CN115224997A - 改进型低共模电压的双三相电机模型预测电流控制方法 - Google Patents

改进型低共模电压的双三相电机模型预测电流控制方法 Download PDF

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CN115224997A CN202210953302.5A CN202210953302A CN115224997A CN 115224997 A CN115224997 A CN 115224997A CN 202210953302 A CN202210953302 A CN 202210953302A CN 115224997 A CN115224997 A CN 115224997A
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Abstract

本发明提供一种改进型低共模电压的双三相电机模型预测电流控制方法,涉及多相电机控制技术领域。本方法分别构造了两种虚拟电压矢量,方法1和方法2。方法1可以实现在一个控制周期内,节点处的CMV不变,方法2可以减少电机端电压过大情况的出现。并且合成了12个可以减少相电压变化率和低共模电压的等效零矢量。本发明降低了谐波电流和共模电压,有效的减少了电机定子铜耗和轴电流的产生。相较于已存在的低共模电压的模型预测电流控制而言,提高了电流质量,消除了谐波电流项的权重系数,并且减轻了控制器的计算负担。

Description

改进型低共模电压的双三相电机模型预测电流控制方法
技术领域
本发明涉及多相电机控制技术领域,尤其涉及一种改进型低共模电压的双三相电机模型预测电流控制方法。
背景技术
相较于三相电机而言,双三相电机具有包括更好的容错能力,更高的转矩密度、更低的每相电流、更高的效率等,这些优点使得双三相电机越来越多运用在高功率和高可靠性的应用场合,比如电力船舶业、电动汽车和电动飞机等。双三相电机相较于四相、五相、七相电机更可取,因为三相电机一些充分成熟的技术可以直接应用。
共模电压(CMV)问题是驱动系统不可忽视的问题。逆变器离散的工作模式会产生一些问题,如产生电磁干扰和不良的机械振动,这些问题会影响附近电气设备的正常运行。CMV还会产生轴电流,损害电机轴承,大大缩短电机的使用年限。目前,国内外研究CMV的抑制方法主要有两种方法,第一种方法是引入无源或者有源滤波器,这种方法需要在测试中使用外部电路。第二种方法是对逆变器的PWM模式进行修改,相比于第一种方法,方法二实现简单、可靠性高、无需额外的硬件电路。因此近来年得到更多研究学者的关注。
模型预测控制是近几十年来研究的热点,在电力电子领域有着广泛的应用,模型预测控制的特点是具有良好的动态响应、多目标优化的可行实现以及更强的非线性控制性能。其中有限控制集模型预测电流控制是电力电子领域最流行的解决方案之一。模型预测电流控制在三相应用中得到了广泛的运用,近十年来,模型预测电流开始延伸到多相驱动领域。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种改进型低共模电压的双三相电机模型预测电流控制方法,该方法提高了相电流质量、消除了权重函数、降低了CMV和减轻了控制器的计算负担。
一种改进型低共模电压的双三相电机模型预测电流控制方法,包括以下步骤:
步骤1:把六相电压源逆变器的64个基本电压矢量映射到含有机电能量转换的α-β空间和只有谐波分量的x-y空间、零序分量o1-o2空间中;并计算出α-β空间和x-y空间的电压分布;
Figure BDA0003790210290000021
其中,a=ej30°;s表示逆变器的开关函数,si=1代表上桥臂导通而下桥臂关断,si=0则代表上桥臂关断而下桥臂导通,i代表逆变器的A、B、C、U、V、W相;Udc表示逆变器直流母线电压;Vαβ和Vxy为α-β空间和x-y空间的幅值;将64个基本电压矢量根据幅值不同分为四组:G1、G2、G3和G4,四种电压矢量的幅值如下所示:
Figure BDA0003790210290000022
步骤2:推导双三相电机的预测模型;将双三相电机数学模型进行离散化,并采用正向欧拉公式计算,得出双三相电机的预测模型;
所述双三相电机数学模型如下:
Figure BDA0003790210290000023
Figure BDA0003790210290000024
其中ud和uq是d和q轴上的电压;id和iq是d和q轴上的电流;ux和uy是x和y轴上的电压;ix和iy是x和y轴上的电流;Rs是定子电阻;ω是电角速度;Ld和Lq是在d和q轴上的电感;Lls代表漏感;ψf代表永磁体磁链。
所述正向欧拉公式表示为:
Figure BDA0003790210290000025
其中x表示变量,k表示第k次采样周期,Ts表示采样周期,双三相电机数学模型离散表达式表示为:
Figure BDA0003790210290000031
在k+1时刻的d轴和q轴的电流预测为:
Figure BDA0003790210290000032
其中,k+1表示第k+1次采样周期,id(k+1)和iq(k+1)表示在k+1时刻的d轴和q轴电流;
使用两步预测方法来补偿计算延迟,则瞬时k+2的电流预测为:
Figure BDA0003790210290000033
步骤3:提出两种虚拟电压矢量的合成方法。
方法1:利用相位相反的大电压矢量和小电压矢量来合成虚拟电压矢量;
在α-β空间上,相位相反的大电压矢量和小电压矢量具有相同的小CMV,而且在谐波平面方向也是相反的,设定作用时间使两者在谐波平面上平均电压值为零,合成出大小相同、相位相差π/6、幅值为0.474Udc的12个虚拟电压矢量。其中大电压矢量与小电压矢量作用时间计算如下:
Figure BDA0003790210290000034
其中|VV1|αβ是合成的虚拟电压矢量后在α-β空间的幅值,|VV1|xy是合成的虚拟电压矢量在x-y空间的幅值,λ1、λ2分别为大电压矢量和小电压矢量的占空比,其中:
λ12=1 (10)
将式带入(10)到式(9)中得:
λ1=0.792,λ2=0.208 (11)
根据伏秒平衡原理求得虚拟电压矢量在α-β空间上的幅值为:
|VV1|αβ=0.474Udc (12)
方法2:利用相邻的三个大电压矢量合成虚拟电压矢量;
为了抑制谐波电流,选择相邻三个大电压矢量来合成虚拟电压矢量,构造出的虚拟电压矢量以x-y子空间上电压幅值为零为目标,表达式如下式所示:
Figure BDA0003790210290000041
式中,0.173Udc为大电压矢量在x-y空间上的电压幅值,其中η1、η2和η3分别为三个相邻大电压矢量V45、V44、V64的占空比,其中:
η123=1 (14)
将公式(14)带入式(13)中得到占空比为:
Figure BDA0003790210290000042
根据伏秒平衡原理得虚拟电压矢量在α-β空间上的幅值为:
Figure BDA0003790210290000043
由此合成出大小相同、相位相差π/6、幅值为0.594Udc的12个虚拟电压矢量;
步骤4:设计消除谐波项系数的价值函数。
由于步骤3引入了虚拟电压矢量来抑制谐波电流,所以价值函数设计时不考虑谐波项系数,消除了权重系数,设计的价值函数如式(17)所示:
Figure BDA0003790210290000044
其中,id *(k)和iq *(k)分别为d轴和q轴电流的给定值;给定电流id *(k)设置为零,iq *(k)为转速环的输出。
步骤5:利用空间上相差120°的三个大电压矢量来合成等效零矢量;所述等效零矢量利用在α-β空间内,三个幅值相同、角度相差120°的大电压矢量作用相同时间来合成。
对于双三相电机而言,空间上相差120°的三个大电压矢量具有相同的小CMV,根据三角形法则,当三者作用相同时间时,在谐波平面的电压平均值为零,在基波平面的电压平均值也为零,具有了零矢量的特性,而且没有引入额外的谐波电流;对于12个虚拟电压矢量进行初步预测,根据最优的虚拟电压矢量来选择相应的等效零矢量,其中最优电压矢量即价值函数最小的电压矢量;
步骤6:将12个虚拟电压矢量和相应的一个等效零矢量作为控制集,每个采样周期都需要将控制集中的电压矢量带入式(8)中进行预测计算。
在每个采样间隔周期需要迭代13次,通过价值函数选出最优的电压矢量。
步骤7:通过步骤1到步骤6可以选择出最优电压矢量,且最优电压矢量会在下一个采样周期内作用于电机,通过逆变器输出最优电压矢量的PWM波形,达到对电机的最优控制。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于:
本发明提供一种改进型低共模电压的双三相电机模型预测电流控制方法,与传统的双三相电机模型预测电流控制比较而言,本发明提高了相电流质量、消除了权重函数、降低了CMV,抑制了谐波电流并消除了价值函数中的权重系数,而且减少了控制器的计算负担。方法1可以实现在一个采样周期内,节点处CMV不变,方法2可以减少电机端电压过大情况的出现。
附图说明
图1为本发明实施例提供的双三相电机模型预测电流控制方法流程图;
图2为本发明实施例提供的双三相电机模型预测电流控制方法原理框图
图3为本发明实施例提供的双三相驱动系统拓扑图;
图4为本发明实施例提供的α-β空间的电压矢量分布图;
图5为本发明实施例提供的x-y空间的电压矢量分布图;
图6为本发明实施例提供的方法1的虚拟电压矢量合成矢量示意图;
图7为本发明实施例提供的方法1的虚拟电压矢量的空间分布图;
图8为本发明实施例提供的方法2的虚拟电压矢量合成矢量示意图;
图9为本发明实施例提供的方法2的虚拟电压矢量的空间分布图;
图10为本发明实施例提供的等效零矢量;
图11为本发明实施例提供的方法1中虚拟电压矢量的发波图;
图12为本发明实施例提供的方法2中虚拟电压矢量的发波图;
图13为本发明实施例提供的等效零矢量的发波图;
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
本实施例所用电机额定功率为28KW,额定转速3000r/min,极对数为4,直流电压为340V。
图3为传统的两电平的双三相永磁同步电机(中性点相互隔离)驱动系统,对其而言,一直存在CMV的问题,只能通过算法等其他方法实现抑制或者减少,无法实现零CMV,表1给出了64个基本电压矢量所对应的CMV值。这里先定义三个概念:(1)CMV定义为负载连接中性点到直流母线的中点之间的电压,定义ABC三相中性点与直流母线中点之间的电压为UconN,UVW三相中性点到直流母线中点之间的电压为UconM。(2)基本电压矢量产生的UconM和UconN幅值绝对值同时等于Udc/2定义为大CMV,两者其中一个等于Udc/2则定义为中大CMV,其他情况定义为小CMV。(3)大电压矢量为在α-β空间的幅值为G1的电压矢量;中大电压矢量为在α-β空间的幅值为G2的电压矢量;小电压矢量为在α-β空间的幅值为G4的电压矢量。
表1不同电压矢量对应的CMV
Figure BDA0003790210290000061
一种改进型低共模电压的双三相电机模型预测电流控制方法,如图1、图2所示,包括以下步骤:
步骤1:根据空间解耦矩阵,把六相电压源逆变器的64个基本电压矢量映射到含有机电能量转换的α-β空间和只有谐波分量的x-y空间、零序分量o1-o2空间中;其中α-β空间的电压矢量在电机运行过程中会产生电磁转矩,而x-y空间的电压矢量会产生谐波不会产生电磁转矩,并按下式计算出α-β空间和x-y空间的电压分布:
Figure BDA0003790210290000062
其中,a=ej30°;s表示逆变器的开关函数,si=1代表上桥臂导通而下桥臂关断,si=0则代表上桥臂关断而下桥臂导通,i代表逆变器的A、B、C、U、V、W相;Udc表示逆变器直流母线电压;Vαβ和Vxy为α-β空间和x-y空间的幅值;将64个基本电压矢量根据幅值不同分为四组:G1、G2、G3和G4,如图4(α-β空间)、图5(x-y空间)所示。四种电压矢量的幅值如下所示:
Figure BDA0003790210290000071
步骤2:推导双三相电机的预测模型;将双三相电机数学模型进行离散化,并采用正向欧拉公式计算,得出双三相电机的预测模型;
所述双三相电机数学模型如下:
Figure BDA0003790210290000072
Figure BDA0003790210290000073
其中ud和uq是d和q轴上的电压;id和iq是d和q轴上的电流;ux和uy是x和y轴上的电压;ix和iy是x和y轴上的电流;Rs是定子电阻;ω是电角速度;Ld和Lq是在d和q轴上的电感;Lls代表漏感;ψf代表永磁体磁链。
模型预测控制采用正向欧拉法对双三相电机的数学模型进行离散化,正向欧拉公式表示为:
Figure BDA0003790210290000074
其中x表示电流、电压等变量,k表示第k次采样周期,Ts表示采样周期,双三相电机数学模型离散表达式表示为:
Figure BDA0003790210290000075
在k+1时刻的d轴和q轴的电流预测为:
Figure BDA0003790210290000076
其中,k+1表示第k+1次采样周期,id(k+1)和iq(k+1)表示在k+1时刻的d轴和q轴电流。
式(7)得到了k+1时刻的电流预测值,但是数字处理会造成期望矢量和实际矢量之间的一步延时问题,这会恶化模型预测电流控制的性能,所以使用两步预测方法来补偿计算延迟,则瞬时k+2的电流预测为:
Figure BDA0003790210290000081
步骤3:提出两种虚拟电压矢量的合成方法。
方法1:利用相位相反的大电压矢量和小电压矢量来合成虚拟电压矢量;
如图6所示,在α-β空间上,相位相反的幅值为G1和G4的大电压矢量和小电压矢量来合成12个虚拟电压矢量;因为两者在谐波平面方向也是相反的,例如,V64和V52相位相反,因此对谐波相关分量的影响是相反的。同理,其他11组电压矢量也有这样的特征。构造的虚拟电压矢量在x-y子空间内期望有零幅值的特点。图7为虚拟电压矢量的分布图,大电压矢量与小电压矢量作用时间计算如下:
Figure BDA0003790210290000082
其中|VV1|αβ是合成的虚拟电压矢量后在α-β空间的幅值,|VV1|xy是合成的虚拟电压矢量在x-y空间的幅值,λ1、λ2分别为大电压矢量和小电压矢量的占空比,其中:
λ12=1 (27)
将式带入(10)到式(9)中得:
λ1=0.792,λ2=0.208 (28)
在基波空间中,根据伏秒平衡原理求得虚拟电压矢量在α-β空间上的幅值为:
|VV1|αβ=0.474Udc (29)
方法2:利用相邻的三个大电压矢量合成虚拟电压矢量;
如图8所示,为了抑制谐波电流,选择相邻三个大电压矢量来合成虚拟电压矢量,构造出的虚拟电压矢量以x-y子空间上电压幅值为零为目标,表达式如下式所示:
Figure BDA0003790210290000083
式中,0.173Udc为大电压矢量在x-y空间上的电压幅值,其中η1、η2和η3分别为三个相邻大电压矢量V45、V44、V64的占空比,其中:
η123=1 (31)
将公式(14)带入式(13)中得到占空比为:
Figure BDA0003790210290000091
根据伏秒平衡原理得虚拟电压矢量在α-β空间上的幅值为:
Figure BDA0003790210290000092
同理,一共可以合成12个幅值相同,相位相差π/6的虚拟电压矢量,虚拟电压矢量分布如图9所示。相较于方法1,方法2的虚拟电压矢量的电压利用率较高。
步骤4:设计消除谐波项系数的价值函数。
由于步骤3引入了虚拟电压矢量来抑制谐波电流,所以价值函数设计时不考虑谐波项系数,消除了权重系数,设计的价值函数如式(17)所示:
Figure BDA0003790210290000093
其中,id *(k)和iq *(k)分别为d轴和q轴电流的给定值;给定电流id *(k)设置为零,iq *(k)为转速环的输出。
步骤5:利用空间上相差120°的三个大电压矢量来合成等效零矢量;所述等效零矢量利用在α-β空间内,三个幅值相同、角度相差120°的大电压矢量作用相同时间来合成。
如图10所示,所述等效零矢量利用在α-β空间内,三个幅值相同、角度相差120°的大电压矢量作用相同时间来合成。例如:等效零矢量1/3V44+1/3V22+1/3V11,根据三角形法则可得,当V44,V22,V11作用相同时间时,在x-y平面上的平均电压值为0,这保证了等效零矢量在谐波空间上没有额外的谐波产生,且在α-β子空间中,三者的平均电压值也为0,这就满足了零矢量的条件,但是等效零矢量的CMV相较于零矢量大大降低。更重要的是,从表1可以得到V44,V22,V11这三个电压矢量的CMV是相同的,这样合成的等效零矢量可以降低驱动系统CMV的变化次数。另外,V64,V32,V51、V66,V33,V55和V26,V13,V45这三组电压矢量,也可以根据上述原理合成等效零矢量,等效零矢量的选取是经过初步预测12个虚拟电压矢量中较优的虚拟电压矢量得到的。首先,对12个虚拟电压矢量进行初步预测,选出其中较优的一个,较优的虚拟电压矢量在与表2和3所对应的等效零矢量进行比较,最后选出的最优电压矢量。例如,首先对12个虚拟电压矢量预测后,较优的虚拟电压矢量为VV1,然后在V44,V22,V11合成的等效零矢量和VV1之中选择出最优电压矢量作用于下一个采样周期,方法1选择对应的等效零矢量方法如表2所示,方法2选择对应的等效零矢量方法如表3所示。
表2方法1对应的等效零电压矢量VVequ-zero
Figure BDA0003790210290000101
表3方法2对应的等效零电压矢量VVequ-zero
Figure BDA0003790210290000102
步骤6:将12个虚拟电压矢量和相应的一个等效零矢量作为控制集,每个采样周期都需要将控制集中的电压矢量带入式(8)中进行预测计算。
在每个采样间隔周期需要迭代13次,通过价值函数选出最优的电压矢量,最优电压矢量会在下一个采样周期内作用于电机。
步骤7:输出最优电压矢量的PWM波形。通过步骤1到步骤6可以选择出最优电压矢量,且最优电压矢量会在下一个采样周期内作用于电机,通过逆变器输出最优电压矢量的PWM波形,使得电机控制效果达到最好。
本实施例中方法1的虚拟电压矢量PWM波形如图11所示(以VV1为例),方法二所示的虚拟电压矢量的PWM波形如图12所示(以VV1为例)。等效零矢量的PWM波形如图13所示(以1/3V44+1/3V22+1/3V11为例)。
表4给出基本电压矢量对应的相电压。
表4基本电压矢量对应的相电压
Figure BDA0003790210290000103
Figure BDA0003790210290000111
对方法1和方法2的优缺点进行分析:方法1由于构成虚拟电压矢量的两个基本电压矢量产生的CMV相同,而且构成等效零矢量的三个基本电压矢量产生的CMV也相同,所以无论最优电压矢量是选择虚拟电压矢量还是等效零矢量,都可以实现在一个控制周期内,节点处CMV不变,但是此方法电压利用率较低;方法2由于利用了相邻的三矢量来构成虚拟电压矢量,节点处CMV是有变化的,但是,由于相邻的基本电压矢量变化时产生的相电压的变化幅值较小,例如(V45→V44→V64的变化),相邻矢量之间相电压的最大跳跃幅值为2/3Udc,而例如方法1中的(V64→V52的变化),相电压的最大跳跃幅值为Udc,电压变化率降低了33.3%,因此方法2可以使逆变器的du/dt变化较小,可以减少电机端电压过大情况的出现,且方法2的电压利用率相较于方法1提高了10%。
对已提出的等效零矢量存在的问题进行分析:已有文献对于五相电机的等效零矢量进行了研究,选择相位相反的两个大电压矢量作用相同时间来合成等效零矢量(例如V44→V33的变化),若此方法运用到双三相电机上弊端为:六相中的A相和U相,相电压的跳跃幅值达到4/3Udc,这增加了输出电压变化率的问题,逆变器的du/dt过大将导致电机端子处的过电压问题,使用本发明的等效零电压的方法(V44→V22→V11),相电压的最大跳跃幅值可以降低至Udc,电压变化率降低了33.3%左右。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本公开的实施例中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (2)

1.一种改进型低共模电压的双三相电机模型预测电流控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:把六相电压源逆变器的64个基本电压矢量映射到含有机电能量转换的α-β空间和只有谐波分量的x-y空间、零序分量o1-o2空间中;并计算出α-β空间和x-y空间的电压分布;
Figure FDA0003790210280000011
其中,a=ej30°;s表示逆变器的开关函数,si=1代表上桥臂导通而下桥臂关断,si=0则代表上桥臂关断而下桥臂导通,i代表逆变器的A、B、C、U、V、W相;Udc表示逆变器直流母线电压;Vαβ和Vxy为α-β空间和x-y空间的幅值;将64个基本电压矢量根据幅值不同分为四组:G1、G2、G3和G4,四种电压矢量的幅值如下所示:
Figure FDA0003790210280000012
步骤2:推导双三相电机的预测模型;将双三相电机数学模型进行离散化,并采用正向欧拉公式计算,得出双三相电机的预测模型;
步骤3:提出两种虚拟电压矢量的合成方法;
方法1:利用相位相反的大电压矢量和小电压矢量来合成虚拟电压矢量;
在α-β空间上,相位相反的大电压矢量和小电压矢量具有相同的小CMV,而且在谐波平面方向也是相反的,设定作用时间使两者在谐波平面上平均电压值为零,合成出大小相同、相位相差π/6、幅值为0.474Udc的12个虚拟电压矢量,其中大电压矢量与小电压矢量作用时间计算如下:
Figure FDA0003790210280000013
其中|VV1|αβ是合成的虚拟电压矢量后在α-β空间的幅值,|VV1|xy是合成的虚拟电压矢量在x-y空间的幅值,λ1、λ2分别为大电压矢量和小电压矢量的占空比,其中:
λ12=1 (4)
将式带入(10)到式(9)中得:
λ1=0.792,λ2=0.208 (5)
根据伏秒平衡原理求得虚拟电压矢量在α-β空间上的幅值为:
|VV1|αβ=0.474Udc (6)
方法2:利用相邻的三个大电压矢量合成虚拟电压矢量;
为了抑制谐波电流,选择相邻三个大电压矢量来合成虚拟电压矢量,构造出的虚拟电压矢量以x-y子空间上电压幅值为零为目标,表达式如下式所示:
Figure FDA0003790210280000021
式中,0.173Udc为大电压矢量在x-y空间上的电压幅值,其中η1、η2和η3分别为三个相邻大电压矢量V45、V44、V64的占空比,其中:
η123=1 (8)
将公式(14)带入式(13)中得到占空比为:
Figure FDA0003790210280000022
根据伏秒平衡原理得虚拟电压矢量在α-β空间上的幅值为:
Figure FDA0003790210280000023
由此合成出大小相同、相位相差π/6、幅值为0.594Udc的12个虚拟电压矢量;
步骤4:设计消除谐波项系数的价值函数;
由于步骤3引入了虚拟电压矢量来抑制谐波电流,所以价值函数设计时不考虑谐波项系数,消除了权重系数,设计的价值函数如式(17)所示:
Figure FDA0003790210280000024
其中,id *(k)和iq *(k)分别为d轴和q轴电流的给定值;给定电流id *(k)设置为零,iq *(k)为转速环的输出;
步骤5:利用空间上相差120°的三个大电压矢量来合成等效零矢量;所述等效零矢量利用在α-β空间内,三个幅值相同、角度相差120°的大电压矢量作用相同时间来合成;
对于双三相电机而言,空间上相差120°的三个大电压矢量具有相同的小CMV,根据三角形法则,当三者作用相同时间时,在谐波平面的电压平均值为零,在基波平面的电压平均值也为零,具有了零矢量的特性,而且没有引入额外的谐波电流;对于12个虚拟电压矢量进行初步预测,根据最优的虚拟电压矢量来选择相应的等效零矢量,其中最优电压矢量即价值函数最小的电压矢量;
步骤6:将12个虚拟电压矢量和相应的一个等效零矢量作为控制集,每个采样周期都需要将控制集中的电压矢量带入式(8)中进行预测计算,在每个采样间隔周期需要迭代13次,通过价值函数选出最优的电压矢量;
步骤7:通过步骤1到步骤6选择出最优电压矢量,且最优电压矢量会在下一个采样周期内作用于电机,通过逆变器输出最优电压矢量的PWM波形,达到对电机的最优控制。
2.根据权利要求1所述的一种改进型低共模电压的双三相电机模型预测电流控制方法,其特征在于,步骤2中所述双三相电机数学模型如下:
Figure FDA0003790210280000031
Figure FDA0003790210280000032
其中ud和uq是d和q轴上的电压;id和iq是d和q轴上的电流;ux和uy是x和y轴上的电压;ix和iy是x和y轴上的电流;Rs是定子电阻;ω是电角速度;Ld和Lq是在d和q轴上的电感;Lls代表漏感;ψf代表永磁体磁链;
所述正向欧拉公式表示为:
Figure FDA0003790210280000033
其中x表示变量,k表示第k次采样周期,Ts表示采样周期,双三相电机数学模型离散表达式表示为:
Figure FDA0003790210280000034
在k+1时刻的d轴和q轴的电流预测为:
Figure FDA0003790210280000041
其中,k+1表示第k+1次采样周期,id(k+1)和iq(k+1)表示在k+1时刻的d轴和q轴电流;
使用两步预测方法来补偿计算延迟,则瞬时k+2的电流预测为:
Figure FDA0003790210280000042
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030085627A1 (en) * 2001-10-01 2003-05-08 Lipo Thomas A Multi-phase electric motor with third harmonic current injection
CN112904708A (zh) * 2021-01-15 2021-06-04 江苏大学 一种双三相永磁同步电机位置伺服前馈反馈复合控制方法
CN114172412A (zh) * 2021-11-29 2022-03-11 江苏大学 一种用于双三相永磁电机的无参数模型预测电流控制方法
US20220085741A1 (en) * 2020-03-25 2022-03-17 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Common-mode voltage reduction of a sic based dual t-type drive system
CN114400939A (zh) * 2021-12-13 2022-04-26 湖南大学 一种双三相永磁同步电机的模型预测电流控制方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030085627A1 (en) * 2001-10-01 2003-05-08 Lipo Thomas A Multi-phase electric motor with third harmonic current injection
US20220085741A1 (en) * 2020-03-25 2022-03-17 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Common-mode voltage reduction of a sic based dual t-type drive system
CN112904708A (zh) * 2021-01-15 2021-06-04 江苏大学 一种双三相永磁同步电机位置伺服前馈反馈复合控制方法
CN114172412A (zh) * 2021-11-29 2022-03-11 江苏大学 一种用于双三相永磁电机的无参数模型预测电流控制方法
CN114400939A (zh) * 2021-12-13 2022-04-26 湖南大学 一种双三相永磁同步电机的模型预测电流控制方法及系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘剑;杨贵杰;高宏伟;周长攀;: "双三相永磁同步发电机的矢量控制与数字实现", 电机与控制学报, no. 04, 15 April 2013 (2013-04-15) *
夏泳;苏鑫;金宝清;金成明;曹晓冬;: "双三相煤机驱动系统最优占空比预测控制", 煤矿机械, no. 03, 15 March 2017 (2017-03-15) *
王亮;耿强;周湛清;: "五桥臂双永磁同步电机系统双矢量模型预测电流控制", 电机与控制应用, no. 02, 10 February 2020 (2020-02-10) *

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