CN107070350A - 一种降低逆变感应电机emi的预测控制算法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种降低逆变感应电机EMI的预测控制算法,目的在于,降低逆变感应电机系统电磁干扰,不增加系统硬件体积与成本,实现良好的输出特性,所采用的技术方案为:首先输入参考转速、额定转矩和定子磁链参考值,检测电机输出转速,并与参考转速比较得到转速误差信号,PI控制器接收到转速误差信号并计算参考转矩,然后计算定子磁链与转子磁链估计值,其次计算转矩、定子磁链与EMI预测值,最后通过以上计算在采样周期各个开关状态下的代价函数,取使代价函数最小化的开关状态输出给三相逆变器,三相逆变器驱动感应电机运行,完成降低EMI的预测控制。
Description
技术领域
本发明属于电力电子电磁干扰研究领域,具体涉及一种降低逆变感应电机EMI的预测控制算法。
背景技术
随着电力电子设备高频化、小型化、集成化发展,装置内部电磁干扰(EMI,Electromagnetic Interference)现象越来越严重。电子、电气设备的电磁兼容性(EMC,Electromagnetic Compatibility)是一项非常重要的质量指标,它不仅关系到设备的正常工作,也关系到电磁环境的保护问题,为此国家3C认证强制要求对设备电磁兼容性进行验证要求。EMC包含EMI与EMS(电磁抗扰度,Electromagnetic Susceptibility),其中EMI在逆变感应电机系统中主要以传导形式存在,随着设备的运行,EMI会传导到设备的控制驱动侧、电机线圈绝缘层、检测电路等,从而造成电机轴承损坏、控制电路误动作等后果,严重危害了系统的正常运行。
为了抑制逆变感应电机系统EMI,国内外相关学者已提出多种解决办法。已公开的发明专利《一种电机驱动系统共模电磁干扰滤波器的设计方法》提出了一种基于转移函数设计的共模滤波器,可辅助确定滤波器的结构和元件。已公开的发明专利《减轻传导电磁干扰的有源共模EMI滤波器》通过检测和补偿高频共模电流,减轻了传导共模EMI。已公开的发明专利《一种降低PWM脉冲调制信号的电磁干扰电路》可以在重载模式下,调整PWM脉冲调制信号的驱动频率,从而有效的减少电磁干扰。
以上专利中所涉及的无源滤波器、有源滤波器、改进电路结构等方法是目前降低EMI常用有效的方法,但是这些方法都需要增加额外的成本与体积,也不适用于高电压和大电流的系统。
发明内容
为了解决现有技术中的问题,本发明提出一种降低逆变感应电机EMI的预测控制算法,能够有效降低逆变感应电机系统电磁干扰,同时又不增加系统硬件体积与成本,实现良好的输出特性。
为了实现以上目的,本发明所采用的技术方案为:包括以下步骤:
1)首先输入参考转速ω*、额定转矩Tn和定子磁链参考值然后检测电机输出转速ω,并与参考转速ω*比较,得到转速误差信号e,PI控制器接收到转速误差信号e,并计算参考转矩T*;
2)计算电机定子磁链估计值与转子磁链估计值
3)计算定子磁链在k+1采样时刻的预测值转矩在k+1采样时刻的预测值Tp(k+1),以及EMI在k+1采样时刻的预测值
4)根据步骤1)~步骤3)得到的数据分别计算采样周期各个开关状态下的代价函数g:
其中,是电机下一时刻共模EMI预测值,Kψ和KCM分别是代价函数中定子磁链和EMI的权重因子;
取使代价函数最小化的开关状态输出给三相逆变器,三相逆变器驱动逆变感应电机运行。
所述步骤1)中PI控制器为离散的抗积分饱和速度控制器,参考转矩T*的计算如下:
若T*<Tn,则其中|T*|≤Tn,kp为比例增益,ki为积分增益,z为z平面里的离散化水平,Tsw为PI控制器采样周期;
若T*≥Tn,则T*=kpe,其中|T*|≤Tn。
所述步骤2)中采用欧拉公式对定子电压方程离散化得到定子磁链估计值
其中,为定子磁链估计值,Ts为预测控制器采样周期;
定子电压方程为:
其中,vs为定子电压,Rs为定子电阻,is为定子电流,ψs为定子磁链;
欧拉公式为:
所述步骤2)中转子磁链估计值的计算过程如下:
转子磁链方程为:
ψr=isLm+irLr (4)
定子磁链方程为:
ψs=isLs+irLm (5)
其中ψr为转子磁链,ir为定子电流,Lm为励磁电感,Lr为转子电感,Ls为定子电感;根据公式(3)、(4)和(5)得到转子磁链估计值计算公式为:
所述步骤3)中定子磁链在k+1采样时刻的预测值的计算公式为:
所述步骤3)中转矩在k+1采样时刻的预测值Tp(k+1)的计算公式为:
p为极对数,为在k+1采样时刻的定子电流预测值,计算公式为:
其中,Rσ=Rs+Rrkr 2,
所述步骤3)中EMI在k+1采样时刻的预测值的计算公式为:
其中VaN、VbN、VcN为电机三相的输出相电压。
所述步骤4)中令代价函数中定子磁链的权重因子Tn代表电机额定转矩,则电机转矩与定子磁链被赋予相同权重。
所述步骤4)中通过改变代价函数中EMI的权重因子KCM来调节EMI相对于电机输出转矩、定子磁链的影响度,调节KCM方法为:令开始时KCM=0,然后KCM值不断增大,记录各KCM值对应的输出转速、定子磁链以及EMI测量值,选择使EMI最小化的值,同时保证较好的电机输出特性。
所述步骤4)中为了快速确定KCM,在开始时优先确定数量级,令取值为0,0.001,0.01,0.1,1……,然后选择最优的数量级,以新区间一半为单位(0.005,0.05,0.5……)继续确定取值,直到得到满足所需的值。
与现有技术相比,本发明首先输入参考转速、额定转矩和定子磁链参考值,检测电机输出转速,并与参考转速比较得到转速误差信号,PI控制器接收到转速误差信号并计算参考转矩,然后计算定子磁链与转子磁链估计值,其次计算转矩、定子磁链与EMI预测值,最后通过以上计算在采样周期各个开关状态下的代价函数,取使代价函数最小化的开关状态输出给三相逆变器,三相逆变器驱动感应电机运行,完成降低EMI的预测控制,本发明通过计算电机下一 采样时刻的输出转矩预测值,以及定子磁链预测值,然后跟踪电机输出转矩参考值与电机定子磁链参考值,同时输出使下一时刻EMI最小的开关状态,来实现电机稳定运行,能够有效降低逆变感应电机系统电磁干扰,不增加系统硬件体积与成本,能够实时检测并减小逆变感应系统每一开关状态EMI,在电机启动、反转等阶段实现良好的输出特性。
进一步,PI控制器为离散的抗积分饱和速度控制器,PI控制器输出包含了饱和块(Saturation),在仿真电机限制内保持参考转矩幅值,给出这一约束会引起积分饱和现象,通过比较输出参考转矩的绝对值和输出参考转矩的限值,在仿真中采用抗积分饱和的方法解决这一问题,比较器的输出可以取1或0,同时与输入信号相乘送入积分器,参考转矩的值低于限值时,比较器的输出为1,积分器可以正常运行;相反,当输出饱和,积分器的输入为0,从而防止了积分饱和。
附图说明
图1为本发明的控制系统结构示意图;
图2为本发明的离散的抗积分饱和PI速度控制器;
图3为本发明的电机输出转速曲线;
图4为本发明的电机输出定子电流曲线;
图5为本发明的电机输出EMI频谱图;
图6为本发明的降低EMI预测控制算法流程图。
具体实施方式
下面结合具体的实施例和说明书附图对本发明作进一步的解释说明。
参见图1的控制系统结构和图6的方法流程,本发明具体包括以下步骤:
1)首先输入参考转速ω*、输入额定转矩Tn和定子磁链参考值然后检测电机输出转速ω,与输入参考转速ω*比较,得到转速误差信号e,PI控制器收到误差信号e,计算参考 转矩T*;
其中PI控制器为离散的抗积分饱和速度控制器,如图2所示,PI控制器中比例增益kp和积分增益ki为可调参数,可以根据PI控制器参数常规整定方法来进行设计,PI控制器输出包含了饱和块(Saturation),可以在仿真电机限制内保持参考转矩幅值,给出这一约束会引起积分饱和现象,通过比较输出参考转矩的绝对值和输出参考转矩的限值,在仿真中采用抗积分饱和的方法可以解决这一问题:比较器的输出可以取1或0,同时与输入信号相乘送入积分器。参考转矩的值低于限值时,比较器的输出为1,积分器可以正常运行;相反,当输出饱和,积分器的输入为0,从而防止了积分饱和,则参考转矩T*计算如下:
若T*<Tn,则其中|T*|≤Tn,Tsw为PI控制器采样周期,z为z平面里的离散化水平;
若T*≥Tn,则T*=kpe,其中|T*|≤Tn;
2)对电机定子磁链与转子磁链估计值进行了计算:
定子电压方程如下式所示:
其中vs为定子电压,Rs为定子电阻,is为定子电流,ψs为定子磁链;
通过应用如(2)所示的欧拉公式来对(1)离散化,得到定子磁链估计值:
其中为定子磁链估计值,Ts为预测控制器采样周期;
转子磁链、定子磁链方程如公式(4)、(5)所示:
ψr=isLm+irLr (4)
ψs=isLs+irLm (5)
其中ψr为转子磁链,ir为定子电流,Lm为励磁电感,Lr为转子电感,Ls为定子电感;
通过公式(3)~(5),得到转子磁链估计值(6):
3)计算定子磁链、转矩以及EMI在k+1采样时刻的预测值:
通过公式(3),得到定子磁链在k+1时刻预测值为:
对定子电流等效方程应用欧拉仿真进行离散化,得到定子电流预测值:
其中Rσ=Rs+Rrkr 2,
对转矩方程进行欧拉离散化,得到转矩预测值:
其中,p为极对数,通过公式(7)~(9),计算转矩预测值;
EMI因子:即每一开关状态对应下一时刻电机的共模电压值,通过公式(10)计算得到:
其中VaN、VbN、VcN为电机三相的输出相电压;
4)定义代价函数g并确定其中各因子权重系数,计算该采样周期各个开关状态下的代价函数,三相两电平逆变器为8个开关状态,取使代价函数最小化的开关状态输出给三相逆变器;
代价函数如下式所示:
其中,是电机下一时刻共模EMI预测值,Kψ和KCM是代价函数中定子磁链和EMI的权重因子,调节权重因子可以改变各因子在代价函数中的相对重要程度,其确定方法如下:
令Tn代表电机额定转矩,则电机转矩与定子磁链被赋予相同权重;通过改变KCM来调节EMI相对于电机输出转矩、定子磁链的影响度,调节KCM方法如下:开始时KCM=0,然后该值不断增大,记录各值对应的输出转速、定子磁链以及EMI测量值,选择能使得EMI最小化的值,同时保证较好的电机输出特性;为了快速确定KCM,可以在开始时优先确定数量级,令取值为0,0.001,0.01,0.1,1……,然后选择最优的数量级,以新区间一半为单位(0.005,0.05,0.5……)继续确定取值,直到得到满足所需的值;
本发明在MATLAB/SIMULINK仿真软件中进行了相关验证,搭建了一台逆变感应电机系统,实现了电机从启动、稳定运行、反转、稳定运行的过程,电机输出转速曲线变化如图3所示,图中横轴表示时间(s),纵轴表示电机转速(rad/s),本发明可以实现电机快速启动,平稳运行,快速反转等功能。电机输出定子电流如图4所示,图中横轴表示时间(s),纵轴表示定子电流(A),电流变化光滑平稳。电机系统输出的EMI频谱如图5所示,图中横轴表示 频率(Hz),纵轴表示EMI幅值(dBμV),黑线表示不含EMI抑制因子(KCM=0)时频谱图,灰线表示EMI权重系数KCM为0.005时频谱图,可以看出由于电机的启动与反转,有较大的EMI幅值,当在代价函数中引入抑制因子时,EMI得到大幅度抑制,尤其在高频区域,EMI在1MHz以后频段的峰值从147dBμV降低到134dBμV,在600kHz以后频段的平均值大约降低10dBμV,本发明实现了电机的稳定运行,有效降低逆变感应电机系统电磁干扰,不增加系统硬件体积与成本,实时检测并减小逆变感应系统每一开关状态EMI,在电机启动、反转等阶段实现良好的输出特性。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种降低逆变感应电机EMI的预测控制算法,其特征在于,包括以下步骤:
1)首先输入参考转速ω*、额定转矩Tn和定子磁链参考值然后检测电机输出转速ω,并与参考转速ω*比较,得到转速误差信号e,PI控制器接收到转速误差信号e,并计算参考转矩T*;
2)计算电机定子磁链估计值与转子磁链估计值
3)计算定子磁链在k+1采样时刻的预测值转矩在k+1采样时刻的预测值Tp(k+1),以及EMI在k+1采样时刻的预测值
4)根据步骤1)~步骤3)得到的数据分别计算采样周期各个开关状态下的代价函数g:
其中,是电机下一时刻共模EMI预测值,Kψ和KCM分别是代价函数中定子磁链和EMI的权重因子;
取使代价函数最小化的开关状态输出给三相逆变器,三相逆变器驱动逆变感应电机运行。
2.根据权利要求1所述的一种降低逆变感应电机EMI的预测控制算法,其特征在于,所述步骤1)中PI控制器为离散的抗积分饱和速度控制器,参考转矩T*的计算如下:
若T*<Tn,则其中|T*|≤Tn,kp为比例增益,ki为积分增益,z为z平面里的离散化水平,Tsw为PI控制器采样周期;
若T*≥Tn,则T*=kpe,其中|T*|≤Tn。
3.根据权利要求1所述的一种降低逆变感应电机EMI的预测控制算法,其特征在于,所述步骤2)中采用欧拉公式对定子电压方程离散化得到定子磁链估计值
其中,为定子磁链估计值,Ts为预测控制器采样周期;
定子电压方程为:
其中,vs为定子电压,Rs为定子电阻,is为定子电流,ψs为定子磁链;
欧拉公式为:
4.根据权利要求3所述的一种降低逆变感应电机EMI的预测控制算法,其特征在于,所述步骤2)中转子磁链估计值的计算过程如下:
转子磁链方程为:
ψr=isLm+irLr (4)
定子磁链方程为:
ψs=isLs+irLm (5)
其中ψr为转子磁链,ir为定子电流,Lm为励磁电感,Lr为转子电感,Ls为定子电感;
根据公式(3)、(4)和(5)得到转子磁链估计值计算公式为:
5.根据权利要求1所述的一种降低逆变感应电机EMI的预测控制算法,其特征在于,所述步骤3)中定子磁链在k+1采样时刻的预测值的计算公式为:
6.根据权利要求1所述的一种降低逆变感应电机EMI的预测控制算法,其特征在于,所述步骤3)中转矩在k+1采样时刻的预测值Tp(k+1)的计算公式为:
p为极对数,为在k+1采样时刻的定子电流预测值,计算公式为:
其中,Rσ=Rs+Rrkr 2,
7.根据权利要求1所述的一种降低逆变感应电机EMI的预测控制算法,其特征在于,所述步骤3)中EMI在k+1采样时刻的预测值的计算公式为:
其中VaN、VbN、VcN为电机三相的输出相电压。
8.根据权利要求1所述的一种降低逆变感应电机EMI的预测控制算法,其特征在于,所述步骤4)中令代价函数中定子磁链的权重因子Tn代表电机额定转矩,则电机转矩与定子磁链被赋予相同权重。
9.根据权利要求1所述的一种降低逆变感应电机EMI的预测控制算法,其特征在于,所述步骤4)中通过改变代价函数中EMI的权重因子KCM来调节EMI相对于电机输出转矩、定子磁链的影响度,调节KCM方法为:令开始时KCM=0,然后KCM值不断增大,记录各KCM值对应的输出转速、定子磁链以及EMI测量值,选择使EMI最小化的值,同时保证较好的电机输出特性。
10.根据权利要求9所述的一种降低逆变感应电机EMI的预测控制算法,其特征在于,所述步骤4)中为了快速确定KCM,在开始时优先确定数量级,令取值为0,0.001,0.01,0.1,1……,然后选择最优的数量级,以新区间一半为单位(0.005,0.05,0.5……)继续确定取值,直到得到满足所需的值。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110445444A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-11-12 | 西安理工大学 | 一种异步电机改进的模型预测控制方法 |
CN110907734A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-03-24 | 重庆清研理工电子技术有限公司 | 新能源汽车电机驱动系统的电磁兼容性能测试方法 |
CN111884554A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-03 | 吉林大学 | 永磁同步电机驱动系统延寿和转矩精确控制方法 |
CN114614719A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-06-10 | 山东大学 | 电机驱动系统预测功率因数控制方法及系统 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4239420A1 (de) * | 2022-03-03 | 2023-09-06 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zum betrieb einer industriellen steuerungsanlage und industrielle steuerungsanlage |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS56115195A (en) * | 1980-02-15 | 1981-09-10 | Toshiba Corp | Inverter circuit |
CN103036499A (zh) * | 2012-11-29 | 2013-04-10 | 浙江大学 | 一种永磁电动机转子位置的检测方法 |
CN105490604A (zh) * | 2014-09-17 | 2016-04-13 | 华中科技大学 | 一种三相四开关感应电动机变频调速系统的预测控制方法 |
-
2017
- 2017-01-18 CN CN201710035586.9A patent/CN107070350B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS56115195A (en) * | 1980-02-15 | 1981-09-10 | Toshiba Corp | Inverter circuit |
CN103036499A (zh) * | 2012-11-29 | 2013-04-10 | 浙江大学 | 一种永磁电动机转子位置的检测方法 |
CN105490604A (zh) * | 2014-09-17 | 2016-04-13 | 华中科技大学 | 一种三相四开关感应电动机变频调速系统的预测控制方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
VISHNU PRASAD MUDDINENI等: ""Enhanced weighting factor selection for predictive torque control of induction motor drive based on VIKOR method"", 《IET ELECTRIC POWER APPLICATIONS》 * |
XILIANG CHEN等: ""Predictive current control method to reduce common-mode interference for three-phase induction motor"", 《2016 IEEE 8TH INTERNATIONAL POWER ELECTRONICS AND MOTION CONTROL CONFERENCE (IPEMC-ECCE ASIA)》 * |
闫雪丽等: ""基于预测控制的共模电压抑制策略分析"", 《煤矿机电》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110445444A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-11-12 | 西安理工大学 | 一种异步电机改进的模型预测控制方法 |
CN110907734A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-03-24 | 重庆清研理工电子技术有限公司 | 新能源汽车电机驱动系统的电磁兼容性能测试方法 |
CN111884554A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-03 | 吉林大学 | 永磁同步电机驱动系统延寿和转矩精确控制方法 |
CN111884554B (zh) * | 2020-08-07 | 2021-10-15 | 吉林大学 | 永磁同步电机驱动系统延寿和转矩精确控制方法 |
CN114614719A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-06-10 | 山东大学 | 电机驱动系统预测功率因数控制方法及系统 |
CN114614719B (zh) * | 2022-05-16 | 2022-08-19 | 山东大学 | 电机驱动系统预测功率因数控制方法及系统 |
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