSVM最优回归模型的输入信号，LSSVM最优回归模型根据估计出的系统所受部分扰动值与ESO估计的其余扰动值之和作为系统总扰动；系统总扰动经过ADRC的后续运算进行前馈补偿。本发明提出了一种基于最小二乘支持向量机优化自抗扰控制器的PMSM直接转矩控制方法，该方法能提高ADRC控制器的观测精度以及系统动态响应速度，降低电机参数变化和负载扰动对系统的影响，进一步改善系统的抗干扰能力。

Description

一种永磁同步电机直接转矩控制方法

技术领域

本发明涉及一种基于最小二乘支持向量机（LSSVM）优化自抗扰控制器（ADRC）的永磁同步电机直接转矩控制方法，属控制技术领域。 

背景技术

永磁同步电机（PMSM）具有功率密度高、起动转矩大、效率高等优点，已成为电力传动领域的研究热点，并越来越多地应用于各种对电机性能要求较高的场合。 

PMSM具有多变量、强非线性和强耦合的特点，欲提高控制性能，必须克服不确定因素和非线性对系统性能造成的影响。同其它控制方式相比，PMSM直接转矩控制（DTC）方式具有快速的转矩响应和良好的动态性能。在传统DTC中，速度环采用PI调节器，PI调节器虽然具有结构简单、稳定性较好等优点，但其参数鲁棒性较差，致使系统的抗干扰能力较差，因此有必要加以改进。 

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术之弊端，提供一种抗干扰能力强的永磁同步电机直接转矩控制方法，以提高永磁同步电机的控制性能。 

本发明所述问题是以下述技术方案实现的： 

一种永磁同步电机直接转矩控制方法，所述方法利用最小二乘支持向量机对PMSM直接转矩控制系统中的ADRC速度调节器进行优化：将ADRC中扩张状态观测器（ESO）输出的电机实际转速 的跟踪值作为通过离散训练得到的LSSVM最优回归模型的输入信号，LSSVM最优回归模型根据估计出的系统所受部分扰动值与ESO估计的其余扰动值之和作为系统总扰动；系统总扰动经过ADRC的后续运算进行前馈补偿。

上述永磁同步电机直接转矩控制方法，对LSSVM进行离散训练的具体步骤如下： 

a. 首先完成基于ADRC速度调节器的PMSM直接转矩控制系统，所述系统包括ADRC速度调节器、定子磁链和电磁转矩估算模块、开关电压矢量选择表和电压源逆变器；

所述ADRC速度调节器包括跟踪-微分器（TD）、扩张状态观测器（ESO）和非线性状态误差反馈（NLSEF），以给定转速作为TD输入信号，TD提取的跟踪值v ₁作为TD的输出信号；以实际转速作为ESO的输入信号，ESO输出信号为的跟踪值以及系统所受扰动的估计值；状态误差作为NLSEF的输入信号，NLSEF输出初始控制量；最终控制量为，式中，为控制器参数；

定子磁链和电磁转矩估算模块根据电机电流和电压信号计算出实际电磁转矩估计值、实际磁链幅值估计值及定子磁链当前位置信号；与相减得到电磁转矩误差信号，经转矩滞环比较器得到转矩控制信号；定子磁链幅值给定信号与相减得到磁链误差信号，经磁链滞环比较器得到磁链控制信号；与及经过开关电压矢量选择表确定出当前开关电压矢量，由当前开关电压矢量控制电压源逆变器，进而驱动PMSM运行；

通过调试参数使所述系统性能满足控制要求；

b. 对PMSM直接转矩控制系统的ADRC速度调节器中ESO的输出变量和进行采样并保存；

c. 以作为LSSVM的输入变量，以作为其输出变量，对LSSVM进行离散训练，得到其最优回归模型；

d. 将训练好的LSSVM最优回归模型有效嵌入ADRC速度调节器，得到由LSSVM优化的ADRC速度调节器。

上述永磁同步电机直接转矩控制方法，LSSVM核函数选取多层感知机函数，其表达式为： 

，式中，为系数；

由LSSVM优化的ADRC速度调节器的数学模型如下：

；

其中，为非线性函数：

；

；

；

；

r为跟踪速度因子；T为采样周期；为系数；为非线性因子；为滤波因子。

本发明提出了一种基于最小二乘支持向量机优化自抗扰控制器的PMSM直接转矩控制方法，该方法能提高ADRC控制器的观测精度以及系统动态响应速度，降低电机参数变化和负载扰动对系统的影响，进一步改善系统的抗干扰能力。 

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步详述。 

图1为本发明提供的基于ADRC速度调节器原理示意图； 

图2为本发明提供的基于ADRC速度调节器PMSM直接转矩控制系统原理示意图；

图3为本发明提供的基于LSSVM优化ADRC速度调节器原理示意图；

图4为本发明提供的基于PI调节器PMSM直接转矩控制电机转速实验波形；

图5为本发明提供的基于LSSVM优化ADRC速度调节器PMSM直接转矩控制电机转速实验波形。

文中各符号清单为：ESO为扩张状态观测器；DTC为直接转矩控制；PMSM为永磁同步电机；ADRC为自抗扰控制器；LSSVM为最小二乘支持向量机；为给定转速；为给定转速的跟踪值；为电机实际转速；为电机实际转速的跟踪值；为ESO所估计的系统其余扰动值；为控制器参数；为初始控制量；为最终控制量；为系数；为实际电磁转矩；为电磁转矩给定；TD为跟踪-微分器；为非线性函数；NLSEF为非线性状态误差反馈；为LSSVM回归模型估计的系统所受部分扰动值；r为跟踪速度因子；T为采样周期；为系数；为非线性因子；为滤波因子；为系统所受扰动；为PMSM电流；为电压源逆变器直流电压；为开关信号；为实际磁链幅值估计值；为定子磁链当前位置信号；为转矩控制信号；为磁链控制信号；为核空间映射函数；为优化目标函数；为正则化参数；为不敏感损失函数的松弛因子；为核函数。 

具体实施方式

下面结合附图和实施方式对本发明作进一步的详细说明。 

以给定转速和实际转速作为输入信号，以电磁转矩给定作为输出信号，设计基于ADRC速度调节器，参见图1所示为本发明提供的基于ADRC速度调节器原理示意图，它由跟踪-微分器（TD）、扩张状态观测器（ESO）以及非线性状态误差反馈（NLSEF）组成。以给定转速作为TD输入信号，TD提取的跟踪值v ₁作为TD的输出信号；以实际转速作为ESO输入信号，ESO输出信号为的跟踪值以及系统所受扰动的估计值；根据和得到状态误差作为NLSEF的输入信号，NLSEF输出初始控制量；最终控制量为。 

根据ADRC原理，将PMSM的负载转矩、摩擦系数及转动惯量的变化看作系统所受扰动，ADRC中ESO能实时估计出系统所受扰动并进行及时补偿。 

上述ADRC速度调节器是在扰动完全未知的情况下建立的，如果已知扰动部分模型，即，其中是已知的，而是未知的，则ADRC中ESO所需估计的扰动部分为。基于该思想，可以减轻ESO的负担，提高ESO观测精度及系统响应速度，进而提高了PMSM直接转矩控制系统的抗干扰能力。 

本发明一种基于最小二乘支持向量机优化自抗扰控制器的PMSM直接转矩控制方法，所述LSSVM最优回归模型离散训练的具体步骤如下： 

第一步：首先完成基于ADRC速度调节器PMSM直接转矩控制系统，通过调试参数使所述系统性能满足要求；

第二步：对上述系统的ADRC速度调节器中ESO的输出变量和进行采样并保存；

第三步：以作为LSSVM输入变量，以作为其输出变量，对LSSVM进行离散训练，得到LSSVM最优回归模型；

第四步：将训练好的LSSVM最优回归模型有效嵌入到上述ADRC速度调节器，得到基于LSSVM优化ADRC速度调节器。

上述步骤中第一步，所述基于ADRC速度调节器PMSM直接转矩控制系统，参见图2为本发明提供的基于ADRC速度调节器PMSM直接转矩控制系统原理示意图，图2中虚线所画部分为ADRC速度调节器，其内部结构如图1所示。经光电编码器获得PMSM实际转速，ADRC速度调节器根据和确定电磁转矩给定值；采集PMSM电流及电压源逆变器直流电压，经过3s/2s变换得到，结合开关信号经过电压计算模块得到，及经过定子磁链和电磁转矩估算模块输出实际电磁转矩估计值、实际磁链幅值估计值及定子磁链当前位置信号；与相减得到电磁转矩误差信号，经转矩滞环比较器得到转矩控制信号；定子磁链幅值给定信号与相减得到磁链误差信号，经磁链滞环比较器得到磁链控制信号；与及，经过开关电压矢量选择表确定出当前开关电压矢量，控制电压源逆变器进而驱动PMSM运行。 

上述步骤中第二步，ADRC速度调节器参见图1所示。 

上述步骤中第三步，LSSVM训练原理如下： 

设训练样本数据，其中为第k个训练样本的输入数据，为其输出数据，LSSVM回归模型的目标就是构造如下所示模型：

                           (1)

式（1）中，为权矢量；为偏移量；为核空间映射函数。

LSSVM回归算法即求以下最优问题： 

              (2)

式（2）中，为优化目标函数，为正则化参数，为不敏感损失函数的松弛因子。

建立式（2）相应的Lagrange函数为： 

      (3)

式（3）中，Lagrange因子。

式（3）中，对求偏导数，并令偏导数为零，计算可求得： 

                  (4)

从而把最优回归问题转化为求解如下线性方程：

                     (5)

式（5）中，，为单位阵，，，，其中。

在此，为核函数，本发明选取多层感知机函数，其表达式为： 

                   (6)

式（6）中，为系数，决定输入变量在学习算法中被缩放的程度。

令，对式（5）求解，可得： 

                     (7)

则LSSVM最优回归模型为：

                   (8)

上述步骤中第四步，基于LSSVM优化ADRC速度调节器，参见图3为本发明提供的基于LSSVM优化ADRC速度调节器原理示意图，工作原理如下：将ESO的输出信号作为LSSVM模型的输入信号，LSSVM模型能实时估计出系统所受部分扰动值，并将作为LSSVM的输出信号；与ESO估计的其余扰动之和作为系统总扰动；系统总扰动经过ADRC的后续运算进行前馈补偿，至此实现对ADRC的优化。

因此，可得基于LSSVM优化ADRC速度调节器的数学模型如下： 

         (8)

式（8）中，为给定转速的跟踪值；为电机实际转速的跟踪值；为ESO所估计的系统其余扰动值；为控制器参数；为初始控制量；为最终控制量；为非线性函数；为LSSVM回归模型估计的系统所受部分扰动值；r为跟踪速度因子；T为采样周期；为系数；为非线性因子；为滤波因子；；

；

；

。

对本发明方法进行了实验验证，实验条件为给定转速为900r/min，负载转矩从3N.m突变到8N.m。图4为本发明提供的基于PI调节器PMSM直接转矩控制电机转速实验波形；图5为本发明提供的基于LSSVM优化ADRC速度调节器PMSM直接转矩控制电机转速实验波形。从图4和图5对比可以看出，基于本发明的方法下，当负载发生突变时，系统的响应速度和抗干扰能力大大增强。 

本发明提出的PMSM直接转矩控制方法，能有效提高ADRC速度调节器的观测精度以及系统动态响应速度，降低电机参数变化及负载扰动对系统的影响，进一步改善了系统的抗干扰能力。 

Claims (2)

1.一种永磁同步电机直接转矩控制方法，其特征是，所述方法利用最小二乘支持向量机对PMSM直接转矩控制系统中的ADRC速度调节器进行优化：将ADRC中扩张状态观测器（ESO）输出的电机实际转速                                                的跟踪值作为通过离散训练得到的LSSVM最优回归模型的输入信号，LSSVM最优回归模型根据估计出的系统所受部分扰动值与ESO估计的其余扰动值之和作为系统总扰动；系统总扰动经过ADRC的后续运算进行前馈补偿；

对LSSVM进行离散训练的具体步骤如下：

a. 首先完成基于ADRC速度调节器的PMSM直接转矩控制系统，所述系统包括ADRC速度调节器、定子磁链和电磁转矩估算模块、开关电压矢量选择表和电压源逆变器；

所述ADRC速度调节器包括跟踪-微分器（TD）、扩张状态观测器（ESO）和非线性状态误差反馈（NLSEF），以给定转速作为TD输入信号，TD提取的跟踪值v ₁作为TD的输出信号；以实际转速作为ESO的输入信号，ESO输出信号为的跟踪值以及系统所受扰动的估计值；状态误差作为NLSEF的输入信号，NLSEF输出初始控制量；最终控制量为，式中，为控制器参数；

定子磁链和电磁转矩估算模块根据电机电流和电压信号计算出实际电磁转矩估计值、实际磁链幅值估计值及定子磁链当前位置信号；与相减得到电磁转矩误差信号，经转矩滞环比较器得到转矩控制信号；定子磁链幅值给定信号与相减得到磁链误差信号，经磁链滞环比较器得到磁链控制信号；与及经过开关电压矢量选择表确定出当前开关电压矢量，由当前开关电压矢量控制电压源逆变器，进而驱动PMSM运行；

通过调试参数使所述系统性能满足控制要求；

b. 对PMSM直接转矩控制系统的ADRC速度调节器中ESO的输出变量和进行采样并保存；

c. 以作为LSSVM的输入变量，以作为其输出变量，对LSSVM进行离散训练，得到其最优回归模型；

d. 将训练好的LSSVM最优回归模型有效嵌入ADRC速度调节器，得到由LSSVM优化的ADRC速度调节器。

2.根据权利要求1所述的永磁同步电机直接转矩控制方法，其特征是，LSSVM核函数选取多层感知机函数，其表达式为：

，式中，为系数；

由LSSVM优化的ADRC速度调节器的数学模型如下：

其中，为非线性函数：

；

；；；

r为跟踪速度因子；T为采样周期；为系数；为非线性因子；为滤波因子。