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        新能源車主驅(qū)電機(jī)轉(zhuǎn)子位置實(shí)時(shí)自校正技術(shù)研究

        2022-10-24 08:26:50郭偉林牛高產(chǎn)
        微特電機(jī) 2022年10期
        關(guān)鍵詞:四階卡爾曼濾波觀測(cè)

        郭偉林,牛高產(chǎn),文 聰

        (1.珠海格力電器股份有限公司,珠海 519070;2.廣東省高速節(jié)能電機(jī)系統(tǒng)企業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,珠海 519070)

        0 引 言

        永磁同步電動(dòng)機(jī)(以下簡(jiǎn)稱PMSM)具有運(yùn)行可靠、控制方法多樣等特點(diǎn),在新能源主驅(qū)電機(jī)上使用較多[1]。在對(duì)主驅(qū)電機(jī)采用磁場(chǎng)定向矢量控制時(shí),一般都需要用旋轉(zhuǎn)變壓器、編碼器等來(lái)獲得準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)子位置及轉(zhuǎn)速信息[2]。但是惡劣的使用環(huán)境和安裝精度容易導(dǎo)致機(jī)械傳感器的位置產(chǎn)生偏差,影響計(jì)算的電機(jī)扭矩參考值,從而影響電機(jī)控制性能[3]。因此,采用無(wú)位置控制算法來(lái)實(shí)時(shí)矯正轉(zhuǎn)子位置成為了研究熱點(diǎn)。

        文獻(xiàn)[4]采用電機(jī)中高轉(zhuǎn)速下的反電動(dòng)勢(shì)直接估算轉(zhuǎn)子位置,可以較好地觀測(cè)出PMSM轉(zhuǎn)速及轉(zhuǎn)子位置,但是在轉(zhuǎn)速較低時(shí)反電動(dòng)勢(shì)很小,無(wú)法應(yīng)用于轉(zhuǎn)子位置計(jì)算。文獻(xiàn)[5]采用滑模觀測(cè)器,雖然有較好的魯棒性,但是容易引起較強(qiáng)的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng),造成車身抖動(dòng)和噪聲。文獻(xiàn)[6]采用高頻注入法,利用電機(jī)的凸極性,通過(guò)給電機(jī)注入頻率較高的電壓,檢測(cè)電機(jī)感應(yīng)電流,可實(shí)現(xiàn)在零低速下對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)速和角度的觀測(cè),但該方法需要多個(gè)濾波器濾出基頻信息,會(huì)產(chǎn)生相位延遲,且相位補(bǔ)償值不容易計(jì)算。

        卡爾曼濾波是Kalman在20世紀(jì)60年代基于線性最小方差估計(jì)提出的一種遞推計(jì)算方法,該方法考慮了模型誤差和測(cè)量誤差,因此可以一定程度上減小誤差對(duì)估計(jì)值的影響,且調(diào)速范圍廣、魯棒性高[7]??柭鼮V波算法可以根據(jù)環(huán)境自動(dòng)調(diào)節(jié),實(shí)時(shí)估計(jì)系統(tǒng)狀態(tài),相比反電動(dòng)勢(shì)算法,滑模觀測(cè)器和全階觀測(cè)器容易受到系統(tǒng)噪聲的干擾而導(dǎo)致觀測(cè)結(jié)果出現(xiàn)誤差,卡爾曼濾波算法考慮了系統(tǒng)噪聲,觀測(cè)的結(jié)果無(wú)靜差,計(jì)算精度和魯棒性都更好,因此卡爾曼濾波更加適用于對(duì)旋變的校正[8]。

        永磁同步電機(jī)的非線性、強(qiáng)耦合以及時(shí)變特性導(dǎo)致其不能直接應(yīng)用卡爾曼濾波算法,因此本文將一個(gè)傳統(tǒng)的四階增廣卡爾曼濾波器分解成一個(gè)二階卡爾曼濾波器和一個(gè)二階增廣卡爾曼濾波器,將卡爾曼濾波算法推廣到非線性的永磁同步電機(jī)辨識(shí)系統(tǒng)模型當(dāng)中,從而對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速及角度進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)。

        增廣卡爾曼濾波(以下簡(jiǎn)稱EKF)算法既具有卡爾曼濾波器對(duì)噪聲不敏感的優(yōu)點(diǎn)又適用于非線性系統(tǒng),因此EKF算法適用于電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置估計(jì),并且本文算法觀測(cè)的狀態(tài)數(shù)量不變,相對(duì)于傳統(tǒng)的四階增廣卡爾曼濾波器不會(huì)損失計(jì)算精度。仿真結(jié)果表明,本文算法在低中高速都可以準(zhǔn)確觀測(cè)電機(jī)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子位置,通過(guò)降階處理利用2個(gè)濾波器的并行協(xié)作減小了運(yùn)算量,有效節(jié)省了系統(tǒng)硬件資源,降低了系統(tǒng)成本。最后搭建了實(shí)驗(yàn)測(cè)試臺(tái),驗(yàn)證了本文算法的可行性。

        1 PMSM的EKF模型

        1.1 EKF算法原理

        EKF采用雅克比矩陣將卡爾曼濾波算法近似線性化。EKF算法形式如下:

        估計(jì)環(huán)節(jié):

        (1)

        (2)

        修正環(huán)節(jié):

        (3)

        (4)

        Pk=Pk|k-1-KkHkPk|k-1

        (5)

        1.2 PMSM在αβ坐標(biāo)系下離散數(shù)學(xué)模型

        三相 PMSM 在靜止坐標(biāo)系下的電壓方程如下:

        (6)

        將式(6)變換為電流方程:

        (7)

        式中:uα,uβ分別為α,β軸電壓;iα,iβ分別為α,β軸電流;R和Ls分別為定子電阻和電感;ωe為電角速度;φf(shuō)為永磁體磁鏈。

        將式(7)離散化,可得到如下?tīng)顟B(tài)方程:

        (8)

        式中:x=[iαiβωeθe]T,u=[uαuβ]T,

        將式(8)代入式(1)~式(5)即可得到PMSM的EKF模型,實(shí)現(xiàn)EKF算法在PMSM上的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子角度的實(shí)時(shí)估計(jì)[10]。

        增廣卡爾曼濾波器階數(shù)太高會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量大,對(duì)DSP的計(jì)算性能要求也更高。協(xié)方差矩陣Pk|k-1和增益矩陣Kk需要實(shí)時(shí)迭代計(jì)算,因此對(duì)本文使用的四階濾波器進(jìn)行降階處理,可以有效節(jié)省硬件資源。

        2 改進(jìn)增廣卡爾曼濾波器

        2.1 PMSM在αβ坐標(biāo)系下降階數(shù)學(xué)模型

        (9)

        2.2 非線性兩段增廣卡爾曼濾波器

        為了實(shí)現(xiàn)NTSEKF算法,定義一個(gè)新的坐標(biāo)變換矩陣T[·]:

        (10)

        (11)

        (12)

        (13)

        將EKF算法中的預(yù)測(cè)值和修正值分別代入新定義的兩個(gè)變換矩陣式(12)、式(13)中可以得到:

        (14)

        因該變換矩陣的另一個(gè)性質(zhì):T-1(Hk)=T(-Hk),T-1(Fk)=T(-Fk),故式(14)變?yōu)椋?/p>

        (15)

        (1)全階卡爾曼濾波器方程組:

        (16)

        (2)增廣卡爾曼濾波器方程組:

        (17)

        以上兩個(gè)方程組中的參數(shù):

        (18)

        新能源汽車的長(zhǎng)期使用以及旋變的安裝精度容易導(dǎo)致傳感器零位產(chǎn)生偏差,導(dǎo)致電機(jī)的參考轉(zhuǎn)矩計(jì)算值出現(xiàn)偏差,進(jìn)而影響電機(jī)的穩(wěn)定控制和安全行車。在汽車啟動(dòng)以及行車過(guò)程中,實(shí)時(shí)利用NTSEKF算法判斷旋變初始位置是否正確,如果旋變出現(xiàn)故障,就平滑切入到NTSEKF無(wú)位置傳感器控制模式。具體控制策略如圖2所示。

        3 仿真分析

        為了驗(yàn)證基于NTSEKF無(wú)傳感器算法的有效性,本文利用Simulink仿真軟件按照?qǐng)D3搭建了無(wú)傳感器電壓矢量控制模型。由上一節(jié)分析可知,NTSEKF算法的系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣為Qx和Qr,測(cè)量噪聲協(xié)方差矩陣為R。增加Qx和Qr可以增強(qiáng)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能,但是會(huì)導(dǎo)致收斂速度慢,反之則會(huì)加快收斂速度但會(huì)增加穩(wěn)態(tài)誤差;同理,減小R表示測(cè)量噪聲減小,可以增強(qiáng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。因此,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)可得Qx=[0.01 0.01],Qr=[300 0],R=[0.02 0.02]。

        電機(jī)參數(shù)如表1所示。

        表1 電機(jī)參數(shù)

        分別在低轉(zhuǎn)速(100 r/min)、中轉(zhuǎn)速(500 r/min)和高轉(zhuǎn)速(1 000 r/min)采用本文算法對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子角度進(jìn)行觀測(cè),結(jié)果如圖4~圖9所示。

        中速情況下進(jìn)行加載測(cè)試,電機(jī)三相電流波形如圖10所示。由圖10可以看出,電機(jī)三相電流波形正弦度高,控制性能較好。

        由以上仿真結(jié)果可見(jiàn),在低轉(zhuǎn)速、中轉(zhuǎn)速和高轉(zhuǎn)速時(shí)NTSEKF無(wú)傳感器算法的觀測(cè)轉(zhuǎn)速收斂時(shí)間分別為0.5 s,0.2 s和0.23 s,并且對(duì)于突加負(fù)載,觀測(cè)轉(zhuǎn)速也有很好的跟蹤效果。因此,對(duì)于電機(jī)不論高速還是低速運(yùn)行狀態(tài),采用本文NTSEKF算法都可以快速穩(wěn)定觀測(cè)出角度與轉(zhuǎn)速。

        4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

        為了驗(yàn)證本文所提出方案的可行性,實(shí)驗(yàn)通過(guò)數(shù)字信號(hào)處理芯片TMS320F28034實(shí)現(xiàn)數(shù)字化和模塊化編程,并且利用自主研發(fā)的五合一控制器在實(shí)車上做加載測(cè)試,具體測(cè)試實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖11所示。

        圖12(a)~圖12(c)分別是電機(jī)運(yùn)行于100 r/min、500 r/min、1 000 r/min時(shí)電機(jī)帶負(fù)載運(yùn)行得到的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩波形。在程序運(yùn)行過(guò)程中通過(guò)CAN發(fā)出旋變故障報(bào)文,程序自動(dòng)切換到無(wú)傳感控制,圖12中箭頭表示從有感控制切換為無(wú)感控制??梢钥闯觯陔姍C(jī)無(wú)感切換時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)很小,轉(zhuǎn)速可以穩(wěn)定到設(shè)定值,說(shuō)明本文算法可以穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)有感切換無(wú)感控制,而且在低中高轉(zhuǎn)速下都具備良好的控制效果。

        5 結(jié) 語(yǔ)

        為了防止新能源車旋變故障造成的安全隱患,提高主驅(qū)電機(jī)的控制可靠性,本文基于兩相靜止坐標(biāo)系下的離散電機(jī)模型提出了一種改進(jìn)的增廣卡爾曼濾波算法。通過(guò)將傳統(tǒng)的四階增廣卡爾曼濾波器分解成一個(gè)二階卡爾曼濾波器和一個(gè)二階增廣卡爾曼濾波器,使卡爾曼濾波器不僅應(yīng)用在非線性系統(tǒng)上,而且在不犧牲計(jì)算性能的前提下降低了計(jì)算的復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)證明,本文方法在高中低轉(zhuǎn)速都可以計(jì)算出準(zhǔn)確的電機(jī)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子位置,而且能夠降低計(jì)算量,節(jié)省DSP硬件資源。

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