許 勝 輝

(武漢職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電信學(xué)院, 湖北 武漢 430074)

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基于自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)控制的異步電動機驅(qū)動器

許 勝 輝

(武漢職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電信學(xué)院, 湖北 武漢 430074)

描述了一種新的控制異步電機驅(qū)動系統(tǒng)設(shè)計方法。這種控制方法是一種基于自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)的設(shè)計。自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)控制器是基于遺傳數(shù)學(xué)算法模型的優(yōu)化方法系統(tǒng)模型。這種方法簡單,易于實現(xiàn)。仿真和實驗結(jié)果表明,該自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)控制器在性能的動態(tài)特性方面,有較強的魯棒性，改變了電機轉(zhuǎn)速和負載的擾動。

變結(jié)構(gòu)控制； 交流感應(yīng)電機； 驅(qū)動； 遺傳算法

0 引 言

采用快速的數(shù)字處理器矢量控制為電力設(shè)備提供了實時控制的可能性,即實現(xiàn)高效異步電動機調(diào)速控制。許多控制應(yīng)用是基于矢量控制的,但只有很少涉及提高控制器結(jié)構(gòu)性能的[1-2]。傳統(tǒng)的比例積分PI控制器,采用經(jīng)典控制理論設(shè)計,適合典型的線性控制過程模型。然而,絕大多數(shù)的系統(tǒng)一般為非線性關(guān)系,是很難實現(xiàn)的模型[3-4]。通過線性控制理論設(shè)計PI控制達到所需的帶寬和干擾需調(diào)整它們的參數(shù)。一個精確的電機控制需調(diào)整設(shè)置參數(shù)。但有時條件無法滿足,因為有些參數(shù)不可預(yù)知或隨著操作時間而變的。為避免這類問題的發(fā)生,不同的非線性控制策略提出了改進方法[5-8]。一種基于人工智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu),如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊、變結(jié)構(gòu)控制器(萬順昌)的過程控制等[9-11]是一個較好的解決方案。

變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)本身是在處理系統(tǒng)中的不確定性, 即使在快速變化的電機的參數(shù)也能使性能優(yōu)良。許多研究人員[1-11]對變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的理論和滑動模態(tài)進行了研究。構(gòu)成了萬順昌基本原理, 根據(jù)控制命令執(zhí)行系統(tǒng)在規(guī)定的狀態(tài)空間的運動。即它的魯棒性,總稱為動態(tài)特性參數(shù)的變化。

本文采用萬順昌遺傳算法對異步電機驅(qū)動速度進行控制。萬順昌控制器的特點是在常規(guī)變結(jié)構(gòu)速度控制不了的情況下, 利用速度信號提出了eleration信號的控制律。這種方法的特點是利用遺傳算法速度信號控制算法,提高瞬態(tài)響應(yīng)。此外,這個系統(tǒng)還有魯棒性和指數(shù)收斂速度的控制。最后,通過仿真和實驗結(jié)果進行驗證。

1 變結(jié)構(gòu)控制算法

萬順昌算法可應(yīng)用到一個矢量控制的異步電機驅(qū)動。在一個滑動模式控制中需將參考模型的形式儲存在一個預(yù)定義的相平面,系統(tǒng)反饋并跟隨或沿軌道切換其控制算法[1]。

如上述的滑模變結(jié)構(gòu)控制設(shè)計對滑模平面和滑動的十字線的定義。在跨越滑線時,它將能穿越無限次。本文中,采用矢量控制的任務(wù)就是得到一個收斂的電機轉(zhuǎn)速。這一目標(biāo)就是調(diào)速系統(tǒng)方程。建立的矢量控制和速度控制器,如圖1所示。

電機轉(zhuǎn)速和它之間參考及推導(dǎo)變形可得如下:

(1)

(2)

所以,控制系統(tǒng)的動態(tài)特性可改為圖2。

(3)

其中，a=-B/J，b=3p/2。Lm/Lr是一種反饋增益；(a+bk)是固有參數(shù)。

利用滑模速度控制器設(shè)計[2]的切換面與不可分割的組成部分。得：

(4)

由方程(3)可見：速度誤差收斂到零，指數(shù)呈無限大。因此超調(diào)不會發(fā)生。而該系統(tǒng)的動態(tài)特性為一種狀態(tài)反饋系統(tǒng)。

基于開關(guān)控制律來滿足上述條件和滑模的動態(tài)行為，故變結(jié)構(gòu)速度控制器的設(shè)計為：

(5)

圖1 矢量控制和速度控制器控制系統(tǒng)

因此,滑摸動態(tài)特性可由方程(3)導(dǎo)出,并用ωerr(t)跟蹤滑膜誤差收斂到零的指數(shù)。由轉(zhuǎn)矩電流可得方程(5)。

2 萬順昌遺傳算法

萬順昌遺傳算法改進了遺傳算法的實時性并實現(xiàn)在線調(diào)節(jié)，它可提高感應(yīng)電機驅(qū)動系統(tǒng)[12-15]的控制性和魯棒性。

(a) 無負載轉(zhuǎn)矩速度響應(yīng)

(b) 定子電流波形

(c) d-q軸電機定子電流波形

(d) 轉(zhuǎn)矩響應(yīng)

考慮的公式(5)。該控制系統(tǒng)性能設(shè)計對參數(shù)的k和β等進行了探討。參數(shù)k決定斜坡滑線,因此,它將提高控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度。但過大會導(dǎo)致不穩(wěn)定。它可適應(yīng)不同坡度,如坡度增大了誤差卻越小[1-2,15]。

設(shè)計一個β參數(shù)、性能良好的系統(tǒng)。當(dāng)β大的系統(tǒng)的狀態(tài)及滑線時間較短。然而,β小，系統(tǒng)的狀態(tài)及滑線需較長時間。“大”或“小”值都可取。故,我們需一個β值,通過遺傳算法選擇合適的參數(shù)β，且當(dāng)β增加接近滑移線絕對值的速度誤差，滑動作用的S(t)和實際控制輸入作為輸入變量。它的輸出是用β和k來達到調(diào)整的目的。

3 仿真結(jié)果分析

為了驗證所提出的自適應(yīng)控制方法對異步電動機調(diào)速性能，模擬了一臺標(biāo)準(zhǔn)的1.5HP,220/380 V,50 Hz,4-poles的異步電機。圖4顯示了遺傳算法優(yōu)化萬順昌算法對矢量控制感應(yīng)電動機驅(qū)動系統(tǒng)。模擬的自適應(yīng)遺傳算法是基于實時趨近的。

(a) 速度響應(yīng)

(b) 定子電流

(c) d-q軸定子電流

(d) 轉(zhuǎn)矩響應(yīng)

圖4(a)表示模擬電機速度為100 rad/s。為速度響應(yīng)。它出現(xiàn)穩(wěn)態(tài)值,大約收低0.14 s。圖4(b)為三相異步電動機定子電流波形,開始和穩(wěn)定的狀態(tài)。圖4(c)為定子電流波形的d-q軸。注意到它們之間的夾角是近90°和幾乎是正弦波。圖4(d)為電機的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)。在模擬試驗的基礎(chǔ)上,為控制系統(tǒng)在100 rad/s下的速度響應(yīng)和負載轉(zhuǎn)矩響應(yīng)。

圖5為模擬電機響應(yīng),即電機加載5 N·m/s, 速度150 rad/s。圖5(a)為它的速度響應(yīng),穩(wěn)態(tài)值大約0.23 s。圖5(b)為定子電流波形的穩(wěn)態(tài),幾乎是正弦波。圖5(c)為定子電流波形,在d-q軸之間的夾角是近90°。系統(tǒng)響應(yīng)為近正弦d-q軸定子電流。擾動降低。電機轉(zhuǎn)矩響應(yīng)見圖4(d),顯見,轉(zhuǎn)矩的響應(yīng)是相當(dāng)不錯的。速度調(diào)節(jié)器能及時發(fā)現(xiàn)的振動的變化值。在諧波存在時,該系統(tǒng)具有較大的時常。此時,扭矩在0.23 s急劇增大,這是由于滑動速度,即此系統(tǒng)達到穩(wěn)態(tài)時約0.23 s。

(a) 速度響應(yīng)

(b) 三相電機定子電流

(a) 速度響應(yīng)

(b) 三相電機定子電流

該系統(tǒng)在另一種類型的操作(變化)，即電機轉(zhuǎn)速運行在速度為100 rad/s,0.5 s,然后增加到150 rad/s如圖5(a)所示。電機轉(zhuǎn)速迅速增加,這是由于滑動速度更高的開始。它穩(wěn)態(tài)運動速度約收低0.14 s。顯見,電機速度得到有效控制。圖5(b)為三相異步電動機的定子電流波形。

模擬控制器調(diào)速如圖6所示。電機運行速度為150 rad/s命令,0.5 s,然后減少到100 rad/s參看圖6

(a)。在瞬間的階躍變化,穩(wěn)態(tài)運動速度達到約0.23 s，圖6(b)為三相電機定子電流波形。

4 結(jié) 語

本文給出了一種新的控制異步電機驅(qū)動系統(tǒng)設(shè)計方法，它利用了遺傳算法，改善了電機的控制性能,是一種自適應(yīng)對異步電動機的控制技術(shù)。目的為了更新自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)控制器的控制性能。在實現(xiàn)異步電動機調(diào)速系統(tǒng)的自適應(yīng)遺傳算法的基礎(chǔ)上，并通過仿真和實驗結(jié)果驗證了該方法的有效性。該方法的優(yōu)點為穩(wěn)態(tài)誤差小、響應(yīng)快、超調(diào)量小和抗干擾。

[1] 張先生.J.-BARTON:快變結(jié)構(gòu)電流控制器感應(yīng)機驅(qū)動 [M].北京：電子工業(yè)出版社，1990.

[2] FAA-JENG LIN-RONG-JONG WAI-HSIN-JANG謝正倫:魯棒控制的異步電機驅(qū)動與轉(zhuǎn)子時間不斷適應(yīng)[M].北京：中國電力出版社,1998.

[3] HO E Y Y, SEN P C. 一種基于微處理器之使用異步電動機調(diào)速系統(tǒng)的變結(jié)構(gòu)策略與解耦[M].臺灣：工業(yè)電子出版社，1990.

[4] HO E Y Y, SEN P C.控制系統(tǒng),利用動態(tài)的速度開車滑?？刂破髋c整體補償[M].北京：電子工業(yè)出版社,1991.

[5] NANDAM P K, SEN P C. 比較研究Luenberger觀察者和自適應(yīng)Observer-Based變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng),利用自制的速度同步電機 [M].北京：電子工業(yè)出版社,1990.

[6] UTKIN V I. 設(shè)計滑模變結(jié)構(gòu)控制的原理和應(yīng)用到電驅(qū)動 [M].北京：電子工業(yè)出版社,1993.

[7] RAVITHARAN G, VILATHGAMUWA D M, DUGGAL B R.模糊變結(jié)構(gòu)控制的異步電動機與凹陷Ride-Through能力[C]//第四屆電子電力電子與驅(qū)動系統(tǒng)工程研究所碩士論文, 2001：235-240.

[8] ZHANG J, BARTON T H. 最優(yōu)滑模控制的異步電機轉(zhuǎn)速和狀態(tài)反饋[C]//Conf.Rec.IEEE IAS年會,1988：328-336.

[9] SOTO R, YEUN K S. 滑?？刂聘袘?yīng)電機無流量測量[M].北京：電子工業(yè)出版社,1995.

[10] KUKOLJ D, KULIC F, LEVI E. 速度控制器的設(shè)計,對傳感器電氣驅(qū)動基于AI技術(shù):一種對比研究[J].人工智能技術(shù)工程，2000(14):165-174.

[11] LIN F, J, CHOU W D. 感應(yīng)電機伺服驅(qū)動采用滑?？刂破鞯脑O(shè)計方法和遺傳算法[J].電力系統(tǒng)研究,2003(3)：93-108.

[12] ZHU Longji, “New space vector PWM based direct torque control system,” Electric drive, vol. 35, pp. 11-13, April 2005.

[13] YUAN Dengke, TAO Shenggui. An induction motor direct torque control system performance improvement[C]//CSEE: 151-155, 2005. 8.

[14] HE Zhiming, LIAO Yong, LI Hui, “A novel sensorless induction motor DTC system”[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2009(1): 21-25.

[15] LIU Yingpei, WAN Jianru, SHEN Hong, “Stator flux linkage and rotor speed observation for PMSM DTC based on EKF”[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2009(12): 57-62.

Induction Motor Driver Based on the Adaptive Variable Structure Control Technique

XUSheng-hui

(Department of Electronic Information Engineering, Wuhan Polytechnic, Wuhan 430074, China)

This paper describe a new design method of controling induction motor driver system, and which is a based on the adaptive variable structure. The adaptive variable structure control driver is an optimization methods system model based on the genetic algorithm model. This method is simple and easily applied. Simulation and experimental results show that the adaptive variable structure controller have strong robustness in providing high performance dynamic characteristics with rapid response, high steady precision, small overshoot, and anti-interference.

variable structure control; AC induction motor; driver; genetic algorithm

2015-03-09

國家自然科學(xué)基金項目(5100702)

許勝輝(1966-)，男，湖北鄂州人，碩士，副教授，主要研究方向為自動控制技術(shù)。

Tel.：027-87767776，13098870566；E-mail:xsh0566@sina.com

TM 921

A

1006-7167(2015)11-0086-04