CN113489408A - 一种永磁直线电机无速度传感器控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种永磁直线电机无速度传感器控制系统,属于电机控制领域。包括:电机电流误差估计模块,用于接收电流PI控制器输出ud和uq,同时输入至电机参考模型和可调模型,得到定子电流实际值和观测值,将两者差值输出至估计速度自适应率模块;估计速度自适应率模块,用于根据波波夫超稳定性理论,得到估计速度自适应率反馈至可调模型,使电机电流误差估计模块输出趋0,传递估计速度给电机速度调节器,对估计速度积分得到估计位置,输出至Park变换模块和反Park变换模块;电机速度调节器,用于输出q轴给定电流信号至电流PI控制器。本发明在保证电机动子速度和位置估计精度前提下,提高抗负载扰动能力和减弱由端部效应引起的速度波动。
Description
技术领域
本发明属于电机控制技术领域,更具体地,涉及一种永磁直线电机无速度传感器控制系统。
背景技术
在直线传动方面,传统的旋转电机驱动方式会使中间传动环节能量损失较大,而采用直线电机直接驱动省去了旋转到直线转换的机械传动装置,减少中间传动环节的能量损失,提高传动效率。此外,永磁直线电机还具有一些优点,如结构简单、体积小、效率高、功率密度高等,其可以广泛地应用于交通领域、工业领域和物流服务领域等。
为了实现永磁直线电机的高性能闭环控制,需要检测电机动子的速度和位置信息。然而,传统的机械式传感器价格昂贵,安装不便,易受环境的干扰。为了克服机械式传感器的缺点,近年来无速度传感器控制的发展受到了越来越多学者的关注。
目前,对于永磁直线电机的无速度传感器控制策略有:高频信号注入法、反电势计算法、滑模观测器法、扩展卡尔曼滤波器法、模型参考自适应法等。其中,在基于模型参考自适应的无速度传感器矢量控制系统中,传统的PI速度调节器存在响应速度与超调的矛盾,参数适应性差,抗负载扰动性能差,并难以应对永磁直线电机由端部效应引起的速度波动。为了提高永磁直线电机运行的平稳性及抗扰能力,需要对现有无速度传感器控制系统进行改进。
发明内容
针对现有技术的缺陷和改进需求,本发明提供了一种永磁直线电机无速度传感器控制系统,其目的在于基于模型参考自适应无速度传感器矢量控制系统中,在保证永磁直线电机动子速度和位置估计精度的前提下,设计速度调节器,提高了系统的抗负载扰动能力和减弱由端部效应引起的速度波动。
为实现上述目的,本发明提供了一种永磁直线电机无速度传感器控制系统,所述控制系统包括:电流PI控制器、Park变换模块和反Park变换模块,所述控制系统还包括:电机电流误差估计模块、估计速度自适应率模块、扩展状态观测器、误差反馈控制器和总扰动补偿模块;
电机电流误差估计模块,用于接收电流PI控制器输出的电机dq轴电压ud和uq,将ud和uq同时输入至永磁直线电机的参考模型和可调模型,分别得到定子电流实际值和定子电流观测值,将两者的差值输出至估计速度自适应率模块;
估计速度自适应率模块,用于根据波波夫超稳定性理论,得到估计速度自适应率反馈至可调模型,使自适应调整可调模型与参考模型的输出误差趋于0,由速度自适应率得到估计速度,并传递给电机速度调节器,对估计速度积分得到估计位置,输出至Park变换模块和反Park变换模块;
扩展状态观测器,用于接收电机运行速度估计值和总扰动补偿模块返回的q轴给定电流信号,估计电机控制系统内外扰总和,输出总扰动观测值至总扰动补偿模块,输出电机运行速度跟踪值至误差反馈控制器;
误差反馈控制器,用于接收扩展状态观测器输出的电机运行速度跟踪值,对电机速度给定值和电机运行速度跟踪值的差值进行非线性控制,输出补偿前q轴给定电流信号至总扰动补偿模块;
总扰动补偿模块,用于接收补偿前q轴给定电流信号和总扰动观测值,对总扰动进行前馈补偿,得到q轴给定电流信号,输出至电流PI控制器及扩展状态观测器。
优选地,所述永磁直线电机的参考模型为:
永磁直线电机的可调模型为:
其中,u′d、u′q、i′d和i′q分别为等效d轴定子电压、等效q轴定子电压、等效d轴定子电流和等效q轴定子电流,是动子电角速度估计值,和分别是等效d轴定子电流估计值和等效q轴定子电流估计值,Rs表示定子电阻,Ld和Lq分别表示d轴和q轴定子电感,ψf表示永磁体磁链,ωe表示动子电角速度。
优选地,将参考模型与可调模型作差,得到误差状态方程:
通过波波夫超稳定性理论,得到估计速度的自适应率为:
进而得到估计位置为:
优选地,所述扩展状态观测器为:
其中,表示电机运行速度估计值,v表示的跟踪值,表示v的微分,f(t)表示扰动总和的观测值,β1和β2表示观测器参数,e2表示误差信号,b表示电机已知模型的补偿增益,表示q轴给定电流信号,表示f(t)的微分。
有益效果:本发明采用扩展状态观测器,由于扩展出一个新的状态量,实现不要求获得系统准确的数学模型,能够估计内外扰总和。
优选地,所述误差反馈控制器为:
其中,e3表示误差信号,表示电机速度给定值,v表示的跟踪值,iq0表示补偿前的q轴给定电流信号,k表示误差反馈控制器参数,fal(e3,α,δ)表示非线性控制函数,α和δ分别表示非线性因子和滤波系数。
有益效果:本发明采用误差反馈控制器,由于非线性控制函数的小误差大增益,大误差小增益的特性,实现误差信号的快速收敛,电机速度动态跟随性能好。
优选地,所述总扰动补偿模块为:
有益效果:本发明采用总扰动补偿模块,由于能够对观测出的内外扰总和进行动态补偿,实现电机速度控制鲁棒性强,抗干扰能力强,减小永磁直线电机端部效应引起的速度波动,使电机运行更加平稳。
其中,M表示电机动子质量,τ表示电机极距,ψf表示永磁体磁链,Fl表示负载力,Fd表示端部效应引起的推力波动。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案,能够取得以下有益效果:
本发明提出一种永磁直线电机无速度传感器控制系统,以永磁直线电机为控制对象,速度估计模块通过电流误差,根据波波夫超稳定性理论得到速度自适应率,实现电机的速度估计和位置估计,在传统的无速度传感器控制策略基础上,对速度调节器进行改进,采用由扩展状态观测器、误差反馈控制器及总扰动补偿模块组成的电机速度调节器,由于能够估计电机控制系统内外扰总和并进行动态补偿,实现在保证电机无速度传感器控制精度前提下,具有动态跟随性能好、鲁棒性强和抗干扰能力强等优点,并且能够明显减小永磁直线电机端部效应引起的速度波动,使电机运行更加平稳。两者相结合,在矢量控制下保证永磁直线电机动子速度和位置估计精度的前提下,提高了系统的抗负载扰动能力和减弱由端部效应引起的速度波动,省去了速度传感器,降低了控制系统的硬件成本,提高了运行可靠性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的永磁直线电机无速度传感器控制方法流程图;
图2是本发明实施例提供的速度和位置观测器结构框图;
图3是本发明实施例提供的扩展状态观测器结构框图;
图4是本发明实施例提供的误差反馈控制器及扰动补偿模块结构框图;
图5是本发明实施例提供的永磁直线电机无速度传感器控制方法与传统的PI速度控制器控制方法的速度响应和负载扰动响应示意图;
图6是本发明实施例提供的永磁直线电机无速度传感器控制方法与传统的PI速度控制器控制方法的速度估计误差波形示意图;
图7是本发明实施例提供的一种永磁直线电机无速度传感器控制系统示意图。
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。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示,本发明提供了一种永磁直线电机无速度传感器控制方法,具体包括以下步骤:
(1)基于永磁直线电机的电流状态方程,构建速度观测器的参考模型和可调模型;
(2)基于参考模型和可调模型得到误差状态方程,通过波波夫超稳定性理论得到估计速度的自适应率,对估计速度积分得到估计位置;
(3)由估计速度通过扩展状态观测器得到永磁直线电机控制系统内扰和外扰的总和;
(4)设计误差反馈控制器并对总扰动进行补偿,输出q轴给定电流信号;
(5)根据获取的估计速度和输出的q轴给定电流信号实现电机双闭环无速度传感器控制。
在本发明实施例中,步骤(1)的具体实施方式为:
由永磁直线电机的数学模型,得到电流状态方程为:
其中,ud、uq、id和iq分别是在旋转dq坐标系中的d轴定子电压、q轴定子电压、d轴定子电流和q轴定子电流,Rs是定子电阻,Ld和Lq分别是d轴和q轴定子电感,ψf是永磁体磁链,ωe是动子电角速度。
进一步地,整理式(2)可以得到:
将式(2)中电流和速度以估计值的形式表示,得到速度观测器的可调模型为:
进一步地,整理式(4)可以得到:
在本发明实施例中,步骤(2)的具体实施方式为:
将参考模型与可调模型作差,得到误差状态方程:
基于波波夫超稳定性理论,欲使系统保持稳定,须满足两个条件:1)等效前向通路H(s)是一个正定矩阵;2)等效反馈通路η(0,t1)应该满足波波夫积分不等式,如下所示:
进一步地,通过逆向求解波波夫积分不等式,可以得到电角速度和直线速度的自适应率:
进一步地,通过积分得到估计位置:
其中,和分别是d轴定子电流估计值和q轴定子电流估计值,s为拉普拉斯算子,kp和ki分别为比例控制参数和积分控制参数,τ为电机极距,为动子电角速度估计值,为动子直线速度估计值,为用于坐标变换的位置估计值。
通过步骤(1)和步骤(2)构建的速度和位置观测器结构如图2所示。
在本发明实施例中,如图3所示,步骤(3)的具体实施方式为:
对于面装式的永磁直线电机,有Ld=Lq,其运动方程为:
其中,vm是动子直线速度,M是电机动子质量,Fl是负载力,Fd是端部效应引起的推力波动。
将由永磁直线电机的参数变化与端部效应引起的推力波动看作内扰,负载变化看作外扰,为了观测内扰和外扰的总和,设计扩展状态观测器为:
其中,是由速度观测器得到的动子直线速度估计值,v是的跟踪值,表示v的微分,e2是误差信号,β1和β2是观测器参数,b是电机已知模型的补偿增益,是q轴给定电流信号,f(t)是扰动总和的观测值,表示f(t)的微分。
在本发明实施例中,如图4所示,步骤(4)的具体实施方式为:
将电机速度给定值与步骤(3)中得到的跟踪值v作差,得到误差信号,将其通过误差反馈控制器,设置非线性因子和滤波系数,计算得到补偿前的q轴给定电流信号,并将步骤(3)中观测出的总扰动进行补偿,将该值作为系统的q轴给定电流信号。
设计误差反馈控制器,并将观测出的总扰动进行补偿,可以表示为:
图5是本发明实施例所提供的永磁直线电机无速度传感器控制方法与传统的PI速度控制器控制方法的速度响应和负载扰动响应示意图。从图中可以看出,给定电机速度为0.2m/s时,本发明所提出的方法速度响应无超调;稳态过程中,由端部效应引起的速度波动小;在1s突加负载过程中,速度跌落减小,负载扰动响应恢复速度快。
图6是本发明实施例所提供的永磁直线电机无速度传感器控制方法与传统的PI速度控制器控制方法的速度估计误差波形示意图。从图中可以看出,本发明所提出的方法速度估计误差保持在较低水平,有良好的速度估计效果。
综上可知,本发明所提出的永磁直线电机无速度传感器控制方法,在保证动子的速度估计精度的前提下,具有动态跟随性能好、鲁棒性强和抗干扰能力强优点,而且能够减小由端部效应引起的速度波动。
如图7所示,本发明还提供了一种永磁直线电机无速度传感器控制系统,包括:SVPWM模块,逆变器、永磁直线电机、Clarke变换模块、Park变换模块、电流PI控制器、反Park变换模块,电机电流误差估计模块、估计速度自适应率模块、扩展状态观测器、误差反馈控制器及总扰动补偿模块;
电机电流误差估计模块用于根据永磁直线电机的数学模型,得到误差状态方程;
估计速度自适应率模块用于根据波波夫超稳定性理论,得到估计速度自适应率反馈至可调模型,自适应调整可调模型与参考模型的输出误差趋于0,对估计速度积分得到估计位置,用于Park变换模块和反Park变换模块;
扩展状态观测器模块用于估计永磁直线电机控制系统内扰和外扰的总和;
误差反馈控制器及总扰动补偿模块用于将观测到的总扰动进行前馈补偿,得到q轴给定电流信号,进而配合控制系统的其他模块,实现电机的双闭环无速度传感器控制。
本发明采用矢量控制,相对于直接转矩控制,存在电流闭环,不需要考虑动态过程中的过流问题;开关频率固定,电机速度波动较小。
本发明采用基于电流的MRAS,仅观测速度,相对于现有技术基于磁链的MRAS,基于电流的MRAS参考模型是电机本身,可减小电机参数变化带来的影响。
本领域的技术人员容易理解,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 (7)
1.一种永磁直线电机无速度传感器控制系统,所述控制系统包括:电流PI控制器、Park变换模块和反Park变换模块,其特征在于,所述控制系统还包括:电机电流误差估计模块、估计速度自适应率模块、扩展状态观测器、误差反馈控制器和总扰动补偿模块;
电机电流误差估计模块,用于接收电流PI控制器输出的电机dq轴电压ud和uq,将ud和uq同时输入至永磁直线电机的参考模型和可调模型,分别得到定子电流实际值和定子电流观测值,将两者的差值输出至估计速度自适应率模块;
估计速度自适应率模块,用于根据波波夫超稳定性理论,得到估计速度自适应率反馈至可调模型,使自适应调整可调模型与参考模型的输出误差趋于0,由速度自适应率得到估计速度,并传递给电机速度调节器,对估计速度积分得到估计位置,输出至Park变换模块和反Park变换模块;
扩展状态观测器,用于接收电机运行速度估计值和总扰动补偿模块返回的q轴给定电流信号,估计电机控制系统内外扰总和,输出总扰动观测值至总扰动补偿模块,输出电机运行速度跟踪值至误差反馈控制器;
误差反馈控制器,用于接收扩展状态观测器输出的电机运行速度跟踪值,对电机速度给定值和电机运行速度跟踪值的差值进行非线性控制,输出补偿前q轴给定电流信号至总扰动补偿模块;
总扰动补偿模块,用于接收补偿前q轴给定电流信号和总扰动观测值,对总扰动进行前馈补偿,得到q轴给定电流信号,输出至电流PI控制器及扩展状态观测器。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20211008 |