CN116505821A - 基于永磁同步电机最优占空比模型预测电流控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于SVM的基于永磁同步电机最优占空比模型预测电流控制方法，包括以下步骤：在第一个周期中，测量三相电流，将测量数据经过两次坐标变换获得d轴与q轴电流；计算该第一个周期内六个基本电压矢量的最优占空比，再将六个占空比优化后的电压矢量代入预设公式，计算下一时刻的预测电流值；将六组预测电流值代入代价函数g，得到第一个最优电压矢量，所述最优电压矢量对应代价函数g值最小；在第一个周期结束后，从剩余五个基本电压矢量中再选取两个最优电压矢量，利用SVM生成脉冲信号作用到逆变器中。本发明将每周期的六次电压矢量寻优降到三次，可以在系统运行大部分时间内降低计算负担。
Description
技术领域
本发明属于电力电子技术领域，具体涉及改进的基于SVM的基于永磁同步电机最优占空比模型预测电流控制方法。
背景技术
永磁同步电机(PMSM)在工业领域越来越受欢迎，而矢量控制则是永磁同步电动机最常用的控制方法。该方法首先通过传统的坐标变换将静态三相电压矢量转换到旋转坐标系的d-q轴上，达到磁场与转矩的解耦控制，然后利用空间矢量调制技术(SVM)对给定电压矢量进行合成。SVM算法在电机控制领域已经发展成熟，它不仅提高了直流电压源的利用率，而且可以合理配置逆变器的开关顺序，可以获得恒定的开关频率，具有良好的稳态性能。
传统的基于SVM的最优占空比模型预测电流控制方法在每次采样周期需对六个备选电压矢量进行计算寻优，具有一定的计算负担。
发明内容
本发明的目的是通过以下技术方案实现的。
一种基于SVM的基于永磁同步电机最优占空比模型预测电流控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
在第一个周期中，测量三相电流，将测量数据经过两次坐标变换获得d轴与q轴电流；
计算该第一个周期内六个基本电压矢量的最优占空比，再将六个占空比优化后的电压矢量代入预设公式，计算下一时刻的预测电流值；
将六组预测电流值代入代价函数g，得到第一个最优电压矢量，所述最优电压矢量对应代价函数g值最小；
在第一个周期结束后，从剩余五个基本电压矢量中再选取两个最优电压矢量，利用SVM生成脉冲信号作用到逆变器中。
进一步地，所述永磁同步电机为表贴式永磁同步电动机，在旋转坐标系下的当前状态方程为：
式(1)和(2)中，ud为定子电压在d轴上的分量；uq为定子电压在q轴上的量；id为定子电流在d轴上的分量；iq为定子电流在q轴上的分量；Ls为定子电感；Rs为定子电阻；ωre为转子旋转角速度；ψf为转子磁链。
进一步地，所述当前状态方程进行离散化的方程如下：
Eq(k)＝-ωre(k)Lsid(k)-ωre(k)ψf#(5)
Ed(k)＝ωre(k)Lsiq(k)#(6)
Eq(k)为电机q轴分量上的反电动势，Ed(k)为电机d轴分量上的反电动势，Ts为采样周期，k为采样个数。
进一步地，所述最优占空比计算方法如下：首先使q轴电流预测值等于q轴电流给定值，公式如下：
iq(k+1)＝iq(k)+siαiTs+s0(Ts-αiTs)＝iq *#(7)
αi为占空比，si为每个电压矢量作用时的斜率，s0为零矢量作用斜率，式(7)化简为：
根据式(1)和(2)，零矢量作用斜率公式如下：
si计算公式如下：
计算出每个电压矢量的占空比后，d轴与q轴电压分量可优化为：
uq＝αiuqi#(12)
ud＝αiudi#(13)。
进一步地，所述代价函数公式如下：
gi＝|iq *-iq(k+2)|+|id *-id(k+2)|#(15)。
进一步包括：如果电机转速和电机负载没有突变，定位到上一个采样周期中选取的最优电压矢量，并选取与所述最优电压矢量相邻的两个基本电压矢量作为另外两个最优电压矢量。
进一步包括：当转速或转矩发生突变时，对所述六个基本电压矢量执行六次寻优，将得到的优化后的电压矢量输出，利用SVM生成脉冲信号作用到逆变器中。
本发明的优点在于：本发明将在传统方法的基础上，除第一次采用周期或给定转速与转矩突变，将每周期的六次电压矢量寻优降到三次(系统启动后的第一次采用周期、给定转速突变、转矩突变时仍进行六次电压矢量寻优)。改进方法可以在系统运行大部分时间内降低计算负担。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了基于SVM的最优占空比MPCC策略控制图。
图2示出了电压矢量选择过程示意图。
图3示出了参考电压矢量的两种分布图。
图4示出了仿真流程图。
图5示出了空载3000r/min时两种控制策略稳态响应仿真结果示意图。
图6示出了两种控制策略在启动和加速时的仿真结果示意图。
图7示出了两种控制策略在增加负载时的仿真结果示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
基于逆变器的离散特性，有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)利用代价函数对所有可选电压矢量进行评估，选择最优电压矢量直接向逆变器发送脉冲信号。它具有控制简单、动态性能好、易于多目标控制等优点。
本发明以传统的基于SVM的最优占空比模型预测电流控制方法为基础进行改进。该传统方法预先计算每个有效电压矢量的占空比，通过代价函数选择一组电压矢量与占空比的最优组合。根据所选的最优电压矢量及其占空比计算最优电压矢量以确保在加占空比后最终电压矢量仍然是最优的，然后将优化后的电压矢量转换到SVM算法中。该方法不仅不会显著增加计算量，而且能保证系统开关频率不变。实验结果表明了该方法的可行性和减小电流波动的有效性。
根据永磁在永磁同步电动机转子上的安装方式，可分为表贴式和内嵌式两种。由于表贴式永磁同步电动机d轴和q轴电感相等，计算更方便，因此本发明选用表贴式永磁同步电动机进行仿真。表贴式永磁同步电机在旋转坐标系下的当前状态方程为：
式(1)和(2)中，ud为定子电压在d轴上的分量；uq为定子电压在q轴上的量；id为定子电流在d轴上的分量；iq为定子电流在q轴上的分量；Ls为定子电感；Rs为定子电阻；ωre为转子旋转角速度；ψf为转子磁链。为了实现该算法在实际应用中的应用，需要对当前状态方程进行离散化。方程如下：
Eq(k)＝-ωre(k)Lsid(k)-ωre(k)ψf#(5)
Ed(k)＝ωre(k)Lsiq(k)#(6)
Eq(k)为电机q轴分量上的反电动势，Ed(k)为电机d轴分量上的反电动势，Ts为采样周期。
传统的基于SVM的最优占空比MPCC的控制原理图如图1所示。该方法流程如下：
测量每个周期的三相电流，将测量数据经过两次坐标变换获得d轴与q轴电流。然后计算该采样周期内六个基本电压矢量的最优占空比，再将六个占空比优化后的电压矢量代入公式，计算下一时刻的预测电流值。将六组预测电流值代入代价函数g，最优电压矢量对应代价函数g值最小。最后选取优化后的电压矢量，利用SVM生成脉冲信号作用到逆变器中。
图2展示了传统最优占空比控制策略的电压矢量选择过程。若使用单矢量预测控制方法，系统将选择U2作为最优电压矢量，但是该方法无法使得q轴的预测电流达到给定值，从而造成d轴与q轴电流波动过大。如果采用基于SVM的最优占空比MPCC方法，系统将使用U1作为最优电压矢量，并计算最优占空比。零矢量作用后，该系统将进行q轴电流得无差拍控制，从而大大减小了d轴与q轴电流波动。
最优占空比计算方法如下：首先使q轴电流预测值等于q轴电流给定值，这可以使系统在数学模型中实现无差拍控制，公式如下：
iq(k+1)＝iq(k)+siαiTs+s0(Ts-αiTs)＝iq *#(7)
αi为占空比，si为每个电压矢量作用时的斜率，式(7)可以化简为：
根据式(1)和(2)，零矢量作用斜率公式如下：
si计算公式如下：
计算出每个电压矢量的占空比后，d轴与q轴电压分量可优化为：
uq＝αiuqi#(12)
ud＝αiudi#(13)
代价函数公式如下：
gi＝|iq *-iq(k+1)|+|id *-id(k+1)|#(14)
由于数字控制系统固有的维护和量化，在控制系统中引入了许多数字延时，如电流采样、PWM占空比更新、逆变输出、死区、各种滤波器延时等。同时模型预测控制方法需要大量的计算量，控制器的输出滞后于系统电流的变化，因此本发明采用多一步预测来补偿系统的滞后。式(14)中的iq(k+1)和id(k+1)将被替换成iq(k+2)和id(k+2)：
gi＝|iq *-iq(k+2)|+|id *-id(k+2)|#(15)
与传统方法不同，本发明可以将每个采样周期的六次搜索减少到三次。该方法在电机系统启动时的第一个采样周期仍采用传统方法。根据参考电压的位置，改进后的系统将分为两种运行情况。如果电机转速和电机负载没有突变，系统将快速定位到上一个采样周期中选取的最优电压矢量，并选取与目标电压矢量相邻的两个基本电压矢量，如图3的正常情况。否则，将采用传统的方法，如图3的特殊情况。这样，备选电压矢量的数量从传统方法的六个限制到三个，减少了相当大的计算量。
假定上一备选电压矢量为U1，下一时刻的备选电压矢量组就为(u1u0),(u2u0),(u6u0)。其余电压矢量的上下时刻对应关系如表1所示。
表1电压矢量选择规则
在该方法执行之初，系统采用传统方法进行优化搜索。得到第一个最优电压矢量后，之后每周期将只需从三个电压矢量中寻优。当转速或转矩发生突变时，参考电压不一定在所选的三个电压矢量的范围内，这种情况下，系统需要改为采用传统方法寻找最优电压矢量，以保证系统的稳定性。
具体实施例：
本次仿真中永磁同步电机的参数如表2所示。根据上述内容，仿真过程如图4所示。为了避免PI参数对电流性能的影响，基于SVM的最优占空比MPCC方法和改进的基于SVM的最优占空比MPCC方法使用相同的PI参数。采样频率为20kHz。
表2永磁同步电机参数
本发明的实验效果：
电机空载运行到额定转速3000r/min时，两种方法的iq和id如图5所示。两种方法的电流波动值如表III所示。从图和表中可以看出，传统方法的iq和id电流波动值为0.2444A和0.1410A，改进方法的iq和id电流波动值为0.2449A和0.1413A。两种方法的电流波动相似，且所提方法计算的负载较少，因此效果更好。
表3电流波动值
电机空载直到转速为1000r/min,在0.1s时改变转速为2000r/min。两种方法的iq波形和电机转速如图6所示。从图中可以看出，两种方法在0.1s转速快速变化的情况下，都能快速响应并达到指定的速度，且两者电流波动都能快速恢复平稳状态。本发明所提出方法计算负担小，因此综合效果更好。
当电机转速保持在1000r/min时，在0.1s内施加1.27N的负载。电机转速和q轴电流波形如图7所示。从图中可以看出，加载后两种方法的速度都保持稳定，q轴的电流响应都较快。
从上述仿真结果可以看出，两种方法具有近似的电流波纹幅值和动态性能。我们知道这两种方法都有相同的基本算法。而本发明提出的方法优化了逆变器的开关顺序，降低了开关损耗，因此本发明提出的方法既保护了逆变器，又减少了计算量，效果不变，因此本发明提出的方法较好。
需要说明的是：
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备有固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的虚拟机的创建系统中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者系统程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干系统的单元权利要求中，这些系统中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种基于SVM的基于永磁同步电机最优占空比模型预测电流控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
在第一个周期中，测量三相电流，将测量数据经过两次坐标变换获得d轴与q轴电流；
计算该第一个周期内六个基本电压矢量的最优占空比，再将六个占空比优化后的电压矢量代入预设公式，计算下一时刻的预测电流值；
将六组预测电流值代入代价函数g，得到第一个最优电压矢量，所述最优电压矢量对应代价函数g值最小；
在第一个周期结束后，从剩余五个基本电压矢量中再选取两个最优电压矢量，利用SVM生成脉冲信号作用到逆变器中。
2.根据权利要求1所述的一种基于SVM的基于永磁同步电机最优占空比模型预测电流控制方法，其特征在于，
所述永磁同步电机为表贴式永磁同步电动机，在旋转坐标系下的当前状态方程为：
式(1)和(2)中，ud为定子电压在d轴上的分量；uq为定子电压在q轴上的量；id为定子电流在d轴上的分量；iq为定子电流在q轴上的分量；Ls为定子电感；Rs为定子电阻；ωre为转子旋转角速度；ψf为转子磁链。
3.根据权利要求2所述的一种基于SVM的基于永磁同步电机最优占空比模型预测电流控制方法，其特征在于，
所述当前状态方程进行离散化的方程如下：
Eq(k)＝-ωre(k)Lsid(k)-ωre(k)ψf#(5)
Ed(k)＝ωre(k)Lsiq(k)#(6)
Eq(k)为电机q轴分量上的反电动势，Ed(k)为电机d轴分量上的反电动势，Ts为采样周期，k为采样个数。
4.根据权利要求3所述的一种基于SVM的基于永磁同步电机最优占空比模型预测电流控制方法，其特征在于，
所述最优占空比计算方法如下：首先使q轴电流预测值等于q轴电流给定值，公式如下：
iq(k+1)＝iq(k)+siαiTs+s0(Ts-αiTs)＝iq *#(7)
αi为占空比，si为每个电压矢量作用时的斜率，s0为零矢量作用斜率，式(7)化简为：
根据式(1)和(2)，零矢量作用斜率公式如下：
si计算公式如下：
计算出每个电压矢量的占空比后，d轴与q轴电压分量可优化为：
uq＝αiuqi#(12)
ud＝αiudi#(13)。
5.根据权利要求4所述的一种基于SVM的基于永磁同步电机最优占空比模型预测电流控制方法，其特征在于，
所述代价函数公式如下：
gi＝|iq *-iq(k+2)|+|id *-id(k+2)|#(15)。
6.根据权利要求1所述的一种基于SVM的基于永磁同步电机最优占空比模型预测电流控制方法，其特征在于，进一步包括：
如果电机转速和电机负载没有突变，定位到上一个采样周期中选取的最优电压矢量，并选取与所述最优电压矢量相邻的两个基本电压矢量作为另外两个最优电压矢量。
7.根据权利要求1所述的一种基于SVM的基于永磁同步电机最优占空比模型预测电流控制方法，其特征在于，进一步包括：
当转速或转矩发生突变时，对所述六个基本电压矢量执行六次寻优，将得到的优化后的电压矢量输出，利用SVM生成脉冲信号作用到逆变器中。
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| CN110336501A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-10-15 | 河北工业大学 | 一种内嵌式永磁同步电机模型预测控制方法 |
| CN115811264A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-03-17 | 南京工业大学 | 一种新型永磁同步电机模型预测直接转矩控制方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 袁洁: "永磁同步电机模型预测电流控制策略研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库（工程科技Ⅱ辑）》, 15 February 2022 (2022-02-15), pages 18 - 38 * |
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