CN113922724B - 一种永磁同步电机控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种永磁同步电机控制方法，在常规幂次趋近率的基础上加入变速和变指数项构成自适应趋近律，使趋近速度与系统状态变化相关联，一方面有效地增加了系统响应速度和趋近速度，另一方面减少了系统的抖振，与常规趋近律滑模控制相比，具有更好的动态性能和更高德鲁棒性。与此同时，本发明针对所设计的控制器提出了一种基于智能算法的多目标参数优化方法，综合考虑转速上升时间，超调量和稳态误差三个目标，采用智能算法，对控制器涉及的参数进行优化，为控制器参数的整定提供一种参考，避免了参数设置的盲目性。

Description

一种永磁同步电机控制方法

技术领域

本发明涉及一种基于新型自适应趋近律的永磁同步电机滑模控制及参数优化方法，属于电机控制领域。

背景技术

永磁同步电动机(PMSM)具有结构简单、运行可靠、体积小、质量轻、效率高，以及电机的形状和尺寸可以灵活多样等一系列优点，已经在航空航天，电动汽车，电力驱动器和计算机外围设备等领域得到广泛应用，发展潜力巨大。然而，PMSM是一个多变量、强耦合和非线性的复杂控制对象，为获得良好的控制效果，需采取行之有效的控制算法。

矢量控制的出现对电机控制有重大的研究意义，由于没有异步电机转差率的问题，PMSM矢量控制实现起来更加方便。应用最为广泛的PMSM矢量控制为双闭环PI控制，即外环速度环控制电机转速、内环电流环提高系统的动态特性，二者均采用PI控制器。然而，当控制系统受到外界扰动或电机内部参数发生变化时，传统PI控制方法的控制效果便会大打折扣。相比之下，滑模控制(SMC)设计简单易于实现，且具有对扰动与参数不敏感、响应速度快等优点，被广泛应用于PMSM控制中。

滑模控制包括趋近运动和滑模运动两个过程，采用趋近律的方法可以改善趋近运动的动态性能，常用的几种典型趋近律包括等速趋近律、指数趋近律以及幂次趋近律等。然而，这些典型趋近律均存在一定的不足，且控制器参数的选取也较盲目，使得控制器的控制效果大打折扣。例如，幂次趋近律具有较快的趋近速度，但接近滑模面时，趋近速度放缓，导致到达时间过长，不利于控制器的设计；变速趋近律随着状态变量减小，滑模区宽度逐渐减小，最后收敛至系统原点.但若趋近系数较大，系统到达滑模面时状态变量较大，则会导致系统抖振较大；若趋近系数较小，则会导致系统到达时间过长，两种情形均不利于控制器设计。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明提供一种永磁同步电机控制方法，在加快趋近速度，提高系统动态性能的同时，抑制滑模抖振，并为控制器参数的选取提供一种参考，避免参数设置的盲目性。

为了解决所述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种永磁同步电机控制方法，本方法采用速度、电流双闭环控制策略，电流环采用传统PI控制器，转速环采用基于新型自适应趋近律的滑模控制器，将电机转速给定值ω_r与位置检测器测得的电机转速ω_m经过减法器得到速度偏差作为滑模控制器的输入，通过滑模控制器输出的指令值给电流环i_q；所述新型自适应趋近律的滑模控制器在幂次趋近律的基础上，结合幂次函数tansig，引入变速趋近律和变指数趋近律作为自适应项，当系统状态变量距离滑模面较远时，趋近速度由幂次趋近律项和变指数趋近律项决定，幂次项保证了趋近速度足够大，当系统状态变量运动轨迹距离滑模面较近时，此时，趋近速度由变速趋近律项和变指数趋近律项决定，变速趋近律将加快系统变量划向滑模面并削弱抖振。

进一步的，所述滑模控制器的趋近律表达式为：

其中s为线性滑模面，x为系统状态变量，为滑模面的导函数，k₁、k₂、k₃均为大于零的系数，0<α<1，0<β<1，/>取值范围是(0,1)，sgn()为符号函数，

定义滑模面函数为：

s=cx₁+x₂ (2)，

其中ω_r是电机的参考转速，通常为给定的常数，ω_m为实际转速，c为滑模面参数，为实际转速的变化率；

结合永磁同步电机机械运动方程及电磁转矩方程，得q轴电流给定值如下：

其中P_n为电机转子极对数，ψ_f为永磁体磁链，J为电机转动惯量。

进一步的，通过控制器参数优化方法优化滑模控制器参数k₁、k₂、k₃、α、β以及滑模面参数c；

控制器参数优化方法的目标函数如下：

其中，p₁为上升时间目标的惩罚系数，p₂为超调量目标的惩罚系数，p₃为稳态误差目标的惩罚系数，Δs₁为上升时间段内给定转速与实际转速的差值，Δs₂为转速调节过程中最大值与给定值的差，Δs₃为系统达到稳态后给定转速与实际转速的差值；

约束条件如下：

利用粒子群算法或遗传算法求解目标函数，

解的形式为：

U＝[k1,k2,k3,α,β,c] (16)。

进一步的，为了验证本方法的合理性和有效性，在Simulink中搭建仿真模型，并与传统的PI速度控制器、指数趋近律和幂次趋近律的滑模速度控制器构成的控制系统进行比较，进行空载启动实验，转速给定ω_r为1000r/min，从PI控制器和滑模控制器的三相PWSM矢量控制系统仿真结果得出，基于新型自适应趋近律的滑模控制器的空载启动效果优于PI控制器。

进一步的，为了研究基于新型自适应趋近律的滑模控制器的抗扰动能力，在Simulink中搭建仿真模型，并与传统的PI速度控制器、指数趋近律和幂次趋近律的滑模速度控制器构成的控制系统进行比较，设计突加负载和突减负载时系统的调节仿真，在t＝0.2s时，突加负载转矩TL＝10N·m，在t＝0.3s时，突减负载TL＝10N·m后运行至结束，观察仿真结果，仿真结果包括转速响应及转矩、三相电流变化，从仿真结果看出，在0.2s突加负载和0.3s突减负载后，PI控制器出现较大的超调，调节速度较慢，且抖振较大；基于新型趋近律的滑模控制器调节速度更快。

本发明的有益效果：本发明在常规幂次趋近率的基础上加入变速和变指数项构成自适应趋近律，使趋近速度与系统状态变化相关联，一方面有效地增加了系统响应速度和趋近速度，另一方面减少了系统的抖振，与常规趋近律滑模控制相比，具有更好的动态性能和更高德鲁棒性。与此同时，本发明针对所设计的控制器提出了一种基于智能算法的多目标参数优化方法，综合考虑转速上升时间，超调量和稳态误差三个目标，采用智能算法，对控制器涉及的参数进行优化，为控制器参数的整定提供一种参考，避免了参数设置的盲目性。

附图说明

图1为滑模速度控制器矢量控制系统；

图2为滑模速度控制器参数优化流程图；

图3为PI控制的调速系统和新型滑模控制器的调速系统的启动转速对比示意图；

图4为PI控制的调速系统和新型滑模控制器的调速系统的启动电磁转矩对比示意图；

图5为PI控制的调速系统和新型滑模控制器的调速系统的启动电流对比示意图；

图6为PI控制的调速系统和新型滑模控制器的调速系统的加减负载时转速对比示意图；

图7为PI控制的调速系统和新型滑模控制器的调速系统的加减负载时电磁转矩对比示意图；

图8为PI控制的调速系统和新型滑模控制器的调速系统的加减负载时电流对比示意图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。

本实施例公开一种永磁同步电机控制方法，具体是一种永磁同步电机新型自适应趋近律滑模控制方法，包括以下内容：PMSM控制策略采用速度、电流双闭环控制，电流环采用传统PI控制器，转速环采用基于新型自适应趋近律的滑模控制器；将电机转速给定值ω_r与位置检测器测得的电机转速ω_m经过减法器得到速度偏差作为滑模控制器的输入，通过滑模控制器输出的指令值给电流环iq。所述新型自适应趋近律在幂次趋近律的基础上，结合幂次函数tansig，引入变速趋近律和变指数趋近律作为自适应项，当系统状态变量距离滑模面较远时，趋近速度主要由幂次趋近律项和变指数趋近律项决定，幂次项保证了趋近速度足够大，当系统状态变量运动轨迹距离滑模面较近时，此时，趋近速度主要由变速趋近律项和变指数趋近律项决定，变速趋近律将加快系统变量划向滑模面并削弱抖振。因此，新型自适应趋近律使得系统无论远离还是靠近滑模面，都能获得较大的趋近速度并到达平衡点，实现对PMSM调速系统的高精度矢量控制。

本方法的控制系统框图如图1所示，滑模控制器的设计方法如下：

以表贴式PMSM电机为例建立d-q坐标系下的数学模型，其定子电压方程可表示为：

其中：u_d、u_q分别是定子电压的d-q轴分量；i_d、i_q分别是定子电流的d-q轴分量；R是定子的电阻；p_n为三相PMSM的极对数；ψ_d、ψ_q为定子磁链的d-q轴分量；ω_m是电机的机械角速度；J为转动惯量；L_s是定子电感；ψ_f代表永磁体磁链；T_L为负载转矩。

对于表贴式PMSM，通常采用i_d＝0的转子磁场定向控制法即可获得较好的控制效果，此时式(4)可改写为如下数学模型：

定义PMSM系统的状态变量：

其中：ω_r是电机的参考转速，通常为给定的常数；ω_m为实际转速。结合式(6)和式(7)可得：

定义则式(8)可表示为：

定义滑模面函数为：

对上式求导可得：

采用新型自适应趋近律方法，由式(1)和(11)可得控制器的表达式为：

由上式可得q轴的参考电流为：

由此，PMSM滑模速度控制器设计完成。

所述控制器参数优化方法的目标函数如下：

其中，p₁为上升时间目标的惩罚系数，p₂为超调量目标的惩罚系数，p₃为稳态误差目标的惩罚系数，可以通过设置其大小来改变各目标的权重。求解算法可利用粒子群算法或遗传算法等典型智能算法。

约束条件如下：

解的形式为：

U＝[k1,k2，k3，α，β，c] 16)(

为了验证本文算法的合理性和有效性，按照图1在Simulink中搭建仿真模型，并与传统的PI速度控制器、指数趋近律和幂次趋近律的滑模速度控制器构成的控制系统进行比较。仿真用的表贴式PMSM参数如表1所示。

表1永磁同步电机参数

仿真条件设置如表2所示。

表2仿真条件参数

首先是空载启动实验，转速给定ω_r为1000r/min，基于PI和滑模控制器的三相PWSM矢量控制系统仿真结果如图2-图4所示。从仿真结果中可以看出，当电机转速从零增加到设定转速1000r/min时，PI控制器开始时转速有一些超调量，且动态响应速度一般，大约50ms后电机转速达到额定值。基于新型自适应趋近律的滑模控制器相较于PI控制器，不仅超调量大幅减少，动态响应时间也大大加快，在20ms左右转速便达到1000r/min，且抖振更小。

为了进一步研究该控制器的抗扰动能力，设计了突加负载和突减负载时系统的调节仿真，在t＝0.2s时，突加负载转矩TL＝10N·m，在t＝0.3s时，突减负载TL＝10N·m后运行至结束，转速响应及转矩、三相电流变化如图5-图7所示。从仿真结果可以看出，在0.2s突加负载和0.3s突减负载后，PI控制器出现较大的超调，调节速度较慢，且抖振较大；其中基于新型趋近律的滑模控制器调节速度更快。整个运行过程中，基于新型趋近律的滑模控制器运行稳定快速，抖振小，受到干扰时也能快速恢复到给定的转速值，具备较强的抗干扰能力。

以上描述的仅是本发明的基本原理和优选实施例，本领域技术人员根据本发明做出的改进和替换，属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种永磁同步电机控制方法，其特征在于：本方法采用速度、电流双闭环控制策略，电流环采用PI控制器，转速环采用基于新型自适应趋近律的滑模控制器，将电机转速给定值ω_r与位置检测器测得的电机转速ω_m经过减法器得到速度偏差作为滑模控制器的输入，通过滑模控制器输出的指令值给电流环i_q；所述新型自适应趋近律的滑模控制器在幂次趋近律的基础上，结合幂次函数tansig，引入变速趋近律和变指数趋近律作为自适应项，当系统状态变量距离滑模面较远时，趋近速度由幂次趋近律项和变指数趋近律项决定，幂次项保证了趋近速度足够大，当系统状态变量运动轨迹距离滑模面较近时，此时，趋近速度由变速趋近律项和变指数趋近律项决定，变速趋近律将加快系统变量划向滑模面并削弱抖振；

所述滑模控制器的趋近律表达式为：

其中s为线性滑模面，x为系统状态变量，为滑模面的导函数，k₁、k₂、k₃均为大于零的系数，0<α<1，0<β<1，/>取值范围是(0,1)，sgn()为符号函数，

定义滑模面函数为：

s＝cx₁+x₂(2)，

其中ω_r是电机的参考转速，通常为给定的常数，ω_m为实际转速，c为滑模面参数，为实际转速的变化率；

结合永磁同步电机机械运动方程及电磁转矩方程，得q轴电流给定值如下：

其中P_n为电机转子极对数，ψ_f为永磁体磁链，J为电机转动惯量。

2.根据权利要求1所述的永磁同步电机控制方法，其特征在于：通过控制器参数优化方法优化滑模控制器参数k₁、k₂、k₃、α、β以及滑模面参数c；

控制器参数优化方法的目标函数如下：

其中，p₁为上升时间目标的惩罚系数，p₂为超调量目标的惩罚系数，p₃为稳态误差目标的惩罚系数，Δs₁为上升时间段内给定转速与实际转速的差值，Δs₂为转速调节过程中最大值与给定值的差，Δs₃为系统达到稳态后给定转速与实际转速的差值；

约束条件如下：

利用粒子群算法或遗传算法求解目标函数，

解的形式为：

U＝[k1,k2,k3,α,β,c] (16)。