改进的异步电机直接转矩控制系统仿真

2014-12-23刘健楠马西庚

科技视界 2014年6期

李键刘健楠马西庚

（胜利油田胜利建设监理有限责任公司，山东东营 257000）

0 引言

直接转矩控制技术是在20 世纪80年代由德国鲁尔大学Depenbrock教授和日本学者Takahashi 分别提出的，因其具有结构简单、对被控系统参数依赖性小等特点，在异步电机传动系统中得到了广泛的应用。但是直接转矩控制技术存在转矩脉动过大、定子磁链会出现畸变等问题[1]。同时，为了满足异步电机调速系统的简便性、廉价性和系统的可靠性，无速度传感器技术也成为了电机传动控制领域研究的热点[4]。因此，本文提出了一种基于12 扇区划分的无速度传感器异步电机直接转矩控制系统。

1 直接转矩控制技术原理

图1 为异步电机直接转矩控制系统结构图。如图所示，电机定子电压、电流，通过Clarke 变换，分别得到定子静止坐标系下的α、β 分量。通过定子磁链观测模型、转矩估计模型与转速辨识单元分别得到电机的定子磁链幅值和相位角、电磁转矩与转速。给定转速与实际转速比较，误差信号经过一个PI 调节器可以得到参考转矩给定。参考转矩与估算转矩比较，给定磁链幅值与定子磁链幅值比较，分别得到误差信号，经过滞环比较器可以得到转矩调节信号TQ 与磁链调节信号ΨQ。磁链扇区判断单元根据定子磁链相位角可得定子磁链轨迹所在扇区信号。三者共同输入电压矢量选择表使逆变器提供相应的电压矢量，从而控制异步电机的运行[1-3]。

图1 异步电机直接转矩控制系统结构图

图2 定子磁链的u-i 模型

2 改进的异步电机直接转矩控制系统

2.1 改进积分算法的定子磁链观测

常用的磁链观测模型包括：u-i 模型、i-n 模型和u-n 模型。其中u-i 模型结构简单，对电机参数依赖性小，鲁棒性强，优于其他方法，其结构如图2 所示[1]。

在u-i 模型中，由于使用的是纯积分算法，极小的初始值误差或直流偏移都可能造成积分饱和。而电机在低速段运行时，这种直流偏移或者误差总会存在于电枢反电动势中，这就会造成电机定子磁链观测的不准确。使用低通滤波器代替纯积分环节可以很好的抑制这种现象，但又可能引入磁链幅值和相位的计算误差。针对此问题，提出了一种尤其适用于交流电机定子磁链观测的限幅积分算法，其模型结构如图3 所示[6]。

图3 限幅积分算法的定子磁链观测模型

由图3 可知，限幅积分算法的模型由积分器配合限幅反馈环节构成。定子磁链在静止坐标系下的分量通过向极坐标变换实现了磁链幅值与相位角的分离。磁链幅值需经过限幅器作用，而相位角不发生变化。当磁链幅值小于限幅器幅值时，模型作用等同于纯积分器；而当磁链幅值大于限幅器幅值时，此模型又等同于一个低通滤波器。这样可以有效抑制初始值误差与直流偏移的影响，同时又能够防止因限幅器造成的磁链畸变[5]。

图4 定子磁链轨迹6 扇区划分

2.2 12 扇区划分方案

传统的直接转矩控制系统将定子磁链的运动轨迹分为6 个扇区，每个扇区60°，包含6 个工作电压矢量和2 个零电压矢量，如图4。图中所示为控制定子磁链按逆时针方向旋转，θ 为磁链相位角。依此状态对应的电压矢量选择表如表1 所示，其中ΨQ 为磁链信号，当ΨQ为“0”，表示磁链需要减小，当ΨQ 为“1”，表示磁链需要增加；TQ 为转矩信号，当TQ 为“0”，表示转矩需要减小，当TQ 为“1”，表示转矩需要增加[2]。

表1 传统直接转矩控制系统电压矢量选择表

由表1 可知，每个扇区中仅有4 个工作矢量起作用，分别对应磁链信号与转矩信号的四种组合状态。而在各扇区中其余2 个电压矢量的作用模糊，不能被选取，故可选电压矢量数量减少，这使得在对电机的转矩和磁链控制上的选择余地也减小。针对传统电压矢量选择表的这种缺陷，本文选用了一种将磁链运动轨迹划分为12 扇区的方法，如图5 所示[7-8]。

图5 定子磁链轨迹12 扇区划分

其对应的电压矢量选择表如表2 和表3 所示，根据转矩误差ε=Te*-Te 与转矩容差ΔT，可将将转矩信号细分成4 种。当ε＞ΔT 时，当TQ 为“2”，表示要求转矩要快速增加；当0＜ε＜ΔT 时，当TQ 为“1”，表示要求转矩可缓慢增加；当-ΔT＜ε＜0 时，当TQ 为“-1”，表示要求转矩可缓慢减小；当ε＜-ΔT 时，当TQ 为“-2”，表示要求转矩要快速减小。

这种方法充分利用了工作电压矢量，同时将转矩误差范围细化，相对于滞环比较而言，系统对转矩的控制更加迅速，并且能够很好的优化电机的转矩脉动。

表2 基于12 扇区划分的改进电压矢量选择表（扇区1-扇区6）

表3 基于12 扇区划分的改进电压矢量选择表（扇区7-扇区12）

2.3 模型参考自适应转速辨识方案

模型参考自适应（MRAS）方法由于稳定性好，计算量较小，在电机转速辨识方面得到了广泛应用[4-9]，其结构图如图6。

图6 MRAS 转速辨识方案结构图

如图所示，可知MRAS 方案的基本原理为：以电机定子电压、电流作为输入量，选择两个具有相同物理意义输出量的模型，分别包含和不包含电机转速参与运算。把不含电机转速量的模型作为参考模型，含电机转速量的模型作为可调模型，根据两模型输出误差选择合适的自适应机制，从而得到电机转速的辨识。

参考模型可选用电机转子磁链的电压模型，其方程为：

式中Ls和Lr为定、转子绕组自感；Lm为定转子绕组间互感；σ，为漏磁系数；Rs为定子电阻；p 为微分算子。

可调模型可选用电机转子磁链的电流模型，其方程为

式中Tr=Lr/Rr，为转子电磁时间常数；Rr为转子电阻。

根据Popov 超稳定理论，选取转子磁链误差为稳态误差

同时得到转速的自适应机制为：

式中，Kp、Ki为比例、积分系数[9]。

选择式（5）中的稳态误差信号作为自适应机制输入的原因在于它可以为系统提供稳定的非线性反馈[10]。模型参考自适应转速辨识方案对电机物理参数的依赖较高，而电机参数的变化会对参考模型的准确度产生一定影响，进而影响转速辨识的准确性，这是这种辨识方法需要进一步解决的问题。

3 仿真结果分析

采用MATLAB/SIMULINK 进行异步电机的直接转矩控制系统仿真，异步电机参数如下：额定功率PN=37kW，额定电压UN=400V，额定频率fN=50HZ，额定转速nN=1480r/min，磁极对数p=2，定子电阻Rs=0.08233Ω，定子自感Ls=0.000724H，转子电阻Rr=0.0503Ω，转子自感Lr=0.000724H，互感Lm=0.02711H。

图7 传统异步电机DTC 系统转矩波形

仿真参数设置如下：电机带负载启动，给定转速n*=1000r/min，给定转矩TL=100N·m；t=0.6s 时，给定转速n*=0r/min，给定转矩不变；t=0.9s时，给定转速n*=500r/min，给定转矩不变；t=1.2s 时，给定转矩TL=400N·m，给定转速不变。给定磁链幅值|Ψs|*=1Wb。

仿真结果如图7-图11。由图7 和图8 可知，与传统的DTC 系统相比，本文提出的12 扇区划分方法在保证了转矩迅速变化的前提下，可以明显减小转矩脉动。与传统DTC 系统相比，采用限幅积分器的观测模型观测到的定子磁链波形基本为圆形，没有出现严重畸变，如图9。如图10 和图11 所示，采用MRAS 的转速辨识方案，该系统能够很好的实现电机转速跟踪，采用此算法即可省去测速装置的安装。