摘要：永磁同步電機(jī)具有結(jié)構(gòu)簡單、質(zhì)量輕、體積小、損耗低等優(yōu)點(diǎn)，是汽車、船舶等交通領(lǐng)域的關(guān)鍵部件之一。電機(jī)轉(zhuǎn)速的提高能夠減小體積、降低噪音及提高功率密度，是未來的一個必然發(fā)展趨勢。電機(jī)高速和小型化將導(dǎo)致難以安裝傳感器，使現(xiàn)有基于多傳感器的控制理論面臨挑戰(zhàn)。本文通過回顧永磁同步電機(jī)的結(jié)構(gòu)、工作原理和建模思想，對其相關(guān)的控制理論如現(xiàn)代控制、智能控制等現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，并比較了優(yōu)缺點(diǎn)。針對高速永磁同步電機(jī)無傳感器的需求，討論了矢量控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)等控制方法，并對未來控制策略的建立給出相關(guān)的建議。

關(guān)鍵詞：高速永磁同步電機(jī)；無傳感器控制；矢量控制；智能控制

中圖分類號：TM912 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1673-6478（2023）01-0060-06

A Summary on Control Strategy of High-speed Permanent Magnet Synchronous Motor

LIANG Xincheng ZHANG Zhiwen ZHOU Li YUAN Yuan

（1. College of Engineering and Technology，Southwest University，Chongqing 400715，China；

2. College of Artificial Intelligence，Southwest University，Chongqing 400715，China；

3. Chongqing Jiangjin Shipbuilding Industry Co.，Ltd.，Chongqing 400715，China）

Abstract：The permanent magnet synchronous motor （PMSM） is of multi-advantages including simple struc-ture，light weight，small size and low loss，so it is viewed as one of the most critical components for vehicle，shipping and other industries. It is beneficial to reduce volume，lower noise and enhance the power density by increasing the revolving speed of PMSM，and thus it is an unavoidable development tendency. Unfortunately，high speed and miniaturization of the motor will make it tough to install sensors，and the current control strategies of PMSM based on multiple sensors are facing challenges. The related control theories and situations such as modern control and intelligent control have been list here through reviewing the structure，operating principle and modelling ideas of PMSM，and advantages and disadvantages are contrasted. In order to meet the requirement of high speed PMSM without sensors，vector control and neural network learning control and other means have been discussed，and some pieces of advice on how to make the control strategy in future will be offered.

Key words：high speed permanent magnet synchronous motor；sensorless control；vector control；intelligent control

0 前言

電機(jī)是依據(jù)電磁感應(yīng)定律實(shí)現(xiàn)電能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能的一種電磁裝置，按照其結(jié)構(gòu)和工作原理可分為直流電機(jī)、異步電機(jī)和同步電機(jī)。永磁同步電機(jī)（PMSM）的轉(zhuǎn)子為永磁體，不需要勵磁電流，效率和功率因數(shù)都比較高且體積較同容量的異步電機(jī)小。我國的稀土資源豐富，且擁有領(lǐng)先的永磁材料提煉技術(shù)，因而具有大力發(fā)展PMSM的優(yōu)勢[1]。高速電機(jī)一般是指額定轉(zhuǎn)速超過10 000 r/min或者轉(zhuǎn)速功率平方根的乘積超過105的電機(jī)。與普通電機(jī)相比，高速電機(jī)具有以下特點(diǎn)：①體積和重量明顯減小，可大幅節(jié)約制造成本；②直接驅(qū)動負(fù)載，顯著降低傳動的噪音和損耗；③轉(zhuǎn)動慣量減小，系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)得以提升；④系統(tǒng)控制精度和可靠性顯著改善[2]。

PMSM擁有多變量、強(qiáng)耦合、非線性的顯著特征，對其進(jìn)行精準(zhǔn)控制較為困難。電機(jī)的轉(zhuǎn)速、位置是重要的控制狀態(tài)量，中低速的PMSM常采用安裝機(jī)械或光電傳感器的方法進(jìn)行測量。高速PMSM為了滿足小型化的需求，不再安裝傳感器而是通過算法對位置和速度等狀態(tài)量進(jìn)行估計(jì)。因此，無傳感器控制策略是解決該問題的關(guān)鍵[3]。

國外在高速PMSM的制造及控制方面起步較早，已掌握相關(guān)的核心技術(shù)。由于高速PMSM涉及超精密加工、航天及醫(yī)療等領(lǐng)域，國外對我國實(shí)行了嚴(yán)格的技術(shù)封鎖。現(xiàn)有的PMSM控制策略大多基于傳感器，而高速PMSM的工作基于無傳感器，因而無法直接應(yīng)用。鑒于高速PMSM良好的應(yīng)用前景，研究其控制策略具有現(xiàn)實(shí)意義。

1 高速PMSM的結(jié)構(gòu)、工作原理及建模方法

1.1 高速PMSM的結(jié)構(gòu)和工作原理

高速PMSM的結(jié)構(gòu)見圖1。高速PMSM由于體積小會出現(xiàn)散熱困難，故通常會設(shè)有冷卻系統(tǒng)，且定子、轉(zhuǎn)子都會安裝在殼體內(nèi)[4]。

當(dāng)高速電機(jī)旋轉(zhuǎn)時，過高的轉(zhuǎn)速需采用特殊的高強(qiáng)度疊片或?qū)嵭霓D(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)。由于燒結(jié)的永磁材料不能承受轉(zhuǎn)子高速運(yùn)轉(zhuǎn)時的拉壓力，因此必須對永磁體采取保護(hù)措施。轉(zhuǎn)子和氣隙高速摩擦，在轉(zhuǎn)子表面產(chǎn)生的摩擦損耗遠(yuǎn)大于常規(guī)電機(jī)，轉(zhuǎn)子的散熱面臨挑戰(zhàn)。此外，基于高速電機(jī)無位置傳感器控制面臨電機(jī)參數(shù)不準(zhǔn)確、轉(zhuǎn)矩?cái)_動及逆變器非線性等因素影響，存在反轉(zhuǎn)和失控的可能性?？傊咚貾MSM存在電磁設(shè)計(jì)、冷卻、轉(zhuǎn)子強(qiáng)度及無位置控制等特有的問題，研究內(nèi)容涉及電磁場、流體場及溫度場等多物理場耦合，尚需在理論研究方面進(jìn)行更多的探索。

1.2 高速PMSM的建模方法

高速PMSM的結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，為簡化分析過程通常在建模時做如下的假設(shè)[5]：①定子電樞各繞組空間軸線相差120°，所產(chǎn)生的磁動勢沿氣隙表面正弦分布且忽略各相空間諧波，轉(zhuǎn)子為無阻尼繞組；②永磁體產(chǎn)生的磁場在氣隙中呈正弦分布；③永磁體的磁導(dǎo)率和空氣相同，其電導(dǎo)率為零；④忽略定子或轉(zhuǎn)子鐵芯中的磁滯損耗和渦流損耗；⑤忽略電機(jī)運(yùn)行過程中的參數(shù)變化。為了便于闡述PMSM的數(shù)學(xué)模型和控制策略，常根據(jù)恒磁動勢作用于相同電機(jī)效果相同原理將其映射到不同的坐標(biāo)系，實(shí)現(xiàn)在不同坐標(biāo)系視角下有效簡化求解過程。在理論分析中常用到圖2的坐標(biāo)系：

2 高速PMSM的起源、發(fā)展和現(xiàn)狀

20世紀(jì)50年代，第一臺PMSM制造成功。隨著微電子技術(shù)的發(fā)展，此后其在調(diào)速系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。電機(jī)制造工藝的改進(jìn)、功率電子器件的發(fā)展等促使電機(jī)的轉(zhuǎn)速大幅提升。1989年瑞典斯德哥爾摩皇家技術(shù)學(xué)院制造了第一臺額定轉(zhuǎn)速是100 000 r/min、額定功率是20 kW的高速電機(jī)。韓國電氣研究院的Hong等開發(fā)了功率密度為500 W/kg、轉(zhuǎn)速120 000 r/min及功率是15 kW的高速PMSM。美國Garrett等公司已開發(fā)出轉(zhuǎn)速100 000 r/min的PMSM，目前正在開發(fā)150 000 r/min的新一代產(chǎn)品。

國內(nèi)對高速PMSM的研究處于起步階段，哈爾濱工業(yè)大學(xué)、西安交通大學(xué)、哈爾濱理工大學(xué)等取得了一些成果。和國外的研究相比，國內(nèi)超過100 000 r/min的高速PMSM相關(guān)研究鮮有報(bào)道。一些合資企業(yè)盡管能夠制造相關(guān)的產(chǎn)品，但是核心部件完全依賴國外提供。因此，高速PMSM的制造和控制仍屬于亟待突破的卡脖子技術(shù)。

3 高速PMSM控制策略的應(yīng)用現(xiàn)狀

3.1 傳統(tǒng)的控制策略

傳統(tǒng)的PMSM的控制策略主要包括調(diào)壓調(diào)頻控制、矢量控制、直接轉(zhuǎn)矩控制等。Tsuji提出一種改進(jìn)型的調(diào)壓調(diào)頻控制系統(tǒng)，通過保持逆變器輸出的電壓幅值和頻率不變，實(shí)現(xiàn)電機(jī)磁通的不變和轉(zhuǎn)矩不變[7]。Depenbrock等提出直接轉(zhuǎn)矩控制原理，通過選擇合適的電壓空間矢量使定子磁鏈以圓形軌跡運(yùn)行，改變負(fù)載角以控制轉(zhuǎn)矩[8]。Blaschke首次提出矢量控制原理，通過對電流的幅度和相位控制實(shí)現(xiàn)電磁轉(zhuǎn)矩的控制。隨著電機(jī)轉(zhuǎn)速的日益提高及小型化的發(fā)展趨勢，基于無傳感器的控制策略成為研究的熱點(diǎn)。國內(nèi)外對PMSM無傳感器的控制方法對比見表1。

Abbondanti等提出基于穩(wěn)態(tài)方程的轉(zhuǎn)差頻率估計(jì)方法，首次將無傳感器技術(shù)應(yīng)用于電機(jī)控制領(lǐng)域[9]?；Ｓ^測器具有較強(qiáng)的非線性和魯棒性，但在開關(guān)切換時會產(chǎn)生抖動，影響控制的精度[10]。直接估算法具有計(jì)算量小、動態(tài)響應(yīng)快等特點(diǎn)，但當(dāng)參數(shù)變化較大時估計(jì)的精度較差。Luenberger具有結(jié)構(gòu)簡單、響應(yīng)快和精度高等特點(diǎn)，但當(dāng)擾動傳入系統(tǒng)中則估計(jì)精度下降[11]。磁鏈觀測器法在低速時具有較好的觀測精度，但初值選擇不當(dāng)會導(dǎo)致產(chǎn)生估算誤差[12]。趙其進(jìn)等[13]采用全階滑模觀測器方法對轉(zhuǎn)矩進(jìn)行實(shí)時控制，實(shí)驗(yàn)表明控制精度得到改善。崔波[14]將高速PMSM常見的幾種估計(jì)算法進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)滑模觀測器的魯棒性最好，而模型參考自適應(yīng)法不利于工程實(shí)現(xiàn)。此外，無傳感器技術(shù)還包括反電動法、擴(kuò)展卡爾曼濾波器法及假定旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)法等。

3.2 全速域控制策略

高速PMSM無傳感器控制主要包括轉(zhuǎn)子預(yù)定位、起動加速及切換至額定運(yùn)行狀態(tài)三個過程。由文獻(xiàn)可知高速PMSM的控制尚無基于全速域的控制策略，通常是幾種算法的組合并根據(jù)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行切換[15]。故需要同時考慮不同策略的優(yōu)缺點(diǎn)、算法復(fù)雜度以及對于硬件資源的需求等。盡管不同方法之間存在差異，但總體的運(yùn)行流程如下所示

張耀中等[16]采用I/f開環(huán)啟動加速，并通過角度加權(quán)函數(shù)切換至磁鏈觀測器法。張蔚等[17]采用高頻電壓信號注入法與模型參考自適應(yīng)法相結(jié)合的全速域控制方式。趙毅恒等[18]提出了一種I/f和擴(kuò)展卡爾曼濾波器相結(jié)合的控制方法，在低速采用I/f恒電流變頻比起動，中高速切換為EKF進(jìn)行位置和速度的估計(jì)。溫盛軍等[19]在低速時采用高頻信號注入法，中高速運(yùn)行時采用基于可調(diào)模型的自適應(yīng)法估計(jì)電機(jī)轉(zhuǎn)速。張榮蕓等[20]分別在零低速域、中高速域內(nèi)利用高頻信號注入法與滑模觀測器法，實(shí)現(xiàn)對轉(zhuǎn)子位置和速度的估計(jì)。同時，使用了一種基于改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化的變權(quán)重系數(shù)法，實(shí)現(xiàn)在不同估計(jì)方法間的平滑切換。

3.3 智能控制策略

智能控制由美籍華人傅京孫于1965年提出，其本質(zhì)是使機(jī)器按照人類的經(jīng)驗(yàn)和思考過程自主智能地實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜控制系統(tǒng)的控制。由于通常不依賴被控對象精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型，故對參數(shù)變化不敏感且對高度非線性的被控對象具有較好的控制效果。當(dāng)前的智能控制算法可分為專家控制算法、模糊控制算法、遺傳控制算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[21-22]，不同方法的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)見表2。

高速PMSM是一個復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，無法獲得精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型，采取傳統(tǒng)的PI控制或模糊控制難以取得良好的控制結(jié)果[23]；但隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)等智能控制技術(shù)的迅猛發(fā)展，應(yīng)用智能控制技術(shù)對PMSM進(jìn)行控制成了研究的熱點(diǎn)。與常規(guī)的控制算法相比，智能控制策略能夠不依賴確定的模型，同時在內(nèi)部結(jié)構(gòu)、參數(shù)等知識獲取方面具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織能力，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的動態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能[24]。

表2的統(tǒng)計(jì)表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在高速PMSM控制中的應(yīng)用是最廣泛的。其基本原理是通過對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，輸入層為采集得到的電壓電流，輸出層為轉(zhuǎn)子位置信息，利用輸出層的結(jié)果實(shí)現(xiàn)電機(jī)的無感控制。針對網(wǎng)絡(luò)中初值敏感和局部極值問題，常采用優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化，以提高預(yù)測精度。當(dāng)前采用最多的方式即是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他算法相結(jié)合的方式，其原理圖如圖4所示。

張昊宇[25]應(yīng)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對PMSM的故障特征值類型進(jìn)行快速辨識，以實(shí)現(xiàn)對故障態(tài)勢的預(yù)測感知。蔣文堅(jiān)[26]的研究表明基于DBN網(wǎng)絡(luò)PID控制器的控制策略訓(xùn)練效果更佳，穩(wěn)定性和魯棒性更好。李耀華等[6]應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了基于CNN控制和直接轉(zhuǎn)矩控制的MPTC策略，仿真表明可有效解決CNN控制的失控問題。金亮等[27]在PMSM專家預(yù)測分析模型中引入深度學(xué)習(xí)算法，通過比較有限元計(jì)算的樣本數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果，驗(yàn)證了人工智能深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型的可行性。

智能控制盡管具有較強(qiáng)的魯棒性和自適應(yīng)性，但算法復(fù)雜、計(jì)算量大和實(shí)時性差等限制了其在高速PMSM領(lǐng)域的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制作為最常用的智能控制方法，在多場景下構(gòu)建通用性較強(qiáng)的模型方面還存在明顯不足。

4 高速PMSM控制策略的發(fā)展趨勢

4.1 當(dāng)前算法存在的不足

傳統(tǒng)控制算法是基于高速PMSM的數(shù)學(xué)模型，模型越精確則算法的估計(jì)精度越高?？紤]到電機(jī)的磨損、退磁、模型本身的誤差及使用環(huán)境噪聲等因素，基于數(shù)學(xué)模型的控制策略很難從根本上消除其固有的不足。高速PMSM轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速的估計(jì)算法雖然較多，但尚無一種算法可以覆蓋全速域。相比較而言，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)及群體智能控制等控制算法本身就不依賴于精準(zhǔn)的模型，而是通過自學(xué)習(xí)獲得較強(qiáng)的自適應(yīng)性和魯棒性，故在全速域內(nèi)具有滿意的控制精度。

4.2 未來算法的發(fā)展趨勢

盡管前述的各種傳統(tǒng)算法都存在不足，但其在某一速度范圍還是具有相對較高的估計(jì)精度。而現(xiàn)代控制雖然不依靠精確的參數(shù)，但算法復(fù)雜、計(jì)算量大。未來隨著芯片計(jì)算能力的快速發(fā)展，當(dāng)前智能控制算法面臨的困擾將會得到極大的緩解。此外，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和創(chuàng)新，也使新算法的脫穎而出成為可能。因此，無論是智能算法的迭代優(yōu)化還是芯片計(jì)算能力的提升，都有利于智能控制算法在全速域范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)高速PMSM轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速較高的估計(jì)精度以及滿意的實(shí)時性。

5 結(jié)論

（1）在全速域范圍內(nèi)，各種算法的聯(lián)合是當(dāng)前高速PMSM無位置傳感器控制的一個現(xiàn)實(shí)選擇。

（2）軟硬件的快速發(fā)展和智能控制的特征，在未來極有可能成為高速PMSM控制策略的主流。

（3）如何在確保估計(jì)精度的前提下，顯著提升已有智能控制算法效率是今后研究的重要內(nèi)容。

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