CN111277200B - 一种电机绕组温度估计及保护方法 - Google Patents

一种电机绕组温度估计及保护方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了电机绕组温度估计及保护方法，包括以下步骤：S1，获取电机绕组BP神经网络散热模型；S2，计算电机绕组温度；S3，保护电机绕组。本发明由于神经网络能对复杂散热条件下对散热过程进行较准确的建模，更加适用于散热条件较为复杂的应用场景；使用电机绕组电流计算由损耗引起的绕组发热温度变化速率；以绕组散热温度变化速率和绕组发热温度变化速率计算绕组温度；采用所计算的绕组温度对电机采用多段温度截止曲线限制运动控制输出以对绕组进行温度保护以防止绕组温度过高引起的损坏。

Description

一种电机绕组温度估计及保护方法
技术领域
本发明属于电机领域，涉及一种电机绕组温度估计及保护方法。
背景技术
在机器人领域，电机作为机电能量转换装置越来越扮演着重要的角色，随着机器人技术的进步，机器人的体积和质量也越来越小，这就需要高功率密度的电机作为驱动机构，传统的电流保护技术难以使电机超过最大可持续电流运行，从而无法提供较高的峰值力矩以提高机器人关节的瞬态响应能力，然而在电机运行时在绕组安放温度传感器并实时检测绕组温度并进行温度保护通常会导致电机体积变大，因此在电机运行时往往不在绕组内安放温度传感器而采用绕组温度估算的方式代替。
针对产生这样的问题的情况，以往已知有如下技术，利用电机的绕组电阻值与绕组温度的线性依赖关系来估算绕组温度。
另外，以往已知有如下技术，利用电机的热力学模型采集电机绕组电流和散热壳体温度对绕组温度进行估算。
现有技术中，对于电机绕组温度的估算的主要分为以下两种方式，第一中采用电机绕组电阻和绕组温度的关系根据绕组电阻计算得到绕组温度，该种方法需要检测电压与电流的关系计算绕组电阻值，需要进行电压注入容易引起电机的误动作和控制精度下降所以难以应用于对于精度有着较高要求的伺服系统，第二类采用绕组到散热壳体外表面的等效热阻计算以及铜损等定子损耗来计算绕组温度，既采用热力学模型或热路法，该方法需要较准确的绕组散热模型的先验信息，然而这在实际应用过程中散热装置复杂且不确定比较大的时候是比较难的，所以该方法难以适用于复杂散热结构下热力学模型难以准确获取下的绕组温度计算。
发明内容
为解决上述问题，本发明的技术方案为一种电机绕组温度估计及保护方法，包括以下步骤：
S1，获取电机绕组BP神经网络散热模型；
S2，计算电机绕组温度；
S3，保护电机绕组。
优选地，所述获取电机绕组BP神经网络散热模型，包括以下步骤：
S11，将温度传感器分别安放至电机绕组和散热壳体表面；
S12，加热电机绕组，使其具有预设范围内的初始温度；
S13，停止加热，使电机绕组进入散热状态，采集电机绕组侧温度传感器数据和散热壳体表面温度传感器数据；
S14，使用S13中获取的温度传感器数据得到绕组相对于散热壳体表面的温升和绕组温度变化速率；
S15，使用S14中获取的数据训练BP神经网络，建立BP神经网络绕组散热模型，其输入为绕组相对于散热壳体表面的温升，输出为绕组温度变化速率。
优选地，所述计算电机绕组温度，包括以下步骤：
S21，绕组温度计算初始化，将绕组温度初始值设置为电机绕组极限温度；
S22，获取上个时刻计算所得的电机绕组温度；
S23，使用温度传感器采集散热壳体表面温度，计算绕组相对于散热壳体表面的温升；
S24，根据绕组相对于散热壳体表面的温升使用BP神经网络绕组散热模型，计算散热引起的绕组温度变化速率；
S25，根据绕组相对于散热壳体表面的温升，使用绕组到壳体表面的总热阻计算散热引起的绕组温度变化速率；
S26，将S24和S25所得绕组温度变化速率进行融合得到绕组散热温度变化速率；
S27，使用电流传感器采集得到绕组电流，由该电流计算绕组铜损引起的发热，并计算绕组发热温度变化速率；
S28，使用绕组散热温度变化速率和绕组发热温度变化速率计算绕组温度。
优选地，所述保护电机绕组，包括以下步骤：
S31，判定电机绕组温度是否小于所设置阈值；
S32，若是，则运动控制单元输出限制为电机驱动最大可输入值；
S33，若否，则根据计算所得的绕组温度和截止曲线计算运动控制单元输出限制。
本发明的有益效果如下：绕组温度估计的散热部分采用神经网络与热力学模型的结合，从而提高了整体的绕组温度估计的精度。
由于散热的计算将神经网络与机理模型的结合，既补偿了传统机理散热模型在相对复杂环境下的难以准确建模的缺陷，又弥补了神经网络对所使用的数据有较高的要求及可能造成过拟合从而使估计值产生误差的缺陷。
由于只在散热部分的计算采用到了神经网络，所以训练数据不包含电流，从而避免电流噪声所带来的影响。
该方法神经网络散热计算使用离线训练获取网络模型，结合机理模型计算的散热与发热，以递推的方式计算绕组温度，所以极易在计算资源相对有限的嵌入式CPU中实现，便于实际的应用。
另外温度保护机制可以自行设置多段曲线的参数来在实际应用中达到不同的保护效果(保守或者不保守)，且在正常使用过程中不会引起电机的误动作，并且基于该保护机制下控制器的输出仍然是连续的，由于大多数应用场景下电机的输出端都是装有减速器的，控制器的连续输出避免了输出不连续造成的减速器震动现象。
附图说明
图1为本发明方法具体实施例的电机绕组温度估计及保护方法的硬件结构框图；
图2为本发明方法具体实施例的电机绕组温度估计及保护方法的步骤流程图；
图3为本发明方法具体实施例的电机绕组温度估计及保护方法的散热模型图；
图4为本发明方法具体实施例的电机绕组温度估计及保护方法的运动控制单元和温度保护单元图；
图5为本发明方法具体实施例的电机绕组温度估计及保护方法的温度截止曲线图；
图6为本发明方法具体实施例的电机绕组温度估计及保护方法的神经网络散热模型预测效果图；
图7为本发明方法具体实施例的电机绕组温度估计及保护方法的硬件中的绕组温度估计图；
图8为本发明方法具体实施例的电机绕组温度估计及保护方法的硬件中进入保护时的绕组温度估计图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
本发明的方法适用的硬件结构以图1所示为具体实施例进行说明，再结合图3的散热模型图，本方法可用于各类执行器例如串联弹性执行器，执行器具备驱动用的电机19、逆变电路8、散热壳体17、导热硅胶18、控制器1、直流电源9、减速器20、弹性元件21、编码器U116、编码器U2 15、温度传感器11、电流传感器10。电机19可以采用各类无刷直流电机，逆变电路8由多个开关元件(例如MOSFET)进行电桥连接组成，该逆变电路8还具备电流传感器10，逆变电路8主要是将直流电源9所提供的直流电转换成驱动无刷直流电机的交流电(方波、正弦波)，电流传感器10负责采集电机绕组191等效电流以提供给后续的绕组温度的计算。
散热壳体17采用铝合制金属壳体，该金属壳体将电机包裹住，用于电机散热；导热硅胶18均匀放置于电机壳体192和散热壳体17之间，用于电机19散热。
控制器1由CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)等各种存储介质及计时器等电子电路构成，控制器1输出调制信号用于控制逆变电路8驱动电机19运行，控制器1与散热壳体17、温度传感器11、电流传感器10、位置传感器14、速度传感器13、力矩传感器12连接。
位置、速度、力矩传感器由多个编码器组成，编码器U2 15主要用来计算输出位置及速度、编码器U1 16编码器U2 15的差值信号主要用来计算输出力矩；减速器20使用齿轮减速箱；弹性元件21安装于减速器20输出端以及执行器的输出法兰22之间，编码器U2 15与编码器U1 16分别安装在弹性元件21前后，用于形变量的检测，同时编码器U2 15还负责输出位置和速度的检测。
温度传感器11紧贴于散热壳体17表面主要用于检测散热壳体17的温度以提供给后续电机绕组191温度的计算。
控制器1包括电机绕组191散热起温度变化速率计算单元6(由散热引起)、电机绕组发热温度变化速率计算单元7(由损耗导致的发热引起)、绕组温度估计单元5、温度保护单元4、运动控制单元3、电机驱动2。
图3为散热模型图，右侧为使用BP神经网络建立电机绕组到散热壳体表面的散热模型，左侧为经电机绕组191、电机壳体192到散热壳体17表面的总热阻建立散热模型分别使用这两个模型计算电机绕组191散热引起的绕组温度变化速率，将两部分计算所得的绕组温度变化速率融合得到绕组散热温度变化速率。
图3中的Fnet由绕组散热温度变化速率计算单元6根据式1计算，其为散热神经网络模型Fnet下的散热温度变化速率
Figure BDA0002382631950000061
另外，根据式2利用总热阻Rth、绕组比热容C计算热力学模型下的散热温度变化速率
Figure BDA0002382631950000062
并将这两种方式的计算结果根据式3进行融合来计算绕组散热温度变化速率
Figure BDA0002382631950000063
A表示融合系数。
Figure BDA0002382631950000064
Figure BDA0002382631950000065
Figure BDA0002382631950000066
神经网络散热模型Fnet的获取，该模型需要在电机进行实际应用之前完成获取，本实施例使用如下方式获取模型为例，与后述的S11-15同理。
首先在电机绕组上安放温度传感器，数据测量前使电机绕组温度达到低于绕组极限温度一定范围以内(可由电机堵转产生，或者其它加热方式)；
然后停止加热绕组，绕组进入完全的散热状态，开始测量电机绕组温度和散热壳体温度直至电机绕组温度降至散热壳体温度附近停止测量；
使用BP神经网络拟合电机绕组温度变化速率与绕组温度相对于壳体温度的温升的关系得到Fnet，读者也可以使用其它更加准确的方式获取神经网络散热模型；
神经网络散热模型获取完成后移除绕组温度传感器；
绕组发热温度变化速率计算单元7主要利用电机绕组191的铜损进行计算，由铜损造成的温度变化速率根据电流传感器10检测得到的电机绕组191等效电流、绕组电阻进行计算，如下式4所示。由于电阻阻值会随着绕组温度的变化而变化，在此电阻阻值根据绕组温度查表获取，该关系表在执行器上电时加载至控制器1的RAM中。
Figure BDA0002382631950000071
绕组温度估计单元5使用了绕组由散热造成的温度变化速率
Figure BDA0002382631950000072
和由损耗造成的温度变化速率
Figure BDA0002382631950000073
如下式5所示。
Figure BDA0002382631950000074
将绕组温度计算离散化后写成递推的形式，如式6式7所示，以方便在控制器1中实施，ΔT为采样周期，k表示当前采样时刻，k-1表示上一采样时刻。
Tw(k)＝Tw(k-1)+ΔT*ΔTw(k) (6)
Figure BDA0002382631950000075
保护值的计算采用温度截止曲线的方式，计算结果用来限制运动控制单元3的输出来避免执行器因为绕组温度过高而导致的损坏，温度截止曲线参见图5。
参见图4为运动控制单元3和温度保护单元4的结构框图，运动控制单元包括位置控制器31、速度控制器32、力矩控制器33、输出限幅34，其输出限制由电机绕组191温度决定，故截止曲线35由输入绕组温度计算输出限幅34，目的在于保护电机绕组191温度不会过高而损坏。
电机驱动2的输入等于运动控制单元3的经过限幅处理后的输出，其目的在于产生驱动电机19的等效电压。
需要说明的是融合系数A根据实际应用中对神经网络模型和等效热阻的先验知识进行调节，若在神经网络模型获取过程中使用的数据质量越高所获的模型精度越高，对该模型的置信度也越高，因此融合系数可以设置的更大，反之则反。
参见图2，为本发明实施例的电机绕组温度估计及保护方法的步骤流程图，包括以下步骤：
S1，获取电机绕组BP神经网络散热模型；
S2，计算电机绕组温度；
S3，保护电机绕组。
具体实施例中，S1，获取电机绕组BP神经网络散热模型，包括以下步骤：
S11，将温度传感器分别安放至电机绕组和散热壳体表面；
S12，加热电机绕组，使其具有预设范围内的初始温度；
S13，停止加热，使电机绕组进入散热状态，采集电机绕组侧温度传感器数据和散热壳体表面温度传感器数据；
S14，使用S13中获取的温度传感器数据得到绕组相对于散热壳体表面的温升和绕组温度变化速率；
S15，使用S14中获取的数据训练BP神经网络，建立BP神经网络绕组散热模型，其输入为绕组相对于散热壳体表面的温升，输出为绕组温度变化速率。
S2，计算电机绕组温度，包括以下步骤：
S21，绕组温度计算初始化，将绕组温度初始值设置为电机绕组极限温度；
S22，获取上个时刻计算所得的电机绕组温度；
S23，使用温度传感器采集散热壳体表面温度，计算绕组相对于散热壳体表面的温升；
S24，根据绕组相对于散热壳体表面的温升使用BP神经网络绕组散热模型，计算散热引起的绕组温度变化速率；
S25，根据绕组相对于散热壳体表面的温升，使用绕组到壳体表面的总热阻计算散热引起的绕组温度变化速率；
S26，将S24和S25所得绕组温度变化速率进行融合得到绕组散热温度变化速率；
S27，使用电流传感器采集得到绕组电流，由该电流计算绕组铜损引起的发热，并计算绕组发热温度变化速率；
S28，使用绕组散热温度变化速率和绕组发热温度变化速率计算绕组温度。
S3，保护电机绕组，包括以下步骤：
S31，判定电机绕组温度是否小于所设置阈值；
S32，若是，则运动控制单元输出限制为电机驱动最大可输入值；
S33，若否，则根据计算所得的绕组温度和截止曲线计算运动控制单元输出限制。
参见图6神经网络散热模型的预测效果，总共采集10100组数据，其中随机10000组作为训练样本，100组作为测试样本。
图7为将本方法应用在硬件中的绕组温度估计(纵坐标单位：℃，横坐标单位：28ms)，C1为CPU温度曲线、C2为电机绕组191的温度曲线、C3为散热壳体17的表面温度曲线，点a为电机开始旋转时刻，点b为电机停止旋转时刻。
图8为将本方法应用在硬件中进入保护时的绕组温度估计，C4为进入保护状态时的绕组温度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种电机绕组温度估计及保护方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，获取电机绕组BP神经网络散热模型；
S2，计算电机绕组温度；
S3，保护电机绕组；
所述获取电机绕组BP神经网络散热模型，包括以下步骤：
S11，将温度传感器分别安放至电机绕组和散热壳体表面；
S12，加热电机绕组，使其具有预设范围内的初始温度；
S13，停止加热，使电机绕组进入散热状态，采集电机绕组侧温度传感器数据和散热壳体表面温度传感器数据；
S14，使用S13中获取的温度传感器数据得到绕组相对于散热壳体表面的温升和绕组温度变化速率；
S15，使用S14中获取的数据训练BP神经网络，建立BP神经网络绕组散热模型，其输入为绕组相对于散热壳体表面的温升，输出为绕组温度变化速率；
所述计算电机绕组温度，包括以下步骤：
S21，绕组温度计算初始化，将绕组温度初始值设置为电机绕组极限温度；
S22，获取上个时刻计算所得的电机绕组温度；
S23，使用温度传感器采集散热壳体表面温度，计算绕组相对于散热壳体表面的温升；
S24，根据绕组相对于散热壳体表面的温升使用BP神经网络绕组散热模型，计算散热引起的绕组温度变化速率；
S25，根据绕组相对于散热壳体表面的温升，使用绕组到壳体表面的总热阻计算散热引起的绕组温度变化速率；
S26，将S24和S25所得绕组温度变化速率进行融合得到绕组散热温度变化速率；
S27，使用电流传感器采集得到绕组电流，由该电流计算绕组铜损引起的发热，并计算绕组发热温度变化速率；
S28，使用绕组散热温度变化速率和绕组发热温度变化速率计算绕组温度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述保护电机绕组，包括以下步骤：
S31，判定电机绕组温度是否小于所设置阈值；
S32，若是，则运动控制单元输出限制为电机驱动最大可输入值；
S33，若否，则根据计算所得的绕组温度和截止曲线计算运动控制单元输出限制。
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CB03 Change of inventor or designer information
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GR01 Patent grant
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