CN110299881A - 一种燃料电池供电的直流双向电机干扰观测与控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种燃料电池供电的直流双向电机干扰观测与控制方法,提供一燃料电池供电的直流双向电机系统包括燃料电池、直流/直流降压变换器、全桥开关变换器和直流双向电机,包括以下步骤:步骤S1:构建燃料电池供电的直流双向电机系统的数学模型;步骤S2:根据燃料电池供电的直流双向电机系统的数学模型,并利用神经网络的逼近特性得到参数自适应律,用以观测系统外界干扰量与外界干扰所引起的系统参数扰动;步骤S3:根据得到的系统参数扰动,基于反演滑模控制方法,分别设计直流电机驱动电压控制器与角速度控制器,用于控制直流双向电机。本发明实现直流双向电机驱动电压及角速度的快速精确追踪。
Description
技术领域
本发明涉及直流双向电机控制领域,具体涉及一种燃料电池供电的直流双向电机干扰观测与控制方法。
背景技术
燃料电池是一种可直接将储存在燃料和氧化剂中的化学能高效、无污染地转化为电能的发电装置,因此被认为是可替代传统能源的高效清洁能源。作为一种能够将电能转化为机械能得一种装置,电机在各个领域起到重要作用。相比于交流电机来说,直流电机不仅凭借着优良的机械特性以及简单的结构等优势而广受欢迎,更因为其在启动性能和调速范围上无可超越的优势而备受工业、家电等青睐。由燃料电池供电的直流双向电机在交通运输、航天航空、工业设备自动化等领域应用日益广泛。在实际工作中,直流电机的转速在不同工况下应不同的要求,并且直流电机需要稳定的驱动电压。因此需要设计控制器使得电机能够满足不同工况下的不同转速要求,同时具有稳定的驱动电压,这也是本领域技术人员目前需要解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种燃料电池供电的直流双向电机干扰观测与控制方法,实现直流双向电机驱动电压及角速度的快速精确追踪。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
请参照图1,本发明提供一种燃料电池供电的直流双向电机干扰观测与控制方法,提供一燃料电池供电的直流双向电机系统包括燃料电池、直流/直流降压变换器、全桥开关变换器和直流双向电机,包括以下步骤:
步骤S1:构建燃料电池供电的直流双向电机系统的数学模型;
步骤S2:根据燃料电池供电的直流双向电机系统的数学模型,并利用神经网络的逼近特性得到参数自适应律,用以观测系统外界干扰量与外界干扰所引起的系统参数扰动;
步骤S3:根据得到的系统参数扰动,基于反演滑模控制方法,分别设计直流电机驱动电压控制器与角速度控制器,用于控制直流双向电机。
进一步的,所述步骤S1具体为:
步骤S11:系统由燃料电池、直流/直流降压变换器、全桥开关变换器、直流双向电机组成;分析燃料电池的特性,得出其工作模型,确定燃料电池输出电压VFC与燃料电池电流IFC具有函数关系VFC=g(IFC);
步骤S12:根据系统中所有开关的导通/关断状态,同时考虑系统参数扰动及电机负载转矩,得到系统状态空间表达式
其中,L0,R0,C0分别为直流/直流降压变换器中电感,电阻及电容的额定值,ΔL,ΔR,ΔC分别为直流/直流降压变换器实际工作时参数扰动量;La0,J0,TL,Ra分别为直流电机电感,转动惯量额定值,直流电机负载转矩及电机内阻大小,ΔLa,ΔJ分别为直流电机工作时参数扰动量;VFC为燃料电池输出电压,iL和vc分别为直流/直流降压变换器中电感电流及输出电容电压大小;ω和ia分别为直流电机角速度及电流大小;km,ke,b分别为直流电机转矩常数,反电动势及阻尼系数大小;u1为直流/直流降压变换器中开关控制信号,u2为全桥变换器中开关控制信号。
进一步的,所述步骤S2具体为:
步骤S21:基于切比雪夫多项式的神经网络估计方法得到某一函数f(x)的估计值即参数自适应律
其中,为权函数W(x)=[w0 w1 … wn-1]T的估计值,U(x)=[u0 u1 … un-1]T为切比雪夫多项式向量,且u0=1,u1=2x,un+1(x)=2xun(x)-un-1(x);
步骤S22:根据燃料电池供电的直流双向电机系统的数学模型,定义子系统为:
E1=[y1 z1]T=[vc-vref ω-ωref]T
其中y1与y2为直流双向电机驱动电压控制时的第一、第二阶反演子系统;z1与z2分别为直流双向电机角速度控制时的第一、第二阶反演子系统;vc为直流电机驱动电压,ω为直流电机角速度,vref为直电机目标驱动电压,ωref为直流电机目标角速度,α2=[0 iL -iau2 -vc]T,β2=[0 kmia -bω -1]T, 为参数X的估计值;σ与为正的常数;定义滑模面S=[sv sω]T=[τy1+y2 υz1+z2],其中,τ与υ为正的常数;
步骤S23:定义李雅普诺夫函数
消去V一阶导数中的估计误差,得到权函数自适应律
其中,ξi,ζi(i=1,2,3),σ,υ,τ,为正的常数;sv,sω为滑模面;y1=vc-vref,z1=ω-ωref为追踪误差,vref,ωref分别为电机驱动电压及角速度的控制目标值;
通过基于切比雪夫多项式的神经网络估计方法,得到参数自适应律
其中,及为参数估计向量,即 为权函数,Θ(x)=[θ0(x) θ1(x) θ2(x) … θn(x)]T,Π(x)=[ρ0(x)ρ1(x) ρ2(x) … ρn(x)]T。
进一步的,所述步骤S3具体为:
步骤S31:取控制律为
步骤S32:可得李雅普诺夫函数V的一阶导数为
为了确保则正的常数必须满足
且,
得到
其中与由有界扰动量ΔL、ΔC、ΔR、ΔLa、ΔJ所限制;
取限制条件
步骤S33:若 γ、τ、κ、λ、υ必须满足
步骤S34:根据式(12),分别设计直流电机驱动电压控制器与角速度控制器,用于控制直流双向电机。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果:
1、本发明实现直流电机驱动电压及角速度快速收敛于目标,降低了抖振水平;
2、本发明可以对系统在工作时外界干扰及其引起的参数扰动进行观测;
3、本发明克服燃料电池供电的直流双向电机系统存在的参数不确定和外界干扰,提高了系统的鲁棒性,最终实现直流双向电机驱动电压及角速度的快速精确追踪。
附图说明
图1是本发明实施例中质子交换膜燃料电池供电的直流双向电机系统组成;
图2是本发明实施例中质子交换膜燃料电池供电的直流双向电机自适应反演滑模控制原理图;
图3是本发明实例中用于质子交换膜燃料电池供电的直流电机在负载转矩存在时,12V固定电压、30rad/s固定角速度的控制结果图;
图4是本发明实例中负载转矩的观测值
图5是本发明实例中用于质子交换膜燃料电池供电的直流电机12V固定驱动电压、20→5→-10rad/s变角速度控制结果图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
一种燃料电池供电的直流双向电机干扰观测与控制方法,提供一质子交换膜燃料电池供电的直流双向电机系统包括质子交换膜燃料电池、直流/直流降压变换器、全桥开关变换器和直流双向电机,包括以下步骤:
步骤S1:构建质子交换膜燃料电池供电的直流双向电机系统的数学模型;
步骤S2:根据质子交换膜燃料电池供电的直流双向电机系统的数学模型,并利用神经网络的逼近特性得到参数自适应律,用以观测系统外界干扰量与外界干扰所引起的系统参数扰动;
步骤S3:根据得到的系统参数扰动,基于反演滑模控制方法,分别设计直流电机驱动电压控制器与角速度控制器,用于控制直流双向电机。
在本实施例中,所述步骤S1具体为:
步骤S11:系统由质子交换膜燃料电池、直流/直流降压变换器、全桥开关变换器、直流双向电机组成;分析质子交换膜燃料电池的特性,得出其工作模型,确定质子交换膜燃料电池输出电压VFC与电池电流IFC具有函数关系
VFC=N(ENernst-VC-Vohm-Vcon) (1)
其中,N为质子交换膜燃料电池块数,ENernst为能斯特电压,Vohm为欧姆损失,Vcon为浓度损失,活化损失用双层电容Cact上的电压VC表示;
步骤S12:根据系统中所有开关的导通/关断状态,同时考虑系统参数扰动及电机负载转矩,得到系统状态空间表达式
其中,L0,R0,C0分别为直流/直流降压变换器中电感,电阻及电容的额定值;ΔL,ΔR,ΔC分别为直流/直流降压变换器实际工作时参数扰动量;La0,J0,TL,Ra分别为直流电机电感,转动惯量额定值,直流电机负载转矩及电机内阻大小,ΔLa,ΔJ分别为直流电机工作时参数扰动量;VFC为燃料电池输出电压,iL和vc分别为直流/直流降压变换器中电感电流及输出电容电压大小;ω和ia分别为直流电机角速度及电流大小;km,ke,b分别为直流电机转矩常数,反电动势及阻尼系数大小;u1为直流/直流降压变换器中开关控制信号,u2为全桥变换器中开关控制信号。
参考图2,本发明实施例中质子交换膜燃料电池供电的直流双向电机干扰观测及自适应反演滑模控制原理图。设计前,假定直流电机驱动电压及驱动角速度的目标值具有连续的n阶导数,并且系统参数的扰动值ΔL、ΔR、ΔC、ΔLa、ΔJ具有上界Lm、Rm、Cm、Lam、Jm。
所述步骤S2具体为:
步骤S21:基于切比雪夫多项式的神经网络估计方法得到某一函数f(x)的估计值即参数自适应律
其中,为权函数W(x)=[w0 w1 … wn-1]T的估计值,U(x)=[u0 u1 … un-1]T为切比雪夫多项式向量,且u0=1,u1=2x,un+1(x)=2xun(x)-un-1(x);
步骤S22:根据质子交换膜燃料电池供电的直流双向电机系统的数学模型,定义各子系统为:
E1=[y1 z1]T=[vc-vref ω-ωref]T
其中y1与y2为直流双向电机驱动电压控制时的第一、第二阶反演子系统;z1与z2分别为直流双向电机角速度控制时的第一、第二阶反演子系统;vc为直流电机驱动电压,ω为直流电机角速度,vref为直电机目标驱动电压,ωref为直流电机目标角速度,α2=[0 iL-iau2-vc]T,β2=[0 kmia -bω -1]T, 为参数X的估计值;σ与为正的常数;定义滑模面S=[sv sω]T=[τy1+y2 υz1+z2],其中,τ与υ为正的常数;
步骤S23:定义李雅普诺夫函数
消去V一阶导数中的估计误差,得到权函数自适应律
其中,ξi,ζi(i=1,2,3),σ,υ,τ,为正的常数;sv,sω为滑模面;y1=vc-vref,z1=ω-ωref为追踪误差,vref,ωref分别为电机驱动电压及角速度的控制目标值;
通过基于切比雪夫多项式的神经网络估计方法,得到参数自适应律
其中,及为参数估计向量,即
为权函数,Θ(x)=[θ0(x) θ1(x) θ2(x) … θn(x)]T,Π(x)=[ρ0(x) ρ1(x) ρ2(x) … ρn(x)]T。
在本实施例中,所述步骤S3具体为:
步骤S31:取控制律为
步骤S32:可得李雅普诺夫函数V的一阶导数为
为了确保则正的常数必须满足
且,
得到
其中与由有界扰动量ΔL、ΔC、ΔR、ΔLa、ΔJ所限制;
取限制条件
步骤S33:若 γ、τ、κ、λ、υ必须满足
步骤S34:根据式(12),分别设计直流电机驱动电压控制器与角速度控制器,用于控制直流双向电机。
为了验证本方法的有效性,提供以下实施例:
参考图3是本发明实例中用于质子交换膜燃料电池供电的直流电机存在变负载转矩,12V固定电压、30rad/s固定角速度的控制结果图。表明即使在负载转矩存在的情况下,该控制方法能将直流电机驱动电压及角速度稳定在目标值上。负载转矩的观测值如图4所示,表明所设计的干扰观测可以快速且准确地观测负载转矩值、
图5是本发明实例中用于质子交换膜燃料电池供电的直流电机12V固定驱动电压、20→5→-10rad/s变角速度控制结果图。表明所提出的全桥开关变换器能实现燃料电池供电的直流电机双向转动。另外,在角速度发生改变时,直流电机具有稳定的驱动电压。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰,皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (4)
1.一种燃料电池供电的直流双向电机干扰观测与控制方法,提供一燃料电池供电的直流双向电机系统包括燃料电池、直流/直流降压变换器、全桥开关变换器和直流双向电机,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:构建燃料电池供电的直流双向电机系统的数学模型;
步骤S2:根据燃料电池供电的直流双向电机系统的数学模型,并利用神经网络的逼近特性得到参数自适应律,用以观测系统外界干扰量与外界干扰所引起的系统参数扰动;
步骤S3:根据得到的系统参数扰动,基于反演滑模控制方法,分别设计直流电机驱动电压控制器与角速度控制器,用于控制直流双向电机。
2.根据权利要求1所述的一种燃料电池供电的直流双向电机干扰观测与控制方法,其特征在于,所述步骤S1具体为:
步骤S11:系统由燃料电池、直流/直流降压变换器、全桥开关变换器、直流双向电机组成;分析燃料电池的特性,得出其工作模型,确定燃料电池输出电压VFC与燃料电池电流IFC具有函数关系VFC=g(IFC);
步骤S12:根据系统中所有开关的导通/关断状态,同时考虑系统参数扰动及电机负载转矩,得到系统状态空间表达式
其中,L0,R0,C0分别为直流/直流降压变换器中电感,电阻及电容的额定值;
ΔL,ΔR,ΔC分别为直流/直流降压变换器实际工作时参数扰动量;La0,J0,TL,Ra分别为直流电机电感,转动惯量额定值,直流电机负载转矩及电机内阻大小,ΔLa,ΔJ分别为直流电机工作时参数扰动量;VFC为燃料电池输出电压,iL和vc分别为直流/直流降压变换器中电感电流及输出电容电压大小;ω和ia分别为直流电机角速度及电流大小;km,ke,b分别为直流电机转矩常数,反电动势及阻尼系数大小;u1为直流/直流降压变换器中开关控制信号,u2为全桥变换器中开关控制信号。
3.根据权利要求2所述的一种燃料电池供电的直流双向电机干扰观测与控制方法,其特征在于,所述步骤S2具体为:
步骤S21:基于切比雪夫多项式的神经网络估计方法得到某一函数f(x)的估计值即参数自适应律
其中,为权函数W(x)=[w0 w1 … wn-1]T的估计值,U(x)=[u0u1 … un-1]T为切比雪夫多项式向量,且u0=1,u1=2x,un+1(x)=2xun(x)-un-1(x);
步骤S22:根据燃料电池供电的直流双向电机系统的数学模型,定义子系统为:
E1=[y1 z1]T=[vc-vref ω-ωref]T
其中y1与y2为直流双向电机驱动电压控制时的第一、第二阶反演子系统;z1与z2分别为直流双向电机角速度控制时的第一、第二阶反演子系统;vc为直流电机驱动电压,ω为直流电机角速度,vref为直流电机目标驱动电压,ωref为直流电机目标角速度,α2=[0 iL-iau2 -vc]T,β2=[0 kmia -bω -1]T, 为参数X的估计值;σ与为正的常数;定义滑模面S=[sv sω]T=[τy1+y2 υz1+z2],其中,τ与υ为正的常数;
步骤S23:定义李雅普诺夫函数
消去V一阶导数中的估计误差,得到权函数自适应律
其中,ξi,ζi(i=1,2,3),σ,υ,τ,为正的常数;sv,sω为滑模面;y1=vc-vref,z1=ω-ωref为追踪误差,vref,ωref分别为电机驱动电压及角速度的控制目标值;
通过基于切比雪夫多项式的神经网络估计方法,得到参数自适应律
其中,及为参数估计向量,即 为权函数,Θ(x)=[θ0(x) θ1(x) θ2(x) … θn(x)]T,Π(x)=[ρ0(x)ρ1(x) ρ2(x) … ρn(x)]T。
4.根据权利要求3所述的一种燃料电池供电的直流双向电机干扰观测与控制方法,其特征在于,所述步骤S3具体为:
步骤S31:取控制律为
步骤S32:可得李雅普诺夫函数V的一阶导数为
为了确保则正的常数必须满足
且,
得到
其中与由有界扰动量ΔL、ΔC、ΔR、ΔLa、ΔJ所限制;
取限制条件
步骤S33:若 γ、τ、κ、λ、υ必须满足
步骤S34:根据式(12),分别设计直流电机驱动电压控制器与角速度控制器,用于控制直流双向电机。
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