異步電機(jī)無(wú)速度傳感器矢量控制策略綜述

1、1異步電動(dòng)機(jī)無(wú)速度傳感器矢量控制策略綜述異步電動(dòng)機(jī)無(wú)速度傳感器矢量控制策略綜述?曹少中(北京印刷學(xué)院信息與機(jī)電工程學(xué)院，北京102600)摘要：摘要：無(wú)速度傳感器控制是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外交流電機(jī)傳動(dòng)的熱點(diǎn)，本文以近兩年發(fā)表在國(guó)際重要學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議上的相關(guān)學(xué)術(shù)論文為主要調(diào)研對(duì)象，對(duì)于異步電動(dòng)機(jī)無(wú)速度傳感器矢量控制策略進(jìn)行了綜述介紹了近年來(lái)國(guó)際上無(wú)速度傳感器控制的傳統(tǒng)策略和新進(jìn)展：直接計(jì)算法、模型參考自適應(yīng)法、轉(zhuǎn)速觀測(cè)器法、磁鏈觀測(cè)器法、信號(hào)注入法

2、、人工智能方法等。闡述了這些常見(jiàn)轉(zhuǎn)速估計(jì)方法的理論要點(diǎn)，并對(duì)以上方法進(jìn)行了分析比較，指出了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍。最后，對(duì)今后的研究方向提出了自己的建議。關(guān)鍵詞：關(guān)鍵詞：異步電動(dòng)機(jī)；無(wú)速度傳感器；控制策略ReviewtheStrategyfSpeedSenslessVectControlofAsynchronousMotsCAOShaozhong(1.SchoolofInfmationspeedsenslesscontrolstra

3、tegy1引言引言異步電動(dòng)機(jī)因其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、堅(jiān)固耐用、運(yùn)行可靠、成本低、易維護(hù)、可適合于大容量調(diào)速和工作于惡劣環(huán)境等優(yōu)點(diǎn)，在工業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。長(zhǎng)期以來(lái)，人們一直期望將異步電動(dòng)機(jī)應(yīng)用到高性能調(diào)速系統(tǒng)中去。但是，由于異步電動(dòng)機(jī)是一個(gè)多變量、非線性、強(qiáng)耦合的復(fù)雜系統(tǒng)，目前仍然沒(méi)有很好的方法解決它的高精度控制問(wèn)題使得異步電動(dòng)機(jī)的調(diào)速性能無(wú)法和永磁同步電機(jī)相媲美。因此異步電動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)性能的改進(jìn)一直是交流調(diào)速領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。隨著異步電動(dòng)機(jī)矢

4、量控制技術(shù)的進(jìn)步，異步電動(dòng)機(jī)的控制精度和性能顯著提高。在高性能的異步電動(dòng)機(jī)矢量控制系統(tǒng)中，轉(zhuǎn)速的閉環(huán)控制是必不可少的。通常，采用光電編碼器等速度傳感器測(cè)量電機(jī)轉(zhuǎn)速，但在實(shí)際的系統(tǒng)中，傳感器的存在不僅增加了系統(tǒng)成本，易受工作環(huán)境影響，同時(shí)也降低了系統(tǒng)的可靠性，因此，無(wú)速度傳感器交流調(diào)速系統(tǒng)成為?基金項(xiàng)目：北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（4092013），北京市屬高等學(xué)校人才強(qiáng)教計(jì)劃資助項(xiàng)目（TXM2007_014223_044661），北京市

5、教委科技面上項(xiàng)目(KM200810015003)，北京印刷學(xué)院引進(jìn)人才項(xiàng)目(09170107019)，北京印刷學(xué)院科技重點(diǎn)項(xiàng)目。3MRAS可以采用不同的狀態(tài)變量作為速度整定信號(hào)但是在實(shí)際使用過(guò)程中必須盡量提高參考模型的精度這就要求參考模型盡量不依賴(lài)于電機(jī)參數(shù)(特別是隨運(yùn)行工況變化較大的參數(shù))以及不含純積分環(huán)節(jié)。因?yàn)榧兎e分環(huán)節(jié)存在積分初始值、磁飽和(saturationproblem)、相誤差(thephaseerr)和直流飄移(DCdr

6、ift)的累加問(wèn)題。在實(shí)際中通常用低通濾波器代替純積分并可采用基于電流的定子電阻擾動(dòng)補(bǔ)償方法使磁鏈估計(jì)不受定子電阻的影響[8]；或者在參考模型和可調(diào)模型的高通濾波環(huán)節(jié)中插入一個(gè)線性傳遞函數(shù)來(lái)抵消純積分的影響[9]。電壓模型電流模型辨識(shí)算法sUsir?r????e?圖1模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)基本原理日本學(xué)者T.Ohtani在轉(zhuǎn)子磁鏈參考系中提出了一種理論意義上的轉(zhuǎn)速辨識(shí)方法—PI自適應(yīng)法，這種方法是MRAS法的一種變形。他提出了用定子電流轉(zhuǎn)矩

7、分量參考值與估計(jì)值之差得到轉(zhuǎn)速的信息的方法，利用PI調(diào)節(jié)器對(duì)上述差值進(jìn)行處理，合理設(shè)計(jì)PI調(diào)節(jié)器的參數(shù)，可以對(duì)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速進(jìn)行辨識(shí)。此方法的算法比上述方法大為簡(jiǎn)化。但由于沒(méi)有確定的參考模型，即無(wú)法保證轉(zhuǎn)矩電流指令值(或轉(zhuǎn)矩指令值)的準(zhǔn)確性，因此實(shí)用性有待技術(shù)的突破。文獻(xiàn)[10]在MARS中采用帶PI自適應(yīng)反饋?lái)?xiàng)校正的改進(jìn)型積分環(huán)節(jié)，使低速區(qū)動(dòng)態(tài)和穩(wěn)態(tài)運(yùn)行性能得到改善。MARS的性能很大程度上依賴(lài)于圖1中辨識(shí)算法環(huán)節(jié)自適應(yīng)律的確定。當(dāng)前，主要

8、有以局部參數(shù)最優(yōu)化理論、李雅普諾夫穩(wěn)定性理論、波波夫穩(wěn)定性理論為基礎(chǔ)的3種設(shè)計(jì)自適應(yīng)律的方法[11]。第一種方法不能保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，所以常采用后兩種方法。這些方法的自適應(yīng)模型都是確定的數(shù)學(xué)模型便于數(shù)字實(shí)現(xiàn)。然而使用數(shù)學(xué)模型不同程度地影響了轉(zhuǎn)速估計(jì)的精度和魯棒性。采用基于人工智能(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12]、模糊控制[13]等)的非線性自適應(yīng)模型可以解決模型參考自適應(yīng)方法目前存在的問(wèn)題。2.3轉(zhuǎn)速觀測(cè)器法轉(zhuǎn)速觀測(cè)器法觀測(cè)器的實(shí)質(zhì)是狀態(tài)重構(gòu)，其原理

9、是重新構(gòu)造一個(gè)系統(tǒng)，利用原系統(tǒng)中可以直接量測(cè)的變量作為它的輸入信號(hào)，并使其輸出信號(hào)在一定條件下等價(jià)于原系統(tǒng)的狀態(tài)。當(dāng)前研究較多的轉(zhuǎn)速觀測(cè)器主要有：卡爾曼濾波器、龍貝格觀測(cè)器、自適應(yīng)觀測(cè)器以及滑模觀測(cè)器等。卡爾曼濾波器(KalmanFilter)是R.E.Kalman在20世紀(jì)60年代提出的一種線性最小方差意義上的最優(yōu)預(yù)測(cè)估計(jì)的遞推計(jì)算方法，該算法可實(shí)現(xiàn)采集數(shù)據(jù)與計(jì)算的同步，且計(jì)算可由硬件在線完成。它的特點(diǎn)是可以有效削弱隨機(jī)干擾和測(cè)量噪聲

10、的影響。擴(kuò)展卡爾曼濾波算法是線性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的卡爾曼濾波器在非線性系統(tǒng)中的推廣應(yīng)用。擴(kuò)展卡爾曼濾波算法提供了一種迭代形式的非線性估計(jì)方法避免了對(duì)測(cè)量量的微分計(jì)算通過(guò)對(duì)Q陣和R陣的選擇可以調(diào)節(jié)狀態(tài)收斂的速度。基于感應(yīng)電機(jī)逆伽馬模型的擴(kuò)展卡爾曼濾波器，把電機(jī)參數(shù)的變化當(dāng)做狀態(tài)噪聲，應(yīng)用在矢量控制上大大提高了控制精度和穩(wěn)態(tài)運(yùn)行速度范圍[14]。然而擴(kuò)展卡爾曼濾波算法計(jì)算量很大，且是建立在對(duì)誤差和測(cè)量噪聲的統(tǒng)計(jì)特性已知的基礎(chǔ)上的需要在實(shí)踐中摸索