[doc格式] 考虑转子磁链动态性的感应电机解耦控制

[doc格式] 考虑转子磁链动态性的感应电机解耦控制 考虑转子磁链动态性的感应电机解耦控制 ? 1844? 计算机测量与控制.2008.16(12) ComputerMeasurement&Control控制技术 4598c2008)12—1844—03中圈分类号:TM921文献 文章编号:1671— 标识码:A 考虑转子磁链动态性的感应电机解耦控制 陈建华,彭建春 (湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082) 摘要:采用矢量控制的感应电机在高速运转时,d—q轴之间的电流耦合会削弱转矩控制效果;在采用反馈解耦和前馈解耦进行控制 时,去耦控制效果受到电机参数估计误差的影响;该文在交流电机转子磁场定向控制的基础上,考虑到转子磁链的动态性,根据控制理 论的不变性原理,把电机给定量和反馈量的偏差用于解耦项的计算,提出一种偏差解耦控制方法用于感应电机的转矩控制,并对算法进 行了推导;对几种解耦方式和影响解耦的因素进行了探讨;通过计算机仿真对解耦效果进行了比较,仿真结果表明所提方法具有良好的 控制效果. 关键词:矢量控制;解耦;反馈解耦;前馈解耦;偏差解耦 DecouplingControlMethodOfInductionMotorBasedOnDynamicRotorField chenJianhua,PengJianchun (SchoolofElectricalandInformationEngineering,HunanUniversity,Changsha410082,China) Abstract:Couplingbetweend--qdynamiccurrentimpairsthecharacteristicsoftorqueresponseinahigh—speedoperationofVector— controlledinductionmotor.Thefeedbackandfeed—forwarddecouplingsch emesdonotperformwellifthereexistedanerrorinthemotorpa— rameterestimation.Consideringthedynamiccharacteristicoftherotorfieldandthedeviationbetweeninitializationandfeedback,andevia— tiondecouplingcontrolmethodofinductionmotorwasproposed.whichwasbasedontheACmotorrotorfield—orientedcontrolandnon— varyprincipleofcontroltheory.Themathematicalcalculationprocessofabovemethodwasgiven.Differentdecouplingschemewerestudied. Thedifferentde—couplingmethodshavebeencomparedbycomputersimulation.Thesimulationshowsthedeviationdecouplingcontrol methodperformsbetterthanbothfeedbackandfeed—forwarddecouplingm ethods. Keywords:Vectorcontrol;decoupling;feedbackdecoupling;feedforwarddecoupling;deviationdecoupling 0引言 感应电动机是一种机电能量转换的重要装置,是一个多变 量,非线性,强耦合的控制对象,其转矩和磁链之间存在耦 合.为了实现感应电机转矩与转子磁链的解耦,人们将微分几 何解耦控制理论],逆系统解耦理论[2],滑动模解耦控制口等 工具运用到感应电机解耦控制中.但是,微分几何解耦方法推 导过程较为复杂,计算量大,实施起来有一定难度.逆系统解 耦效果易受电机参数变化影响,从而导致跟踪误差过大.滑动 模解耦控制假定转子磁链为常数,而事实上,转子磁链在暂态 调节过程中是动态变化的. 本文以矢量控制为基础,针对矢量变换后存在的交叉耦合 电势,在比较分析常用的反馈和前馈解耦法存在的问题基础之 上,并考虑到转子磁链的动态性,根据控制理论的不变性原理 推导出了一种感应电机动态解耦控制[4方案,既偏差解耦控制 方法,该方法动态响应快,具有较好的鲁棒性,且能适应转子 磁链变化的需要.通过Matlab仿真对解耦效果进行了分析. 1矢量变换后感应电机控制存在的问题 矢量变换有定子磁场,气隙磁场和转子磁场三种磁场定向 收稿日期:2008—04一l1;修回日期:2008—05—08. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(50677015). 作者简介:陈建华(1979一),男,江西南昌人,硕士,主要从事电力电 子在电力系统中的应用方面的研究. 彭建春(1964一),男,湖南常德人,博士,教授,主要从事电力系统优 化运营方向的研究. 中华测控网 chinamca.corn 方式,本文采用转子磁场定向.在转子磁场定向的d—q两相 旋转坐标系下,异步电机模型可以写成[5]: r “一rsi+aLpi一(cJ,aLi+户,(1) L r 一 +aLpi+aL+(2) r 丁,一P(3) r 一 (4) 式中,”,U为直轴电压和交轴电压;i,i为直轴电流和 交轴电流;L,,,L,L,为定子电感,定子电阻, 同步角速度,互感,转子电感,转子磁链;而P为微分算子; r,为转子电阻;一L/rr,为转子时间常数,电磁转矩;d 一 1一(/LL)为磁漏因数.P为电机极对数. 考虑到转子磁场定向磁链控制的结果,工程上可认为 为常数,感应电机电压方程可写为: “一r,i+pi一(aLi(5) r 一rsi+aLpi+叫aL+,(6) r 问题1:从感应电机电压方程式(5),(6)中可以看到, 在组成电机电压项中,由于转子磁链在弱磁区和转子角频率成 反比,反电势项m,L/L,在基速以上并不增加;而交叉耦合 电压项,在电机高速运行区,有较大比例的增加,所以 交叉耦合电压项的处理成为感应电机解耦控制的关键之一,直 接影响感应电机中高速运行区的控制性能 反馈解耦能够对交,直轴交叉耦合电压项进行解耦].反 第12期陈建华,等:考虑转子磁链动态性的感应电机解耦控制?1845? 馈解耦是将感应电机的交,直轴电流反馈量用于电机交叉耦合 电压项的解耦电压计算,并将其引入电机控制电压端进行叠加 补偿.- 问题2:反馈解耦是建立在定子电流反馈量无延迟和交叉 耦合项中的电机参数计算用值和实际值高度吻合的基础上.然 而,由于定子电流反馈引入的滤波环节延迟_I]和变换延迟而造 成交叉耦合项中电流实际值和计算值的偏差,加之由于电机参 数在实际电机运行中的变化,电机自感系数L,磁漏因数 计算用值和实际值偏差(通常在2O%,3O[83),使得解耦电 压项的计算值和实际值出现偏差,反馈解耦控制效果下降,系 统易出现不稳定. 前馈辫耦是将控制感应电机的交,直轴电流前馈给定量用 于电机交叉耦合电压项的解耦电压计算,然后再叠加到电机控 制电压端进行补偿g].前馈解耦避免了反馈解耦中解耦电压计 算的定子电流由于延迟而导致电流值较实际耦合的电流值大 (小),消除了反馈解耦中使解耦效果下降的两个不良因素中的 一 个,因此,提高了电机的解耦控制能力. 问题3:但是在前馈解耦中,导致解耦效果下降的另一个 因素:电机参数估计误差仍然存在,当电机转速变化较大时, 过大的定子电流变化量将影响系统的解耦效果. 为了减小由于电机参数估计误差而带来的扰动,并考虑到 转子磁链的动态性,引入考虑转子磁链动态过程的偏差解耦控 制策略. 2基于动态转子磁链的偏差解耦控制策略 2.1控制理论的不变性原理 不变性原理就是通过耦合对象外部引入一条解耦支路来抵 消控制对象的耦合影响. 2.2考虑转子磁链动态过程的偏差解耦控制策略 考虑到的动态性,需引入代替i作为交叉耦合项进 行解耦. 由方程式(1),(4),并通过拉氏变换得: “-_[rs+(+r)+1]Li(7) L r U一(+aLs)i+(1+s)(8) Lm 式中,一L/r为定子时间常数.为了消除上式中的交叉耦 合项,根据控制理论的不变性原理,从电机给定量和反馈量的 偏差处引入感应电机的外部解耦支路来抵消感应电机内部的交 叉耦合作用,消除其耦合影响.如图1所示. 图1引入偏差解耦支路后电机控制原理图 所提偏差解耦项的计算公式按引入解耦支路后的交,直轴 虚线左右相等(见图1),并结合完全解耦条件经过一系列数 学推导,得出G1,G2的计算公式如下: ,龇一?——————,一L一(9) (一)PI+(i;一i)G1 (Ys+Jr-~Os+r一 (1o) (一i)PI+(一)G2 式中,,为定子电流转矩分量和转子磁场给定值;i, 为相应的反馈值. 将以上两式进行代换,并整理得: {[!坐?!!?+P,+ L (『J一G1)[cu(1+)+G2]/[(r+,5)+P]}一 L {PI+G2(1osaL一G1)/[(r+S)+PG)+ {G】+PI(L,G1)/E(+S)+PJ]}(11) {(+aL)+PI+PI(LG1)[(1+s)+G2]/ L f?三+PI},t’,. Lm — {PI—G1Ew(1+)4-G2]/ {[(墨?孚+PI})+{G2一,T0J’r PI[?(1十OT)+G2]/ L {?+PI})(12) L 根据完全解耦条件,既感应电机的(i)仅受其给定值 ()的控制,而与()无关.因此 G1+PI(L一G1)/[(+aLS)+p/r]一0(13) G2一PI[w,F--(1+,)+G2]/ . (14) {+PJ)一0 L 其中,PJ为控制器的传递函数,则有 G1一一PJaL/(+5)(15) G2一PL(1+02”,S)/rrs+(+r,)5十1It(16) 把G1,G2带人图1,既可得到考虑转子磁链动态过程的 偏差解耦控制原理图. 3仿真分析 3.1仿真实验方案 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 为了验证考虑转子动态过程时,偏差解耦的优势,给定感 应电机参数:功率2.2kW,额定电压380V,额定电流4.88 A,额定频率50Hz,定子电阻1.15Q,转子电阻1.150,定 子漏感0.01lH,转子漏感0.01lH,励磁电感0.198H.电 机转速为2000r/min.考虑到由于滤波环节的存在给反馈信号 带来的延迟?】,设丁一0.0159S为反馈低通滤波器时间常数. 运用MATLAB分析工具,针对调速电机动态性能要求高,调 中华测控网 chinamca.tom ? 1846?计算机测量与控制第16卷 速范围宽等特点进行仿真分析. 图1和图2给出了考虑转子磁链动态过程的偏差解耦和前 馈解耦控制原理图. 图2考虑到动态性的前馈解耦控制原理图 3.2动态响应性能分析 首先将转子磁链给定值设为恒值,考察转矩分量i对其 给定量的响应情况.用Matlab/simulink作出前馈解耦和偏 差解耦算法的阶跃响应曲线,如图3所示. l0_ ? /馈 厂7\/偏差 { time/s 图3i对的阶跃响应曲线 偏差解耦的响应速度明显快于前馈解耦,而且偏差解耦具 有较好的波形,超调量明显要小. 以上是假定转子磁场恒定不变,反映了电机运行在恒转矩 区的状态.而有些时候要求电机运行在恒功区,如调速范围宽 的机车牵引电机,此时励磁是变化的,必须考虑励磁变化对转 矩的影响.在恒功弱磁区,定子电压幅值达到最大限幅值后, 励磁电流与转速成反比,故转矩的阶跃变化会引起励磁的变 化.假定转矩电流给定值在f一3s时发生阶跃变化,此时,可 近似认为转子磁通以某一斜率下降.图4为弱磁区的阶跃响应 曲线,与图3相比,2种算法的波形均不同程度地变差了.但 是,与前馈解耦相比,偏差解耦较好地保持了原有波形,故偏 差解耦控制中,转子磁链的变化对转矩的影响最小,更适合电 机在恒功区运行. 3.3抗参数变化能力分析 电机参数总会发生变化,而电流响应对电机参数变化比较 敏感【1.在正常工作范围内,定,转子漏抗基本为一常值, 但当转差频率较大时,定,转子电流比其额定值大得多,由于 漏磁磁路饱和,漏抗变小,故定,转子的漏抗值(饱和值)比 正常工作时小15,30左右.以下就抗参数变化能力作进 中华测变化时的波形,图5是假定,L 减小2O时的波形.可以看出,理想情况下,前馈解耦和偏 差解耦都有较快的响应速度.但是在参数,L发生变化的情 况下,偏差解耦和前馈解耦有明显差别,前馈解耦的效果变 坏,而偏差解耦则表现出较好的鲁棒性. 4结束语 本文针对感应电机的多变量,强耦合特性,以及电机在高 速运行时交叉耦合电压有较大比例增加,并在考虑转子磁链变 化的基础上,提出了一种适合转子磁链变化的偏差解耦控制方 法.通过上面的仿真和分析可知,采用所提偏差解耦算法能很 好地解决实际电机在中高速运行段电机交叉耦合项有较大比例 的增加而带来的电机控制效果下降问题,并对电机参数变化具 有良好的鲁棒性. 参考文献: [1]陈冲,齐虹.非线性状态反馈解耦控制的交流数字调速系统 [J].电工技术,1999,14(1):1216. 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(下转1878页) 98765432l0l 《口矗j0 864202 《E?七ju 计算机测量与控制第16卷 表1样本数据的统计结果 混合料温度混合料水分混均矿中FeO,混加水率二混加水率台车速度点火温度烧结负压料层厚度FeO的含量性能指标 (?)(%)的含量()()()(s/min)(?)(Pa)(rnm)() 最大值57.87.4514.306.986.981.2Ol250l70006OOl3.98 最小值52.95.1111.285.115.121.0510l115336575l1.O1 平均值54.56.3412.876.456.461.091O50l67455811】_56 本模型所用的训练样本和测试样本都是经过仔细筛选而形 成的. 我们选取了某钢铁公司烧结厂1999年,2004年共计56 组数据,其中1999年,2003年的数据用于训练网络;2004年 的数据用于测试网络. 图3烧结矿碱度预测仿真图 (上接第1846页) 3仿真试验 下面选取某烧结厂的历史数据对神经网络进行训练,将该 数据进行归一化处理后,便建立了神经网络的输入输出 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 矩 阵样本库,然后对神经网络进行训练.由图3中的两图看出, 对用于训练的样本,碱度的神经网络的训练输出和样本中碱度 的实测值都拟和得很好,命中率几乎达到了100,也就是神 经网络模型收敛到全局最小点.因此对烧结矿碱度的预测效果 是不错的.多传感器神经网络融合算法的仿真图见图3. 4结束语 烧结过程是一个高度复杂大滞后强于扰的过程,在此过程 烧结矿的化学成分碱度R几乎要受到_[艺流程的每一个环节 的影响,使得测量碱度的误差较大.仿真试验的结果表明,应 用神经网络的融合算法对多传感器的输入信息进行融合,可以 大大提高预测精度,而且模型具有较好的鲁棒性和泛化能力. 因此该测量技术与方法有着十分重要的意义. 参考文献: [1]苏红,常晓权.多传感器信息融合技术在提高孔板测量精度中 的应用[J].丁业仪表与自动化装置,2004,(5):20—22. [2]刘克文,周取定.烧结矿质量预报模型的研究EJ].烧结球团. 1990,15(1):1—4. 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