CN110011587A - 一种基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法，属于电机控制领域，解决了现有技术中的永磁同步电机无传感器矢量控制方法存在稳定性差、精度低、低速运行时参数敏感的问题。本发明建立前馈电压估计模型和参数识别模型，定子参考电压、转矩电流分量和励磁电流分量送至参数识别模型中得到定子电阻估计值和转子磁链估计值，将其送入前馈电压估计模型中；本发明可以提高系统的稳定性并克服低速运行时参数敏感的问题。

Description

一种基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法
技术领域
一种同步电机矢量控制方法，属于永磁同步电机控制领域，具体涉及一种基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法。
背景技术
永磁同步电机(PMSM)具有体积小、效率高、可靠性好等诸多特点，在各种高性能驱动系统中得到了广泛的使用。永磁同步电机的驱动需要传感器检测电机的速度和转子的磁极位置，传感器的存在增加了成本及系统的复杂性，为了克服传统传感器给控制系统带来的不利影响，研究一种无需传感器的控制方法已经成为当前永磁同步电机驱动领域的一个研究热点。无传感器控制技术是指在电机控制系统中除去位置和速度传感器，利用电机绕组中的相关变量，如定子电流、定子电压等，估算出转子的位置和速度，从而实现电机的控制。无传感器控制技术的研究在高速电机、微型电机、航空航天、水下机器人等一些场合都有重要的意义。
传统的无传感器控制方法有高频信号注入法、滑模观测器方法、扩展卡尔曼滤波器方法、模型参考自适应方法等。高频信号注入法的原理是利用电动机的凸极效应，通过向电动机定子绕组中施加高频电压/电流信号，检测相应定子电压/电流的幅值，但只适用于低速无传感器控制，对于无凸极效应的PMSM控制效果并不理想。滑模观测器法是把状态观测器中的控制回路修改为滑模变结构的形式，但滑模变结构在本质上是不连续的开关控制，因此会引发系统的抖动，这对于矢量控制在低速运行时是不利的，将会引起转矩脉动。扩展卡尔曼滤波器可以从随机噪声信号中得到最优观测，但它的算法复杂，需要进行矩阵求逆运算，计算量大。模型参考自适应法是一种基于基波励磁估算转子位置和速度的方法，但是模型参考自适应法对参考模型的参数比较敏感，可调模型不能严格跟踪参考模型，使得调速性能变差。无传感器控制技术已经成为交流传动研究领域的一个重要方向，提高永磁同步电动机无传感器控制系统的性能具有重大意义。
发明内容
为了解决上述问题，本申请提出了一种基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法，保证电机模型中使用的各项参数的准确性，提高了转速(位置)辨识的精度，提高了系统的稳定性并克服低速运行时参数敏感的问题
本发明的一种基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法，建立前馈电压估计模型和参数识别模型，将PI控制器产生的d轴电流给定和转子电角速度送至前馈电压估计模型中得到定子参考电压，定子参考电压、转矩电流分量和励磁电流分量送至参数识别模型中得到定子电阻估计值和转子磁链估计值，得到的定子电阻估计值和转子磁链估计值反馈送入前馈电压估计模型中。
进一步的所述参数识别模型包括参考模型、估计模型和可调模型，所述参考模型得到定子电流参考值，估计模型得到定子电流的估计值，定子电流参考值和定子电流估计值作为可调模型输入，经可调模型进行误差校正后得到定子电阻估计值和转子磁链估计值。
进一步的，所述参考模型为：
进一步的，所述估计模型为：
式中：和表示估计的定子电阻和转子磁链，和表示估计的q轴和d轴电流，G为观测器的增益矩阵，G1和G2为增益矩阵G的系数，Δu为PI控制器产生的d轴电流给定。
进一步的，所述可调模型为：
式中，和分别为估计定子电阻PI控制器的比例增益和积分增益，和分别为估计转子磁链PI控制器的比例增益和积分增益，为初始定子电阻的估计值，为初始转子磁链的估计值。
进一步的，所述前馈电压估计模型为：
进一步的，所述基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法包括电流内环控制和速度外环控制。
进一步的，所述速度外环中的转矩电流给定分量经过PI调节器输出得到转子的电角速度ωe，经一阶低通滤波器得到转子转速估计值转速参考值和反馈的转速估计值的差值经过转速调节器得到转矩电流给定分量
本申请与现有技术相比，具有如下有益效果：
本申请为了在永磁同步电机无传感器驱动控制中消除定子电阻和转子磁链的变化造成的误差，因此在多参数辨识过程中采用前馈电压估计，保证电机模型中使用的各项参数的准确性，提高了转速(位置)辨识的精度。多参数辨识无传感器控制方法可以提高系统的稳定性并克服低速运行时参数敏感的问题。
附图说明
图1为本申请实施例的多参数辨识永磁同步电机无传感器矢量控制框图；
图2为本申请实施例的转子转速和转子角度估计闭环锁相环框图；
图3为本申请实施例的前馈电压多参数辨识框图；
图4为本申请实施例的永磁同步电机的实际转速波形；
图5为本申请实施例的永磁同步电机的估算转速波形；
图6为本申请实施例的永磁同步电机的三相定子电流波形；
图7为本申请实施例的永磁同步电机的转矩响应曲线；
图8为本申请实施例的永磁同步电机转速突变时实际转速与估计转速曲线；
图9为本申请实施例的永磁同步电机转速突变时转子位置角与估计值波形；
图10为本申请实施例的永磁同步电机负载突变时定子电阻辨识波形；
图11为本申请实施例的永磁同步电机负载突变时永磁体磁链辨识波形。
具体实施方式
本实施例的样机参数如表1所示：
表1电机参数和开关频率
初始给定永磁同步电动机转速为1000r/min，时间设定为0.12s，负载转矩为4N·m，采用如图1所示的多参数辨识永磁同步电机无传感器矢量控制方法，本实施例的控制系统采用双闭环控制方式，该双闭环控制回路的外环为速度环，控制回路的内环为电流环。
在电流环中，采样到的电流值应用克拉克变换从三相静止坐标系ia，ib，ic变换到两相静止坐标系iα，iβ，再由派克变换转换到与转子磁链同步旋转的两相旋转坐标系即id，iq，实际上得到了转矩电流分量iq和励磁电流分量id，在电流环上实现了转矩控制。
在速度环中，转速参考值和转速反馈的差值经过转速调节器得到转矩电流给定分量如图1所示，控制过程中，转矩的扰动通过速度的变化传递给电流环进行补偿；定子参考电压和作为前馈估计信号添加到参数识别模型中，电压方程中的导数项由d轴PI调节器的输出和q轴PI调节器的输出表示，再结合一阶低通滤波器构成了速度估计方法。
具体的，在本实施例中采用锁相环型转速和位置估计器，从估计转子的误差中获得估计的转子转速和位置。q轴PI调节器的输出获得转子转速的估计值如图2所示，将转子的电角速度ωe经过一阶低通滤波器，得到转速反馈转速参考值和转速反馈的差值经过转速调节器得到转矩电流给定分量进而得到新的电角速度ωe，完成转速和位置的估计，本实施例采用类似于锁相环的闭环形式，在锁相环中加入低通滤波器，滤波器的时间常数取决于控制系统的机械特性，在很大的程度上影响无传感器控制方案的动态稳定性，因此该种方法将有助于提高锁相环的稳定性。
本实施例的永磁同步电机数学模型前提是有如下假设：1.不考虑电机的磁路饱和，所有的磁路都是线性的；2.电机的电枢反电势为正弦；3.电机中的涡流损耗和磁滞损耗忽略不计。经过一系列的公式推导可以得到定子电压方程：
式中：ud、uq为定子基于d-q轴系的电压；id、iq为定子基于d-q轴系的电流；Rs为定子电阻；Ld、Lq是定子基于d-q轴系的等效电感；ωe为转子电角速度；ψr为永磁体磁链；由(1)式和(2)式可得到定子电压方程的稳态形式，即令方程中的导数相为0，可得：
ud＝idRs-ωeLqiq (3)
uq＝iqRs+(ωeLdid+ωeψr) (4)
本实施例假设实际的电流值近似等于参考电流值(参考值上方标注*，估计值上方用^标注)，在d-q旋转坐标系下的定子前馈电压方程如式(5)和式(6)表示：
式中：Δu为PI控制器产生的d轴电流给定，q轴电流经过PI调节器的输出得到ωe为转子电角速度，定子参考电压方程中的Δu乘以增益K代替式(1)中动态电压方程中的导数项。
为了在永磁同步电机无传感器驱动控制中消除定子电阻和转子磁链的变化造成的误差，多参数辨识的算法采用前馈电压估计的方法，前馈电压多参数辨识的框图如图3所示：
永磁同步电机参考模型和可调模型在式(7)和(8)给出，变化的KΔu和Δu加入到参考模型中来构造所提出的永磁同步电机稳态方程，由前馈线性模型和非线性反馈组成的多参数辨识的状态矩阵方程如式(7)所示：
在(8)式中和表示估计的定子电阻和转子磁链，并且估计的定子电阻和转子磁链作为可调模型的输出，在整个闭环系统估计模型中实时更新；和表示估计的q轴和d轴电流，在式(8)中G为观测器的增益矩阵，G1和G2为增益矩阵G的系数，保证前馈线性模型为正实数，并且在式(8)中，精确选择G1和G2增益的值可以消除代数循环问题。
为了得到期望的电流估计模型，本实施例的观测器增益矩阵G由对称分量组成，有足够快的响应速度能使动态误差渐进稳定，误差向量的动态响应是由矩阵的特征值决定的，如果响应速度足够快，则误差向量以足够快的速度逼近于0。式(9)给出广义电流估计误差：
根据波波夫不等式准则，利用PI调节器对误差进行调整，式(10)给出两个误差参数不等式：
式中：γ0为任一有限正数，结合式(7)和式(8)误差校正方程得到式(11)：
对波波夫不等式逆向求解可得到自适应律，本实施例的自适应律选择比例积分形式，和的自适应律在式(12)和式(13)得到：
式中：和分别为估计定子电阻PI控制器的比例增益和积分增益，和分别为估计转子磁链PI控制器的比例增益和积分增益，为初始定子电阻的估计值，为初始转子磁链的估计值。
由于稳态误差在估计过程中不断增大，因此选择合适的PI控制器的参数对减小稳态误差来说是至关重要的，在本实施例提出的基于多参数辨识的永磁同步电机无传感器矢量控制方法中，采用低通滤波器减小了电机运行在低速和零速时由于磁链畸变对转子磁链造成的影响，提高了系统的稳定性。
如图4和图5所示为采用该算法后的电机实际转速与估算转速波形，可以观察到实际
转速可以很快的达到给定值，估计转速低速启动时也能在较短的时间内跟踪到实际的转
速，并且稳定后波形平稳，估计转速值准确，几乎完全与电机实际转速相吻合。
图6为电机三相定子电流波形，可以看出三相电流波形具有良好的正弦性。图7为电机输出的电磁转矩波形，可以看出虽然初始输出的电磁转矩波动幅度较大，但能在极短的时间内达到稳定，参数辨识跟踪效果好。
给定转速由1000r/min突变到1500r/min，转速突变时实际转速和估计转速波形如图8所示，转子实际位置与估计位置波形如图9所示。
从图8可以看出电机启动时能够在较短时间内达到给定值，转速突变时，出现小幅度波动后趋于稳定，估计转速能较好的跟踪实际转速。从图9可以看出电机转子实际角度与估计角度曲线几乎完全重合，估计角度可完全应用于实际控制中。
在t＝0.06s时，负载转矩由初始的4N﹒m突变为8N﹒m，图10和图11分别为定子电阻和永磁体磁链的在线辨识波形，可以看出启动和负载突变阶段均有不同程度的波动，但在较短时间内能稳定到实际值，能够较好的完成对转速辨识和电机转子空间位置的估计，具有误差小，跟踪精度高的特点。

Claims (8)

1.一种基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法，其特征在于：建立前馈电压估计模型和参数识别模型，将PI控制器产生的d轴电流给定和转子电角速度送至前馈电压估计模型中得到定子参考电压，定子参考电压、转矩电流分量和励磁电流分量送至参数识别模型中得到定子电阻估计值和转子磁链估计值，将其送入前馈电压估计模型中。
2.根据权利要求1所述一种基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法，其特征在于：所述参数识别模型包括参考模型、估计模型和可调模型，所述参考模型得到定子电流参考值，估计模型得到定子电流的估计值，定子电流参考值和定子电流估计值作为可调模型输入，经可调模型进行误差校正后得到定子电阻估计值和转子磁链估计值。
3.根据权利要求2所述一种基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法，其特征在于：所述参考模型为：
4.根据权利要求2所述一种基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法，其特征在于：所述估计模型为：
式中：和表示估计的定子电阻和转子磁链，和表示估计的q轴和d轴电流，G为观测器的增益矩阵，G1和G2为增益矩阵G的系数。
5.根据权利要求2所述一种基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法，其特征在于：所述可调模型为：
式中，和分别为估计定子电阻PI控制器的比例增益和积分增益，和分别为估计转子磁链PI控制器的比例增益和积分增益，为初始定子电阻的估计值，为初始转子磁链的估计值。
6.根据权利要求1所述一种基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法，其特征在于：所述前馈电压估计模型为：
式中：Rs为定子电阻；Ld、Lq是定子基于d-q轴系的等效电感；ωe为转子电角速度；ψr为永磁体磁链。
7.根据权利要求1所述一种基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法，其特征在于：所述基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法包括电流内环控制和速度外环控制。
8.根据权利要求7所述一种基于多参数识别的永磁同步电机无传感器矢量控制方法，其特征在于：所述速度外环中的转矩电流给定分量经过PI调节器输出得到转子的电角速度ωe，经一阶低通滤波器得到转子转速估计值转速参考值和反馈的转速估计值的差值经过转速调节器得到转矩电流给定分量
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