黃 進(jìn) 趙力航 劉 赫
(浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院 杭州 310027)
自20 世紀(jì)70 年代發(fā)展至今,三相異步電機(jī)矢量控制技術(shù)已趨成熟,能夠滿足大部分工業(yè)需求。而精確的轉(zhuǎn)子磁場(chǎng)定向和準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)速觀測(cè),是保證矢量控制效果的兩個(gè)最重要的因素。
為了能通過電機(jī)外部量“觀測(cè)”電機(jī)內(nèi)部的磁通,大部分控制方案采用的是基于數(shù)學(xué)模型的間接磁場(chǎng)定向矢量控制。該方法的控制性能受數(shù)學(xué)模型準(zhǔn)確性和電機(jī)參數(shù)穩(wěn)定性的影響,其中定子電阻與轉(zhuǎn)子時(shí)間常數(shù)影響最大。另一方面,轉(zhuǎn)速是非常重要的反饋量。傳統(tǒng)的機(jī)械式速度傳感器會(huì)帶來額外的成本和安裝維護(hù)方面的問題,因此無(wú)速度傳感器技術(shù)一直是電機(jī)控制領(lǐng)域的重要研究方向。
轉(zhuǎn)子磁鏈和轉(zhuǎn)速的觀測(cè)可以在只測(cè)得定子側(cè)電信號(hào)的前提下實(shí)現(xiàn)[1]。將定子電流、轉(zhuǎn)子磁鏈作為狀態(tài)變量寫出異步電機(jī)數(shù)學(xué)模型,在此基礎(chǔ)上即可構(gòu)建轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)器,并實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)速辨識(shí)。根據(jù)觀測(cè)器構(gòu)建方式的不同,可以將現(xiàn)有方法分為如下幾類:基于狀態(tài)觀測(cè)器的方法,涉及人工智能的方法,以及基于模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)的方法。屬于狀態(tài)觀測(cè)器范疇的有:全階狀態(tài)觀測(cè)器[2],擴(kuò)展卡爾曼濾波器[3,4],以及基于滑模理論的觀測(cè)器[5-7]。全階狀態(tài)觀測(cè)器對(duì)電機(jī)參數(shù)變化敏感,很難設(shè)計(jì)滿足全速度穩(wěn)定的反饋矩陣;擴(kuò)展卡爾曼觀測(cè)器計(jì)算流程復(fù)雜,大量隨機(jī)參數(shù)要調(diào)試得到;一階滑模觀測(cè)器動(dòng)態(tài)性能好,魯棒性較強(qiáng),但固有的抖振會(huì)影響控制性能。涉及人工智能的方法[8]一直是本行業(yè)的研究熱點(diǎn)之一,只是受限于硬件性能,離實(shí)用化還有一定距離。標(biāo)準(zhǔn)模型參考自適應(yīng)辨識(shí)[9-11]的物理意義明確,算法較簡(jiǎn)單,但同樣受制于參考模型的觀測(cè)精度,需要設(shè)計(jì)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)方法加以配合。
基于滑模變結(jié)構(gòu)理論的觀測(cè)器對(duì)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型精確度要求較低,而且對(duì)系統(tǒng)的參數(shù)攝動(dòng)及外部擾動(dòng)具有良好的魯棒性,所以能成為研究熱點(diǎn)。然而,基于一階滑模理論設(shè)計(jì)的觀測(cè)器總是受困于抖振問題,實(shí)踐中這一點(diǎn)會(huì)對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性產(chǎn)生不良影響。采用二階滑模理論設(shè)計(jì)的觀測(cè)器,可以在保持魯棒性的同時(shí)削弱抖振,因此得到很多學(xué)者的關(guān)注[7]。
本文提出一種模型參考自適應(yīng)理論與二階滑模Super-Twisting 理論相結(jié)合的無(wú)速度矢量控制方案。在定子電阻與轉(zhuǎn)速并行辨識(shí)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種基于二階滑模Super-Twisting 理論的轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)器,作為速度辨識(shí)的參考模型。該觀測(cè)器充分利用了輔助滑模面,因而對(duì)轉(zhuǎn)子電阻變化具有良好的魯棒性,且反應(yīng)速度優(yōu)于轉(zhuǎn)子磁鏈電壓模型。為了驗(yàn)證觀測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性,文章從磁鏈幅值與相位兩個(gè)方面進(jìn)行了分析。仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的控制方案動(dòng)態(tài)性能較好,速度觀測(cè)精度較高。
在異步電機(jī)的參數(shù)中,定、轉(zhuǎn)子電阻值變化對(duì)轉(zhuǎn)子磁場(chǎng)定向與轉(zhuǎn)速估計(jì)的準(zhǔn)確性影響最嚴(yán)重。定子電阻值變化是電機(jī)低速運(yùn)行時(shí)控制性能不佳的主要原因。而轉(zhuǎn)子電阻變化會(huì)在全速度范圍影響轉(zhuǎn)子磁場(chǎng)定向的穩(wěn)定性,并且造成轉(zhuǎn)速估計(jì)誤差。此外,傳感器的外部擾動(dòng)也會(huì)影響觀測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性,進(jìn)而降低整個(gè)無(wú)速度傳感器驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的控制性能。
定子電阻變化的影響,主要表現(xiàn)為定子電阻壓降估計(jì)不準(zhǔn)確,導(dǎo)致反電動(dòng)勢(shì)計(jì)算不準(zhǔn)確。低速運(yùn)行情況下,反電動(dòng)勢(shì)非常小,因此定子電阻壓降的影響相應(yīng)增大。然而,定子電阻值會(huì)隨著電機(jī)溫升等因素變化,導(dǎo)致低速運(yùn)行時(shí)速度辨識(shí)算法辨識(shí)不準(zhǔn),進(jìn)而使整個(gè)系統(tǒng)失穩(wěn)振蕩。這里先介紹一種定子電阻與轉(zhuǎn)速并行辨識(shí)的方法,以應(yīng)對(duì)定子側(cè)變化對(duì)轉(zhuǎn)子磁場(chǎng)定向與轉(zhuǎn)速辨識(shí)的不良影響。
根據(jù)MRAS 原理(見圖1),用電機(jī)的兩個(gè)不同結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)模型估算同一個(gè)狀態(tài)量,即可由誤差設(shè)計(jì)自適應(yīng)律,進(jìn)而辨識(shí)轉(zhuǎn)速。選擇不同的狀態(tài)變量,可以演化出不同結(jié)構(gòu)的MRAS 辨識(shí)算法,如基于轉(zhuǎn)子磁鏈、基于反電動(dòng)勢(shì)、基于瞬時(shí)無(wú)功功率等。
圖1 基于轉(zhuǎn)子磁鏈的MRAS 轉(zhuǎn)速估計(jì)原理圖 Fig.1 Block diagrams of rotor flux MRAS speed estimator
以轉(zhuǎn)子磁鏈為狀態(tài)變量,將電壓模型(1)作為參考模型,電流模型(2)作為可調(diào)模型,可設(shè)計(jì)轉(zhuǎn) 速自適應(yīng)律,其中和分別表示根據(jù)電流模型和電壓模型求得的轉(zhuǎn)子磁鏈?zhǔn)噶俊?/p>
式中 Rs——定子電阻;
Tr——轉(zhuǎn)子時(shí)間常數(shù);
Lr——轉(zhuǎn)子電感;
Lm——?jiǎng)?lì)磁電感;
ωr——轉(zhuǎn)子角速度;
誤差方程寫作如下形式[9]
分析式(3)可知,轉(zhuǎn)速自適應(yīng)律基于轉(zhuǎn)子磁鏈的相位角度誤差構(gòu)建,而轉(zhuǎn)子磁鏈的幅值自由度未被使用。根據(jù)文獻(xiàn)[9],基于轉(zhuǎn)子磁鏈的幅值誤差設(shè)計(jì)定子電阻自適應(yīng)律,可實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)速與定子電阻的并行辨識(shí)。
在式(1)和式(2)基礎(chǔ)上分別構(gòu)造觀測(cè)器,其中轉(zhuǎn)速和定子電阻作為變量考慮。
基于轉(zhuǎn)子磁鏈的相位角誤差,構(gòu)建轉(zhuǎn)速自適應(yīng)律,如下式表述:
相應(yīng)的,基于轉(zhuǎn)子磁鏈的幅值誤差,構(gòu)建定子電阻自適應(yīng)律如下:
定子電阻只對(duì)低速運(yùn)行影響較大,而轉(zhuǎn)子側(cè)參數(shù)的變化在全速度范圍內(nèi)都會(huì)影響控制性能。應(yīng)用在永磁電機(jī)上的MRAS,通常用電機(jī)本體作為參考模型,因而能保證參考模型的準(zhǔn)確性。前述的基于轉(zhuǎn)子磁鏈的MRAS 速度辨識(shí)算法,采用轉(zhuǎn)子磁鏈的電壓模型作為參考模型,那么該模型觀測(cè)磁鏈的準(zhǔn)確性會(huì)直接影響最終參數(shù)辨識(shí)的結(jié)果。
為了得到一種更好的參考模型,本文設(shè)計(jì)了一種基于二階滑模理論的轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)器。該觀測(cè)器對(duì)轉(zhuǎn)子側(cè)的電阻變化以及擾動(dòng)具有魯棒性,且反應(yīng)速度優(yōu)于轉(zhuǎn)子磁鏈電壓模型。
Super-Twisting 理論是滑??刂评碚撗芯康挠忠怀晒?duì)于以下系統(tǒng)
基于Super-Twisting 理論,可以構(gòu)建觀測(cè)器如下[6]:
式中,ξ 是足夠小的正數(shù);λ1~λn是主滑模面的滑模增益;δ1~ δn是輔助滑模面的滑模增益;
當(dāng)只有兩個(gè)狀態(tài)變量時(shí),基于 Super-Twisting理論的觀測(cè)器最簡(jiǎn)形式可以寫成[12]
式中,λ 和δ 是滑模增益;ρ1和ρ2表示擾動(dòng)。
文獻(xiàn)[12]中基于李雅普諾夫穩(wěn)定性理論,對(duì)該算法的穩(wěn)定性給出了嚴(yán)格證明[12]。對(duì)于擾動(dòng)
選取合適的λ 和δ,能使觀測(cè)器的觀測(cè)結(jié)果對(duì)有界擾動(dòng)ρ2具有魯棒性。
選取定子電流與轉(zhuǎn)子磁鏈作為狀態(tài)變量,異步電機(jī)模型可以寫為如下形式:
為了便于構(gòu)建基于Super-Twisting 理論的觀測(cè)器,作如下變換:
式中,z1~z4為中間變量。
在式(11)中應(yīng)用上述變換可得
先不考慮擾動(dòng)和參數(shù)變化,并將γ 和ξ 視為確定的常數(shù),則可根據(jù)式(10)的結(jié)構(gòu),構(gòu)建基于二階滑模理論的轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)器
e1和e2為誤差值,分別定義為
考慮擾動(dòng),用ρα1和ρα2表示,將α 軸的觀測(cè)器表達(dá)式重寫為
轉(zhuǎn)子側(cè)參數(shù)變化和擾動(dòng)帶來的影響可以被折算到ρα2中,相應(yīng)的,定子側(cè)參數(shù)變化和擾動(dòng)被折算到ρα1內(nèi)。根據(jù)Super-Twisting 算法,對(duì)于擾動(dòng)
選取合適的λ 和δ,能使觀測(cè)器的觀測(cè)結(jié)果對(duì)有界擾動(dòng)ρα2具有魯棒性。這里的ρα2不僅僅包含轉(zhuǎn)子電阻參數(shù)擾動(dòng),它可以擴(kuò)展為有界的無(wú)序擾動(dòng)。
需要指出的是,該觀測(cè)器對(duì)定子側(cè)的擾動(dòng)ρα1無(wú)效。由于前述并行定子電阻自適應(yīng)的存在,定子電阻的變化會(huì)被自適應(yīng)機(jī)構(gòu)實(shí)時(shí)跟蹤。此外,定子電流傳感器可能存在的零漂以及低速時(shí)影響較大的死區(qū)效應(yīng),也會(huì)被定子電阻自適應(yīng)機(jī)構(gòu)所補(bǔ)償,使得轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)器的表達(dá)式更接近實(shí)際系統(tǒng),因而誤差更小。
根據(jù)式(17)計(jì)算轉(zhuǎn)子磁鏈,要經(jīng)過一道純積分環(huán)節(jié),這在實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)直流偏置的問題。為此,用一階低通濾波器代替純積分環(huán)節(jié),并對(duì)幅值和相位進(jìn)行補(bǔ)償[14]。采用轉(zhuǎn)差頻率法控制電機(jī),取合適的補(bǔ)償系數(shù)K,可由同步角速度ω1,實(shí)時(shí)計(jì)算低通濾波器的截止頻率ωc(單位rad/s)。
滑模觀測(cè)器普遍存在抖振問題,這是由實(shí)現(xiàn)滑模運(yùn)動(dòng)所必須的開關(guān)函數(shù)決定的。為了削弱抖振,常引入新的開關(guān)方式,以替代傳統(tǒng)符號(hào)函數(shù),如飽和函數(shù)和sigmoid 函數(shù)。應(yīng)用替代函數(shù)要指定一個(gè)合適的邊界層。邊界層太厚會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間過長(zhǎng),太薄則優(yōu)化效果不明顯,抖振依舊很大。
與傳統(tǒng)的一階滑模相比,本文使用的二階滑模方法由于輔助滑模面積分的存在,能夠有效減少抖振[6]。在此基礎(chǔ)上,本文應(yīng)用開關(guān)函數(shù)優(yōu)化領(lǐng)域的研究成果,所有采用符號(hào)函數(shù)sgn() 的場(chǎng)合,用飽和函數(shù)sat() 替代[13]。飽和函數(shù)的定義如下:
式中,ξ 為邊界層常數(shù),是合適的正數(shù)。
圖2 給出基于Super-Twisting 理論的轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)器基本結(jié)構(gòu)。
圖2 基于ST 算法的轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)器結(jié)構(gòu)圖 Fig.2 Block diagrams of rotor flux observer based on super-twisting theory
結(jié)合定子電阻辨識(shí)模塊,最終得到總體實(shí)驗(yàn)方案如圖3 所示。
圖3 總體實(shí)驗(yàn)方案的結(jié)構(gòu)框圖 Fig.3 Block diagrams of the proposed scheme
首先通過Simulink 建模仿真,驗(yàn)證本文方法的有效性。根據(jù)圖4 建立間接矢量控制無(wú)速度傳感器異步電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的仿真模型。
圖4 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 Fig.4 Block diagrams of the whole system
圖5 啟用Rs 辨識(shí)的低速(10r/min)運(yùn)行 (t=1s 時(shí)切換Rs 的值) Fig.5 Low-speed operation (10r/min) with stator resistance identification (Rs changes at t=1s)
圖5 是電機(jī)以10r/min 的低速運(yùn)行時(shí),定子電阻在1s 時(shí)由1.6Ω 迅速切換至2.4Ω,記錄下的估計(jì) 轉(zhuǎn)速、實(shí)際轉(zhuǎn)速,以及給定Rs、辨識(shí)Rs波形。由圖可見,Rs自適應(yīng)能與轉(zhuǎn)速自適應(yīng)較好地并行運(yùn)行,當(dāng)Rs給定值變化時(shí),Rs自適應(yīng)辨識(shí)較迅速地跟上了變化,因而消去了轉(zhuǎn)速的誤差,使系統(tǒng)在低速下能穩(wěn)定運(yùn)行。
轉(zhuǎn)子磁鏈電壓模型中不含轉(zhuǎn)子電阻,因而對(duì)轉(zhuǎn)子電阻變化不敏感。為了驗(yàn)證本文方案對(duì)轉(zhuǎn)子電阻變化的魯棒性,在中高速變化運(yùn)行時(shí),改變轉(zhuǎn)子電阻阻值進(jìn)行速度辨識(shí)。如圖6 所示,1.8s 時(shí)電機(jī)設(shè)定轉(zhuǎn)速由150r/min 變?yōu)?00r/min,2.4s 時(shí)設(shè)定轉(zhuǎn)速由600r/min 變?yōu)? 000r/min。自2.0s 開始,0.2s 后轉(zhuǎn)子電阻設(shè)定值由1.3Ω 迅速切換至1.7Ω。對(duì)比觀測(cè)和實(shí)際轉(zhuǎn)速可以發(fā)現(xiàn),轉(zhuǎn)子電阻的變化對(duì)本文方案的轉(zhuǎn)速辨識(shí)結(jié)果也無(wú)影響。
圖6 轉(zhuǎn)子電阻設(shè)定變化時(shí)的無(wú)速度傳感器矢量控制運(yùn)行結(jié)果(150r/min→600r/min→1000r/min) Fig.6 Speed sensorless control operation with rotor resistance variation (150r/min→600r/min→1000r/min)
接下來驗(yàn)證二階滑模觀測(cè)器的快速性。圖 7a是轉(zhuǎn)速給定變化時(shí),普通電壓模型轉(zhuǎn)子磁鏈的觀測(cè)結(jié)果,而圖7b 是同樣條件下二階滑模觀測(cè)器的觀測(cè)結(jié)果。通過比較可以得出結(jié)論,二階滑模觀測(cè)器與電壓模型觀測(cè)器相比,跟蹤速度更快,磁鏈觀測(cè)結(jié)果更平滑。
圖7 兩種不同方式在電機(jī)加速過程中的 磁鏈觀測(cè)結(jié)果對(duì)比 Fig.7 Comparison of two methods of rotor flux observation at an acceleration process
本文的實(shí)驗(yàn)對(duì)象為一臺(tái) 15kW 的三相異步電機(jī),具體參數(shù)參見下表。在一套變頻器上實(shí)現(xiàn)對(duì)異步電機(jī)的無(wú)速度傳感器矢量控制,實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖8所示。在電機(jī)軸上裝一個(gè)光電編碼器,以取得實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù),作為轉(zhuǎn)速辨識(shí)的評(píng)判基準(zhǔn)。同軸還加裝一個(gè)轉(zhuǎn)矩傳感器,用于轉(zhuǎn)子磁鏈的幅值驗(yàn)證,具體方法下文詳述。
表 異步電機(jī)參數(shù) Tab. Parameters of the IM
圖8 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)實(shí)物圖 Fig.8 Experimental setup
與轉(zhuǎn)速不同,轉(zhuǎn)子磁鏈很難通過安裝傳感器來直接測(cè)得,因而不容易直觀地驗(yàn)證磁鏈觀測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。轉(zhuǎn)子磁鏈包含幅值與相位兩部分信息,需要設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),分別驗(yàn)證。
文獻(xiàn)[15]為證明其轉(zhuǎn)子時(shí)間常數(shù)辨識(shí)的準(zhǔn)確性,采用給定iq電流分量為方波,觀測(cè)轉(zhuǎn)速波形方法。該法可以廣泛地被用于驗(yàn)證轉(zhuǎn)子磁場(chǎng)定向的準(zhǔn)確性,當(dāng)轉(zhuǎn)子磁場(chǎng)定向準(zhǔn)確時(shí),定子電流dq 分量之間解耦,因而控制電流id分量不變,iq分量與轉(zhuǎn)矩成正比。給定電流iq分量為方波,磁場(chǎng)定向越準(zhǔn)確,那么在方波轉(zhuǎn)矩的作用下,轉(zhuǎn)速波形越接近真正的三角波。如圖9a 所示,實(shí)測(cè)的轉(zhuǎn)速波形呈現(xiàn)較好地三角波,說明觀測(cè)結(jié)果的相位較為準(zhǔn)確。
磁鏈幅值觀測(cè)在直接轉(zhuǎn)矩控制中非常重要。當(dāng)磁場(chǎng)定向準(zhǔn)確時(shí),恒幅值變換后磁鏈幅值ψr與轉(zhuǎn)矩Te存在如下關(guān)系:
與電機(jī)同軸安裝一臺(tái)轉(zhuǎn)矩傳感器,將轉(zhuǎn)矩實(shí)測(cè)波形與式(19)的轉(zhuǎn)矩觀測(cè)波形對(duì)比,如圖9b 所示。圖中實(shí)測(cè)轉(zhuǎn)矩波形在轉(zhuǎn)矩給定發(fā)生跳變時(shí)出現(xiàn)超調(diào)與振蕩,這是因?yàn)殡姍C(jī)聯(lián)軸器處的橡膠圈已經(jīng)老化,單靠墊片無(wú)法壓緊,當(dāng)轉(zhuǎn)矩突變時(shí)電機(jī)與負(fù)載會(huì)有瞬間錯(cuò)位。系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)時(shí)實(shí)測(cè)波形與觀測(cè)波形重合,說明轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)結(jié)果的幅值較為準(zhǔn)確。
圖9 轉(zhuǎn)子磁鏈準(zhǔn)確性驗(yàn)證 Fig.9 Accuracy verification of rotor flux
為了驗(yàn)證定子電阻并行辨識(shí)的有效性,在電機(jī)的定子三相各串聯(lián)一只0.5Ω/250W 的功率電阻,通過一個(gè)并聯(lián)空氣開關(guān)投切。為了模擬定子電阻的漸變,在每只功率電阻上再并聯(lián)一臺(tái)0~17Ω/3.5A 的滑動(dòng)變阻器,具體接法如圖10 所示。因而,定子每相電阻能可控地變化0.5Ω。實(shí)驗(yàn)在10r/min 的低速狀況下進(jìn)行。
圖10 定子電阻漸變模擬 Fig.10 A circuit for variable Rs identification verification
圖11 為啟用Rs辨識(shí)之后記錄的系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果。由圖中可見,人為加入的定子電阻阻值變化,會(huì)被并行Rs自適應(yīng)方法有效辨識(shí),因而保證了轉(zhuǎn)速辨識(shí)的準(zhǔn)確性,使系統(tǒng)能以低速穩(wěn)定運(yùn)行。
圖11 啟用Rs 辨識(shí)的低速運(yùn)行(10r/min) Fig.11 Low-speed operation with stator resistance identification (10r/min)
圖12 記錄了電機(jī)由150r/min 到600r/min 的加速過程中,定子電流 α 分量、轉(zhuǎn)子磁鏈以及轉(zhuǎn)速的波形變化。加速過程中,轉(zhuǎn)子側(cè)電磁情況處于瞬態(tài),而觀測(cè)得到的定子電流和轉(zhuǎn)子磁鏈波形變化較為平穩(wěn)。轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)的快速性、平滑性,保證了轉(zhuǎn)速估計(jì)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。整個(gè)加速過程中,電機(jī)在無(wú)速度傳感器矢量控制方案下,轉(zhuǎn)速誤差較小,系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定。
圖12 加速過程中的電流、磁鏈與轉(zhuǎn)速觀測(cè) Fig.12 Currents,rotor flux and speed waveforms recorded at an acceleration process
本文結(jié)合模型參考自適應(yīng)理論與二階滑模的Super-Twisting 理論,提出一種轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)和轉(zhuǎn)速辨識(shí)方案,用于異步電機(jī)矢量控制。通過原理分析與實(shí)驗(yàn)研究得到如下結(jié)論:
(1)由于采用了并行定子電阻辨識(shí)的方法,本方案能使系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行在0.5Hz 的低速狀態(tài)下。
(2)本文提出的二階滑模轉(zhuǎn)子磁鏈觀測(cè)器,對(duì)轉(zhuǎn)子參數(shù)變化具有魯棒性,而且相比基于電壓模型的傳統(tǒng)觀測(cè)器,反應(yīng)速度更快。
(3)用本文提出的方案,實(shí)現(xiàn)一臺(tái)15kW 異步電機(jī)的無(wú)速度傳感器矢量控制運(yùn)行,實(shí)驗(yàn)證明該方案磁鏈觀測(cè)的幅值、相位均比較準(zhǔn)確,整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,控制效果較好。
[1] Vaclavek P,Blaha P,Herman I.AC drive observability analysis[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2013,60(8):3047-3059.
[2] Zaky M S.Stability analysis of speed and stator resistance estimators for sensorless induction motor drives[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2012,59(2):858-870.
[3] Barut M,Bogosyan S,Gokasan M.Speed-sensorless estimation for induction motors using extended Kalman filters[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2007,54(1):272-280.
[4] 尹忠剛,趙昌,鐘彥儒,等.采用抗差擴(kuò)展卡爾曼濾波器的感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)方法[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2012,32(18):152-159.
Yin Zhonggang,Zhao Chang,Zhong Yanru,et al.A speed estimation method of induction motors using the robust extended Kalman filter[J].Proceedings of the CSEE,2012,32(18):152-159.
[5] Zaky M S,Khater M M,Shokralla S S,et al.Wide-speed-range estimation with online parameter identification schemes of sensorless induction motor drives[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2009,56(5):1699-1707.
[6] Solvar S,Le V,Ghanes M,et al.Sensorless second order sliding mode observer for induction motor[C].IEEE International Conference on Control Applica- tions,Yokohama,Japan,2010:1933-1938.
[7] 張勇軍,孫寅飛,王京.基于單維離散滑模的模型參考自適應(yīng)轉(zhuǎn)速辨識(shí)方法[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2012,27(4):54-58.
Zhang Yongjun,Sun Yinfei,Wang Jing.A speed estimation algorithm based on single-manifold discrete time sliding mode model reference adaptive system[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2012,27(4):54-58.
[8] 王耀南,陳維.無(wú)速度傳感器的感應(yīng)電機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒自適應(yīng)控制[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2008,28(33):92-98.
Wang Yaonan,Chen Wei.Speed sensorless neural network robust adaptive control for induction motors[J].Proceedings of the CSEE,2008,28(33):92-98.
[9] Vasic V,Vukosavic S N,Levi Emil.A stator resistance estimation scheme for speed sensorless rotor flux oriented induction motor drives[J].IEEE Transactions on Energy Conversion,2003,18(4):476-483.
[10] Jevremovic V R,Vasic V,Marcetic D P,et al.Speed-sensorless control of induction motor based on reactive power with rotor time constant identifica- tion[J].IET Electric Power Applications,2010,4(6):462-473.
[11] 尹忠剛,劉靜,鐘彥儒,等.基于雙參數(shù)模型參考自適應(yīng)的感應(yīng)電機(jī)無(wú)速度傳感器矢量控制低速性能[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2012,27(7):124-130.
Yin Zhonggang,Liu Jing,Zhong Yanru,et al.Low-speed performance for induction motor sensorless vector control based on two-parameter model reference adaptation[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2012,27(7):124-130.
[12] Moreno J A,Osorio M.Strict Lyapunov functions for the super-twisting algorithm[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2012,57(4):1035-1040.
[13] 程帥,姜海博,黃進(jìn),等.基于滑模觀測(cè)器的單繞組多相無(wú)軸承電機(jī)無(wú)位置傳感器控制[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2012,27(7):71-77.
Cheng Shuai,Jiang Haibo,Huang Jin,et al.Position sensorless control based on sliding mode observer for multiphase bearingless motor with single set of windings[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2012,27(7):71-77.
[14] 何志明,廖勇,向大為.定子磁鏈觀測(cè)器低通濾波器的改進(jìn)[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2008,28(18):61-65.
He Zhiming,Liao Yong,Xiang Dawei.Improvement of low-pass filter algorithm for stator flux estimator[J].Proceedings of the CSEE,2008,28(18):61-65.
[15] Riveros J A,Yepes A G,Barrero F,et al.Parameter identification of multiphase induction machines with distributed windings—part 2:time-domain techniques[J].IEEE Transactions on Energy Conversion,2012,27(4):1067-1077.