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        基于改進滑模觀測器的雙定子電動機控制系統(tǒng)研究

        2021-06-24 01:24:08許珈寧王雯靚李志國
        東北電力技術 2021年5期
        關鍵詞:截止頻率反電動勢觀測器

        許珈寧,王雯靚,李志國,李 巖

        (國網(wǎng)阜新供電公司,遼寧 阜新 123000)

        1 雙定子永磁無刷電動機概述

        雙定子永磁無刷(DS-PMBL)電動機是永磁無刷電動機的一種,它繼承了其所固有的高效率、高功率密度以及過載能力強等優(yōu)點,同時,由于克服了永磁電動機弱磁調速困難,并提升了電動機的內部空間的利用率,因此可以產(chǎn)生更大的轉矩,電動機的轉矩密度得到進一步增強[1-3]。文獻[4-5]推導了DS-PMBL電動機的數(shù)學模型,為今后深入研究該種電動機奠定了理論基礎。

        在DS-PMBL電動機控制系統(tǒng)中,為了獲得電動機轉速及轉子位置信息,需要安裝位置傳感器,并且對其精度和分辨率都有較高要求,位置傳感器不僅價格昂貴,而且在惡劣環(huán)境下,其可靠性及耐用性也會降低,并且安裝工藝也較為復雜。目前,通過無位置傳感器技術來替代這些傳感器,以提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性。無傳感器技術是指分析電動機的數(shù)學模型,不斷修正估計電流與實際電流之間的誤差,以此來估測電動機的轉速及角度信息[6-7]。

        文獻[8-10]設計了滑模觀測器(SMO)來測算電動機參數(shù),該方法具有較強的穩(wěn)定性,但是滑模變結構有一定的抖振和低速下的啟動困難等問題。本文采用飽和函數(shù)對傳統(tǒng)SMO進行改進,并增加了截止頻率隨轉速變化的變截止頻率低通濾波器(LPF)、引入卡爾曼濾波器對反電勢再次進行濾波,并使用鎖相環(huán)計算出轉子位置和轉速信息,經(jīng)過改進的滑模觀測器能夠顯著地抑制擾動,并且估測信息精度得到明顯提升,提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

        2 DS-PMBL電動機的數(shù)學模型

        DS-PMBL電動機的結構如圖1所示,本質上是一種永磁無刷電動機,建立DS-PMBL電動機在αβ坐標系下的電流方程與反電勢方程。

        圖1 DS-PMBL電動機結構

        電流方程為

        (1)

        反電勢方程為

        (2)

        式中:iα、iβ為定子電流在α、β軸的分量;uα、uβ為定子電壓在α、β軸的分量;eα、eβ為反電動勢在α、β軸的分量;θe為轉子角度;ωe為轉子角速度;L為定子相電感;Rs為定子相電阻;ke為反電動勢系數(shù)。

        3 滑模觀測器設計

        3.1 傳統(tǒng)的滑模觀測器

        3.1.1 傳統(tǒng)滑模觀測器的設計

        由式(1)、式(2)構造SMO為

        (3)

        構建滑模面為

        (4)

        將式(2)再次代入式(3)來提高估算精度,得:

        (5)

        由式(3)、式(5)可得電流觀測值的動態(tài)誤差為

        (6)

        (7)

        由式(7)可以看出,反電動勢與符號函數(shù)有關,對信號進行濾波后,可得到較為平滑的信息,從而對轉速與角度進行估測。

        3.1.2 傳統(tǒng)滑模觀測器的穩(wěn)定性分析

        由滑模變結構理論可得SMO的穩(wěn)定條件為

        (8)

        即滿足:

        (9)

        可得滿足SMO的穩(wěn)定條件為

        3.1.3 轉子位置的估算

        式(7)的反電動勢存在高頻信號,需通過低通濾波器(LPF)對其濾波。

        由式(7)可得反電動勢的初始估值為

        (10)

        因此可得平滑的反電動勢估值為

        (11)

        由式(2)、式(10)能夠得到轉子的速度與位置:

        (12)

        傳統(tǒng)SMO的結構如圖2所示。

        圖2 傳統(tǒng)滑模觀測器的結構

        3.2 改進的滑模觀測器

        3.2.1 基于飽和函數(shù)的滑模觀測器

        傳統(tǒng)SMO的反電動勢是由符號函數(shù)sign(x)來觀測的,如圖3(a)所示,由于該符號函數(shù)的不連續(xù)性,會影響其在滑模面附近做穿梭運動,這就會使系統(tǒng)的損耗增多,降低穩(wěn)定性。

        為了減少系統(tǒng)抖振,本文采用具有連續(xù)性的飽和函數(shù),如圖3(b)所示。

        (a)符號函數(shù) (b)飽和函數(shù)圖3 符號函數(shù)和飽和函數(shù)

        飽和函數(shù)為

        (13)

        采用飽和函數(shù)的 SMO 為

        (14)

        式中:Ks為改進SMO的滑模增益;η為電流誤差的設定值。

        改進SMO的穩(wěn)定條件為

        (15)

        即滿足:

        (16)

        可得滿足改進SMO的穩(wěn)定條件為

        3.2.2 變截止頻率低通濾波器

        傳統(tǒng)的濾波器截止頻率為固定值,當電動機轉速變化時觀測值也會改變,降低轉子位置的估算精度。對本文采用變截止頻率的LPF來提高估計精度。

        LPF的數(shù)學模型:

        (17)

        將式(17)轉換為傳遞函數(shù)形式:

        (18)

        LPF的截止頻率與轉子轉速關系為

        (19)

        式中:kf為正數(shù);ke為較小的正數(shù),確保在低轉速下的工作。

        由上述分析,變截止頻率LPF為

        (20)

        3.2.3 卡爾曼濾波器的設計

        經(jīng)上述 LPF 得到的反電動勢仍含有測量噪聲,卡爾曼濾波器能夠濾除反電動勢的紋波分量,而且對由于電動機參數(shù)誤差造成的估算誤差具有較好的消除作用,本文采用LPF與卡爾曼濾波器的2級濾波來得到更為平滑的觀測值。

        卡爾曼濾波器的狀態(tài)方程為

        (21)

        3.2.4 鎖相環(huán)轉速提取

        傳統(tǒng)得到位置信息的方法是反正切運算,但會產(chǎn)生一定噪聲。本文采用鎖相環(huán)( PLL)技術能夠進一步提高估算效果?;赑LL的估算如圖4所示。

        圖4 基于鎖相環(huán)的估算流程

        為了得到理想的頻率特性,Kp、Kl為

        (22)

        改進的SMO 結構如圖 5所示。

        圖5 改進的滑模觀測器結構

        4 系統(tǒng)仿真研究

        圖6為使用改進SMO的DS-PMBL電動機控制圖。

        圖6 基于改進SMO的DS-PMBL電動機控制流程

        設DS-PMBL電動機的負載為2 N·m啟動,轉速為1000 r/min;0.05 s時,將負載增加為5 N·m;0.1 s時,將轉速升至1500 r/min,仿真結果如圖7所示。

        圖7 電流波形

        圖7為負載與轉速突增時電動機的電流波形,由圖7可得電流的諧波與噪聲小。圖8為通過觀測到的反電動勢,由圖8可得改進SMO得到的反電動的平滑性好,可以通過其得到轉速與位置信息。

        圖8 反電動勢波形

        圖9是估計轉速和實際轉速波形,圖10是二者的誤差。由圖9、圖10可知,由于電動機啟動時的反電動勢較小,因此轉速的誤差較大,但估計轉速可以快速跟蹤實際轉速,當轉速穩(wěn)定時的誤差約等于零。當轉速突增時估計速度誤差波動范圍很小,證明系統(tǒng)具有較強的穩(wěn)定性和抗干擾能力。

        圖9 估計轉速與實際轉速波形

        圖10 轉速誤差曲線

        圖11是轉子估計位置和實際位置波形,圖12是二者的誤差。由圖11、圖12可知,估計位置能很好地跟蹤實際位置,幾乎沒有誤差,滿足控制需要。

        圖11 轉子位置跟蹤波形

        圖12 轉子位置誤差曲線

        5 結束語

        為了使DS-PMBL電動機的調速系統(tǒng)得到改善,在SMO控制系統(tǒng)的基礎上提出了一種改進的SMO控制系統(tǒng),該方法采用了飽和函數(shù),并增加了變截止頻率LPF與卡爾曼濾波器,最后通過鎖相環(huán)得到轉子位置和轉速信息。仿真結果表明,改進的SMO控制估算精度高,在負載與轉速變化時抗干擾能力強,系統(tǒng)的穩(wěn)定性好,具有一定應用前景。

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