《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于EKF的異步電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)仿真研究
曹建鋒 薛重德
摘要: 為了提高直接轉(zhuǎn)矩控制(DTC)系統(tǒng)定子磁鏈估計(jì)精度,降低電流、電壓測(cè)量的隨機(jī)誤差,提出了一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)實(shí)現(xiàn)異步電機(jī)轉(zhuǎn)子位置和速度估計(jì)的方法。擴(kuò)展卡爾曼濾波囂是建立在基于旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下由定子電流、電壓、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速和其它電機(jī)參量所構(gòu)成的電機(jī)模型上,將定子電流、定子磁鏈、轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子角位置作為狀態(tài)變量,定子電壓為輸入變量,定子電流為輸出變量,通過(guò)對(duì)磁鏈和轉(zhuǎn)速的閉環(huán)控制提高定子磁鏈的估計(jì)精度,實(shí)現(xiàn)了異步電機(jī)的無(wú)速度傳感器直接轉(zhuǎn)矩控制策略,仿真結(jié)果驗(yàn)證了誼方法的可行性,提高了直接轉(zhuǎn)矩的控制性能。
Abstract:
Key words :

直接轉(zhuǎn)矩控制(DTC)交流調(diào)速技術(shù)是繼矢量控制變頻之后發(fā)展起來(lái)的一種新型的具有高性能的變頻調(diào)速技術(shù)。DTC借助瞬時(shí)空間矢量理論在定子靜止坐標(biāo)系下計(jì)算電動(dòng)機(jī)的磁鏈和轉(zhuǎn)矩,通過(guò)轉(zhuǎn)矩兩點(diǎn)式調(diào)節(jié)器把轉(zhuǎn)矩檢測(cè)值與給定值做滯環(huán)的比較,把轉(zhuǎn)矩波動(dòng)限制在一定的容差范圍內(nèi),其控制效果取決于轉(zhuǎn)矩的實(shí)際狀況,具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單和動(dòng)態(tài)響應(yīng)快的優(yōu)點(diǎn)。
    異步電機(jī)的狀態(tài)方程是一組非線性方程,根據(jù)系統(tǒng)辨識(shí)理論,對(duì)非線性系統(tǒng)" title="非線性系統(tǒng)">非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的最好方法是擴(kuò)展卡爾曼濾波" title="卡爾曼濾波">卡爾曼濾波。本文以定子電流和轉(zhuǎn)子磁鏈為狀態(tài)變量,將角速度作為估算的參數(shù),利用擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)方法估算異步電機(jī)的角速度和轉(zhuǎn)子磁鏈,由此建立異步電機(jī)無(wú)速度直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)。

1 擴(kuò)展卡爾曼濾波器
   
卡爾曼濾波是60年代發(fā)展起來(lái)的一種現(xiàn)代濾波方法,它的一個(gè)重要作用在于系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)。當(dāng)噪聲是正態(tài)分布情況時(shí),這種濾波給出了狀態(tài)的最小方差估計(jì),當(dāng)不是正態(tài)分布情況時(shí),這種濾波給出了狀態(tài)的線性最小方差估計(jì)。卡爾曼濾波算法是一種應(yīng)用于線性系統(tǒng)中的迭代估計(jì)算法,為了能夠在非線性的感應(yīng)電機(jī)模型中應(yīng)用卡爾曼濾波算法,首先需要將非線性系統(tǒng)線性化" title="線性化">線性化。通過(guò)對(duì)非線性函數(shù)" title="非線性函數(shù)">非線性函數(shù)的Talor展開式進(jìn)行一階線性化截?cái)啵瑥亩鴮⒎蔷€性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線性問(wèn)題。
    一般非線性系統(tǒng)模型為:
   
    式中,W(t)和V(t)分別稱為系統(tǒng)噪聲矩陣和測(cè)量噪聲矩陣。測(cè)量噪聲矩陣由測(cè)量的不準(zhǔn)確性造成,一般W(t)和V(t)都被假設(shè)為零均值的高斯白噪聲,其方差矩陣分別為Q和R。
    對(duì)上式的離散隨機(jī)非線性系統(tǒng),可以寫為
   
    式中,ψ[]為n維向量非線性函數(shù);h[]為m維向量非線性函數(shù)。
    將離散隨機(jī)非線性系統(tǒng)狀態(tài)方程式中的非線性向量函數(shù)ψ[]圍繞濾波值展開成泰勒級(jí)數(shù),并略去二次以上項(xiàng),得:

    這樣,非線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題就轉(zhuǎn)化為線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題了,按照卡爾曼濾波的推演方法,得到EKF算法步驟如下:

    EKF算法在電機(jī)狀態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用如圖1所示。


    圖1上半部分的虛框內(nèi)表示的是電動(dòng)機(jī)實(shí)際狀態(tài),下半部分是EKF狀態(tài)估計(jì)框圖,符號(hào)“^”表示狀態(tài)矢量估計(jì),K為EKF增益矩陣。

2 利用EKF進(jìn)行轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速估計(jì)
   
異步電機(jī)在兩相靜止α、β坐標(biāo)下的數(shù)學(xué)模型:

  
    這樣就得到了離散化及線性化處理后的適合進(jìn)行卡爾曼濾波運(yùn)算的函數(shù)表達(dá)式,可以代入EKF算法進(jìn)行迭代運(yùn)算。

3 EKF建模與DTC系統(tǒng)仿真
   
本文的仿真和建模是在Matlab7.O的Simulink環(huán)境下完成的,主要包括異步電動(dòng)機(jī)模型、轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)器、磁鏈調(diào)節(jié)器、磁鏈自控制、開關(guān)信號(hào)選擇單元,其中擴(kuò)展卡爾曼濾波模塊是由S函數(shù)編寫。
    感應(yīng)電機(jī)參數(shù)如下:定子自感Ls=0.610 8 H,轉(zhuǎn)子自感Lr=0.607 9 H,定、轉(zhuǎn)子互感Lm=0.593 2 H,定子相繞組電阻Rs=3.67 Ω,轉(zhuǎn)子相繞組電阻Rr=2.613 Ω,轉(zhuǎn)動(dòng)慣量J=0.027 5kg·m2,極對(duì)數(shù)p=2。
    為驗(yàn)證該系統(tǒng)的精、動(dòng)態(tài)性能,系統(tǒng)空載啟動(dòng),設(shè)定轉(zhuǎn)速為100 rad/s,進(jìn)入穩(wěn)定后,在t=0.5 s時(shí)加入負(fù)載TL=5 N·m,仿真圖如圖2~圖5所示。


    從仿真波形圖2對(duì)比可以看出,采用無(wú)速度傳感器" title="無(wú)速度傳感器">無(wú)速度傳感器控制算法后控制過(guò)程的上升時(shí)間比有速度傳感器控制稍微長(zhǎng)一些,但仍能滿足系統(tǒng)性能指標(biāo)要求。系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)定后無(wú)速度傳感器控制的效果和有傳感器控制是一致的。圖4顯示的是突加負(fù)載后,從圖3看出定子電流幅值穩(wěn)定,轉(zhuǎn)速變化很小并很快恢復(fù)穩(wěn)定,輸出轉(zhuǎn)矩能很快達(dá)到給定負(fù)載轉(zhuǎn)矩,體現(xiàn)了DTC控制系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩響應(yīng)快的特點(diǎn),由此可見電機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中,受到各種擾動(dòng)時(shí),電機(jī)轉(zhuǎn)速穩(wěn)定性好,可以滿足對(duì)控制特性的要求。
    EKF算法在異步電機(jī)轉(zhuǎn)子速度估計(jì)的應(yīng)用過(guò)程中采用直接更新系統(tǒng)狀態(tài)量和協(xié)方差矩陣的方法,可以避免直接計(jì)算最大值動(dòng)態(tài)范圍較大的增益矩陣Kk。利用EKF算法的關(guān)鍵在于協(xié)方差矩陣Q和R的選取。Q與模登誤差、系統(tǒng)分布、A/D量化誤差有關(guān);R與電流傳感器噪聲以及A/D變換器的編碼誤差有關(guān)。

4 結(jié)論
   
從算法分析和系統(tǒng)仿真分析討論的結(jié)果,可以得出擴(kuò)展卡爾曼算法在無(wú)速度傳感器應(yīng)用中的優(yōu)點(diǎn)是:利用擴(kuò)展卡爾曼濾波器可以不必了解電機(jī)的機(jī)械參數(shù)知識(shí)(可以克服電機(jī)參數(shù)反應(yīng)靈敏的問(wèn)題),在電機(jī)啟動(dòng)過(guò)程中不必知道電機(jī)轉(zhuǎn)子初始位置(可以解決電機(jī)的啟動(dòng)問(wèn)題),此外,EKF算法可以確保系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性(其他一些通過(guò)狀態(tài)觀測(cè)器實(shí)現(xiàn)電機(jī)無(wú)速度傳感器控制的方法,通常僅在標(biāo)稱狀態(tài)的軌跡上將電機(jī)非線性化,不能保證系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性),而且整個(gè)系統(tǒng)易于數(shù)字化實(shí)現(xiàn)。但是擴(kuò)展卡爾曼算法復(fù)雜,需要矩陣求逆運(yùn)算,計(jì)算量大,為滿足實(shí)時(shí)控制的要求,需要高速,高精度的數(shù)字信號(hào)處理器。另一方面,擴(kuò)展卡爾曼濾波器要用到很多隨機(jī)誤差的統(tǒng)計(jì)參數(shù),由于模型復(fù)雜,涉及因素多,使得分析這些參數(shù)的工作比較困難,需要通過(guò)大量調(diào)試才能確定合適的隨機(jī)參數(shù),而且調(diào)速范圍有一定的局限性,只適合中高速調(diào)速系統(tǒng)。

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