JP3974832B2

JP3974832B2 - Acceleration estimation device, motor control device, and acceleration estimation method

Info

Publication number: JP3974832B2
Application number: JP2002239536A
Authority: JP
Inventors: 道寛山下; 朝紀渡邉
Original assignee: Railway Technical Research Institute
Current assignee: Railway Technical Research Institute
Priority date: 2002-08-20
Filing date: 2002-08-20
Publication date: 2007-09-12
Anticipated expiration: 2022-08-20
Also published as: JP2004080935A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、誘導電動機に係る加速度推定装置、電動機制御装置及び加速度推定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
誘導電動機は種々の動力として利用されており、例えば機関車を含む鉄道車両や電気自動車等の電気車が挙げられる。中でも鉄道車両における誘導電動機の制御として、近年、速度センサレスベクトル制御の研究・開発が盛んに行われている。従来の誘導電動機の空転滑走・再粘着制御は、誘導電動機の回転子に連動した軸の速度を検出する速度センサからのパルスをもとにしたものであり、軸の速度、即ち誘導電動機の速度が得られることを前提としたものである。
【０００３】
速度センサレスベクトル制御は速度センサを用いないものである。このため、速度センサレスベクトル制御における空転滑走・再粘着制御は、速度センサを用いないことによる性能低下が生じないことが望まれる。
【０００４】
そこで、各車輪の速度差によって主電動機電流に差が生じることに着目した空転滑走・再粘着方式として、特開２００２−４４８０４号公報の発明が知られている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、各車輪の速度差に着目した方式は、各主電動機の相対速度が大きいときに有利であるが、全軸が空転したりして、相対速度が小さいときには、空転又は滑走の検知等が困難になると考えられる。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、速度センサを用いずとも、また各誘導電動機の相対速度が小さい場合であっても、誘導電動機の駆動軸の空転又は滑走の検知等を可能とするための装置又は方法を実現することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
以上の課題を解決するため、請求項１に記載の発明の加速度推定装置は、
１以上の誘導電動機（例えば、図１の電動機１０）を定電流制御の下でベクトル制御によって駆動するインバータ（例えば、図１のインバータ２０）の出力電流値の所定座標系（例えば、静止座標系）における位相を演算する位相演算手段（例えば、図２の位相演算器５１）と、
前記位相演算手段により演算された位相を時間について一階微分することにより、インバータ周波数の推定値を算出する第１微分手段と、
前記第１微分手段により算出されたインバータ周波数の推定値を時間について一階微分することにより、前記１以上の誘導電動機の平均加速度の推定値を算出する第２微分手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
また請求項５に記載の発明の加速度推定方法は、
１以上の誘導電動機を定電流制御の下でベクトル制御によって駆動するインバータの出力電流値の所定座標系における位相を演算した後、当該位相を時間について一階微分することにより、インバータ周波数の推定値を算出し、当該インバータ周波数の推定値を時間について一階微分することにより、前記１以上の誘導電動機の平均加速度の推定値を算出することを特徴とする。
【０００９】
この請求項１又は５に記載の発明によれば、インバータの出力電流値について所定の演算を行うことにより、当該インバータが一括して駆動している誘導電動機の平均加速度を推定することができる。したがって、容易に誘導電動機の加速度を得ることができるため、各誘導電動機の相対速度が小さい場合であっても、誘導電動機の駆動軸の空転又は滑走の検知等が可能となる。尚、本発明は速度センサを用いたものでないため、ベクトル制御下は勿論、速度センサレスベクトル制御下においても適用が可能である。
【００１０】
また請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の加速度推定装置であって、
前記第１微分手段は、前記位相演算手段により演算された位相について、帯域通過フィルタ演算（例えば、図２のＢＰＦ５２による演算）及び一階微分演算（例えば、図２の微分演算器５３による演算）を同順又は逆順に行い、
前記第２微分手段は、前記第１微分手段による演算結果について、低域通過フィルタ演算（例えば、図２のＬＰＦ５４）及び一階微分演算（例えば、図２の微分演算器５５）を同順又は逆順に行うことを特徴としている。
【００１１】
また請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の加速度推定方法であって、
前記演算された位相について帯域通過フィルタ演算及び一階微分演算を同順又は逆順に演算した後、低域通過フィルタ演算及び一階微分演算を同順又は逆順に演算することにより、前記１以上の誘導電動機の平均加速度の推定値を算出することを特徴としている。
【００１２】
この請求項２又は６に記載の発明によれば、単に二階微分の演算を行うのではなく、加速度の推定演算に不要なノイズを除去するために、帯域通過フィルタ及び低域通過フィルタの演算を行う。このことにより、より精度のよい平均加速度の推定が可能となる。
【００１３】
また請求項３に記載の発明は、１以上の誘導電動機の駆動をベクトル制御する電動機制御装置であって、
請求項１又は２に記載の加速度推定装置と、
前記加速度推定装置により算出された平均加速度の推定値に基づいて、前記１以上の誘導電動機の空転又は滑走を検知する検知手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１４】
また請求項４に記載の発明は、１以上の誘導電動機の駆動をベクトル制御する電動機制御装置であって、
請求項１又は２に記載の加速度推定装置と、
前記加速度推定装置により算出された平均加速度の推定値に基づいて、前記１以上の誘導電動機の粘着力を推定する粘着力推定手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１５】
この請求項３に記載の発明によれば、加速度推定装置によって推定された加速度を用いることで、例えば、速度センサレスベクトル制御において、各誘導電動機の相対速度が小さい場合であっても、誘導電動機の駆動軸の空転又は滑走の検知及びその際の制御が可能であり、また請求項４に記載の発明によれば、例えば、空転又は滑走後の再粘着制御を実現できる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を、電車を駆動する誘導電動機の制御装置の一部に適用した実施の形態について詳細に説明する。
【００１７】
１．主回路システム
図１は、電車の主回路システムの概略図である。インバータ２０には、パンタグラフ及びコンバータ等を介して架線の電力が供給される。またベクトル制御演算器４０から入力されるｕ相、ｖ相、ｗ相の電圧指令値Ｖ_u ^*，Ｖ_v ^*，Ｖ_w ^*に基づいてインバータ２０は出力電圧を調整し、並列接続された４台の３相誘導電動機１１〜１４（以下、包括的に電動機１０という。）に一括して給電する。以下、インバータ２０から出力される電流を一括電流という。
【００１８】
電流センサ３１，３２（以下、包括的に電流センサ３０という。）は、インバータ２０の出力端に設けられ、インバータ２０から出力されるｕ相及びｖ相の一括電流をそれぞれ検出し、一括電流値ｉ_u，ｉ_vとしてベクトル制御演算器４０及び加速度推定装置５０に出力する。
【００１９】
ベクトル制御演算器４０は、電流センサ３０からフィードバックされた一括電流値ｉ_u，ｉ_vに基づいて、トルク分電流と磁束分電流を算出し、電圧指令値Ｖ_u ^*，Ｖ_v ^*，Ｖ_w ^*を決定してインバータ２０に出力する。
【００２０】
すなわち、図１の主回路システムは、ベクトル制御によって電動機１０の駆動を制御する構成である。尚、本実施の形態において、ベクトル制御演算器４０は、定電流制御を行うものとして説明する。この場合、各誘導電動機の負荷にばらつきが生じても、電圧指令値Ｖ_u ^*，Ｖ_v ^*，Ｖ_w ^*としては一定値が出力されることとなる。また、定電流制御においては、通常、電動機のすべり周波数が一定値と考えられるため、インバータ周波数の微分値とロータ周波数の微分値とが略同一と考えられる。
【００２１】
またベクトル制御演算器４０及び加速度推定装置５０は、ＣＰＵや、プログラムを記憶したＲＯＭ、ＲＡＭ等から構成されるコンピュータにより実現されるものであり、例えば制御ボードとして電動機の制御装置に実装される。またインバータ２０を含めて一体的にインバータ装置として構成され得る。
【００２２】
そして、加速度推定装置５０は、電流センサ３０から出力される一括電流値ｉ_u，ｉ_vに基づいて、各誘導電動機１１〜１４の平均加速度を推定する。すなわち、速度センサを用いることなく、平均加速度の推定が可能であるため、速度センサレスベクトル制御においても加速度推定装置５０を適用可能である。
【００２３】
２．加速度推定装置
図２は、加速度推定装置５０の機能ブロック図である。加速度推定装置５０は、電流センサ３０から出力される一括電流値ｉ_u，ｉ_vから、静止座標系上の位相θを演算して出力する位相演算器５１と、位相θについて所定帯域を通過させ、位相θ′として出力する帯域通過フィルタ（以下、ＢＰＦという。）５２と、位相θ′の一階微分を求めることによりインバータ周波数の推定値ｆ１を算出する微分演算器５３と、周波数ｆ１の所定域以下を通過させ、周波数ｆ１′として出力する低域通過フィルタ（以下、ＬＰＦという。）５４と、周波数ｆ１′の一階微分を求めることにより加速度推定値αｉを算出する微分演算器５５とを備えて構成される。
【００２４】
▲１▼位相演算器５１の動作原理
図３は、誘導電動機の一次側の三相巻線を示す図であり、図４は、図３の三相巻線を電気的・磁気的に等価な二相（α−β）巻線に変換した図である。ここで、ｕ相巻線とα相巻線の角度をゼロとする。
【００２５】
三相巻線の相電流は（１）〜（３）式となる。
【数１】

【００２６】
三相−二相変換を行い、α−β座標系（静止座標系）において、一次電流ｉα，ｉβは（４）〜（５）式で表される。
【数２】

【００２７】
（４）〜（５）式を整理すると（６）〜（７）式となる。
【数３】

【００２８】
従って一次電流ベクトルｉ₁の振幅｜ｉ₁｜は、（８）式となる。
【数４】

【００２９】
次に一次電流ベクトルｉ₁とα軸とのなす角（位相）を求める。一次電流ベクトルｉ₁の大きさ（振幅）は相電流の波高値の√（３／２）倍である。このため、一次電流ベクトルｉ₁の振幅を相電流の波高値に合わせるため、一次電流ベクトルｉ₁の振幅を√（２／３）倍して、一次電流ベクトルｉ₁とα軸とのなす角（位相）を求めると、（９）式となる。
【数５】

【００３０】
▲２▼ＢＰＦ５２〜微分演算器５５の動作原理
（９）式で得られる位相θについて基本波以外の周波数の影響を少なくするため、ＢＰＦ５２は、所定帯域を通過帯域として通過させ位相θ′として出力する。
【００３１】
インバータ周波数の推定値ｆ１は、位相θの時間変化率として求めることができるため、ＢＰＦ５２を通過した位相θ′を用いると、（１０）式により算出することができる。
【数６】

【００３２】
微分演算器５５は、この（１０）式で求められたインバータ周波数の推定値ｆ１の時間変化を求めるわけであるが、電車の駆動軸の周波数変化に鑑み、周波数雑音を低減させるため、ｆ１を一旦ＬＰＦ５４に通過させた後に微分する。ＬＰＦ５４を通過したインバータ周波数の推定値をｆ１′とすると、加速度推定値αｉは（１１）式により算出することができる。尚、ベクトル制御による定電流制御下においては、すべり周波数がほぼ一定と考えられるため、インバータ周波数とロータ周波数とが略一致する。このため、（１１）式が成り立つものである。
【数７】

【００３３】
３．実施例
新幹線電車を、時速２７５〜３００ｋｍ／ｈで試験走行させ、所定軸に毎分６リットルの散水を行った時の試験結果の一例が図５である。１２〜４２秒間に数回の空転が生じている。同図（ａ）において、Ｖ_t_₁，Ｖ_t_₂，Ｖ_t_₃，Ｖ_t_₄は各軸（それぞれ図１の電動機１１〜１４に相当する。）の進行方向速度［ｋｍ／ｈ］である。また、この間にベクトル制御演算器４０に入力されたトルク分電流指令値ｉ_1qrefと磁束分電流指令値ｉ_1defを同図（ｂ）に、各電動機の一次電流ベクトルの大きさｉ₁_₁，ｉ₁_₂，ｉ₁_₃，ｉ₁_₄を同図（ｃ）に示す。
【００３４】
図５の解析区間（３２秒〜４０秒間）において、Ｖ_t_₁，Ｖ_t_₂，Ｖ_t_₃，Ｖ_t_₄の全ての軸の速度が一時的に約１０ｋｍ／ｈ程度上昇し、空転の検知によってトルク分電流指令値ｉ_1qrefが一時的に引き下げられている。このため図５の解析区間においては全軸空転が生じていると考えられる。
【００３５】
この解析区間において、本実施の形態の加速度推定装置５０を適用した。解析区間においてインバータ周波数は約１８０Ｈｚであるため、ＢＰＦ５２は１００〜２５０Ｈｚを通過帯域とした。また空転時におけるインバータ周波数の時間変化は高々数Ｈｚであるため、ＬＰＦ５４は３Ｈｚ以下を通過帯域とする急峻なカットオフ特性を持つようにした。
【００３６】
本実施例の適用結果を図６に示す。同図（ａ）は解析区間における４軸の平均速度（実測値）を、同図（ｂ）は（ａ）の平均速度から得られる平均加速度（実測値）及び加速度推定装置５０が算出した加速度推定値αｉを、同図（ｃ）はトルク分電流値ｉ_1qrefを示す図である。尚、加速度（インバータ周波数の時間変化）は、車輪加速度に相当すると考えられるため、［ｋｍ／ｈ／ｓ］に換算している。
【００３７】
図６より、加速度推定装置５０による平均加速度の推定が精度良く実現できていることが分かる。すなわち、加速度推定装置５０の出力値が所定の加速度閾値を超えたか否かを判断することにより、空転の検知が可能となる。具体的には、例えば、加速度閾値を−５．０［ｋｍ／ｈ／ｓ］とし、加速度推定装置５０から出力される加速度推定値αｉが加速度閾値を超えたか否かを監視することにより空転を検知する検知部を構成し、電動機制御装置が具備することにより実現できる。勿論この検知部も加速度推定装置５０と同様、コンピュータ等が実装された制御基板等により実現可能である。尚、空転のみならず、滑走の検知も同様にして可能である。
【００３８】
４．変形例
（１）加速度推定装置の構成
図２において、位相演算器５１が出力した位相θについてＢＰＦ５２が所定帯域を通過させ、θ′として出力した後、微分演算器５３がインバータ周波数の推定値ｆ１を算出することとして説明した。しかし、微分演算器５３が、位相演算器５１の出力する位相θに基づいて、インバータ周波数数の推定値ｆ１を算出した後、ＢＰＦ５２が、ｆ１の所定帯域を通過させて出力する構成としてもよい。また同様に、ＬＰＦ５４と微分演算器５５との演算順序を入れ替えることとしてもよい。
【００３９】
（２）再粘着制御
加速度推定装置５０によって、速度センサレスベクトル制御において、電動機の平均加速度を制御よく推定することが可能となったが、加速度の推定が可能となった為に、例えば、空転・滑走後の再粘着制御に推定値を利用することが実現できる。
【００４０】
具体的に説明する。電動機の車軸とレールとの接線力に相当する負荷トルクは、空転・滑走によって変化する。その変化した負荷トルクを推定する方法として特開２００２−４４８０４号公報の数式（４）〜（８）が知られている。この内、（６）式である、ｄω_r-n／ｄｔ＝（ｄω₁／ｄｔ）−（ｄω_s-n／ｄｔ）の（ｄω₁／ｄｔ）の項に加速度推定装置５０による加速度推定値を利用することができる。
【００４１】
詳細には、同公報（６）式において、回転子角周波数ω_r-nの時間変化は、一次角周波数ω₁の時間変化からすべり角周波数ω_s-nの時間変化を減算した値となる。しかし、すべり角周波数ω_s-nは定電流制御においては一定と仮定できるため、簡単に同公報の（４）式を算出し、空転・滑走によって変化した負荷トルクを推定することで、再粘着制御を実現できる。
【００４２】
また次の方法により再粘着制御を行うこととしてもよい。即ち、粘着電流値Ｉμを推定する方法として、電気学会論文誌Ｄ（産業応用部門誌）Ｈ１１年２月号「粘着力推定を行う空転再粘着制御 −粘着力推定方法と高速新幹線電車での試験結果−」に記載の（５）式が知られている。この式を本実施の形態に適用して変換すると次式となる
【数８】

【００４３】
ここで、Ｋμは定数であり、一次電流ベクトルｉ₁の振幅は（８）式から算出できる。そして、加速度推定値αｉは、加速度推定装置５０による推定値を利用することができる。すなわち、速度センサレスベクトル制御において、粘着力の推定を簡単に実現することができる。
【００４４】
なお、これらの変形例に示した粘着力推定の機能部は、加速度推定装置５０と同様、コンピュータ等が実装された制御基板等により実現可能である。
【００４５】
（３）インバータ２０と電動機１０
上記実施の形態においては、インバータ２０が４台の誘導電動機１１〜１４に一括して給電することとして説明したが、電動機の数はこれに限らない。即ち、インバータ２０が１台の電動機を給電・駆動することとしても、上記実施の形態を適用することが可能である。
【００４６】
【発明の効果】
本発明によれば、インバータの出力電流値について所定の演算を行うことにより、当該インバータが一括して駆動している誘導電動機の平均加速度を推定することができる。したがって、容易に誘導電動機の加速度を得ることができるため、各誘導電動機の相対速度が小さい場合であっても、誘導電動機の駆動軸の空転又は滑走の検知等が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】電車の主回路システムの概略図。
【図２】加速度推定装置の機能ブロック図。
【図３】誘導電動機の一次側の三相巻線を示す図。
【図４】図３の三相巻線を電気的・磁気的に等価な二相（α−β）巻線に変換した図。
【図５】実施例の試験結果の一例を示す図。
【図６】実施例の適用結果の一例を示す図。
【符号の説明】
１０誘導電動機
２０インバータ
３０電流センサ
６０電動機制御装置
４０ベクトル制御演算器
５０加速度推定装置
５１位相演算器
５２ＢＰＦ
５３微分演算器
５４ＬＰＦ
５５微分演算器[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an acceleration estimation device, an electric motor control device, and an acceleration estimation method related to an induction motor.
[0002]
[Prior art]
Induction motors are used as various types of power, and examples include electric vehicles such as railway vehicles including locomotives and electric vehicles. In particular, research and development of speed sensorless vector control has been actively conducted in recent years as control of induction motors in railway vehicles. The conventional idling motor slipping / re-adhesion control is based on the pulse from the speed sensor that detects the speed of the shaft linked to the rotor of the induction motor, and the speed of the shaft, that is, the speed of the induction motor. Is based on the assumption that
[0003]
The speed sensorless vector control does not use a speed sensor. For this reason, it is desired that the idling / re-adhesion control in the speed sensorless vector control does not cause a performance degradation due to the absence of the speed sensor.
[0004]
Therefore, an invention of Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-44804 is known as an idle running / re-adhesion method that pays attention to a difference in main motor current caused by a speed difference between wheels.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, the method focusing on the speed difference of each wheel is advantageous when the relative speed of each main motor is large, but when all the shafts are idling and the relative speed is small, detection of idling or sliding is performed. It will be difficult.
[0006]
The present invention has been made in view of the above problems, and the object of the present invention is to provide a drive shaft for an induction motor without using a speed sensor and even when the relative speed of each induction motor is small. It is to realize an apparatus or method for enabling detection of idling or sliding.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problems, an acceleration estimation apparatus according to the invention described in claim 1
A predetermined coordinate system (for example, a stationary coordinate system) of an output current value of an inverter (for example, the inverter 20 of FIG. 1) that drives one or more induction motors (for example, the motor 10 of FIG. 1) by vector control under constant current control . ) In which the phase is calculated (for example, the phase calculator 51 in FIG. 2 );
A first differentiating means for calculating an estimated value of the inverter frequency by first-order differentiating the phase calculated by the phase calculating means with respect to time;
A second differentiating means for calculating an estimated value of average acceleration of the one or more induction motors by first-order differentiating the estimated value of the inverter frequency calculated by the first differentiating means with respect to time;
It is characterized by providing .
[0008]
The acceleration estimation method of the invention according to claim 5 is:
After calculating the phase of the output current value of the inverter that drives one or more induction motors by vector control under constant current control in a predetermined coordinate system, the phase is first-order differentiated with respect to time, thereby estimating the inverter frequency And the estimated value of the average acceleration of the one or more induction motors is calculated by first-order differentiation of the estimated value of the inverter frequency with respect to time .
[0009]
According to the first or fifth aspect of the invention, by performing a predetermined calculation on the output current value of the inverter, it is possible to estimate the average acceleration of the induction motor that the inverter is driving in a lump. Therefore, since the acceleration of the induction motor can be easily obtained, it is possible to detect idling or sliding of the drive shaft of the induction motor even when the relative speed of each induction motor is small. Since the present invention does not use a speed sensor, it can be applied not only under vector control but also under speed sensorless vector control.
[0010]
The invention according to claim 2 is the acceleration estimation device according to claim 1,
The first differentiating unit performs a band pass filter calculation (for example, calculation by the BPF 52 in FIG. 2 ) and a first-order differential calculation (for example, calculation by the differential calculator 53 in FIG. 2 ) for the phase calculated by the phase calculation unit. the have the same order or line in reverse order,
Said second differentiating means, for calculation result of the first differentiating means, the low-pass filter operation (e.g., LPF 54 of FIG. 2) and first-order differential operations (e.g., differential operation unit 55 in FIG. 2) of the same order or It is characterized by performing in reverse order.
[0011]
The invention according to claim 6 is the acceleration estimation method according to claim 5,
After the band-pass filter operation and first-order differential operations on the computed phase calculated in the same order or reverse order, by calculating the low-pass filter operation and the first-order differential operations on the same order or reversed order, the one or more An estimated value of the average acceleration of the induction motor is calculated.
[0012]
According to the invention described in claim 2 or 6, in order to remove noise unnecessary for the acceleration estimation calculation, the calculation of the band-pass filter and the low-pass filter is not performed simply by performing the second-order differential calculation. Do. This makes it possible to estimate the average acceleration with higher accuracy.
[0013]
The invention according to claim 3 is an electric motor control device that performs vector control of driving of one or more induction motors,
The acceleration estimation device according to claim 1 or 2,
And detecting means based on the estimated value of the average acceleration Ri calculated by the acceleration estimation device, for detecting the idling or sliding of the one or more induction motors,
It is characterized by providing.
[0014]
The invention according to claim 4 is an electric motor control device that performs vector control of driving of one or more induction motors,
The acceleration estimation device according to claim 1 or 2,
Based on the estimate of the mean acceleration Ri calculated by the acceleration estimation device, and the adhesive force estimation means for estimating the adhesive force of the one or more induction motors,
It is characterized by providing.
[0015]
According to the third aspect of the present invention, by using the acceleration estimated by the acceleration estimating device, for example, in speed sensorless vector control, even when the relative speed of each induction motor is small, the induction motor Detection of slipping or sliding of the drive shaft and control at that time are possible, and according to the invention described in claim 4, for example, re-adhesion control after slipping or sliding can be realized.
[0016]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments in which the present invention is applied to a part of a control device for an induction motor that drives a train will be described in detail.
[0017]
1. Main Circuit System FIG. 1 is a schematic diagram of a main circuit system for a train. The inverter 20 is supplied with overhead power via a pantograph, a converter, and the like. Further, the inverter 20 adjusts the output voltage based on the u-phase, v-phase, and w-phase voltage command values V _u ^* , V _v ^* , and V _w ^* input from the vector control arithmetic unit 40, and 4 connected in parallel. Power is supplied to the three-phase induction motors 11 to 14 (hereinafter collectively referred to as the motor 10) collectively. Hereinafter, the current output from the inverter 20 is referred to as a collective current.
[0018]
Current sensors 31 and 32 (hereinafter collectively referred to as current sensor 30) are provided at the output terminal of the inverter 20, detect the u-phase and v-phase collective currents output from the inverter 20, respectively, and collective current values. i _u, and outputs the vector control calculating unit 40 and the acceleration estimating unit 50 as i _v.
[0019]
The vector control calculator 40 calculates the torque current and the magnetic flux current based on the collective current values i _u and i _v fed back from the current sensor 30, and the voltage command values V _u ^* , V _v ^* , and V _w. ^{* Is} determined and output to the inverter 20.
[0020]
That is, the main circuit system in FIG. 1 is configured to control driving of the electric motor 10 by vector control. In the present embodiment, the vector control calculator 40 will be described as performing constant current control. In this case, even if the load of each induction motor varies, constant values are output as the voltage command values V _u ^* , V _v ^* , and V _w ^* . In constant current control, since the slip frequency of the motor is generally considered to be a constant value, the differential value of the inverter frequency and the differential value of the rotor frequency are considered to be substantially the same.
[0021]
The vector control arithmetic unit 40 and the acceleration estimation device 50 are realized by a computer including a CPU, a ROM storing a program, a RAM, and the like. For example, the vector control calculator 40 and the acceleration estimation device 50 are mounted on a motor control device as a control board. Further, the inverter 20 including the inverter 20 can be integrally configured as an inverter device.
[0022]
The acceleration estimating unit 50 on the basis of the collective current value i _u, i _v output from the current sensor 30, estimates the average acceleration of each induction motor 11-14. That is, since the average acceleration can be estimated without using a speed sensor, the acceleration estimation device 50 can be applied even in speed sensorless vector control.
[0023]
2. Acceleration Estimation Device FIG. 2 is a functional block diagram of the acceleration estimation device 50. Acceleration estimation device 50, collective current value i _u outputted from the current sensor 30, the i _v, and phase calculator 51 calculates and outputs the phase θ on the stationary coordinate system, and passed through a predetermined band for the phase θ , A band pass filter (hereinafter referred to as BPF) 52 that outputs the phase θ ′, a differential calculator 53 that calculates an estimated value f1 of the inverter frequency by obtaining a first derivative of the phase θ ′, and a predetermined frequency f1. A low-pass filter (hereinafter referred to as LPF) 54 that passes below the frequency band and outputs it as the frequency f1 ′, and a differential calculator 55 that calculates the acceleration estimated value αi by obtaining the first derivative of the frequency f1 ′. It is prepared for.
[0024]
(1) Principle of operation of the phase calculator 51 FIG. 3 is a diagram showing the primary three-phase winding of the induction motor, and FIG. 4 is an electrical and magnetic equivalent of the three-phase winding of FIG. It is the figure converted into the two-phase ((alpha) -beta) winding. Here, the angle between the u-phase winding and the α-phase winding is zero.
[0025]
The phase current of the three-phase winding is expressed by equations (1) to (3).
[Expression 1]

[0026]
Three-phase to two-phase conversion is performed, and in the α-β coordinate system (stationary coordinate system), primary currents iα and iβ are expressed by equations (4) to (5).
[Expression 2]

[0027]
When formulas (4) to (5) are arranged, formulas (6) to (7) are obtained.
[Equation 3]

[0028]
Therefore, the amplitude | i ₁ | of the primary current vector i ₁ is expressed by equation (8).
[Expression 4]

[0029]
Next, an angle (phase) formed by the primary current vector i ₁ and the α axis is obtained. The magnitude (amplitude) of the primary current vector i ₁ is √ (3/2) times the peak value of the phase current. Therefore, to match the amplitude of the primary current vector i ₁ to the peak value of the phase current, √ the amplitude of the primary current vector i ₁ (2/3) times to, the angle between the primary current vector i ₁ and α axis When (phase) is obtained, equation (9) is obtained.
[Equation 5]

[0030]
(2) Operation principle of BPF 52 to differential computing unit 55 In order to reduce the influence of the frequency other than the fundamental wave on the phase θ obtained by the equation (9), the BPF 52 passes a predetermined band as a pass band and outputs it as a phase θ ′. To do.
[0031]
Since the estimated frequency f1 of the inverter frequency can be obtained as a time change rate of the phase θ, it can be calculated by the equation (10) when the phase θ ′ that has passed through the BPF 52 is used.
[Formula 6]

[0032]
The differential calculator 55 obtains the time change of the estimated value f1 of the inverter frequency obtained by the equation (10). In view of the change in the frequency of the drive shaft of the train, in order to reduce the frequency noise, f1 is calculated. After passing through the LPF 54, differentiation is performed. Assuming that the estimated value of the inverter frequency that has passed through the LPF 54 is f1 ′, the estimated acceleration value αi can be calculated by the equation (11). Note that, under constant current control by vector control, since the slip frequency is considered to be substantially constant, the inverter frequency and the rotor frequency substantially coincide. For this reason, the expression (11) is established.
[Expression 7]

[0033]
3. Example FIG. 5 shows an example of a test result when the Shinkansen train is run at a test speed of 275 to 300 km / h and water is sprayed on a predetermined axis at a rate of 6 liters per minute. Several idlings occur in 12 to 42 seconds. In FIG. 6A, V _t _ ₁ , V _t _ ₂ , V _t _ ₃ , and V _t _ ₄ are traveling direction speeds [km / h]. Also, during this time the input to the vector control calculating unit 40 torque current command value i _1Qref magnetic flux current command value i _1Def in FIG. (B), the primary current vector of the electric motor size i ₁ _ _1, i ₁ _ ₂ , i ₁ _ ₃ , and i ₁ _ ₄ are shown in FIG.
[0034]
In the analysis section of Fig. 5 (32 seconds to 40 seconds), the speed of all axes of the _{_{_{V t _ 1, V t _}}} 2, V t _ 3, V t _ 4 is temporarily elevated by about 10 km / h The torque component current command value i _1qref is temporarily lowered by the detection of idling. For this reason, it is considered that all-axis idling occurs in the analysis section of FIG.
[0035]
In this analysis section, the acceleration estimation device 50 of the present embodiment is applied. Since the inverter frequency is about 180 Hz in the analysis section, the BPF 52 has a passband of 100 to 250 Hz. Since the time change of the inverter frequency during idling is at most several Hz, the LPF 54 has a steep cut-off characteristic with a pass band of 3 Hz or less.
[0036]
The application result of this example is shown in FIG. 4A shows the average speed (measured value) of the four axes in the analysis section, FIG. 4B shows the average acceleration (measured value) obtained from the average speed of FIG. FIG. 4C shows the estimated value αi and the torque component current value i _1qref . In addition, since it is thought that acceleration (time change of an inverter frequency) is equivalent to a wheel acceleration, it is converted into [km / h / s].
[0037]
It can be seen from FIG. 6 that the estimation of the average acceleration by the acceleration estimation device 50 can be realized with high accuracy. That is, it is possible to detect idling by determining whether or not the output value of the acceleration estimation device 50 exceeds a predetermined acceleration threshold value. Specifically, for example, the acceleration threshold is set to −5.0 [km / h / s], and the idling is monitored by monitoring whether or not the estimated acceleration value αi output from the acceleration estimating device 50 exceeds the acceleration threshold. This can be realized by configuring a detection unit for detection and including the motor control device. Of course, like the acceleration estimation device 50, this detection unit can also be realized by a control board on which a computer or the like is mounted. Not only idling but also sliding detection is possible in the same way.
[0038]
4). Modified Example (1) Configuration of Acceleration Estimating Device In FIG. 2, after the BPF 52 passes a predetermined band for the phase θ output from the phase calculator 51 and outputs it as θ ′, the differential calculator 53 estimates the inverter frequency f1. It was explained as calculating. However, the differential calculator 53 may calculate the estimated value f1 of the inverter frequency number based on the phase θ output from the phase calculator 51, and then the BPF 52 may pass the predetermined band of f1 and output it. . Similarly, the calculation order of the LPF 54 and the differential calculator 55 may be switched.
[0039]
(2) The re-adhesion control acceleration estimation device 50 can estimate the average acceleration of the motor with good controllability in the speed sensorless vector control. However, since the acceleration can be estimated, It is possible to use the estimated value for re-adhesion control after gliding.
[0040]
This will be specifically described. The load torque corresponding to the tangential force between the axle of the motor and the rail changes due to idling and sliding. As methods for estimating the changed load torque, equations (4) to (8) of JP-A-2002-44804 are known. Among these, the estimated acceleration value by the acceleration estimating device 50 is used for the term (dω ₁ / dt) of dω _rn / dt = (dω ₁ / dt) − (dω _sn / dt) in the equation (6). Can do.
[0041]
Specifically, in the equation (6), the time change of the rotor angular frequency ω _rn is a value obtained by subtracting the time change of the slip angular frequency ω _sn from the time change of the primary angular frequency ω ₁ . However, since the slip angular frequency ω _sn can be assumed to be constant in constant current control, re-adhesion control can be performed by simply calculating the equation (4) in the same publication and estimating the load torque that has changed due to idling / sliding. realizable.
[0042]
Moreover, it is good also as performing re-adhesion control by the following method. That is, as a method of estimating the adhesion current value Iμ, the IEEJ Transaction D (Industrial Application Division) H11 February issue “Self-adhesion re-adhesion control to estimate adhesion strength—Adhesion strength estimation method and test on high-speed Shinkansen train” The formula (5) described in “Result—” is known. When this equation is applied to this embodiment and converted, the following equation is obtained.

[0043]
Here, Kμ is a constant, and the amplitude of the primary current vector i ₁ can be calculated from the equation (8). And the estimated value by the acceleration estimation apparatus 50 can be utilized for the acceleration estimated value (alpha) i. That is, in the speed sensorless vector control, the estimation of the adhesive force can be easily realized.
[0044]
Note that the adhesive force estimation function unit shown in these modified examples can be realized by a control board or the like on which a computer or the like is mounted, like the acceleration estimation device 50.
[0045]
(3) Inverter 20 and electric motor 10
In the said embodiment, although the inverter 20 demonstrated supplying electric power collectively to the four induction motors 11-14, the number of electric motors is not restricted to this. That is, the above embodiment can be applied even when the inverter 20 feeds and drives one electric motor.
[0046]
【The invention's effect】
According to the present invention, by performing a predetermined calculation on the output current value of the inverter, it is possible to estimate the average acceleration of the induction motor that the inverter is driving in a lump. Therefore, since the acceleration of the induction motor can be easily obtained, it is possible to detect idling or sliding of the drive shaft of the induction motor even when the relative speed of each induction motor is small.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic diagram of a main circuit system of a train.
FIG. 2 is a functional block diagram of the acceleration estimation device.
FIG. 3 is a diagram showing a three-phase winding on the primary side of the induction motor.
4 is a diagram in which the three-phase winding of FIG. 3 is converted into an electrically and magnetically equivalent two-phase (α-β) winding.
FIG. 5 is a diagram showing an example of test results of examples.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an application result of the embodiment.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Induction motor 20 Inverter 30 Current sensor 60 Electric motor control apparatus 40 Vector control calculator 50 Acceleration estimation apparatus 51 Phase calculator 52 BPF
53 Differentiation operator 54 LPF
55 Differential calculator

Claims

Phase calculating means for calculating a phase in a predetermined coordinate system of an output current value of an inverter that drives one or more induction motors by vector control under constant current control ;
A first differentiating means for calculating an estimated value of the inverter frequency by first-order differentiating the phase calculated by the phase calculating means with respect to time;
A second differentiating means for calculating an estimated value of average acceleration of the one or more induction motors by first-order differentiating the estimated value of the inverter frequency calculated by the first differentiating means with respect to time;
Acceleration estimation device characterized by comprising a.

The acceleration estimation device according to claim 1,
Said first differentiating means, the phase for which are calculated by the phase calculating means, have the line bandpass filter operation and the first-order differential operations on the same order or reverse order,
Said second differentiating means, said the calculation result of the first differentiating means, the acceleration estimating unit and performs a low-pass filter operation and the first-order differential operations on the same order or reversed order.

An electric motor control device that performs vector control of driving of one or more induction motors,
The acceleration estimation device according to claim 1 or 2,
And detecting means based on the estimated value of the average acceleration Ri calculated by the acceleration estimation device, for detecting the idling or sliding of the one or more induction motors,
An electric motor control device comprising:

An electric motor control device that performs vector control of driving of one or more induction motors,
The acceleration estimation device according to claim 1 or 2,
Based on the estimate of the mean acceleration Ri calculated by the acceleration estimation device, and the adhesive force estimation means for estimating the adhesive force of the one or more induction motors,
An electric motor control device comprising:

After calculating the phase of the output current value of the inverter that drives one or more induction motors by vector control under constant current control in a predetermined coordinate system, the phase is first-order differentiated with respect to time, thereby estimating the inverter frequency And calculating an estimated value of average acceleration of the one or more induction motors by first-order differentiation of the estimated value of the inverter frequency with respect to time .

The acceleration estimation method according to claim 5,
After the band-pass filter operation and first-order differential operations on the computed phase calculated in the same order or reverse order, by calculating the low-pass filter operation and the first-order differential operations on the same order or reversed order, the one or more An acceleration estimation method comprising calculating an estimated value of average acceleration of an induction motor .