[发明专利]一种基于模型辅助的线性自抗扰永磁同步电机控制方法有效

专利信息
申请号: 202011367554.7 申请日: 2020-11-27
公开(公告)号: CN112398397B 公开(公告)日: 2022-06-10
发明(设计)人: 邢科新;权欣文;林叶贵;吴昊 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: H02P21/13 分类号: H02P21/13;H02P21/14;H02P21/22;H02P25/022;H02P27/08;H02P27/12
代理公司: 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 代理人: 周红芳;朱盈盈
地址: 310014 *** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 模型 辅助 线性 永磁 同步电机 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种基于模型辅助的线性自抗扰永磁同步电机控制方法,其特征在于,包括如下步骤:

步骤1)首先搭建永磁同步电机电流环和速度环的模型;

电机的定子电压方程为:

式中:ud表示d轴电压,uq表示q轴电压,we表示电机转速,id表示d轴的实时电流,iq表示q轴的实时电流,R为定子电阻,ψq为定子磁链q轴上的分量,ψd为定子磁链在d轴上的分量;

定子磁链方程为:

式中Ld表示定子绕组d轴上的电感,Lq表示定子绕组q轴上的电感,ψf为永磁体基波磁链;

将式(2)代入式(1)可得定子电压方程为:

由于被控对象为面贴式永磁同步电机,故Ld=Lq,可得d、q坐标轴下的电流状态方程为:

其中L为定子电感,为永磁体基波磁链;

d、q坐标轴下的运动学状态方程为:

其中B为粘性摩擦系数,J为转动惯量,np为极对数,TL为负载转矩;

步骤2)将电流状态方程改写为:

式(6)中fd已知和fq已知为已知对象信息,在速度达到稳态后可以通过最小二乘参数辨识获得,fd’和fq’为未知扰动,fd=fd已知+fd’和fq=fq已知+fq’是未知扰动和已知对象信息的综合,看作为扰动的扩展;式(6)中fd已知和fq已知表示为:

步骤3)设计电流环一阶线性自抗扰控制器;由于电流环的输入是连续变化的,不会像速度环有类似阶跃信号的产生,为了避免电流环的相位滞后,故在电流环设计时,不用跟踪微分器,将一阶线性自抗扰控制器表示为:

不带模型辅助的状态矩阵A和输入矩阵为:b0表示一个变量,为实际未知总扰动的导数,采用模型辅助的自抗扰控制器,状态矩阵A和输入矩阵B需要包括更多的对象信息;根据式(7)可将模型已知信息融入状态矩阵和输入矩阵;对于d轴电流环,设x=[id fd]T,u=ud,可得其状态矩阵输入矩阵同理,对于q轴电流环,设x=[iq fq]T,u=uq,其余的状态矩阵Aq与Ad相同,输入矩阵Bq与Bd相同;模型辅助的自抗扰控制器的线性扩张观测器表示为:

式中的A,B矩阵取值见上述计算,uc为组合输入,yc为输出;z1为观测器的状态向量,输出矩阵C=[1 0]T,L为需要设计的观测器增益矩阵,同时为了设计简单,将观测器特征方程的极点放在同一个位置,即可得:

λ(s)=|sI-(A-LC)|=(s+w0)2#(10)

其中w0为极点位置,I为单位矩阵;s为其极点位置;

从而线性状态观测器的增益矩阵L为:

L=[l1 l2]T#(11)

通过计算可得到l1,l2的值为:

步骤4)为了使得控制算法可以在实际运用中使用,需要对于构建的控制器离散化,可得对应离散化的线性模型辅助扩张状态观测器为:

式中ud(k)为观测器的输入组合,yd(k)为观测器的输出组合,Φ、Γ、H分别与连续系统的状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵一一对应,Lc为离散状态下观测器的增益矩阵,z(k)为离散后观测器的状态向量;

步骤5)设计速度环一阶模型辅助线性自抗扰控制器的跟踪微分器,速度给定一般为阶跃信号,故需要对于给定的速度阶跃信号进行过渡过程安排,跟踪微分器的模型为:

式(14)中非线性函数fal定义为:

式(15)中sign表示符号函数,δ0表示过滤尺度,α0的取值在0,1之间,e0表示系统的状态变量;

步骤6)将运动状态方程改写为:

式(16)中,为已知速度环被控对象信息,为速度环未知扰动,为速度环未知扰动和已知信息总和,可以看作为扰动的扩展;式(16)中的已知速度环被控对象信息为:

步骤7)设计速度环的一阶模型补偿线性扩张状态观测器;和电流环相同,采用一阶控制器,其模型的基本形式如式(8)所示,对于速度环,其状态矩阵输入矩阵扩张状态观测器如式(9),其输出矩阵C=[1 0],其增益矩阵l1,l2的取值为:

速度环的离散化和电流环相同;

步骤8)由于电机的电感和电阻值随温度和湿度变化,属于参数缓慢变化的情况,故在参数辨识的方法选择上选择遗忘因子递推最小二乘法参数辨识,同时采用遗忘因子递推最小二乘算法将转动惯量进行辨识,遗忘因子递推最小二乘参数估计的公式为:

式(19)中,λ表示为遗忘因子,需要选择为接近1的正数,为k时刻的数据向量,对于初始值P(0)选取为P(0)=αI,α为充分大的正实数,I为单位矩阵,对于初始值取值为ε为零向量,式(19)中为估计值,表示为:

步骤9)在电机带载启动前,先对电机的转动惯量和摩擦系数进行辨识,对电机转动惯量和摩擦系数进行辨识时,要求电机运行在空载情况下进行辨识;由于处于空载状态故负载转矩TL=0,从而得到电机的运动方程为:

其中电磁转矩Te表示为:

电机首先工作在匀速阶段,可得速度微分项为零,故可得:

Te=Bwe

可先将摩擦系数辨识出来,将摩擦系数代入运动方程,为电机安排加减速过程,使得速度的微分不为零,在加减速过程中,采样数据进行遗忘因子递推最小二乘辨识。

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