CN1047700C - 电动机速度控制装置 - Google Patents

Abstract

一种电动机速度控制装置，在现在时刻i下检测出K·Ts(K≥0，Ts：抽样周期)前的电动机位置y(i-k)，用根据该检测信号而算出的电动机速度反馈信号Vfb来进行反馈控制，其特征在于，包括：

从速度指令和上述电动机速度反馈信号Vfb算出转矩指令u(i)的装置；

从上述位置y(i-k)算出速度v(i-K)的装置；

存储从M’抽样前到时刻i-K的上述速度v(i-m)(其中，m＝K，…，M’)的装置；

预测器，从电动机的动态特性模型、上述转矩指令u(i)、上述位置y(i-k)求出M抽样前的速度预测值v^*(i+m)(其中，m＝-K+1，…，M);

通过进行

(其中，Wm、Wm’是加权系数)

的计算来求出上述速度反馈信号的装置。

Description

电动机速度控制装置

[技术领域]

本发明涉及电动机的速度控制装置。

[背景技术]

在电动机的速度反馈控制中，现有技术大多使用测速发电机等速度检测器，但是，近年来，从由编码器等检出的位置信息计算出反馈速度信号的方式成为主流。作为此时的速度反馈信号的计算方法最一般的是从位置信号的抽样周期Ts期间的增量Δy作为v＝Δy/Ts求出。

但是，在该方法中，计算出的速度信号的相位滞后于实际的速度，而存在低速范围下精度大为恶化的问题。通过取出过去多点下的移动平均，来改善低速范围下的精度恶化的问题，但是，相位的滞后变得更大了。在抽样周期较长的情况下或存在位置检测滞后的情况下，其相位更加滞后。当通过这种相位滞后的信号来进行反馈控制时，就不能把反馈增益设定得较高，则响应速度滞后。

另一方面，日本专利公开平4-9767号公报公开了预测运算时刻下的速度的方案，但是其未考虑电动机的特性和转矩指令，仅依靠用编码器等检测出的位置信息来进行预测，就存在预测不能与实际值相符合的问题。

[发明的公开内容]

因此，本发明的目的是提供一种电动机速度控制装置，该装置根据由编码器等检测出的位置信息、电动机的特性和转矩指令来预测速度，通过取得其加权移动平均值来减小低速范围下的精度恶化，进而使用无相位滞后的速度反馈信号。

为了解决上述问题，在本发明的电动机速度控制装置中，在现在时刻i下检测出K·Ts(K≥0，Ts：抽样周期)前的电动机位置y(i－k)，用根据该检出信号而算出的电动机速度反馈信号Vfb来进行反馈控制，其特征在于，包括：

从速度指令和上述电动机速度反馈信号Vfb算出转矩指令u(i)的装置；

从上述位置y(i－k)算出速度v(i－k)的装置；

存储从M’抽样前到时刻i－k的上述速度v(i－m)(其中，m＝K，…，M’)的装置；

预测器，从电动机的动态特性模型、上述转矩指令u(i)、上述位置y(i－k)求出M抽样前的速度预测值v^*(i＋m)(其中，m＝-K＋1，…，M)；

通过进行 $v_{\mathrm{rd}}\left(i\right)=\underset{m=-K+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{W}_m{v}^{*}(i+m)+\underset{m=K}{\overset{M^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}{w^{\′}}_{m}v(i-m)$

的计算来求出上述速度反馈信号的装置。

通过上述装置，由于可得到精度恶化小、无相位滞后的速度反馈信号，就能把反馈环增益设定得较高，而提高速度控制系统的响应频率。

[附图的简单说明]

图1是表示本发明的具体实施例的方框图；

图2是表示本发明的预测器的一例的内部方框图；

图3是表示本发明的预测器的另一例的内部方框图；

图4是表示本发明的控制运算器的一例的内部方框图；

图5是表示本发明的另一实施例的图。

[用于实施发明的最佳形态]

下面说明本发明的第一发明的电动机速度控制装置的实施例。

图中，5是输入速度指令和速度反馈信号Vfb并输出转矩指令u的控制运算器。6代表包括转矩控制器、电动机和位置检出器的部分，在现在时刻i下，输入转矩指令u(i)，输出K·Ts(K≥0，Ts：抽样周期)前的电动机位置检出值y(i－k)。1是预测器，从电动机的动态特性模型、转矩指令u和位置y求出M抽样前的速度预测值v^*(i＋m)(其中，m＝-K＋1，…，M)。4是运算器，通过v(i－k)＝Δy(i－k)/Ts(△代表抽样周期Ts中的增量)等的运算从位置y(i－k)算出速度v(i－K)。3是存储器，存储从M’抽样前到时刻i－K的速度v(i－m)(其中，m＝K，…，M’)。2是运算器，通过进行 $v_{\mathrm{fd}}\left(i\right)=\underset{m=-K+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{W}_m{v}^{*}(i+m)+\underset{m=K}{\overset{M^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}{W^{\′}}_{m}v(i-m)---\left(1\right)$

的计算来求出速度反馈信号Vfb，输出给控制运算器5。加权Wm和W’m最好取各速度的平均值作为Wm＝W’m＝1/(M＋M’＋1)，既可取各速度的平均，又可对各速度进行不同的加权，而设定整体为1。M和M’可以通过其差M－M’调整速度反馈信号的相位，可以通过其和M＋M’调整速度分辨率，通过使M≥M’可得到无相位滞后的反馈信号。

以下在图2和图3中表示出预测器1的具体实施例。首先，在图2中，11是预测器，13是存储预测系数Amn、Bmn的存储器，14、15是存储到目前为止的过去的转矩指令u和位置增量Δy的存储器，16是从位置y求出位置增量Δy的差分器。

12是运算器，通过进行

v^*(i＋m)＝Δy^*(i＋m)/Ts                           (2a) ${\mathrm{\ΔY}}^{*}(i+m)=\underset{n=K}{\overset{\mathrm{Na}+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{mn}}\mathrm{\Δy}(i-n)+\underset{n=0}{\overset{\mathrm{Nb}+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{\mathrm{mn}}u(i-n)--\left(2b\right)$

m＝-K＋1，…，M

的运算而算出速度预测值v^*(i＋m)并输出。

在图3中，21是预测器，23是存储预测系数Amn、Bnm的存储器，24、25是存储到目前为止的过去的转矩指令增量Δu和位置增量Δy的存储器，26、27是求出增量的差分器。

22是运算器，通过进行

v^*(i＋m)＝Δy^*(i＋m)/Ts                           (3a) ${\mathrm{\ΔY}}^{*}(i+m)=\underset{n=K}{\overset{\mathrm{Na}+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{mn}}\mathrm{\Δy}(i-n)+\underset{n=0}{\overset{\mathrm{Nb}+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{\mathrm{mn}}\mathrm{\Δu}(i-n)---\left(3b\right)$

m＝-K＋1，…，M

的运算而算出速度预测值v^*(i＋m)并算出输出。

下面，对(2b)式和(3b)式中的预测系数进行描述。从此时转矩指令u到位置增量Δy的传递函数模型由

Gv(z)＝(b₁z^-1＋…＋b_Nbz^-Nb)/(1－a₁z^-1－…－a_Naz^-Na)

的离散时间系统得出的话，则其输入/输出模型由下式表达 $\mathrm{\ΔY}\left(i\right)=\underset{n=1}{\overset{\mathrm{Na}}{\mathrm{\Σ}}}{a}_n\mathrm{\Δy}(i-n)+\underset{n=1}{\overset{\mathrm{Nb}}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{n}u(i-n)---\left(4\right)$

在时刻i，为了得到时刻i－K之前的位置增量的实测值Δy(i－n)(n≥K)，如使用在此之后的位置增量的实测值以 ${\mathrm{\ΔY}}^{*}(i-K+1)=\underset{n=1}{\overset{\mathrm{Na}}{\mathrm{\Σ}}}{a}_n\mathrm{\Δy}(i-K+1-n)+\underset{n=1}{\overset{\mathrm{Nb}}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{n}u(i-K+1-n)m=-K+1---\left(5a\right)$ ${\mathrm{\ΔY}}^{*}(i+m)=\underset{n=1}{\overset{m+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_n\mathrm{\Δ}{y}^{*}(i+m-n)+\underset{n=m+K}{\overset{\mathrm{Na}}{\mathrm{\Σ}}}{a}_n\mathrm{\Δy}(i+m-n)+\underset{n=1}{\overset{\mathrm{Nb}}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{n}u(i+m-n)--\left(5b\right)$

m＞-K＋1预测其后的位置增量，位置增量值预测值Δy^*(i＋m)为(2b)式，如使未来的转矩指令为u(j)＝0(j＞i)，预测系数Amn、Bmn由A_(-k＋1)n＝a_(n－K＋1)    m＝-K＋1，K≤n≤N_a＋K－1        (6a) $A_{\mathrm{mn}}=\underset{j=1}{\overset{m+K-a}{\mathrm{\Σ}}}{a}_j{A}_{(m-j)n}+a_{(n+m)}m>-K+1,K\≤n\≤\mathrm{Na}+K-1---\left(6b\right)$ B_(-k＋1)n＝b_(n－K＋1)    m＝-K＋1，0≤n≤N_b＋K－1        (7a) $B_{\mathrm{mn}}=\underset{j=1}{\overset{m+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_j{B}_{(m-j)n}+b_{(n+m)}m>-K+\mathrm{1,0}\≤n\≤\mathrm{Nb}+K-1---\left(7b\right)$

其中a_n＝0(n＞Na)，b_n＝0(n＜1及n＞Nb)给出。当u(j)＝u(i)(j＞i)时，式(7b)的B_mo为下式：

B_mo＝0                         -K＋1＜m≤0 $B_{\mathrm{mo}}=\underset{j=1}{\overset{m+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_j{B}_{(m-j)0}+\underset{J=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{j}m\≥1---\left(7b^{\′}\right)$

在从转矩指令增量Δu到位置增量Δy的传递函数模型为

Gp(z)＝(b₁z^-1＋…＋b_Nbz^-Nb)/(1－a₁z^-1－…－a_Nzz^-Na)时，其输入输出模型为下式： $\mathrm{\Δ}\hat{Y}\left(i\right)=\underset{n=1}{\overset{\mathrm{Na}}{\mathrm{\Σ}}}{a}_n\mathrm{\Δ}\hat{y}(i-n)+\underset{n=1}{\overset{\mathrm{Nb}}{\mathrm{\Σ}}}{b}_n\mathrm{\Δu}(i-n)---\left(8\right)$

与(5)式相同，当预测位置增量时，得到(8b)式，当使未来的转矩增量为Δu(j)＝0(j＞i)时，预测系数Amn、Bmn由

A_(-k＋1)n＝a_(n－K＋1)    m＝-K＋1，K≤n≤N_a＋K－1      (9a) $A_{\mathrm{mn}}=\underset{j=1}{\overset{m+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_j{A}_{(m-j)n}+a_{(n+m)}m>-K+1,K\≤n\≤\mathrm{Na}+K-1---\left(9b\right)$

B_(-k＋1)n＝b_(n－K＋1)    m＝-K＋1，0≤n≤N_b＋K－1      (10a) $B_{\mathrm{mn}}=\underset{j=1}{\overset{m+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_j{B}_{(m-j)n}+b_{(n+m)}m>-K+\mathrm{1,0}\≤n\≤\mathrm{Nb}+K-1---\left(10b\right)$

其中a_n＝0(n＞Na)，b_n＝0(n＜1及n＞Nb)

给出。

例如，当K＝0时，使从转矩指令到位置的连续系统的传递函数模型为1/JS²，当考虑零次保持和抽样器进行离散化时，图2的预测器的模型Gv(z)的系数变为：Na＝1，a₁＝1，N_b＝2，b₁＝b₂＝b＝Ts²/2J。图3的预测器的模型Gv(z)的系数变为：Na＝2，a₁＝2，a₂＝-1，Nb＝2，b₁＝b₂＝b＝Ts²/2J。

使用图2的预测器，当M＝2时，(2b)式的系数从(6)、(7)、(7b’)式成为A₁₀＝A₂₀＝1，B₁₀＝B₁₁＝b，B₂₀＝3b，B₂₁＝b。

在(1)式中，当M’＝0、W₂＝0.5、W₁＝W’₀＝0.25时，从(1)、(2)式得到

Vfb(i)＝[Δy(i)＋b{1.75u(i)＋0.75u(i－1)}]/Ts         (11)

如上述那样，即使将图1的预测器1和运算器2、4作为一个整体而求出Vfb(i)，当然也没有关系。

在可得到外部干扰转矩u_d的检出值或推定值时，可以考虑用从转矩指令u减去外部干扰转矩u_d的值为转矩指令来求出速度预测值。在控制运算器5内，在通过包含PID控制或I-P控制等的积分运算的计算来决定转矩指令时，可以使用积分运算值作为上述外部干扰转矩推定值。如图4所示的那样，当在控制运算器5内部由PID运算算出转矩指令时，仅把从转矩指令减去积分运算值所得到的即PD(比例微分)运算值作为转矩指令而输入预测器1。

图5是表示：对于把PI运算值进行了1次或n次筛选的值在下一个抽样周期中作为转矩指令u(i)输出的控制运算器，使用(11)式求出速度反馈信号Vfb(i)时的方框图。在该图中，使一个周期前的积分值作为外部干扰转矩u_d，但是最好把对其进一步进行筛选的值作为u_d。虽然速度v(i)由△y(i)/Ts求出，但是也可以用其他的方法，例如利用速度检测器的方法或测量编号器的脉冲间的时间并进行计算等的现有的速度计算方法。

根据上述那样的本发明，由于使用了在低速范围内的精度恶化小并且无相位滞后的速度反馈信号，就有提高反馈环增益而实现高速响应的电动机速度控制装置的效果。

〔产业上利用的可能性〕

本发明适用于电动机的速度控制装置。

Claims (6)

1.一种电动机速度控制装置，在现在时刻(i)下检测出(K·Ts)(K≥0，Ts：抽样周期)前的电动机位置(y(i－k))，用根据该检出信号而算出的电动机速度反馈信号(Vfb)来进行反馈控制，其特征在于，包括：

从速度指令和上述电动机速度反馈信号(Vfb)算出转矩指令(u(i))的装置；

从上述位置(y(i－k))算出速度(v(i－K))的装置；

存储从(M’)抽样前到时刻(i－K)的上述速度(v(i－m))(其中，m＝K，…，M’)的装置；

预测器，从电动机的动态特性模型、上述转矩指令(u(i))、上述位置(y(i－k))求出(M)抽样前的速度预测值(v*(i＋m))(其中，m＝-K＋1，…，M)；

通过进行 $V_{\mathrm{fb}}\left(i\right)=\underset{m=-K+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{w}_m{v}^{*}(i+m)+\underset{m=K}{\overset{M^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}{w^{\′}}_{m}v(i-m)$

(其中，Wm，W’m为加权系数)的计算来求出上述速度反馈信号的装置。

2.根据权利要求1所述的电动机速度控制装置，其特征在于，上述预测器包括：

从位置(y)求出位置增量(Δy)(Δ代表抽样周期Ts中的增量)的装置；

通过从转矩指令增量(Δu)到位置增量(Δy)的传递函数模型

Gv(z)＝(b₁z^-1＋…＋b_Nbz^-Nb)/(1－a₁z^-1－…－a_Naz^-Na)

用下式

A_(-K＋1)n＝a_(n－K＋1)    m＝-K＋1，K≤n≤N_a＋K－1 $A_{\mathrm{mn}}=\underset{j=1}{\overset{m+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_j{A}_{(m-j)n}+a_{(n+m)}m>-K+1,K\≤n\≤N_a+K-1$ B_(-K＋1)n＝b_(n－K＋1)    m＝-K＋1，0≤n≤N_b＋K－1 $B_{\mathrm{mn}}=\underset{j=1}{\overset{m+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_j{B}_{(m-j)n}+b_{(n+m)}m>-K+\mathrm{1,0}\≤n\≤N_b+K-1$

其中a_n＝0(n＞Na)，b_n＝0(n＜1及n＞Nb)

决定预测系数(Amn、Bmn)并进行存储的装置；

存储到目前为止的过去的转矩指令和位置增量的装置；

从这些预测系数、转矩指令、位置增量以下式求出上述速度预测值的装置：

v^*(i＋m)＝Δy^*(i＋m)/Ts $\mathrm{\Δ}{y}^{*}(i+m)=\underset{n=K}{\overset{N_a+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{mn}}\mathrm{\Δy}(i-n)+\underset{n=0}{\overset{N_b+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{\mathrm{mn}}u(i-n)m=-K+1,\·\·\·,M$

3.根据权利要求2所述的电动机速度控制装置，其特征在于，包括：代替上述(Bmo)而成为

B_m0＝0                        -K＋1＜m≤0 $B_{\mathrm{mo}}=\underset{j=1}{\overset{m+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_j{B}_{(m-j)0}+\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{j}m\≥1$

的装置。

4.根据权利要求1所述的电动机速度控制装置，其特征在于，上述预测器包括：

从位置(y)、转矩指令(u)求出位置增量(Δy、Δu)的装置；

通过从转矩指令增量(Δu)到位置增量(Δy)的传递函数模型

Gp(z)＝(b₁z^-1＋…＋b_Nbz^-Nb)/(1－a₁z^-1－…－a_Naz^-Na)

用下式

A_(-K＋1)n＝a_(n－K＋1)    m＝-K＋1，K≤n≤N_a＋K－1 $A_{\mathrm{mn}}=\underset{j=1}{\overset{m+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_j{A}_{(m-j)n}+a_{(n+m)}m>-K+1,K\≤n\≤N_a+K-1$

B_(-K＋1)n＝b_(n－K＋1)    m＝-K＋1，0≤n≤N_b＋K－1 $B_{\mathrm{mn}}=\underset{j=1}{\overset{m+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_j{B}_{(m-j)n}+b_{(n+m)}m>-K+\mathrm{1,0}\≤n\≤N_b+K-1$

其中a_n＝0(n＞Na)，b_n＝0(n＜1及n＞Nb)

决定预测系数(Amn、Bmn)并进行存储的装置；

存储到目前为止的过去的转矩指令增量和位置增量的装置；

从这些预测系数、转矩指令、位置增量用下式求出上述速度预测值的装置：

v^*(i＋m)＝Δy^*(i＋m)/Ts ${\mathrm{\Δy}}^{*}(i+m)=\underset{n=K}{\overset{N_a+K-1}{\mathrm{\Δ}}}{A}_{\mathrm{mn}}\mathrm{\Δy}(i-n)+\underset{n=0}{\overset{N_b+K-1}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{\mathrm{mn}}\mathrm{\Δu}(i-n)m=-K+1,\·\·\·,M$

5.根据权利要求1所述的电动机速度控制装置，其特征在于，包括：求出外部干扰转矩(u_d)的检测值或推定值的装置和考虑用从转矩指令(u)减去外部干扰转矩(u_d)的值为转矩指令来求出速度预测值的装置。

6.根据权利要求5所述的电动机速度控制装置，其特征在于，在通过包含(PID)控制或(I-P)控制等积分运算的计算来决定转矩指令时，使用积分运算值作为上述外部干扰转矩(u_d)。

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