卓陳祥,杜錦才
(1.無錫科技職業(yè)學院物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)學院,江蘇 無錫 214028;2.浙江大學能源工程學院,浙江 杭州 310027)
高性能無位置傳感器永磁同步電機(permanent magnet synchronous motor,PMSM)驅(qū)動控制策略中對于轉(zhuǎn)速估計通常基于磁鏈估計器[1]和反電動勢觀測器[2],前者簡單易行,但魯棒性欠缺,而后者則只較適用于表貼式PMSM,內(nèi)埋式PMSM則需要輔以其他計算實現(xiàn)。此外,還有基于模型參考自適應觀測器[3]和滑模觀測器[4]的轉(zhuǎn)速估計方案,但前者存在收斂驗證問題,后者動態(tài)響應較快但需應對抖振。最近,基于擴展卡爾曼濾波器(extended Kalman filter,EKF)的轉(zhuǎn)速估計方法也發(fā)展趨于成熟[5-6],但復雜度高。對此,文獻[7-8]將滾動時域估計器(moving horizon esti-mator,MHE)用于感應電機轉(zhuǎn)子位置估計,取得了良好的估計精度,但求解過程略顯復雜。MHE的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在:狀態(tài)選擇使得MHE能夠獲得一些線性系統(tǒng)的優(yōu)勢,而非完全的非線性系統(tǒng)處理方式,從而降低了復雜度;此外,MHE方案所需的采樣頻率低,即以較少的信息獲取來實現(xiàn)非常準確的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子位置估計。
綜上,本文將MHE方法應用于PMSM驅(qū)動系統(tǒng)中估計轉(zhuǎn)子位置,從而構(gòu)建無位置傳感器系統(tǒng)。首先,分析了不同時域尺度下MHE的性能,探明了估計誤差、計算負擔和時域尺度之間的關(guān)系,從而得到了MHE的基本設(shè)計標準和可行性;然后,在估計精度方面與EKF進行了仿真和實驗對比;進一步,搭配了兩種不同的電流控制器來使用MHE,即傳統(tǒng)PI控制器和模型預測控制器(model predictive control,MPC)[9];最后,實驗結(jié)果還驗證了10 kHz采樣率下的MHE實時可行性。
MHE的報道最早可見于文獻[10],隨著數(shù)值優(yōu)化計算發(fā)展和嵌入式芯片計算能力的提高,其關(guān)注度越來越高。圖1為時域尺度為N的滑動時間窗口。
圖1 滑動時間窗示意圖Fig.1 Schematic diagram of moving time window
EKF的原理為采用Taylor級數(shù)展開實現(xiàn)非線性問題向線性化逼近,然后進行卡爾曼濾波實現(xiàn)的狀態(tài)估計。應用于無位置傳感器PMSM驅(qū)動系統(tǒng)時,可選取定子的電壓作為輸入向量,定子電流作為輸出向量,選取定子磁鏈、電機轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子位置為狀態(tài)變量,從而由EKF觀測定子磁鏈和電機轉(zhuǎn)速。其存在的問題在于當系統(tǒng)非線性較強時與局部線性假設(shè)違背,Taylor展開式中被忽略的高階項將帶來較大的誤差,從而EKF算法中濾波可能發(fā)散。此外,EKF在線性化處理時需要用雅克比矩陣,計算過程繁瑣導致EKF實現(xiàn)相對困難。
MHE算法通過在滾動時間內(nèi)調(diào)整模型的初始狀態(tài)以及參數(shù),讓估計結(jié)果接近量測結(jié)果。MHE是以有限時間區(qū)間內(nèi),對程序模型及量測的最優(yōu)化為基礎(chǔ)的。在適當假設(shè)下,MHE就是一種含等式約束的二次規(guī)劃類最優(yōu)問題迭代求解算法,不需對非線性系統(tǒng)進行近似線性化處理,這和EKF有本質(zhì)區(qū)別。因此,可以克服EKF算法中局部線性假設(shè)的缺陷。同時,在應用于無位置傳感器PMSM驅(qū)動系統(tǒng)時,其計算負擔小于EKF。但MHE可與EKF因為都是對系統(tǒng)狀態(tài)估計,在數(shù)學上也存在一些關(guān)聯(lián)性。
為驗證前述設(shè)計的MHE,在Matlab/Simulink仿真平臺中進行了仿真測試。
仿真模型中采樣周期為100 μs,時域尺度N=10,其中PMSM的主要參數(shù)為:定子電阻R=1.9 Ω,同步電感L=3 mH,極對數(shù)P=4,額定轉(zhuǎn)速ωn=2 000 r/min,轉(zhuǎn)動慣量Jn=0.000 18 kg·m2,永磁磁鏈ΨPM=0.1 Wb。
圖2為基于MHE的PMSM無位置傳感器驅(qū)動系統(tǒng)控制框圖,電流控制器可采用PI控制器或MPC控制器。轉(zhuǎn)速控制外環(huán)采用常規(guī)PI調(diào)節(jié)器實現(xiàn)。由于MHE算法主要適用于PMSM中高速運行時的轉(zhuǎn)子位置估計,故PMSM低速運行時采用了常規(guī)的開環(huán)V/F控制,即保持V/F之比為常數(shù),以期在低速時保持恒定磁通,當轉(zhuǎn)速升高至中速運行后切換至基于MHE算法的轉(zhuǎn)速閉環(huán)控制。
圖2 基于MHE的PMSM無位置傳感器驅(qū)動系統(tǒng)控制框圖Fig.2 Control block diagram of PMSM rotor position sensorless drive system based on MHE
為了突出MHE的優(yōu)勢,將MHE與經(jīng)典的EKF[5]進行了對比仿真,主要考察兩者的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子估計精度和動態(tài)。圖3為仿真結(jié)果,仿真中設(shè)置t=0 s時轉(zhuǎn)速控制器輸入轉(zhuǎn)速參考ω*從0階躍至1 000 r/min,t=1 s時突加負載轉(zhuǎn)矩。
圖3 MHE和EKF對比仿真結(jié)果(N=10)Fig.3 Comparison of simulation results between MHE and EKF(N=10)
由圖3可以看出,MHE在穩(wěn)態(tài)和動態(tài)下的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子位置誤差均小于EKF方案。值得注意的是,兩種估計器得到的轉(zhuǎn)子位置均存在穩(wěn)態(tài)誤差,這是由無限慣性假設(shè)引起的,但EKF的誤差更為顯著,也即表明簡化假設(shè)對EKF極為不利。
進一步,通過仿真分析時域尺度N對MHE的影響。圖4為設(shè)置N=2的仿真結(jié)果,其與圖3(N=10)的結(jié)果基本一致。由此可得,窗口長度在MHE應用于PMSM驅(qū)動系統(tǒng)的影響主要在于收斂速度,N取值越大,則收斂越快,適用于低速區(qū),但對應計算量越大,故實際中可酌情減小N。分析系統(tǒng)模型可發(fā)現(xiàn)存在兩個時間點約束,即步長k和步長k-1,故N=1可對系統(tǒng)求解,但設(shè)置N=2則可更快速地收斂到精確解。有趣的是,圖3和圖4中EKF仿真結(jié)果也有所不同,這是由于協(xié)方差矩陣參數(shù)變化而引起的。
圖4 MHE和EKF對比仿真結(jié)果(N=2)Fig.4 Comparison of simulation results between MHE and EKF(N=2)
為深入驗證所設(shè)計MHE的性能,開展了實驗,實驗平臺主體為1臺測試用PMSM和1臺對軸安裝的PMSM作為負載電機,其中PMSM參數(shù)與第3節(jié)相同。
基于MHE的PMSM無位置傳感器算法基于實時仿真系統(tǒng)dSPACE(DS1104)實現(xiàn),主頻設(shè)置較低,為250 MHz,接近主流實時數(shù)字芯片的主頻,以便于工業(yè)應用,例如TI公司的電機控制應用較為廣泛的中性能Delfino浮點C2000系列芯片,主頻達300 MHz,因此常規(guī)嵌入式系統(tǒng)即可應用本文提出的MHE算法。表1列出了運算時間明細,表中MHE中設(shè)置N=1和N=2的運算時間分別為12.4 μs和34.8 μs,有3倍差距,但總運算時間均小于采樣周期100 μs,故開關(guān)頻率可達10 kHz。
表1 控制任務(wù)運算時間統(tǒng)計表Tab.1 Table of calculation time of the control tasks
類似于仿真,實驗也采用MHE(N=1)與EKF對比的方式進行,對比測試中僅改變轉(zhuǎn)速估計器,轉(zhuǎn)速和電流調(diào)節(jié)器的增益保持不變,這意味著兩種估計器的帶寬相同,同時驅(qū)動控制器速度外環(huán)已基于估計的速度閉合,并且旋轉(zhuǎn)坐標變換已使用估計的轉(zhuǎn)子位置執(zhí)行。圖5為ω*從500 r/min階躍增至700 r/min,然后階躍降至500 r/min的測試結(jié)果,圖6為保持轉(zhuǎn)速為500 r/min時突加負載擾動響應。對比動態(tài)測試結(jié)果可以看出,MHE產(chǎn)生的振蕩較EKF小。
圖5 轉(zhuǎn)速階躍測試結(jié)果Fig.5 Test results of the speed step
圖6 負載轉(zhuǎn)矩擾動測試結(jié)果Fig.6 Test results of the load torque disturbance
圖7為穩(wěn)態(tài)下,MHE與EKF所估計的轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)子位置誤差波形,對比結(jié)果顯示,MHE穩(wěn)態(tài)下估計的轉(zhuǎn)子位置精度略高于EKF。為檢驗MHE的適應性,在前述采用電流PI調(diào)節(jié)器測試的基礎(chǔ)上,用MPC取代PI調(diào)節(jié)器開展了進一步的對比實驗,控制框圖見圖2。圖8為電機轉(zhuǎn)速為170 r/min時,MHE與EKF估計的轉(zhuǎn)子位置誤差對比,結(jié)果表明MHE比EKF在低速下的轉(zhuǎn)子位置估計更為精確,更接近于零誤差,而EKF則存在恒定的負誤差。
圖7 MHE和EKF穩(wěn)態(tài)對比測試結(jié)果Fig.7 Steady-state comparison of test results between MHE and EKF
圖8 低速測試結(jié)果(170 r/min)Fig.8 Test results of the low speed(170 r/min)
進一步降低電機轉(zhuǎn)速到120 r/min,則MHE與EKF兩種轉(zhuǎn)速估計器誤差均太大,導致系統(tǒng)失控,因此設(shè)置MHE中N=2再次進行降速測試,結(jié)果如圖9所示,MHE的轉(zhuǎn)速估計范圍可低至70 r/min,說明MHE較之EKF的轉(zhuǎn)速估計范圍更寬。
圖9 MHE和EKF的轉(zhuǎn)速適應范圍邊界對比Fig.9 Comparison of the boundary of MHE and EKF speed adaptation range
本文設(shè)計了一種基于MHE的PMSM轉(zhuǎn)子位置估計算法,現(xiàn)總結(jié)全文如下:
1)MHE本質(zhì)上是一種適當假設(shè)下含等式約束的二次規(guī)劃類最優(yōu)問題迭代求解,基于離散時間域PMSM模型設(shè)計MHE后可通過攝動技術(shù)形成規(guī)范線性二次規(guī)劃問題并得到實時求解,大大降低了計算負擔;
2)MHE與EKF的對比測試結(jié)果表明,MHE在中高速下的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子位置估計精度略好于EKF,但在低速性能顯著更優(yōu),即轉(zhuǎn)速估計范圍較EKF更寬;
3)MHE可配合PI調(diào)節(jié)器或MPC調(diào)節(jié)器實施,效果俱佳,適應性好。