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        基于滑模觀測器永磁同步電機迭代學習控制

        2018-04-26 08:09:50劉偲艷田擁軍蘭永紅
        微特電機 2018年1期
        關鍵詞:同步電機觀測器二階

        李 暉,劉偲艷,田擁軍,蘭永紅

        (1.湖南理工職業(yè)技術學院,湘潭 411100;2.湘潭大學,湘潭 411105)

        0 引 言

        永磁同步電機因其高功率密度、低轉動慣量和高效率等特點,在現(xiàn)代工業(yè)領域的伺服系統(tǒng)技術中具有廣泛應用。但是,轉矩脈動的存在制約發(fā)展,因此對轉矩脈動抑制的研究具有實際意義[1]。近年來,國內外眾多學者在永磁同步電機轉矩脈動方向開展了很多研究,總體可分為兩類[1]:第一類主要考慮從電機設計方向進行優(yōu)化[2],使電機參數(shù)更理想,從而提高轉矩的平滑性,降低轉矩脈動。但該類方法對轉矩脈動抑制效果有限,電機造價卻很大程度增加。第二類主要考慮從電機控制方向進行優(yōu)化,使控制算法更優(yōu),從而抑制脈動分量。文獻[3]采取諧波電流注入法,能夠實現(xiàn)指令電流的完全跟蹤,較好地抑制轉矩脈動。文獻[4]利用自適應控制技術,在線調整系統(tǒng)參數(shù)。文獻[5]提出一種在線估計技術的閉環(huán)控制算法,較大程度地抑制轉矩脈動。但這些方法都依賴于永磁同步電機精確的數(shù)學模型。文獻[6]提出一種ILC策略,通過重復利用輸入輸出信息構造產(chǎn)生目標輸出的控制信息,從而改善跟蹤性能,且不依賴于精確的數(shù)學模型。

        高階ILC算法[7]同時利用當前迭代過程輸入輸出信息和歷史信息來構造學習算法,從而得到新的控制輸入。與普通學習算法相比,高階迭代學習算法具有更高的系統(tǒng)收斂速度。

        本文在文獻[6]的基礎上,采用高階形式,利用歷史迭代過程的控制信息,可提高系統(tǒng)收斂性能。

        上述控制策略均需要獲得精確的轉子速度和位置信息,傳統(tǒng)傳感器測量簡單、有效,但增加電機造價、復雜程度,同時易受環(huán)境影響,降低可靠度。文獻[8-9]提出滑模觀測器,能有效估算轉子信息,但同時引入抖振。本文設計二階滑模觀測器估算轉子位置和轉速,可克服傳統(tǒng)滑模觀測器“抖振”的問題。最后,利用MATLAB/Simulink仿真說明了此方法的有效性。

        1 永磁同步電機數(shù)學模型

        永磁同步電機(面貼式)在同步旋轉(d-q)坐標系d,q軸電壓方程:

        diddt=-RLid+ωeiq+1Lud

        (1)

        diqdt=-RLiq-ωeid-ψfLωe+1Luq

        (2)

        式中:id,iq為定子電流d,q分量;ud,uq為定子電壓d,q分量;L,R為定子電感、電阻;ωe為轉子電角速度;ψf為永磁體磁鏈。

        永磁同步電機轉矩方程:

        Tm=3p2ψfiq=ktiq

        (3)

        式中:kt=3p2ψf為轉矩系數(shù),p為電機極對數(shù)。

        永磁同步電機動力學方程:

        dωdt=3pψf2Jiq-BJω-TLJ

        (4)

        式中:J為轉動慣量;B為摩擦系數(shù);TL為電機負載轉矩;ω為轉子機械角速度。

        2 迭代學習控制器

        為了定性分析二階迭代學習控制策略,考慮如下動態(tài)系統(tǒng):

        x·k+1(t)=Axk+1(t)+Buk+1+f(x)

        yk+1(t)=Cxk+1(t)+dk

        xk+1(0)=0,t∈[0,T0]

        (5)

        式中:[0,T0]為運行持續(xù)時間;A,B,C分別為相應維數(shù)的矩陣,且滿足CB≠0;f(x)為非線性量;dk為轉矩擾動。由文獻[10]可知,所有含微分增益Γd的學習控制策略,其收斂條件都一樣,可表示:

        ρ=1-ΓdCB<1

        (6)

        定理1:向量函數(shù)f:f(t)=[f1(t),…,fm(t)]T,t∈[0,T0],那么向量函數(shù)f的Lebesgue-p范數(shù)[11]:

        (7)

        由文獻[12]可以知道,limp→∞‖f(·)‖=‖f(·)‖∞=‖f(·)‖sup。

        2.1 二階迭代學習控制器

        假設yd(t),t∈[0,T0]為目標輸出,構造二階PD型ILC (L(c1,c2))如下:

        u2(t)=u1(t)+Γp1e1(t)+Γd1e·1(t)

        uk+1(t)=c1[uk(t)+Γp1ek(t)+Γd1e·k(t)]+

        c2[uk-1(t)+Γp2ek-1(t)+Γd2e·k-1(t)]

        (8)

        ρ1=‖1-Γd1CB‖<1

        ρ2=‖1-Γd2CB‖<1

        (9)

        第k+1次迭代系統(tǒng)跟蹤誤差ek+1(t)可表示:

        ‖ek+1(·)‖p=c1ρ1‖ek(·)‖p+c2ρ2‖ek-1(·)‖p

        (10)

        所以,limk→∞‖ek+1(·)‖p=0,二階迭代學習控制算法收斂。證明系統(tǒng)在有限時間內能夠收斂,下面將對收斂速度進行分析。

        2.2 一階迭代學習控制器

        假設式(8)中c1=1,控制律退化為一階PD型ILC(L(1)),表達式如下:

        uk+1(t)=uk(t)+Γp1ek(t)+Γd1e·k(t)

        t∈[0,T0],k=1,2,3,…

        (11)

        式中:Γp1,Γd1,uk(t),ek(t)與式(8)一樣,結合電機動力學式(4)和PD-ILC的收斂條件式(6),可得一階迭代學習控制算法的收斂條件:

        ρ1=1-Γd1CB<1

        (12)

        第k+1次迭代系統(tǒng)跟蹤誤差ek+1(t)可表示:

        ‖ek+1(·)‖p=ρ1‖ek(·)‖p

        (13)

        所以,可得limk→∞‖ek+1(·)‖p=0,一階迭代學習控制算法收斂。

        3 收斂速度對比

        令limk→∞‖ek+1(·)‖p‖ek(·)‖=ρ,由文獻[12]可得ρ值大小與系統(tǒng)跟蹤誤差收斂速度成反比,這樣,可通過比較ρ值的大小來判斷L(1),L(c1,c2)收斂速度的快慢。令L(1),L(c1,c2)的ρ值分別為ρ[L(1)],ρ[L(c1,c2)]。式(10)兩邊同時除以‖ek(·)‖p,并取極限可得:

        ρ2-c1ρ1ρ-c2ρ2≤0

        (14)

        那么,式(14)解的范圍:

        c1ρ1-(c1ρ1)2+4c2ρ22<ρ

        (15)

        由于c1+c2=1,又ρ>0。則上述不等式等價于0<ρ

        F(c1)=c1ρ1+(c1ρ1)2+4c2ρ22,0

        (16)

        對F(c1)進行微分可得:

        (17)

        ρ1(c1ρ1)2+4ρ2(1-c1)=

        即F′(c1)>0,可得:F(c1)min=ρ2,F(c1)max=ρ1。

        所以ρ[L(c1,c2)]=F(c1)<ρ1=ρ[L(1)],證明L(c1,c2)誤差收斂速度比L(1)快。

        F(c1)min=F(1)=ρ1

        F(c1)max=F(0)=ρ2

        (19)

        所以,ρ[L(c1,c2)]=F(c1)>ρ1=ρ[L(1)],證明L(c1,c2)誤差收斂速度比L(1)慢。

        從上述分析可得,比例增益Γp1,Γp2和微分增益Γd1,Γd2的值決定不同的ρ1,ρ2的值,決定L(c1,c2)收斂速度與L(1)收斂速度的關系。

        4 二階滑模觀測器設計

        在靜止α-β系,永磁同步電機模型[13]:

        i^α=-Riα-eα+uαL

        i^β=-Riβ-eβ+uβL

        (20)

        式中:iα,iβ為定子電流;uα,uβ為定子電壓;eα,eβ為反電動勢。

        eα=-ψfωesinθe

        eβ=-ψfωecosθe

        (21)

        式(21)為α-β坐標系PMSM數(shù)學模型。利用該數(shù)學模型設計二階滑模觀測器如下:

        i^·s=-Ri^s+us+zL

        (22)

        結構框圖如圖1所示。

        圖1二階滑模觀測器結構框圖

        式(22)中:i^s=[i^α,i^β]是is=[iα,iβ]的估算值;us=[uα,uβ];z=[zα,zβ]。由式(20)、式(22)相減可得到電流估算誤差表達式:

        s·s=i^·s-i·s=-RssL+esL+zL

        (23)

        式中:ss=[sα,sβ]為電流估算誤差;sα=i^α-iα,sβ=i^β-iβ;es=[eα,eβ]。

        設計滑模面:

        式中:k1,k2分別為滑模面比例、積分增益。

        定理2:若根據(jù)式(23)系統(tǒng)誤差狀態(tài)方程設計滑模面為式(24),式(25)、式(26)、式(27)是所設計的滑??刂坡?,那么,定子電流估算誤差i^s=[i^α,i^β]為零,二階滑模觀測能有效地估算轉子位置和轉速,系統(tǒng)收斂。

        z=zeq+zsw

        (25)

        式中:zeq,zsw分別為等效控制算法和切換控制算法。等效控制應滿足條件S·=0,結合式(24)可得:

        zeq=-k2k1Lss+Rss-es

        (26)

        zsw=Lksgn(S)

        (27)

        證明:系統(tǒng)Lyapunov函數(shù)定義:

        V=12S2

        (28)

        對式(28)求導可得:V·=S·S

        SS·=S[k1ss+k2ss]=

        Sk1L[-Rss+es-k2k1Lss+Rss-esLksgn(S)]+k2ss=

        S[k1k2sgn(S)]=k1kS

        (29)

        當k1k<0時,則V·<0。二階滑??刂茲M足S=S·=0,系統(tǒng)收斂。反電動勢可表示:e^α=-zα,e^β=-zβ。

        故永磁同步電機轉子位置觀測值:

        θ^e=-arctaneαeβ=-arctanzαzβ

        (30)

        可推算出轉子轉速觀測值:

        (31)

        5 系統(tǒng)仿真

        采用二階PD型迭代學習控制產(chǎn)生q軸補償電流,結構框圖如圖2所示,永磁同步電機參數(shù)選取如表1所示。

        在仿真試驗中參數(shù)設計:Γp1=0.8,Γd1=0.01,Γp2=0.3,Γd2=0.006,加權系數(shù)c1=c2=0.5,k1=1,k2=15,k=30 000。MATLAB/Simulink參數(shù)設定:PMSM起始目標速度值500 r/min,0.2 s目標速度設定為300 r/min。PMSM起始目標轉矩5 N·m,0.1 s目標轉矩設定為10 N·m。

        圖2系統(tǒng)控制結構框圖

        表1永磁同步電機參數(shù)

        參數(shù)值參數(shù)值定子電阻R/Ω0.56極對數(shù)p3轉動慣量J/(kg·m2)0.0021永磁磁通Ψf/Wb0.82定子電感L/H0.0153粘滯摩擦系數(shù)B0.0001

        圖3表示采用二階PD型迭代算法時系統(tǒng)的輸出響應圖,圖4表示采用一階學習算法時系統(tǒng)輸出響應圖。在擾動情況下,二階迭代學習控制在0.1s時刻轉矩增至10N·m,能準確跟蹤外部目標值;0.2s時刻轉速降為300r/min,轉矩收斂速度快于一階迭代學習控制,三相定子電流脈動值小于一階迭代學習控制。

        (a) 三相定子電流

        (b) 轉速(c) 電磁轉矩

        圖3二階ILC控制系統(tǒng)仿真圖

        (a) 三相定子電流

        (b) 轉速(c) 電磁轉矩

        圖4一階ILC控制系統(tǒng)仿真圖

        在如圖5所示的實驗平臺上進行實驗,實驗結果如圖6所示。圖6(a)轉速為500r/min時相應轉子兩相電流波形,圖6(b)此時定子電壓波形,圖6(c)為電機位置估計的波形。

        圖5實驗平臺

        (a) 兩相電流波形

        (b) 定子電壓波形(c) 電機位置估計波形

        圖6實驗結果

        6 結 語

        本文根據(jù)永磁同步電機的周期性脈動問題,提出一種二階ILC策略,利用Lebesque-p范數(shù)對系統(tǒng)誤差的收斂情況進行分析,然后與傳統(tǒng)迭代學習算法進行對比,并分析誤差收斂速度與比例、微分設置的關系。另外提出二階滑模觀測器估算電機轉子位置與轉速,通過配置不同增益可獲得快速的收斂速度。

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