感应电动机驱动系统的效率优化控制研究

刘 艳, 张沾沾

(大连大学,大连116622)



感应电动机驱动系统的效率优化控制研究

刘 艳, 张沾沾

(大连大学,大连116622)

针对传统效率优化方法存在依赖电机模型参数、收敛速度慢的问题，提出一种基于参数在线辨识的效率优化控制新方法。在分析感应电动机轻载时各部分损耗与磁链内在关系的基础上，利用函数逼近论,建立一种不依赖于电机模型参数的电机损耗时变模型，设计了基于输入功率在线辨识时变损耗模型系数的算法。分析研究了电机稳态运行时各种工况下的效率优化控制效果。仿真结果表明,该效率优化方法有效规避了传统损耗模型依赖于电机模型参数的不足，同时收敛速度相比传统搜索控制法有显著提高。

感应电动机;损耗模型;效率优化;参数辨识

0 引 言

目前，广泛应用于工农业领域的感应电动机具有坚固耐用、结构简单、运行可靠、制造方便等优点,以感应电动机为驱动力的风机、水泵、压缩机等大部分器械，其耗电量占电力拖动系统总耗电量80%以上，节能空间较大。其次，在轻载条件下，电机的运行效率很低[1]，如何提高电机轻载时的运行效率，己引起众多研究者关注。

感应电动机损耗的电磁功率是转子磁链的凹函数[2]，因此，可以通过控制磁链来提高电机的运行效率。目前，异步电机的效率优化策略可以分为两大类：基于损耗模型的损耗模型控制法(LMC)和基于输入功率的搜索控制法(SC)。LMC控制法收敛速度快，能够明显地降低电机损耗，但是它对电机参数具有很强的依赖性。SC不需要电机参数和模型的信息，且寻优精度高，但是它的搜索过程慢，收敛时间长。

文献[3-4]提出了基于损耗模型的磁通智能优化方法，此方法在优化损耗模型的基础上引入BP神经网络求解最优磁通，提升了运算速度。基于损耗模型效率优化方法中的最优磁通可以直接计算得到，具有控制速度快、全局最优等优点。但是该方法需要确切的电机模型参数信息。文献[5-6]通过模糊控制策略改进了损耗模型控制方法的性能，但是仍然对电机参数具有依赖性。文献[7-9]通过计及铁损的损耗模型来进行效率优化控制，在一定程度上提高了电机效率，但是摆脱不了对电机参数的依赖性。文献[10-11]提出的在线式直流最小模糊搜索控制，是在LMC研究成果的基础上，实时在线获取电机各种稳态下的比例因子，具有自适应功能。

针对传统效率优化方法存在依赖电机模型参数、收敛速度慢的问题，本文提出一种新的效率优化控制方法。首先，分析研究感应电动机驱动系统功率损耗产生的机理；其次，基于函数逼近论构建不依赖于电机模型参数的功率损耗函数；然后，利用输入功率在线辨识功率损耗函数系数；最后，在额定功率37.3 kW、四极车用感应电动机驱动系统上进行仿真实验。实验结果表明，该方法不仅较好地融合了现有效率优化方法SC和LMC的优点，同时还能有效地规避它们的不足。

1 感应电动机驱动系统的功率损耗模型

1.1 感应电动机驱动系统的损耗分析

由感应电动机驱动系统电能和机械能之间能量转换可知，驱动系统的总损耗包括逆变器损耗和电机损耗。逆变器损耗主要是由功率器件本身在工作中驱动、开通、关断过程中产生的，与定子电流息息相关。感应电动机自身存在的绕组损耗和磁芯回路损耗，导致输入的功率不能全部转化为机械功率输出，从而产生了电机损耗。感应电动机的损耗包括定转子铜损、定转子铁损、机械损耗和杂散损耗。前两部分损耗依赖于磁链变化，是可控的，又称为可控损耗。因此，在保持输出功率不变的前提下，可以通过控制磁链Φd使得电动机的损耗达到最小。除了依赖于电机磁链，还有不依赖于磁链的损耗，机械损耗和杂散损耗是不能通过改变磁链来控制的。因此，精确损耗模型对效率优化来说值至关重要的。此外，集肤效应、饱和现象以及高次谐波的存在使得建立含有常数系数的损耗函数变得十分困难。所以建立一个合理、精确的含有时变系数的损耗模型是至关重要的。

1.2 感应电动机功率模型的建立

根据以上损耗产生机理分析，感应电动机驱动系统的输入功率可表示：

(1)

损耗功率可表示：

(2)

式中：pIGBT为逆变器损耗;pcus，pcur分别为定转子铜损;pfes，pfer分别为定转子铁损;pstr为杂散损耗;pΔ为机械损耗。

逆变器损耗[12]：

(3)

(4)

在d-q同步旋转参考坐标系下，定转子铜损可表示：

(5)

在稳态时，铁损比铜损小，但是轻载时铁损是电机功率损耗的主要部分。转子铁损比定子铁损小很多，所以可以忽略不计。铁心损耗[13]表达式可近似表示：

(6)

基于以上分析，含有时变系数的驱动系统输入功率模型可由下式表达：

(7)

式中，第四项是输出功率即POUT，其中d可以直接计算出。值得注意的是，杂散损耗和机械损耗表达式的省略和功率损耗模型的简化产生的误差将由参数c来校正。

2 感应电动机损耗功率系数在线辨识

由此得到系数矩阵P=[AnBnCnDn]，根据最小二乘算法可得到辨识结果Wg=(PTP)-1·PTY，其中Wg=[agbgcgdg]T。PIN(DC)为直流电流iDC和直流电压vDC的乘积。

图1 损耗功率参数辨识流程图

3 感应电动机驱动系统的效率控制器设计

3.1 励磁电流的线性优化

在不存在饱和现象的情况下，磁化特性为线性：

所以，式(7)就可变成：

(8)

感应电动机在d-q旋转坐标系中的转矩方程和磁链状态方程：

(9)

(10)

(11)

在磁场定向矢量控制中，d-q旋转坐标系中的d轴沿转子磁链Ψr的方向，因此Ψdr=Ψr，Ψqr=0，isd=ism，得到：

(12)

由励磁电流isd，电磁转矩Tem，定子角频率ωs表达损耗功率，则式(2)可变成：

(13)

由于转差频率ωslip=ωs-ωr≈Rrist/Ψr，则损耗功率由ism，Tem，ωr可表示：

(14)

(15)

3.2 磁饱和时励磁电流的优化计算

对于交流电机，磁链的大小紧紧依赖于d轴电流，且定向磁场控制的恒参数电机模型中饱和效应会对电机中的一些变量产生影响，尤其是Lm。因此，磁化曲线近似函数可以表达：

(16)

式中：β=0.9，α=7。

存在磁饱和现象时，损耗函数可以表示：

(17)

效率最优时的最优磁链即式(12)取值最小时的Ψr值。将式(14)代入式(15)，并对所得到式子进行求偏导数，令∂ploss/∂Ψr=0，即得到最优磁链Ψopt。

(18)

对于给定的负载条件，这个磁链值使功率损耗减少到最小。上述式子中的Ψr由非线性磁链观测器得到：

(19)

4 仿真研究

在上述基于输入功率在线辨识最优效率控制算法分析的基础上，利用MATLAB/Simulink进行了实验仿真验证。效率优化控制算法使感应电动机轻载效率提高，感应电动机在负载转矩给定、速度变化较小时其运行状态近似于稳态[15]。电机稳态运行时，不考虑电机转速和负载转矩变化时损耗函数参数a，b，c应该为定值。但当负载转矩增加时，磁链也随着单调上升，电机总损耗随着磁链的增加先单调下降再单调上升。负载变化对电机效率影响较大。

效率优化控制系统采用转子磁链定向矢量闭环控制，由于MATLAB中所带的电机模型不包含铁损，所以首先要利用Simulink中已有的模块构建考虑铁损的感应电动机模型。完整的控制原理框图如图2所示。图2中电动机参数：额定功率Pn=37.3 kW，极对数p=2，额定转速1 400 r/min，f=50 Hz，Tn=15 N·m，Rs=0.087 Ω，Rr=0.228 Ω，Lm=0.034 7 H，Llr=Lls=0.8×10-3H，J=1.662 kg·m2。

图2 感应电动机效率优化控制系统结构图

为了验证参数在线辨识算法的有效性，分析研究了电机轻载和高负载两种情况下时的效率优化结果。由于负载突然变化时，感应电动机磁链动态响应缓慢，为了验证本文算法的收敛性，分析研究了转矩快速变化和缓慢变化两种情况下的效率优化控制效果，并与传统搜索控制效率优化结果作比较，同时实验还跟踪了非现性磁链观测器输出的磁链值。实验中，给定转速为1 450 r/min，负载转矩为0～15 N·m，以每10 s由低到高缓慢变化时，1.4 s时加入本文的效率优化控制算法，电机稳态时实验结果如图3～图5所示。由图3可以看出，在转矩负载瞬间变化时SC控制法磁链收敛速度比本文所提的效率优化控制器收敛速度缓慢，由图4、图5可以看出，本文的效率控制器能耗比SC控制器明显减少了13%。当负载以每2 s由低到高变化时，转速和负载如上，1.4 s时加入效率优化算法，实验结果如图6～图8所示。由实验结果可以看出，由于转矩的快速变化，SC控制器的磁链根本不能收敛到最优值，相反的，本文的控制器不仅能快速收敛到最优，而且能耗比SC控制器减少了27%。实验结果表明了不同工况下该方法的有效性。

图3 负载转矩变化缓慢时磁链跟踪结果比较

图4 负载转矩变化缓慢时SC控制的效率优化控制结果

图5 负载转矩变化缓慢本文控制器效率优化结果

图6 负载转矩变化快时磁链跟踪结果比较

图7 负载转矩变化快时SC控制效率优化控制结果

图8 负载转矩变化快时本文控制器效率优化结果

5 结 语

本文针对基于损耗模型的效率优化控制严重依赖于电机模型参数以及基于输入功率的搜索控制策略收敛速度慢的问题，在分析异步电动机损耗模型的基础上，建立了不依赖于电机参数且含有时变系数的功率损耗模型，同时进行基于输入功率的参数在线辨识，解决了依赖于电机参数和收敛速度慢的问题。仿真结果表明，该方法在规避LMC法依赖参数缺点的同时，比SC控制法具有更快的收敛速度，而且能更好地提高电机效率，效果显著。

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Research on Efficiency Optimization of Induction Motor Drive

LIU Yan,ZHANG Zhan-zhan

(University of Dalian,Dalian 116622,China)

The traditional optimized efficiency control is sensitive to the variations of induction motors parameters and has slow convergence. A novel efficiency optimization control strategy with online parameter estimation was proposed in this research. The relations between the losses and the flux were analyzed at light load. A power loss model with variable coefficients was developed based on functional approximation theory. The identification algorithm was introduced to identify online the loss function coefficients by input power. The efficiency optimization experiments were carried with load torque variations. The experiment results were compared with the traditional search control. The simulation results show that the proposed method eliminates the dependence on induction motor parameters, while the convergence rate has improved significantly compared with conventional search control.

induction motor; loss model; efficiency optimization; parameter identification

黄劭刚(1948-)，男，教授，研究方向为电机电磁场分析及电机控制。

2015-07-27

辽宁省教育厅科学技术项目(200803525，L2013463)

TM346

A

1004-7018(2016)02-0067-04