CN113777924B - 一种接触器的直接吸力闭环控制方法及系统 - Google Patents

一种接触器的直接吸力闭环控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种接触器的直接吸力闭环控制方法，包括以下步骤:步骤S1:根据接触器电磁机构电流、磁链及吸力的二元一一对应关系，设计基于BP神经网络的吸力观测器;步骤S2:以线圈电流及积分计算磁链作为吸力观测器的输入，获取实时输出电磁吸力；步骤S3:电磁吸力结合机械运动方程和弹簧反力方程，求接触器动态过程弹簧反力，并在弹簧反力的基础上加一预设裕量，作为吸力参考值，进行吸力闭环控制。本发明既保证了接触器可靠吸合，又实现了更合理的吸、反力配合，抑制触头弹跳，优化接触器的动态过程。

Description

一种接触器的直接吸力闭环控制方法及系统
技术领域
本发明属于电器控制领域，具体涉及一种接触器的直接吸力闭环控制方法及系统。
背景技术
接触器作为一种典型的电磁开关，在电网系统中起着至关重要的作用，且随着新能源普及，电网对智能控制的需要愈发强烈，接触器的智能化发展已愈发受到社会的关注，也对其提出了更高的要求。而传统接触器在运行中依然存在诸多问题，如：工作电压范围较窄，因输入电压的波动将导致接触器的误分断；起动和保持过程中线圈功耗高，可能引发线圈烧毁及其他问题；在吸合过程中动铁心运动速度较大且难以控制，随着动静铁心的剧烈碰撞将带来严重的触头弹跳，进而加剧了触点的熔焊和机械磨损，降低接触器的使用寿命。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种接触器的直接吸力闭环控制方法及系统，既保证了接触器可靠吸合，又实现了更合理的吸、反力配合，抑制触头弹跳，优化接触器的动态过程。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种接触器的直接吸力闭环控制方法，包括以下步骤:
步骤S1:根据接触器电磁机构电流、磁链及吸力的二元一一对应关系，设计基于BP神经网络的吸力观测器；
步骤S2:以线圈电流及积分计算磁链作为吸力观测器的输入，获取实时输出电磁吸力；
步骤S3:电磁吸力结合机械运动方程和弹簧反力方程，求接触器动态过程弹簧反力，并在弹簧反力的基础上加一预设裕量，作为吸力参考值，进行吸力闭环控制。
进一步的，所述步骤S1具体为：
步骤S11:将接触器的磁路电压平衡方程式改为积分形式，并根据在不同电流icoil和磁链ψ的共同约束下，存在唯一的吸力Fx与之对应，获取(icoil,ψ)→Fx二元一一对应的非线性映射关系；
步骤S12:采用BP神经网络对非线性映射关系进行拟合，设计接触器的电磁吸力观测器。
进一步的，所述步骤S11具体为：将接触器的磁路电压平衡方程式改为积分形式，如式(1)所示，求得磁链
Figure GDA0004226983560000021
式中：ucoil为线圈电压，icoil为线圈电流，Rcoil为线圈电阻，t为动态过程的当前时刻。
进一步的，所述步骤S12根据静态表格的电流、磁链和吸力数据，进行BP神经网络模型的离线训练，具体的：
采用三层网络，包括电流磁链的输入层、单隐含层以及吸力输出层。Wij为输入层到隐含层的权重；aj为输入层到隐含层的偏置；Wjk为隐含层到输出层的权重；bk为隐含层到输出层的偏置，激励函数则采取tansig函数，如式(2)所示。
Figure GDA0004226983560000031
根据映射效果，并综合考虑计算复杂度来调整中间隐含层的神经元个数；
由静态数据离线训练完成的神经网络模型经嵌入式改写即可用于实时控制中；传感器采集到的ucoil、icoil按照式(1)实时计算磁链ψ，之后icoil、ψ输入训练好的嵌入式神经网络即可实时映射出Fx，完成吸力观测器的构建。
进一步的，所述步骤S3具体为：接触器在吸合过程中，电磁吸力Fx克服弹簧反力Ff使动铁心向静铁心运动，满足达朗贝尔机械运动方程：
Figure GDA0004226983560000032
式中：m为铁心质量，x为动铁心位移，Ff为弹簧反力，是位移x的函数。
采用神经网络观测到吸力Fx后，在不使用位移传感器的情况下，根据式(3)及电磁机构本体弹簧反力关于位移的函数共同建立反力观测器模型求解弹簧反力值。
一种接触器的直接吸力闭环控制系统，包括接触器线圈驱动模块和嵌入式控制模块；所述接触器线圈驱动模块包括依次连接的整流器、不对称半桥和接触器线圈；所述嵌入式控制模块包括吸力滞环控制器、电压电流传感器、磁链观测器、吸力观测器和反力观测器；所述电压电流传感器、磁链观测器、吸力观测器和反力观测器依次连接；所述电压电流传感器还与接触器线圈连接；所述吸力滞环控制器与不对称半桥、吸力观测器和反力观测器分别连接。
进一步的，所述接触器线圈采用的不对称半桥驱动，包括运行三种状态：励磁状态，续流状态以及去磁状态。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
本发明既保证了接触器可靠吸合，又实现了更合理的吸、反力配合，抑制触头弹跳，优化接触器的动态过程。
附图说明
图1是本发明一实施例中吸力非线性BP神经网络训练模型；
图2是本发明一实施例中吸力观测器原理；
图3是本发明一实施例中反力观测器模型；
图4是本发明系统示意图；
图5是本发明一实施例中不对称半桥驱动电路及运行状；
图6是本发明一实施例中吸力滞环控制器。
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。
请参照图1，本发明提供一种接触器的直接吸力闭环控制方法，包括以下步骤:
步骤S1:根据接触器电磁机构电流、磁链及吸力的二元一一对应关系，设计基于BP神经网络的吸力观测器；
步骤S2:以线圈电流及积分计算磁链作为吸力观测器的输入，获取实时输出电磁吸力；
步骤S3:电磁吸力结合机械运动方程和弹簧反力方程，求接触器动态过程弹簧反力，并在弹簧反力的基础上加一预设裕量，作为吸力参考值，进行吸力闭环控制。
在本实施例中，优选的，基于BP神经网络的吸力观测器设计如下：
将接触器的磁路电压平衡方程式改为积分形式，如式(1)所示，可求得磁链。
Figure GDA0004226983560000051
式中：ucoil为线圈电压，icoil为线圈电流，Rcoil为线圈电阻，t为动态过程的当前时刻。
接触器的电磁机构存在如下关系：在不同电流icoil和磁链ψ的共同约束下，存在唯一的吸力Fx与之对应，即存在(icoil,ψ)→Fx二元一一对应的非线性映射关系。
根据静态表格的电流、磁链和吸力数据，进行图1所示的BP神经网络模型的离线训练。其采用三层网络，包括电流磁链的输入层、单隐含层以及吸力输出层。Wij为输入层到隐含层的权重；aj为输入层到隐含层的偏置；Wjk为隐含层到输出层的权重；bk为隐含层到输出层的偏置，激励函数则采取tansig函数，如式(2)所示。
Figure GDA0004226983560000052
根据映射效果，并综合考虑计算复杂度来调整中间隐含层的神经元个数。整个吸力观测器的构建原理如图2所示：由静态数据离线训练完成的神经网络模型经嵌入式改写即可用于实时控制中；传感器采集到的ucoil、icoil按照式(1)实时计算磁链ψ，之后icoil、ψ输入训练好的嵌入式神经网络即可实时映射出Fx，完成吸力观测器的构建。
优选的在本实施例中，电磁机构在不同气隙下弹簧反力的计算如下：
接触器在吸合过程中，电磁吸力Fx克服弹簧反力Ff使动铁心向静铁心运动，满足达朗贝尔机械运动方程：
Figure GDA0004226983560000061
式中：m为铁心质量，x为动铁心位移，Ff为弹簧反力，是位移x的函数。
采用神经网络观测到吸力Fx后，在不使用位移传感器的情况下，根据式(3)及电磁机构本体弹簧反力关于位移的函数可共同建立图3所示的反力观测器模型求解弹簧反力值。
参考图4，在本实施例中，构建接触器的直接吸力闭环控制系统，包括接触器线圈驱动模块和嵌入式控制模块；所述接触器线圈驱动模块包括依次连接的整流器、不对称半桥和接触器线圈；所述嵌入式控制模块包括吸力滞环控制器、电压电流传感器、磁链观测器、吸力观测器和反力观测器；所述电压电流传感器、磁链观测器、吸力观测器和反力观测器依次连接；所述电压电流传感器还与接触器线圈连接；所述吸力滞环控制器与不对称半桥、吸力观测器和反力观测器分别连接。
优选的，在本实施例中，线圈驱动模块：
接触器线圈所采用的不对称半桥驱动拓扑及运行状态如图5所示，分为三种状态：励磁状态，续流状态以及去磁状态。由220V交流电源经整流滤波后，得到图5中的电容电压U。当上下桥臂的开关管同时导通时，电源向线圈供电，此时加在线圈两端的电压近似为正的电源电压，以+1态表示；当仅下桥臂开关管导通时，线圈电流经由二极管续流，此时线圈电压为二极管与开关管的压降和，近似为0，故以0态表示；当两个开关管同时关断，线圈经由两个二极管向电源馈电，承受负的电源电压，以-1态表示。
优选的，在本实施例中，控制模块：
将传感器采集到的线圈电流icoil和线圈电压ucoil送入式(1)中的磁链观测器，再由计算得到的磁链ψ和icoil经过图2中的吸力观测器，得到电磁吸力观测值，作为闭环控制的反馈量。电磁吸力经过图3反力观测模型即可得到电磁机构的弹簧反力值。
控制系统在接触器的起动及保持过程将实时的弹簧反力值Ff及反力裕量F1之和作为闭环系统的吸力参考值Fxref，即Fxref＝Ff+F1，而分断过程将Fxref设为0，即可进入吸力闭环控制，吸力滞环控制器的具体原理如图6所示：将观测吸力值Fx与参考值Fxref作差，得到吸力误差值ΔFx，再与设定的滞环宽度ε比较。当ΔFx<0时，采用+1态电压，使电磁吸力快速上升；0≤ΔFx≤ε时，采用0态电压，缓慢退磁；ΔFx>ε时，采用-1态电压，使电磁吸力快速下降，将对应的电压状态转换成S1、S4的开关状态，即可控制驱动电路开关管的通断，实现电磁吸力快速跟踪参考值Fxref。
因此，在接触器的起动和保持过程都能做到合理的电磁吸力直接控制，而分断过程做到负压快速退磁，实现接触器的直接吸力闭环控制，对接触器的弹跳抑制和动态过程的优化具有重要意义。
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)

1.一种接触器的直接吸力闭环控制方法，其特征在于，包括以下步骤:
步骤S1:根据接触器电磁机构电流、磁链及吸力的二元一一对应关系，设计基于BP神经网络的吸力观测器；
所述步骤S1具体为：
步骤S11:将接触器的磁路电压平衡方程式改为积分形式，并根据在不同电流icoil和磁链ψ的共同约束下，存在唯一的吸力Fx与之对应，获取(icoil,ψ)→Fx二元一一对应的非线性映射关系；
步骤S12:采用BP神经网络对非线性映射关系进行拟合，设计接触器的电磁吸力观测器；
所述步骤S12根据静态表格的电流、磁链和吸力数据，进行BP神经网络模型的离线训练，具体的：
采用三层网络，包括电流磁链的输入层、单隐含层以及吸力输出层；Wij为输入层到隐含层的权重；aj为输入层到隐含层的偏置；Wjk为隐含层到输出层的权重；bk为隐含层到输出层的偏置，激励函数则采取tansig函数，如式(2)所示：
Figure FDA0004241290370000011
根据映射效果，并综合考虑计算复杂度来调整中间隐含层的神经元个数；
由静态数据离线训练完成的神经网络模型经嵌入式改写即可用于实时控制中；传感器采集到的ucoil、icoil按照式(1)实时计算磁链ψ，之后icoil、ψ输入训练好的嵌入式神经网络即可实时映射出Fx，完成吸力观测器的构建；
将接触器的磁路电压平衡方程式改为积分形式，如式(1)所示，求得磁链
Figure FDA0004241290370000021
式中：ucoil为线圈电压，icoil为线圈电流，Rcoil为线圈电阻，t为动态过程的当前时刻；
步骤S2:以线圈电流及积分计算磁链作为吸力观测器的输入，获取实时输出电磁吸力；
步骤S3:电磁吸力结合机械运动方程和弹簧反力方程，求接触器动态过程弹簧反力，并在弹簧反力的基础上加一预设裕量，作为吸力参考值，进行吸力闭环控制。
2.根据权利要求1所述的一种接触器的直接吸力闭环控制方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：接触器在吸合过程中，电磁吸力Fx克服弹簧反力Ff使动铁心向静铁心运动，满足达朗贝尔机械运动方程：
Figure FDA0004241290370000022
式中：m为铁心质量，x为动铁心位移，Ff为弹簧反力，是位移x的函数；
采用神经网络观测到吸力Fx后，在不使用位移传感器的情况下，根据式(3)及电磁机构本体弹簧反力关于位移的方程共同建立反力观测器模型求解弹簧反力值。
3.一种用于实现权利要求1或2任一所述一种接触器的直接吸力闭环控制方法的控制系统，其特征在于，包括接触器线圈驱动模块和嵌入式控制模块；所述接触器线圈驱动模块包括依次连接的整流器、不对称半桥和接触器线圈；所述嵌入式控制模块包括吸力滞环控制器、电压电流传感器、磁链观测器、吸力观测器和反力观测器；所述电压电流传感器、磁链观测器、吸力观测器和反力观测器依次连接；所述电压电流传感器还与接触器线圈连接；所述吸力滞环控制器与不对称半桥、吸力观测器和反力观测器分别连接。
4.根据权利要求3所述的控制系统，其特征在于，所述接触器线圈采用的不对称半桥驱动，包括运行三种状态：励磁状态，续流状态以及去磁状态。
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