郭志榮, 高 峰, 王其林

(海軍士官學(xué)校 兵器系, 安徽 蚌埠, 233012)

基于RBF網(wǎng)絡(luò)和MRAS的魚(yú)雷永磁同步電機(jī)無(wú)速度傳感器控制方法

郭志榮, 高 峰, 王其林

(海軍士官學(xué)校 兵器系, 安徽 蚌埠, 233012)

為提高魚(yú)雷永磁同步電機(jī)(PMSM)控制系統(tǒng)性能, 提出了一種基于徑向基函數(shù)(RBF)網(wǎng)絡(luò)和模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)(MRAS)的魚(yú)雷PMSM無(wú)速度傳感器控制方法, 用于魚(yú)雷PMSM無(wú)速度傳感器矢量控制系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速估計(jì)。該方法選取PMSM本身作為參考模型, PMSM電流模型作為可調(diào)模型, 僅利用q軸的估算電流與實(shí)際電流之差作為誤差信號(hào), 將誤差信號(hào)送入RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)節(jié)后得到估計(jì)轉(zhuǎn)速。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在低速和調(diào)速時(shí)均能準(zhǔn)確檢測(cè)到轉(zhuǎn)子的速度, 具有良好的靜動(dòng)態(tài)運(yùn)行性能。

魚(yú)雷; 永磁同步電機(jī); 模型參考自適應(yīng)系統(tǒng); 無(wú)速度傳感器; 徑向基函數(shù)

0 引言

永磁同步電機(jī)(permanent magnet synchronous motor, PMSM)矢量控制調(diào)速系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易維護(hù)、體積小, 在魚(yú)雷推進(jìn)系統(tǒng)中有很好的應(yīng)用前景,但受到海水等環(huán)境限制, 如何適應(yīng)工作環(huán)境要求,提高系統(tǒng)可靠性成為其研究和設(shè)計(jì)的主要問(wèn)題。為了克服使用機(jī)械傳感器給系統(tǒng)帶來(lái)的缺陷[1],研發(fā)一種可靠性高的無(wú)需機(jī)械傳感器的控制方法,便成為魚(yú)雷電機(jī)控制技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。

近年來(lái), 在PMSM矢量無(wú)速度傳感器控制中已提出了多種方法來(lái)估算轉(zhuǎn)子的位置和速度。文獻(xiàn)[2]和[3]依賴(lài) PMSM 基波激勵(lì)模型中與轉(zhuǎn)速有關(guān)的反電動(dòng)勢(shì)量進(jìn)行轉(zhuǎn)子位置和速度估計(jì), 但電機(jī)在低速時(shí), 有用的信號(hào)信噪比很低, 不適用于零速和極低速控制; 文獻(xiàn)[4]和[5]采用了凸極跟蹤法, 該方法能實(shí)現(xiàn)PMSM全速范圍的轉(zhuǎn)子和速度檢測(cè), 但表貼式PMSM的轉(zhuǎn)子在電磁性能上屬于隱極轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu), 凸極效果不明顯, 不能可靠地用于轉(zhuǎn)子估計(jì); 文獻(xiàn)[6]和[7]采用擴(kuò)展卡爾曼濾波器法來(lái)估計(jì)電機(jī)轉(zhuǎn)速, 該方法需要許多隨機(jī)誤差的統(tǒng)計(jì)參數(shù)和矩陣逆運(yùn)算, 存在算法復(fù)雜、計(jì)算量大的問(wèn)題; 文獻(xiàn)[8]～[13]則基于模型參考自適應(yīng)法, 保證了參數(shù)估計(jì)的漸近收斂性, 具有算法簡(jiǎn)單、易于在數(shù)字控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn), 但該方法是基于電機(jī)的基波模型, 電機(jī)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)轉(zhuǎn)速估計(jì)精度將下降, 低速時(shí)此問(wèn)題更嚴(yán)重。

文章在文獻(xiàn)[10]和[11]基礎(chǔ)上提出了一種基于徑向基函數(shù)(radial basis function, RBF)網(wǎng)絡(luò)參考模型自適應(yīng)轉(zhuǎn)速估計(jì)方法, 用于魚(yú)雷PMSM無(wú)速度傳感器矢量控制系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速估計(jì)。該方法選取PMSM本身作為參考模型, 選取PMSM電流模型作為可調(diào)模型, 僅利用 q軸的估算電流與測(cè)量電流之差作為誤差信號(hào), 將其送入RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)節(jié)后得到估計(jì)轉(zhuǎn)速。通過(guò)仿真和試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證,證明該方法在低速和調(diào)速時(shí)均能夠準(zhǔn)確檢測(cè)到轉(zhuǎn)子速度。

1 RBF網(wǎng)絡(luò)參考模型自適應(yīng)無(wú)速度傳感器控制

表貼式PMSM在d-q旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的定子電流數(shù)學(xué)模型為

式中:fψ為轉(zhuǎn)子永磁體磁通;sR和L分別為定子繞組電阻和電感;,和,分別為定子電流和電壓d, q軸分量。

文獻(xiàn)[8]同時(shí)估算了d, q軸的電流, 應(yīng)用模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)(model reference adaptive system,MRAS)得出的辨識(shí)算法為

式中: ,為估算的定子d, q軸電流; 為估算的轉(zhuǎn)子角速度; k1, k2為調(diào)節(jié)器系數(shù)。

對(duì)于魚(yú)雷PMSM推進(jìn)系統(tǒng)采用 id= 0 矢量控制策略以后, id, 可近似為 0, 根據(jù)式(2)作為可調(diào)模型, 而把實(shí)際的電機(jī)本體作為參考模型,采用并聯(lián)型結(jié)構(gòu)估計(jì)轉(zhuǎn)速, 可得

可以依據(jù)式(8)和式(9)構(gòu)成調(diào)節(jié)器, 作為自適應(yīng)結(jié)構(gòu), 系統(tǒng)框圖如圖1所示。

圖1 基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)Fig. 1 Model reference adaptive system(MRAS) based on radial basis function(RBF) network

2 RBF網(wǎng)絡(luò)

RBF網(wǎng)絡(luò)可以處理系統(tǒng)內(nèi)難以解析的規(guī)律性, 具有良好的泛化能力, 并有很快的學(xué)習(xí)收斂速度, RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig. 2 Structure of RBF network

文中網(wǎng)絡(luò)輸入量為2個(gè), 分別是q軸電流誤差e和誤差變化率eΔ。網(wǎng)絡(luò)的RBF向量、中心向量和基寬向量分別為

式中: hj為高斯基函數(shù); bj為節(jié)點(diǎn)j的基寬參數(shù)。網(wǎng)絡(luò)輸入層到隱含層的權(quán)值為1.0, 網(wǎng)絡(luò)隱含層到輸出層權(quán)向量為

訓(xùn)練RBF網(wǎng)絡(luò)使q軸的估計(jì)電流和實(shí)際的q軸電流 iq誤差的平方最小, 故可定義目標(biāo)函數(shù)為

權(quán)重的調(diào)整采用梯度下降法, 得輸出權(quán)值、節(jié)點(diǎn)基寬及節(jié)點(diǎn)中心矢量的迭代算法如下

式中: η為學(xué)習(xí)速率; λ為動(dòng)量因子。

3 仿真結(jié)果與分析

通過(guò)仿真來(lái)驗(yàn)證提出的基于 RBF網(wǎng)絡(luò)參考模型自適應(yīng)魚(yú)雷 PMSM 無(wú)速度傳感器控制算法,并和文獻(xiàn)[11]提出的算法比較, 文中提出的算法簡(jiǎn)稱(chēng)算法A, 文獻(xiàn)[11]的算法簡(jiǎn)稱(chēng)算法B。電機(jī)參數(shù)如下: Tn= 3 Nm, P= 2 , Rs= 2 .875Ω, Ld=Lq=8.5 mH, Ψm=0.175 Wb。

3.1 靜止啟動(dòng)到50 r/min的過(guò)程仿真結(jié)果

圖3是電機(jī)從靜止啟動(dòng)到50 r/min時(shí)無(wú)速度傳感器運(yùn)行的波形, 其中(a)和(b)分別是采用算法A和B的實(shí)際轉(zhuǎn)速與估計(jì)轉(zhuǎn)速對(duì)比波形。

圖3 50 r/min時(shí)無(wú)速度傳感器控制系統(tǒng)仿真結(jié)果Fig. 3 Simulation results of speed-sensorless control system from static state to 50 r/min

采用算法A, PMSM從啟動(dòng)到50 r/min的啟動(dòng)時(shí)間約為 0.15 s, 估計(jì)轉(zhuǎn)速跟蹤上實(shí)際轉(zhuǎn)速的時(shí)間約為0.1 s, 估計(jì)誤差不超過(guò)1 r/min。采用算法B, PMSM從啟動(dòng)到50 r/min的啟動(dòng)時(shí)間約為0.22 s, 估計(jì)轉(zhuǎn)速跟蹤上實(shí)際轉(zhuǎn)速的時(shí)間約為0.16 s, 估計(jì)誤差不超過(guò)2 r/min。在電機(jī)低速運(yùn)行時(shí), 相較于算法 B, 算法 A啟動(dòng)時(shí)間更短, 估算誤差更小。

3.2 500～1 000 r/min轉(zhuǎn)速突變仿真

為了比較2種算法的動(dòng)態(tài)性能, 對(duì)500～1 000 r/min轉(zhuǎn)速突變進(jìn)行仿真, 圖4是電機(jī)在該轉(zhuǎn)速下突變時(shí)無(wú)速度傳感器運(yùn)行的波形, 其中(a)和(b)分別是采用算法A和B的實(shí)際轉(zhuǎn)速和估計(jì)轉(zhuǎn)速對(duì)比波形; (c)和(d)分別是算法A和B的誤差曲線。

圖4 500～1 000 r/min時(shí)無(wú)速度傳感器控制系統(tǒng)仿真結(jié)果Fig. 4 Simulation results of speed-sensorless control system from 500 r/min to 1 000 r/min

算法A電機(jī)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間約為0.3 s, 算法B電機(jī)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間約為0.6 s, 算法A的動(dòng)態(tài)響應(yīng)更快, 而且在動(dòng)態(tài)過(guò)程中算法A的實(shí)際轉(zhuǎn)速與估計(jì)轉(zhuǎn)速的誤差要小于算法B。

4 試驗(yàn)結(jié)果

為了進(jìn)一步比較 2種方法的動(dòng)靜態(tài)性能, 對(duì)2種方法進(jìn)行了試驗(yàn)研究。

圖5給出了電機(jī)1 000 r/min時(shí)的無(wú)速度傳感器運(yùn)行波形, 其中(a)和(b)分別是采用算法A和B的電機(jī)啟動(dòng)過(guò)程的估計(jì)轉(zhuǎn)速與實(shí)測(cè)轉(zhuǎn)速對(duì)比波形, 可以看出, 算法A在動(dòng)態(tài)過(guò)程中估計(jì)轉(zhuǎn)速與實(shí)測(cè)轉(zhuǎn)速誤差比算法B更小, 這與仿真相一致。

圖5 1 000 r/min時(shí)無(wú)速度傳感器運(yùn)行試驗(yàn)結(jié)果Fig. 5 Experimental results of speed-sensorless at 1 000 r/min

圖6 給出了電機(jī)100 r/min的無(wú)速度傳感器運(yùn)行波形, 其中(a)和(b)分別是采用算法A和B的電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)的估計(jì)轉(zhuǎn)速與實(shí)測(cè)轉(zhuǎn)速對(duì)比波形, 2種算法在 100 r/min時(shí)仍可辨識(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速, 可以看出, 算法A在電機(jī)低速時(shí)估計(jì)轉(zhuǎn)速與實(shí)測(cè)轉(zhuǎn)速誤差比算法B更小, 這與仿真相一致。

5 結(jié)束語(yǔ)

文中研究了一種模型參考自適應(yīng)法的 PMSM速度估計(jì)方法, 該方法是在已有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上的一種基于徑向基網(wǎng)絡(luò)的模型參考自適應(yīng)法的速度估計(jì)方法, 它只利用 q軸的估算電流與實(shí)際電流之差作為誤差信號(hào), 經(jīng)過(guò)RBF網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)器得到估計(jì)轉(zhuǎn)速, 結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單, 容易實(shí)現(xiàn), 提高了魚(yú)雷 PMSM矢量控制系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)性能, 仿真和試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性。

圖6 100 r/min時(shí)無(wú)速度傳感器運(yùn)行試驗(yàn)結(jié)果Fig. 6 Experimental results of speed-sensorless at 1 00 r/min

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Speed-Sensorless Control Method of Torpedo PMSM Based on RBF and MRAS

GUO Zhi-rong, GAO Feng, WANG Qi-lin
(Department of Weaponry Engineering, Naval Petty Officer Academy, Bengbu 233012, China)

To improve the performance of the permanent magnet synchronous motor(PMSM) control system, this paper presents a method based on model reference adaptive system(MRAS) and radial basis function (RBF) network for rotational speed estimation of torpedo PMSM speed-sensorless vector control system. This method selects PMSM as the reference model, and selects current model of PMSM as the adjustable model. It only needs the q-axis error signal between estimated current and actual current, then sends the error signal into the RBF network for adjustment, hence the estimated rotational speed is gained. Simulation indicates that the present method can obtain precise estimation of the rotational speed under the condition of low speed or speed regulation, and has good static and dynamic performances.

torpedo; permanent magnet synchronous motor(PMSM); model reference adaptive system(MRAS);speed-sensorless; radial basis function(RBF)

TJ630.32; TM351

A

2096-3920(2017)05-0448-05

10.11993/j.issn.2096-3920.2017.05.009

郭志榮, 高峰, 王其林. 基于RBF網(wǎng)絡(luò)和MRAS的魚(yú)雷永磁同步電機(jī)無(wú)速度傳感器控制研究[J]. 水下無(wú)人系統(tǒng)學(xué)報(bào), 2017, 25(5): 448-452.

2017-07-04;

2017-08-28.

郭志榮(1976-), 男, 講師, 博士, 主要從事兵器工程研究工作.

(責(zé)任編輯: 陳 曦)