交流电机直接转矩控制系统新型闭环磁链观测器研究.pdf
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1、 年月J o u r n a l o fG r e e nS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y第 卷第 期收稿日期:基金项目:年湖南省教育厅科学研究项目(编号:C );年湖南省自然科学基金项目(编号:J J );年湖南省教育厅科学研究项目(编号:C )作者简介:侯湘庆(),男,硕士,工程师,研究方向为电机控制技术.交交流流电电机机直直接接转转矩矩控控制制系系统统新新型型闭闭环环磁磁链链观观测测器器研研究究侯湘庆,刘 珊(湖南电气职业技术学院,湖南 湘潭 )摘要:针对电机参数变化与负载扰动影响电机磁链辨识结果的问题,提出了一种新型的闭环磁链观测器,通过D T
2、 C系统采样数据进行离线训练,构建了B P神经网络逆磁链模型,与电机磁链模型构成“可调整系统”,以实际电机作为参考模型,建立了具有自适应能力的新型闭环磁链观测器.新型闭环磁链观测器应用于直接转矩控制(D T C)系统中,通过电机参数变化与负载扰动仿真结果表明:系统性能优于传统D T C系统,磁链辨识精度高、转矩脉动小、转速波动小,具有较强的鲁棒性和控制精度.关键词:闭环磁链观测器;逆磁链模型;B P神经网络;直接转矩控制中图分类号:TM 文献标识码:A文章编号:()R e s e a r c ho naN o v e lC l o s e d l o o pF l u xO b s e r v
3、 e r f o rD i r e c tT o r q u eC o n t r o l S y s t e mo fA CM o t o r sH o uX i a n g q i n g,L i uS h a n(H u n n a nE l e c t r i c a lC o l l e g eo fT e c h n o l o g y,X i a n g t a n,H u n a n ,C h i n a)A b s t r a c t:I nr e s p o n s e t ot h ep r o b l e mo f t h e i m p a c to fm o t o
4、 rp a r a m e t e rc h a n g e sa n dl o a dd i s t u r b a n c e so nt h em o t o r f l u x i d e n t i f i c a t i o nr e s u l t s,t h i sp a p e rp r o p o s e s an e wc l o s e d l o o p f l u xo b s e r v e r T h eo b s e r v e ru s e saD T Cs y s t e mt os a m p l ed a t a f o ro f f l i n e
5、t r a i n i n g,c o n s t r u c t saB Pn e u r a l n e t w o r k i n v e r s e f l u xm o d e l,a n df o r m s a n a d j u s t a b l e s y s t e m w i t h t h em o t o r f l u xm o d e l B yu s i n g t h e a c t u a lm o t o r a s a r e f e r e n c em o d e l,an e wt y p eo f c l o s e d l o o p f l
6、 u xo b s e r v e rw i t ha d a p t i v e c a p a b i l i t y i s e s t a b l i s h e d T h en e wc l o s e d l o o pf l u xo b s e r v e r i sa p p l i e dt ot h eD T Cs y s t e m,a n ds i m u l a t i o nr e s u l t so fm o t o rp a r a m e t e rc h a n g e sa n dl o a dd i s t u r b a n c e ss h o
7、 wt h a t t h es y s t e mp e r f o r m a n c e i sb e t t e r t h a nt h a to f t r a d i t i o n a lD T Cs y s t e m s T h ef l u x i d e n t i f i c a t i o na c c u r a c y i sh i g h;t h e t o r q u er i p p l ea n ds p e e df l u c t u a t i o na r es m a l lw i t hs t r o n gr o b u s t n e s
8、 sa n dc o n t r o l a c c u r a c y K e yw o r d s:c l o s e d l o o pf l u xo b s e r v e r;i n v e r s e f l u xm o d e l;B Pn e u r a ln e t w o r k;d i r e c t t o r q u ec o n t r o l 引言高效的交流电机驱动系统是轨道交通、工业驱动及船舶工业等领域的关键技术,电机磁链的准确辨识,对于提高系统控制性能有着重要的意义.直接转矩控制(D T C)是一种高性能交流驱动技术,定子磁链的准确获得是实现直接转矩控制系
9、统高性能的转矩动态响应的关键因素.若磁链观测不准确会使得系统控制精度差、转矩与转速脉动较大,破坏系统的稳定性.目前,电压模型(u i)是交流调速系统中观测定子磁链的基本方法,但存在纯积分器的缺陷,万宇宾等,何志明等采用带幅值和相位补偿的低通滤波器,虽然算法简单并有较好的直流偏移抑制能力,但自适应能力差.张中磊等提出一种包含参数跟踪的转速与磁链联合估计强跟踪滤波(S T F)方法.万志春等,何昌艳等,詹国兵等,韩晓燕等采用了卡尔曼滤波法,侯湘庆,等:交流电机直接转矩控制系统新型闭环磁链观测器研究绿色创新研究:工程与技术在负载扰动时具备较高的磁链辨识精度.孙瑞宁等,俞志君等 采用状态观测器法进行电
10、机磁链观测,当遇到内、外扰动时具有良好的动静态性能.王威等,詹佩等 采用磁链自适应直接转矩控制,系统能够根据负载情况自适应变化.以上方法虽能取得一定的效果,但是在D T C技术低速区间,仍未有效解决定子电阻的影响.于建国等,Z i d a n i等 采用新型滑模变结构定子磁链观测方法,在D T C系统全速范围内能准确观测定子磁链,提升系统控制精度.基于模糊控制、神经网络及MR A S等智能控制的磁链观测方法 ,代替传统复杂的非线性规律,解决电机参数难以辨识的问题,因此可进一步研究.本文针对感应电机定子磁链估算,提出一种新型闭环磁链观测器,由感应电机磁链模型、神经网络逆磁链模型及P I调节器组成
11、.将此模型应用于D T C系统中,能够自适应控制,对电机参数变化和负载扰动不敏感,提高了磁链观测模型的精度.从而有效地降低电机驱动系统的转矩脉动与磁链脉动,提高了系统的控制精度与鲁棒性.基于神经网络的直接转矩控制系统直接转矩控制策略实质是对转矩的控制,在静止坐标系下,对交流电动机的控制量进行计算与控制,利用定子磁场定向方式,对磁链信号和转矩信号进行调节,产生PWM信号,对系统逆变器的开关状态进行最佳控制,来获得高动态性能的转矩输出.定子坐标系下,电磁转矩、磁链观测、磁链位置角表达式如下:Tenp(s issis)()s(UsRsis)d t()|s|s s()a r c t a n(s/s)(
12、)式()式()中,Te为电磁转矩;s,s为定子磁链s在,静止坐标系下的分量;is,is分别是定子,轴的电流分量;Rs为定子电阻;为磁链位置角.图为基于神经网络的直接转矩控制系统框图,电机的磁链观测与转矩调节是D T C系统的核心部分,定子磁链辨识与电机定子参数相关,特别是在系统低速工况下显得尤为重要.因此定子磁链的观测是直接转矩控制系统的核心部分,通过神经网络定子磁链闭环观测器来避开电机参数的影响,从而获得准确的磁链.图基于神经网络的直接转矩控制系统 电机定子磁链观测模型根据异步电动机的数学模型,建立定子磁链观测器.由式()可知定子磁链跟电机电阻参数有关,在系统高速工况下可忽略电阻Rs,准确辨
13、识磁链.但在系统低速工况下,电阻Rs引起的反电动势误差不能忽略,直接影响定子磁链的观测,必须进行补偿.由于B P神经网络逆模型需要较好的训练和测试数据样本,本文采用带幅值和相位补偿的一阶低通滤波磁链观测器(设置合适的截止频率),在交流电机D T C系统不同转速与负载工况中,采样样本数据.图为定子磁链滤波观测器的原理结构图(图).基于B P神经网络的逆磁链模型误差反向传播的学习算法简称B P算法,将B P神经网络当成一个“黑箱”,只需要输入与输出信息,按照神经网络学习的规则处理数据,当 年月绿 色 科 技(J o u r n a l o fG r e e nS c i e n c ea n dT
14、 e c h n o l o g y)第 期输出数据结果与期望的数据结果不同时,通过误差的反向传播过程,连续地调整权值与阈值,让系统 误 差 不 断 减 小,直 至 满 足 模 型 输 出 目 标精度.图定子磁链滤波观测器原理结构感应电机的磁链模型包含电机参数,会随电机工况变化而变化,而感应电机本身又是非线性、强耦合的多变量系统,这增加了准确辨识磁链的难度.为了提高定子磁链观测的准确度,应用神经网络理论,建立不依赖电机参数,只由电机的外部特性(输入输出数据)决定的逆磁链模型.由图定子低通滤波磁链观测器结构可知,定子磁链与定子电压、定 子 电 流 存 在 一 定 关 系,可 以 用 式()来表示
15、.isf(s,us)()在感应电机直接转矩控制系统中,采用一阶低通滤波磁链观测模型,对感应电机在不同转速与不同负载工况下采样数据样本(动态与稳态数据).采用B P神经网络离线训练数据样本,得到B P神经网络逆磁链模型,利用测试数据进行预测,达到预设目标精度.在感应电机D T C实际系统中,在、Nm种负载工况下,转速分别为 、r/m i n的试验,一共 组数据作为训练样本,在负载为 Nm工况下,对应不同转速的试验,一共 组数据作为测试样本.用采样的电压和定子磁链模型计算出来的磁链作为输入信息,采样出来的电流作为输出信息.将输入输出信息分为分量与分量,为了使神经网络逆磁链模型具备良好的动态性能和精
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