CN116455277A - 一种永磁同步电机转矩控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种永磁同步电机转矩控制系统。通过查表及给定模块获取电机在各个工况下最优电流指令所对应的调节参数，包括给定电压幅值、预设电流指令幅值、预设电流指令角度、给定机械功率。通过检测调节模块选取相应信号经电压幅值计算环节及功率预测神经网络模型得到反馈电压幅值及反馈机械功率，分别与给定电压幅值、给定机械功率进行比较，并经过PI控制器输出对预设电流指令角度及幅值的补偿。本发明采用数据驱动的方式构建多种有效信号到机械功率参数的非线性映射，配合预设电流指令双自由度的电压及功率协同控制，可以有效抑制电机运行过程中温度波动、参数不确定性等非理想因素对转矩控制精度的影响。
Description
技术领域
本发明属于永磁同步电机控制领域，尤其涉及一种转矩控制系统以实现抑制温度波动等非理想因素对转矩控制精度的干扰，该发明可应用于电动汽车电驱系统及自动化工业生产等多种场景。
背景技术
近年来先进制造领域在电动化与智能化的浪潮中得到了快速发展，特别是电动汽车以及自动化工业生产等相关行业的发展得到了企业及政府的高度重视，企业加大相关技术研发的投入，政府颁布众多优惠促进政策推进技术创新。在电动化的推广过程中，永磁同步电机由于其在效率、功率密度、成本等方面优势明显被广泛使用，在众多研究者的努力下围绕其进行的创新研发层出不穷，相关工作除了对电机本体进行改进设计外，如何对电机进行有效的控制也是一项重要的课题。
电动汽车的电驱系统设计及自动化工业生产为实现其预定任务目标都对电机控制的性能指标有一定要求，由于电机是一个非线性系统且电磁变量间存在强烈的耦合作用，对其在自然坐标系下进行控制和分析十分困难，故有研究学者提出了磁场定向控制系统，通过坐标变换将电机模型转换至同步旋转坐标系中并分别对交直轴电流进行控制，实现了对三相永磁同步电机类似直流电机的控制。
在磁场定向控制的框架下，为使单位电流输出最大转矩从而提升电机的运行效率，有研究学者提出了MTPA控制系统，该系统本质上是将交直轴电流指令的确定转化为优化问题进行解决，可通过公式法进行在线求解计算，但受限于电机参数的不确定性以及有限的计算资源，工程上较为常用的为查表法，通过标定实验获取各个工况下的最优电流指令。
电机运行过程中，由于转子永磁体磁场会切割定子绕组从而产生反电动势，且转速越高，反电动势越大，反电动势的产生限制了永磁电机的转速范围，为此有学者提出了弱磁控制系统，通过引入负向的直轴电流以削弱励磁磁场，从而降低反电动势突破电机基速限制，实现更高转速的运行。
在实现较高转矩控制效率及较大转速运行范围的同时，转矩控制精度也是一项重要的电机性能指标，除了电机本身具有较强的非线性外，在其运行过程中还会受到温度波动等非理想因素的干扰。机器学习和深度学习从数据驱动的角度实现了输入及输出的非线性映射，在众多研究领域取得了不错的进展，本发明将构建一种神经网络模型并应用于永磁电机电流指令的调节过程，以实现高精度的转矩控制。
发明内容
本发明的目的在于提供一种永磁同步电机转矩控制系统，该系统在经典的MTPA及弱磁控制算法确定预设电流指令的基础上，引入神经网络模型进行功率预测，并设计一种双自由度的协同闭环控制方法对预设电流指令进行动态调节，该发明可以抑制温度波动等非理想因素对转矩控制精度的影响。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种永磁同步电机转矩控制系统，该系统主要由三个模块共同构成：查表及给定模块、检测调节模块、电机及驱动模块。
(1)查表及给定模块
查表给定模块的输入为给定转矩Tref、实测的逆变器直流电压Vdc、实测的永磁同步电机转速n，其输出为给定电压矢量幅值usref、预设电流指令角度θref、预设电流指令幅值Isref、给定机械功率Pmref。其中给定电压矢量幅值usref、预设电流指令角度θref及预设电流指令幅值Isref是分别经过各自的查表模型得到的，上述查表模型基于标定实验数据建立了各个工况下最优电流指令所对应的参数值。工况的确定以转矩作为横向索引，以转速作为纵向索引，考虑到电机供电电压的波动性，在标定实验过程中选取了多个直流电压，故纵向索引含盖了不同直流电压下的转速。给定机械功率Pmref是经过给定机械功率计算环节得到的，具体地通过公式(1)计算得到Pmref：
(2)检测调节模块
检测调节模块接收查表及给定模块传递的各工况下相互映射的四个参数作为参考值，即给定电压矢量幅值usref、预设电流指令角度θref、预设电流指令幅值Isref、给定机械功率Pmref，同时获取直轴电压ud、交轴电压uq、反馈直轴电流id、反馈交轴电流iq、永磁同步电机温度Tr，实现对实际电压矢量幅值us及实际机械功率Pm的计算和预测。其中电压矢量幅值us通过公式(2)计算得到：
实际机械功率Pm通过功率预测神经网络模型得到。该模型以八个参数作为输入层变量，分别为给定转矩Tref、实测逆变器直流电压Adc、实测永磁同步电机转速n、直轴电压ud、交轴电压uq、反馈直轴电流id、反馈交轴电流iq及永磁同步电机温度Tr，以实际机械功率Pm作为输出层变量，同时在输入及输出层之间构建两层隐藏层。基于标定实验中的数据建立数据集并对已搭建的神经网络模型进行训练、超参数优化验证和功率预测效果测试。
电压幅值计算环节得到的实际电压矢量幅值us与给定电压矢量幅值usref进行比较并经过PI控制器得到对预设电流指令角度θref的补偿角度Δθ；功率预测神经网络模型得到的实际机械功率Pm与给定机械功率Pmref进行比较并经过PI控制器得到对预设电流指令幅值Isref的补偿幅值ΔIs。预设电流指令经过角度及幅值补偿后得到实际电流指令幅值Is及实际电流指令角度θ，之后经过式(3)进行电流指令计算以得到同步旋转坐标系下直轴电流给定值idref、交轴电流给定值iqref。
直轴电流给定值idref与反馈直轴电流id进行比较并经过PI控制器得到直轴电压ud，交轴电流给定值iqref与反馈交轴电流iq进行比较并经过PI控制器得到交轴电压uq，交直轴电压ud、uq之后作为电机及驱动模块的输入。
(3)电机及驱动模块
电机及驱动模块以检测调节模块输出的直轴电压ud和交轴电压uq作为输入，与转速传感器反馈的转子角度θr一同按公式(4)计算进行反Park变换得到静止坐标系下的电压uα及uβ。
uα及uβ输入至SVPWM模块进行脉宽调制产生驱动逆变器的六路脉冲信号，逆变器生成等效三相电压、电流作用于永磁同步电机实现其运转。电流传感器对三相电流ia、ib、ic进行检测，与转速传感器反馈的转子角度θr一同按公式(5)计算进行Clark-Park变换得到同步旋转坐标系下的电流id及iq。
本发明的有益效果如下：
(1)本发明所述控制系统采用数据驱动的方式通过搭建神经网络模型建立多种信号到机械功率的非线性映射，相比于使用理论模型进行各种电机损耗计算以获取机械功率的方法，摆脱了复杂的机理分析，并对电机参数变化具有更强的适应能力。
(2)本发明所述控制系统采用电压及功率协同控制的方式，在电流矢量空间中实现了双自由度的动态调节，当温度波动等非理想因素干扰时，可以根据反馈信号同时校正预设电流指令角度及幅值，对电机转矩的精确控制具有较强的鲁棒性。
附图说明
图1是永磁同步电机转矩控制系统结构图；
图2是功率预测神经网络模型；
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
本发明一种永磁同步电机转矩控制系统，其控制系统的结构图如图1所示，主要包括查表及给定模块、检测调节模块、电机及驱动模块。在使用该系统进行转矩控制前还需进行标定实验以获取基础数据并做两项前期准备工作：建立查表模型、建立功率预测神经网络模型。
标定实验依据MTPA及弱磁控制原理，在电流矢量空间进行定点扫描实验，考虑到逆变器供电电压的波动性，选取多个直流侧电压值进行相应的实验过程，最终确定永磁同步电机在各个工况下的最优电流指令，并记录相应的基础数据，包含：标定时转矩传感器实测的电机转矩T、实测逆变器直流电压Vdc、实测永磁同步电机转速n，永磁同步电机温度Tr、直轴电压ud、交轴电压uq、反馈直轴电流id、反馈交轴电流iq、永磁同步电机温度Tr及测功机实际反馈机械功率Pmtest。
为建立永磁同步电机不同工况下最优电流指令对应的电压幅值参数的查表模型，根据处理器运算及存储性能设置合理的数据颗粒度，以电机转矩T作为横向索引按一定步长设置查表转矩，以不同直流电压Vdc下的电机转速n作为纵向索引按一定步长设置查表转速，通过线性插值得到每个二维查表索引点所对应的ud、uq值，并通过式(2)计算得到对应的电压幅值参数us。
为建立永磁同步电机不同工况下最优电流指令对应的预设电流指令幅值及角度参数的查表模型，根据处理器运算及存储性能设置合理的数据颗粒度，以电机转矩T作为横向索引按一定步长设置查表转矩，以不同直流电压Vdc下的电机转速n作为纵向索引按一定步长设置查表转速，通过线性插值得到每个二维查表索引点所对应的id、iq值，并通过式(6)及式(7)计算得到对应的预设电流指令幅值参数Is、角度参数θ。
为建立功率预测神经网络模型，通过对多台电机进行标定实验以获取基础数据并建立数据集，将数据集数据按7:2:1的比例分为训练集、验证集及测试集。如图2所示，搭建以如下8个参数作为输入的神经网络输入层：给定转矩Tref、实测逆变器直流电压Vdc、实测永磁同步电机转速n、直轴电压ud、交轴电压uq、反馈直轴电流id、反馈交轴电流iq及永磁同步电机温度Tr，搭建以实际机械功率Pm作为输出的神经网络输出层，在输入层与输出层之间搭建两层隐藏层。使用训练集数据对神经网络模型进行模型训练，并使用验证集数据对隐藏层中神经元个数等超参数进行优化，最后使用测试集对模型预测准确性进行验证，选择较优的模型应用于本发明所提的转矩控制系统中。
完成查表模型及功率预测神经网络模型的建立后，本发明所涉及的永磁同步电机转矩控制系统按如图1所示的三个模块对相应的信号进行处理和传递。
查表及给定模块接收如下三个信号：给定转矩Tref、实测的逆变器直流电压Vdc、实测的永磁同步电机转速n，将上述信号传递至电压幅值参数查表模型、预设电流指令幅值及角度参数查表模型，经过查表及线性插值处理后得到给定电压矢量幅值usref、预设电流指令角度θref、预设电流指令幅值Isref，并根据公式(1)计算得到给定机械功率Pmref。
检测调节模块接收查表及给定模块输出的给定参数信号：给定电压矢量幅值usref、预设电流指令角度θref、预设电流指令幅值Isref、给定机械功率Pmref。将usref与电压幅值计算环节反馈的实际电压幅值us进行比较，通过PI控制器输出对θref的补偿角度Δθ，将Pmref与功率预测神经网络模型反馈的实际机械功率Pm进行比较，通过PI控制器输出对Isref的补偿幅值ΔIs。其中，电压幅值计算环节是通过直轴电压ud、交轴电压uq按式(2)进行计算得到的us，功率预测神经网络模型是将控制过程中的Tref、Vdc、n、ud、uq、id、iq、Tr信号进行输入预测得到的Pm。经过角度及电流补偿后的实际电流指令幅值Is及实际电流指令角度θ按式(3)计算得到同步旋转坐标系下直轴电流给定值idref、交轴电流给定值iqref。idref与电机及驱动模块反馈的直轴电流id比较后经过PI控制器输出直轴电压控制矢量ud，iqref与电机及驱动模块反馈的交轴电流iq比较后经过PI控制器输出交轴电压控制矢量uq。
电机及驱动模块接收检测调节模块输出的交直轴电压控制矢量信号：ud、uq，并获取转速传感器反馈的转子转速信号θr，使用式(4)计算进行反Park变换得到静止坐标系下的电压分量uα及uβ，随即两电压矢量信号传递至SVPWM中进行脉宽调制输出六路脉冲信号作用至逆变器各相桥臂，逆变器输出等效的三相电压、电流并作用于永磁同步电机。电流传感器采集三相电流ia、ib、ic与转速传感器反馈的转子转速信号θr一同经过式(5)的计算进行Clark-Park变换得到同步旋转坐标系下的交直轴电流反馈值id、iq，并将该反馈值传递至检测调节模块中。
本发明并不限于上述实施方式，采用与本发明上述实施方式相同或近似的方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，均在本发明专利的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种永磁同步电机转矩控制系统，其特征在于：所述控制系统包括查表及给定模块、检测调节模块、电压及驱动模块；将给定转矩、实测的逆变器直流电压、实测的永磁同步电机转速共同作为查表及给定模块输入，经过查表及插值处理得到各个工况下最优电流指令所对应的给定电压矢量幅值参数、预设电流指令幅值及角度参数，经过公式计算得到给定机械功率参数，并将上述参数输入至检测调节模块；
检测调节模块采集同步旋转坐标系下的交直轴电压矢量，经过电压幅值计算环节得到反馈的电压矢量幅值，并与查表及给定模块传递的给定电压矢量幅值参数进行比较，经过PI控制器输出对预设电流指令的补偿角度；该模块采集包括给定转矩、实测逆变器直流电压、实测永磁同步电机转速、直轴电压、交轴电压、反馈直轴电流、反馈交轴电流、永磁同步电机温度等八个信号输入至功率预测神经网络模型中得到反馈机械功率，并与查表给定模块传递的给定机械功率参数进行比较，经过PI控制器输出对预设电流指令的补偿幅值；经过补偿后的实际电流指令的角度及幅值经过电流指令计算环节得到同步旋转坐标系下的直轴电流给定值及交轴电流给定值；交直轴电流给定值分别与电机及驱动模块传递的反馈交直轴电流进行比较，经过PI控制器输出交直轴电压矢量，并将交直轴电压矢量输入至电机及驱动模块；
电机及驱动模块接收检测调节模块输入的交直轴电压矢量，与转速传感器反馈的转子转速共同经过反Park变换得到静止坐标系下的电压矢量并作用至SVPWM模块进行脉宽调制，逆变器各相桥臂受六路脉冲作用输出等效电压、电流驱动永磁同步电机运转；电流传感器对三相电流进行检测并与转子转速共同经过Clark-Park变换得到同步旋转坐标系下的交直轴电压矢量，并将其反馈至检测调节模块。
2.如权利要求1所述一种永磁同步电机转矩控制系统，其特征在于，通过构建功率预测神经网络实现对实际机械功率的检测与反馈；该神经网络模型以给定转矩、实测逆变器直流电压、实测永磁同步电机转速、直轴电压、交轴电压、反馈直轴电流、反馈交轴电流、永磁同步电机温度作为输入层变量，以反馈机械功率作为输出层变量，并引入隐藏层建立连接，以实现多信号向反馈机械功率的非线性映射；基于多台电机大量的标定实验基础数据构建数据集，并将其按一定比例分为训练集、验证集、测试集，训练集数据用于训练模型收敛，验证集数据用于超参数的优化，测试集数据用于选择实际预测精度高的模型以测试所述永磁同步电机转矩控制系统。
3.如权利要求1所述一种永磁同步电机转矩控制系统，其特征在于，通过机械功率及电压幅值协同控制同时对预设电流指令的幅值及角度进行动态校正，具体为：
经功率预测神经网络模型输出的反馈机械功率与公式计算的给定机械功率比较，并经过PI控制器对预设电流指令幅值进行补偿，经电压幅值计算环节输出的反馈电压矢量幅值与查表给定模块输出的给定电压矢量幅值进行比较，并经过PI控制器对预设电流指令角度进行补偿。
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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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