CN110048659B - 电机控制优化系统及方法 - Google Patents

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    • H02P25/02—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of AC motor or by structural details characterised by the kind of motor
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Abstract

本发明公开了一种电机控制优化系统及方法，该方法包括：控制回路根据预设的控制逻辑控制电机运转。优化回路检测电机运转情况，并将电机运转参量发送给云端。云端收集并分析控制回路的参数与电机运转参量的关系，确定电机运转效果更佳的较优参数，并将较优参数更新至控制回路中。本发明的电机控制优化系统及方法，通过设置控制回路和优化回路进行分级管控，控制回路能够独立完成电机运转的控制，保障控制稳定性。优化回路与云端交互完成控制逻辑的自适应更新，适应性和鲁棒性较强，降低控制难度，提高控制效果。

Description

电机控制优化系统及方法
技术领域
本发明涉及电机控制技术领域，尤其涉及一种电机控制优化系统及方法。
背景技术
同步磁阻电机(SynRM)没有永磁体，因成本低、转子结构坚固、无退磁问题、无短路故障电流等优点越来越受到业内人士的广泛关注。其优异的结构特征(无永磁亦无转子绕组)，独特的控制特征(低成本、高可靠性、高过载能力和全负载区间的高效性)，使同步磁阻电机有望成为市场份额巨大的感应电机、永磁电机的潜在替代者。
在进行同步磁阻电机的运行控制时，由于磁模型的非线性、温升的非线性等问题，电机控制难度较高，效果较差。且难以根据电机的运行状态进行对控制端进行动态调节，适应性较差。因此，有必要提供一种电机控制优化系统及方法，以实现电机高动态性能的快速响应和稳态的精益驱动。
发明内容
为解决上述现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种电机控制优化系统及方法。具体技术方案如下：
第一方面，提供了一种电机控制优化系统，所述系统包括：控制回路、优化回路和云端，所述控制回路和所述优化回路分别与所述云端连接；所述控制回路，用于根据预设的控制逻辑控制电机运转；所述优化回路，用于检测电机运转情况，并将电机运转参量发送给所述云端；所述云端，用于收集并分析所述控制回路的参数与电机运转参量的关系，确定电机运转效果更佳的较优参数，并将较优参数更新至所述控制回路中。
在一种可能的设计中，所述控制回路包括：大脑情感智能控制器、电流跟随器和电力电子变流器，所述大脑情感智能控制器的输出转矩经电流分配函数进行电流分配，分配后的电流经所述电流跟随器和所述电力电子变流器控制电机运转。
在一种可能的设计中，所述大脑情感智能控制器根据感官输入函数和情感奖励函数的数学表述关系，确定在所述大脑情感智能控制器内部眶额皮层权值和感觉皮层权值，构建自学习体系。
在一种可能的设计中，感官输入函数的系数为预设值或者由所述云端给出；和/或，情感奖励函数的系数为预设值或者由所述云端给出。
在一种可能的设计中，电流分配函数根据电机的磁模型获得。
第二方面，提供了一种电机控制优化方法，所述方法包括：
控制回路根据预设的控制逻辑控制电机运转；
优化回路检测电机运转情况，并将电机运转参量发送给所述云端；
所述云端收集并分析所述控制回路的参数与电机运转参量的关系，确定电机运转效果更佳的较优参数，并将较优参数更新至所述控制回路中。
在一种可能的设计中，所述方法包括：
建立感官输入函数和情感奖励函数的数学表述关系，确定在大脑情感智能控制器内部眶额皮层权值和感觉皮层权值；
所述大脑情感智能控制器的输出转矩经电流分配函数进行电流分配，分配后的电流经跟随器和电力电子变流器控制电机运转；
电机运行过程中，运行过程中的电压电流参量发送至所述云端进行分析，确定较优参数，将较优参数更新至感官输入函数、情感奖励函数和电流分配函数。
在一种可能的设计中，所述大脑情感智能控制器内预设有不同的磁模型拟合表达式，磁模型拟合表达式包括磁模型和电流分配函数的对应关系。
本发明技术方案的主要优点如下：
本发明的电机控制优化系统及方法，通过设置控制回路和优化回路进行分级管控，控制回路能够独立完成电机运转的控制，保障控制稳定性。优化回路与云端交互完成控制逻辑的自适应更新，适应性和鲁棒性较强，降低控制难度，提高控制效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明一个实施例提供的电机控制优化系统架构图；
图2为本发明一个实施例提供的电机控制优化方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以下结合附图，详细说明本发明实施例提供的技术方案。
第一方面，本发明实施例提供了一种电机控制优化系统，该系统包括：控制回路、优化回路和云端，控制回路和优化回路分别与云端连接。控制回路，用于根据预设的控制逻辑控制电机运转。优化回路，用于检测电机运转情况，并将电机运转参量发送给云端。云端，用于收集并分析控制回路的参数与电机运转参量的关系，确定电机运转效果更佳的较优参数，并将较优参数更新至控制回路中。
以下对本发明实施例提供的电机控制优化系统的有益效果进行说明：
通过将控制端划分为控制回路和优化回路，控制回路作为主控回路，根据预设的控制逻辑控制电机运转。优化回路与电机连接，检测电机运转情况(例如，检测电流、电压、位置、速度等运转参量)，将电机运转参量发送给云端。云端分别与控制回路和优化回路连接，可以分别获取控制回路的参数和电机运转参量，分析控制回路的参数与电机运转参量的关系，通过大量的数据样本建立控制参数与电机运转参量(性能指标)之间的映射关系，确定较佳运转情况(较佳运转情况根据用户需求确定，以达到预期运转情况为较佳运转情况)对应的较优参数，将较优参数更新至控制回路中，对控制回路的控制逻辑不断进行更新，自适应电机运转过程中的各种变化。
可见，本发明实施例提供的电机控制优化系统，通过设置控制回路和优化回路进行分级管控，控制回路能够独立完成电机运转的控制，保障控制稳定性。优化回路与云端交互完成控制逻辑的自适应更新，适应性和鲁棒性较强，降低控制难度，提高控制效果。
对于控制回路如何根据预设的控制逻辑控制电机运转，以下进行示例说明：
可选地，控制回路包括：大脑情感智能控制器(BELBIC情感控制器)、电流跟随器和电力电子变流器，大脑情感智能控制器的输出转矩经电流分配函数进行电流分配，分配后的电流经电流跟随器和电力电子变流器控制电机运转。
其中，大脑情感智能控制器根据感官输入函数和情感奖励函数的数学表述关系，确定在大脑情感智能控制器内部眶额皮层权值和感觉皮层权值，构建自学习体系。如此设置，以提高控制过程的智能化以及适应性。
具体地，感官输入函数的系数为预设值或者由云端给出；和/或，情感奖励函数的系数为预设值或者由云端给出。感官输入函数和情感奖励函数的系数在控制初期为预设值，以形成预设控制逻辑，在控制初期独立完成电机控制。随着电机运行，优化回路不断收集电机运转参量反馈至云端，云端获取较优参数后，根据较优参数给出感官输入函数和情感奖励函数的系数，完成控制逻辑的自适应更新。
本发明实施例中，可选地，电流分配函数根据电机的磁模型获得。同步磁阻电机磁饱和和交叉耦合非线性问题，直接影响电机的控制效果。为了提高控制准确性，大脑情感智能控制器输出转矩到电流的分配依赖于精确的磁模型。
具体地，大脑情感智能控制器内预设有不同的磁模型拟合表达式，磁模型拟合表达式包括磁模型和电流分配函数的对应关系，以根据不同的磁模型选取对应的电流分配函数。电机运行过程中，根据实际运行中的电压电流等参量在云端做系数的确定及更新，以克服磁模型的非线性、温升的非线性变化等，获取最佳电流轨迹控制，从而实现电机高动态性能的快速响应和稳态的精益驱动。
基于上述，本发明实施例提供的电机控制优化系统的架构图可以参见附图1。
第二方面，本发明实施例提供了一种电机控制优化方法，如附图2所示，该方法包括：
控制回路根据预设的控制逻辑控制电机运转。
优化回路检测电机运转情况，并将电机运转参量发送给云端。
云端收集并分析控制回路的参数与电机运转参量的关系，确定电机运转效果更佳的较优参数，并将较优参数更新至控制回路中。
以下对本发明实施例提供的电机控制优化方法的有益效果进行说明：
通过将控制端划分为控制回路和优化回路，控制回路作为主控回路，根据预设的控制逻辑控制电机运转。优化回路与电机连接，检测电机运转情况(例如，检测电流、电压、位置、速度等运转参量)，将电机运转参量发送给云端。云端分别与控制回路和优化回路连接，可以分别获取控制回路的参数和电机运转参量，分析控制回路的参数与电机运转参量的关系，通过大量的数据样本建立控制参数与电机运转参量(性能指标)之间的映射关系，确定较佳运转情况(较佳运转情况根据用户需求确定，以达到预期运转情况为较佳运转情况)对应的较优参数，将较优参数更新至控制回路中，对控制回路的控制逻辑不断进行更新，自适应电机运转过程中的各种变化。
可见，本发明实施例提供的电机控制优化方法，通过设置控制回路和优化回路进行分级管控，控制回路能够独立完成电机运转的控制，保障控制稳定性。优化回路与云端交互完成控制逻辑的自适应更新，适应性和鲁棒性较强，降低控制难度，提高控制效果。
进一步地，本发明实施例提供的电机控制优化方法还包括：
建立感官输入函数和情感奖励函数的数学表述关系，确定在大脑情感智能控制器内部眶额皮层权值和感觉皮层权值。
大脑情感智能控制器的输出转矩经电流分配函数进行电流分配，分配后的电流经跟随器和电力电子变流器控制电机运转。
电机运行过程中，运行过程中的电压电流参量发送至云端进行分析，确定较优参数，将较优参数更新至感官输入函数、情感奖励函数和电流分配函数。
通过上述过程，构建具备自学习体系的控制端，使电机控制过程能够兼具独立性、适应性和鲁棒性。
对于如何获取情感分配函数，以下进行示例说明：大脑情感智能控制器内预设有不同的磁模型拟合表达式，磁模型拟合表达式包括磁模型和电流分配函数的对应关系。
其中，磁模型拟合表达式可以通过预设方式获得，或者由云端提供。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。此外，本文中“前”、“后”、“左”、“右”、“上”、“下”均以附图中表示的放置状态为参照。
最后应说明的是：以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种电机控制优化系统，其特征在于，所述系统包括：控制回路、优化回路和云端，所述控制回路和所述优化回路分别与所述云端连接；
所述控制回路，用于根据预设的控制逻辑控制电机运转；
所述优化回路，用于检测电机运转情况，并将电机运转参量发送给所述云端；
所述云端，用于收集并分析所述控制回路的参数与电机运转参量的关系，确定电机运转效果更佳的较优参数，并将较优参数更新至所述控制回路中；
所述控制回路包括大脑情感智能控制器，所述大脑情感智能控制器的输出转矩经电流分配函数进行电流分配后控制电机运转，所述大脑情感智能控制器根据感官输入函数和情感奖励函数的数学表述关系，确定在所述大脑情感智能控制器内部眶额皮层权值和感觉皮层权值，构建自学习体系，所述感官输入函数的系数由所述云端给出，所述情感奖励函数的系数由所述云端给出，其中，在电机运行过程中，运行过程中的电压电流参量发送至所述云端进行分析，确定较优参数，将较优参数更新至感官输入函数、情感奖励函数和电流分配函数，其中，较优参数表示较佳运转情况对应的参数，较佳运转情况根据用户需求确定，能够达到预期的运转情况为较佳运转情况。
2.根据权利要求1所述的电机控制优化系统，其特征在于，所述控制回路包括：大脑情感智能控制器、电流跟随器和电力电子变流器，所述大脑情感智能控制器的输出转矩经电流分配函数进行电流分配，分配后的电流经所述电流跟随器和所述电力电子变流器控制电机运转。
3.根据权利要求2所述的电机控制优化系统，其特征在于，电流分配函数根据电机的磁模型获得。
4.一种电机控制优化方法，其特征在于，所述方法包括：
控制回路根据预设的控制逻辑控制电机运转；
优化回路检测电机运转情况，并将电机运转参量发送给云端；
所述云端收集并分析所述控制回路的参数与电机运转参量的关系，确定电机运转效果更佳的较优参数，并将较优参数更新至所述控制回路中；
建立感官输入函数和情感奖励函数的数学表述关系，确定在大脑情感智能控制器内部眶额皮层权值和感觉皮层权值；
所述大脑情感智能控制器的输出转矩经电流分配函数进行电流分配，分配后的电流经跟随器和电力电子变流器控制电机运转；
电机运行过程中，运行过程中的电压电流参量发送至所述云端进行分析，确定较优参数，将较优参数更新至感官输入函数、情感奖励函数和电流分配函数，其中，较优参数表示较佳运转情况对应的参数，较佳运转情况根据用户需求确定，能够达到预期的运转情况为较佳运转情况。
5.根据权利要求4所述的电机控制优化方法，其特征在于，所述大脑情感智能控制器内预设有不同的磁模型拟合表达式，磁模型拟合表达式包括磁模型和电流分配函数的对应关系。
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