基于高阶滑模观测器的磁链参数检测方法
Flux linkage parameters detection method based high order sliding mode observer
本文引用地址:http://www.amcfsurvey.com/article/201903/399043.htm目云奎
(湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南 株洲 412007)
摘要:针对永磁同步电机磁链参数变化问题,提出了基于非奇异终端滑模观测器的在线检测方法。首先,选择d-q坐标系下定子电流作为状态变量,构造内置式永磁同步电机(IPMSM)磁链检测的数学模型。然后,针对电机运行过程中磁链参数受到外界干扰会发生变化,构造了非奇异终端模观测器,利用Lyapunov稳定性理论对观测器的稳定性进行证明。最后,仿真结果验证了所提方法的可靠性和真实性。
关键词:内置式永磁同步电机;非奇异终端滑模观测器;磁链参数
0 引言
嵌入式永磁同步电机(IPMSM)由于具有较强的过载能力,被广泛应用于牵引系统。电机运行过程中,由于各种参数变化,尤其是磁链的变化,导致电机达不到理想的输出效果。因此,准确的探测出运行电机中参数变化情况,对延长电机寿命意义颇深[1]。
牵引系统中的牵引电机运行区间跨度较大,运行工况极易变化、运行环境极为恶劣以及结构的特殊性,导致其电感参数运行过程中会发生变化,进而致使电机控制精度下降。对电机的磁链进行在线实时辨识,是为了保证牵引系统能够安全可靠的运行。电机运行中,电阻参数受温度影响很大,所以对电机定子电阻方面研究的论文十分之多。文献[2]基于改进型滑模观测器对电机转速以及转子位置进行跟踪的同时,运用李雅普诺夫函数对电阻进行实时观测。文献[3]用自适应控制实现了永磁同步电机电阻辨识。文献[4-5]利用电机模型构建状态观测器以及建立不同算法对定子电阻进行辨识,但是该方法辨识过程较为复杂。文献[6]通过热学模型对定子电阻进行修正是利用电阻受温度影响而发生变化的特性。对于电阻参数的研究,目前已发表了众多研究成果,本文不再进行深入研究。
IPMSM失磁导致d-q轴都有磁链分量,故检测难度增加。文献[7-9]均以表贴式永磁同步电机为研究对象,对电机电感、磁链等参数进行辨识。文献[10]基于模型参考自适应理论,利用q轴电流方程构造出自适应电流观测器,对嵌入式永磁同步电机的众多参数进行检测,但只测出电机参数的静态辨识结果。
本文针对永磁同步牵引电机在运行过程中受到外界干扰导致磁链参数实时变化的特点,给出一种基于非奇异终端滑模观测器的在线检测方法,实现对IPMSM的磁链在线检测。仿真结果表明了所提方法的可靠性和真实性。
1 IPMSM数学模型
IPMSM在d-q坐标系下的数学模型为[10]
其中,Ld、Lq分别是d、q轴电感; R 是定子电阻; ω 是转子电角速度;id、iq分别是d、q轴电流;ud、uq分别是d、q电压; ψf是永磁体磁链。把定子电流选作状态变量,由式(1)可得永磁同步电机的状态方程:
2 非奇异终端滑模观测器设计
为了得到准确的实时磁链观测值,设计如下非奇异终端滑模观测器:
由式(2)与式(3)可得观测器误差方程为:
选取非奇异终端滑模面为
式中:
设计式(6) ~ 式( 8) 所示的控制律,则系统在有限时间内收敛至0。
由以上证明可知所设计的观测器(3)渐进稳定,且可通过调节 p、q、 â 参数调节收敛速度。当系统状态抵达滑模切面后,由滑模等值控制原理可得
3 仿真与分析
基于非奇异终端滑模观测器的IPMSM矢量控制系统框图如图1所示,主要由速度环、电流环、位置速度检测模块和状态观测器模块等组成。id=0控制策略应用在本文中。
下面对非奇异终端滑模观测器进行分析。分别对电机正常运行与电机存在扰动两种不同情况进行讨论。
正常运行情况下, 为证明观测器的鲁棒性,设置初始转速为refω =225 rad/s, 在0.1 s时开始增加至300rad/s;图2是给出的磁链参数观测波形。从图2可知,在正常情况下,观测器能实现磁链参数快速、准确的跟踪以及估算。电机存在干扰: 给电机加上一定干扰,干扰取为sint。
如图3所示,该系统能够快速精确的检测出系统的磁链参数变化且能迅速的跟踪。
4 结论:
牵引电机运行在比较恶劣的环境下,磁链参数容易发生变化。设计的非奇异终端滑模观测器能对电机的磁链进行快速准确的辨识。该算法简便且易于实现。仿真结果表明:本方法能够快速对磁链参数变化进行检测以及跟踪,鲁棒性极强。
参考文献:
Vinson G, Combaca M, Prodo T, et al. Permanent Magnets Synchronous Machines Faults Detection and Identification[C]. 38 th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society,2012, 3925-3930.
张勇军,汪伟,张晓庆等. 带电阻在线辨识的改进型永磁同步电机滑模观测方法[J].电机与控制学报,2017,21(6):10−25.
GUO Y, XI Z, CHEN G D. Speed regulation of permanent magnet synchronous motor viafeedback dissipative Hamiltonian realization[J]. IET Control Theory & Application, 2007, 1(1):281-290.
谷鑫,胡升,史婷娜等. 基于神经网络的永磁同步 电 机 多 参 数 解 耦 在 线 辨 识 [J]. 电 工 技 术 学 报,2015, 30(6): 114-121.
肖曦,许青松,王雅婷等. 基于遗传算法的内埋式永磁同步电机参数辨识方法[J]. 电工技术学报,2014,29(3):21-26.
王鸿山.风力发电机控制中的参数辨识技术[D].合肥:合肥工业大学, 2009.
刘金海,陈为. 表贴式永磁同步电机准稳态多参数在线辨识[J].电工技术学报, 2016, 31(17):154-160.
杨宗军,王莉娜. 表贴式永磁同步电机的多参数在线辨识[J].电工技术学报, 2014, 29(3):111-118.
刘侃,章兢. 基于自适应线性元件神经网络的表面式永磁同步电机参数在线辨识, 2010, 30(30):68-73.
陈振锋,钟彦儒,李洁.嵌入式永磁同步电机自适应在线参数辨识[J].电机与控制学报, 2010, 14(4):9-13.
李永东.交流电机数字控制系统.2 版[M].北京:机械工业出版社,2012: 337-339.
作者简介:
目云奎(1989-),男,安徽亳州人,助理工程师,硕士,主要研究方向:电力传动技术及其故障诊断。
本文来源于科技期刊《电子产品世界》2019年第4期第81页,欢迎您写论文时引用,并注明出处
评论