[发明专利]一种异步电机矢量控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种异步电机矢量控制方法，属于电工技术。

背景技术

使用异步电机矢量控制理论可以解决交流电机转矩控制问题。矢量控制实现的基本原理是通过测量和控制异步电动机定子电流矢量，根据磁场定向原理分别对异步电动机的励磁电流和转矩电流进行控制，从而达到控制异步电动机转矩的目的。而且获得与直流调速系统同样的静、动态性能，所以在电机控制领域取得了广泛的应用。

现在矢量控制系统中的转子磁链调节器AψR都采用的是PI控制器，在系统的动态特性中具有的纯滞后或非最小相位特性会影响PI控制器的直接应用，不能有效地解决时延过程问题；转速调节器ASR采用的PI控制器在处理控制系统中存在的不确定性、非线性和其他不确定性问题上就显得无能为力了；传统的SVPWM技术有着算法结构比较复杂的缺点。

现在工程上采用的异步电机控制在要求不高的场合下可以为要求不高的负载进行控制，但对于稳定性、自适应性和智能化水平要求比较高的场合传统的矢量控制算法就不能够满足要求了。

因此，发明一种更为有效地提高矢量控制系统的性能新型的异步电机矢量控制算法成为亟需解决的课题。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种异步电机矢量控制方法，在定子电流励磁分量和转矩分量闭环控制的矢量控制系统中，转子磁链调节器AψR采用动态矩阵控制法；转速调节器ASR采用模糊神经网络控制法；逆变器的控制采用了改进的SVPWM控制，以有效地提高这种矢量控制系统的稳定性、自适应性和智能化水平要求。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种异步电机矢量控制方法，在定子电流励磁分量和转矩分量闭环控制的矢量控制系统中，转子磁链调节器AψR采用动态矩阵控制法；转速调节器ASR采用模糊神经网络控制法；逆变器的控制采用了改进的SVPWM控制；具体为：

(1)转子磁链调节器AψR的动态矩阵控制法：转子磁链调节器AψR采用PI控制和动态矩阵控制并联运行的结构，让PI控制器的输出和动态矩阵控制算法的输出相加得到转子磁链调节器AψR的输出；其中动态矩阵控制算法包括预测模型、滚动优化、误差校正环节三部分；

(2)转速调节器ASR的模糊神经网络控制法：转速调节器ASR采用PI控制和模糊神经网络控制并联运行的结构，转速调节器ASR输入为电机转速之差ω^*-ω、输出为PI控制和模糊神经网络控制的输出相加得到的定子电流的给定转矩分量其中ω^*为给定的电机转速，ω为电机实际转速，模糊神经网络共分为5层：输入层、语言变量层、模糊规则层、归一化层、输出层；

(3)改进的SVPWM控制：包括扇区模块A、基础矢量作用时间模块、三相时间比较模块和调制模块四部分；三相信号经过坐标变换正交信号x轴分量U_α、y轴分量U_β同时输入到扇区模块A和基础矢量作用时间模块，经扇区模块A确定出合成矢量U_ref所在扇区值A；基础矢量作用时间模块结合扇区值A和正交信号U_α、U_β，确定出不同扇区中相邻两个基础矢量的作用时间值t₁和t₂；将t₁和t₂输入到三相时间比较模块，以确定出三相时间比较值T_a、T_b和T_c；将T_a、T_b和T_c输入到调制模块，与给定的载波相比较以生产磁链PWM脉冲波。

所述步骤(1)中的转子磁链调节器AψR的动态矩阵控制法，具体包括如下步骤：

预测模型：从被控对象的阶跃响应出发，对象的动态特性用一系列动态系数a₁,a₂,…,a_p，即单位阶跃响应在采样时刻的值来描述，其中p为模型时域长度，a_p为最接近稳态值的系数；根据线性系统的比例和叠加性质，若在k-i时刻输入u(k-i)，k≥i，则△u(k-i)＝u(k-i+1)-u(k-i)对输出y(k)的贡献为：