基于RBF网络和MRAS的鱼雷永磁同步电机无速度传感器控制方法

郭志荣, 高 峰, 王其林

(海军士官学校 兵器系, 安徽 蚌埠, 233012)

基于RBF网络和MRAS的鱼雷永磁同步电机无速度传感器控制方法

郭志荣, 高 峰, 王其林

(海军士官学校 兵器系, 安徽 蚌埠, 233012)

为提高鱼雷永磁同步电机(PMSM)控制系统性能, 提出了一种基于径向基函数(RBF)网络和模型参考自适应系统(MRAS)的鱼雷PMSM无速度传感器控制方法, 用于鱼雷PMSM无速度传感器矢量控制系统的转速估计。该方法选取PMSM本身作为参考模型, PMSM电流模型作为可调模型, 仅利用q轴的估算电流与实际电流之差作为误差信号, 将误差信号送入RBF网络进行调节后得到估计转速。仿真试验结果表明,该方法在低速和调速时均能准确检测到转子的速度, 具有良好的静动态运行性能。

鱼雷; 永磁同步电机; 模型参考自适应系统; 无速度传感器; 径向基函数

0 引言

永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)矢量控制调速系统结构简单、易维护、体积小, 在鱼雷推进系统中有很好的应用前景,但受到海水等环境限制, 如何适应工作环境要求,提高系统可靠性成为其研究和设计的主要问题。为了克服使用机械传感器给系统带来的缺陷[1],研发一种可靠性高的无需机械传感器的控制方法,便成为鱼雷电机控制技术领域的研究热点之一。

近年来, 在PMSM矢量无速度传感器控制中已提出了多种方法来估算转子的位置和速度。文献[2]和[3]依赖 PMSM 基波激励模型中与转速有关的反电动势量进行转子位置和速度估计, 但电机在低速时, 有用的信号信噪比很低, 不适用于零速和极低速控制; 文献[4]和[5]采用了凸极跟踪法, 该方法能实现PMSM全速范围的转子和速度检测, 但表贴式PMSM的转子在电磁性能上属于隐极转子结构, 凸极效果不明显, 不能可靠地用于转子估计; 文献[6]和[7]采用扩展卡尔曼滤波器法来估计电机转速, 该方法需要许多随机误差的统计参数和矩阵逆运算, 存在算法复杂、计算量大的问题; 文献[8]～[13]则基于模型参考自适应法, 保证了参数估计的渐近收敛性, 具有算法简单、易于在数字控制系统实现的优点, 但该方法是基于电机的基波模型, 电机参数发生变化时转速估计精度将下降, 低速时此问题更严重。

文章在文献[10]和[11]基础上提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)网络参考模型自适应转速估计方法, 用于鱼雷PMSM无速度传感器矢量控制系统的转速估计。该方法选取PMSM本身作为参考模型, 选取PMSM电流模型作为可调模型, 仅利用 q轴的估算电流与测量电流之差作为误差信号, 将其送入RBF网络进行调节后得到估计转速。通过仿真和试验结果验证,证明该方法在低速和调速时均能够准确检测到转子速度。

1 RBF网络参考模型自适应无速度传感器控制

表贴式PMSM在d-q旋转坐标系下的定子电流数学模型为

式中:fψ为转子永磁体磁通;sR和L分别为定子绕组电阻和电感;,和,分别为定子电流和电压d, q轴分量。

文献[8]同时估算了d, q轴的电流, 应用模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS)得出的辨识算法为

式中: ,为估算的定子d, q轴电流; 为估算的转子角速度; k1, k2为调节器系数。

对于鱼雷PMSM推进系统采用 id= 0 矢量控制策略以后, id, 可近似为 0, 根据式(2)作为可调模型, 而把实际的电机本体作为参考模型,采用并联型结构估计转速, 可得

可以依据式(8)和式(9)构成调节器, 作为自适应结构, 系统框图如图1所示。

图1 基于径向基函数网络模型参考自适应系统Fig. 1 Model reference adaptive system(MRAS) based on radial basis function(RBF) network

2 RBF网络

RBF网络可以处理系统内难以解析的规律性, 具有良好的泛化能力, 并有很快的学习收敛速度, RBF网络结构如图2所示。

图2 RBF网络结构Fig. 2 Structure of RBF network

文中网络输入量为2个, 分别是q轴电流误差e和误差变化率eΔ。网络的RBF向量、中心向量和基宽向量分别为

式中: hj为高斯基函数; bj为节点j的基宽参数。网络输入层到隐含层的权值为1.0, 网络隐含层到输出层权向量为

训练RBF网络使q轴的估计电流和实际的q轴电流 iq误差的平方最小, 故可定义目标函数为

权重的调整采用梯度下降法, 得输出权值、节点基宽及节点中心矢量的迭代算法如下

式中: η为学习速率; λ为动量因子。

3 仿真结果与分析

通过仿真来验证提出的基于 RBF网络参考模型自适应鱼雷 PMSM 无速度传感器控制算法,并和文献[11]提出的算法比较, 文中提出的算法简称算法A, 文献[11]的算法简称算法B。电机参数如下: Tn= 3 Nm, P= 2 , Rs= 2 .875Ω, Ld=Lq=8.5 mH, Ψm=0.175 Wb。

3.1 静止启动到50 r/min的过程仿真结果

图3是电机从静止启动到50 r/min时无速度传感器运行的波形, 其中(a)和(b)分别是采用算法A和B的实际转速与估计转速对比波形。

图3 50 r/min时无速度传感器控制系统仿真结果Fig. 3 Simulation results of speed-sensorless control system from static state to 50 r/min

采用算法A, PMSM从启动到50 r/min的启动时间约为 0.15 s, 估计转速跟踪上实际转速的时间约为0.1 s, 估计误差不超过1 r/min。采用算法B, PMSM从启动到50 r/min的启动时间约为0.22 s, 估计转速跟踪上实际转速的时间约为0.16 s, 估计误差不超过2 r/min。在电机低速运行时, 相较于算法 B, 算法 A启动时间更短, 估算误差更小。

3.2 500～1 000 r/min转速突变仿真

为了比较2种算法的动态性能, 对500～1 000 r/min转速突变进行仿真, 图4是电机在该转速下突变时无速度传感器运行的波形, 其中(a)和(b)分别是采用算法A和B的实际转速和估计转速对比波形; (c)和(d)分别是算法A和B的误差曲线。

图4 500～1 000 r/min时无速度传感器控制系统仿真结果Fig. 4 Simulation results of speed-sensorless control system from 500 r/min to 1 000 r/min

算法A电机的动态响应时间约为0.3 s, 算法B电机的动态响应时间约为0.6 s, 算法A的动态响应更快, 而且在动态过程中算法A的实际转速与估计转速的误差要小于算法B。

4 试验结果

为了进一步比较 2种方法的动静态性能, 对2种方法进行了试验研究。

图5给出了电机1 000 r/min时的无速度传感器运行波形, 其中(a)和(b)分别是采用算法A和B的电机启动过程的估计转速与实测转速对比波形, 可以看出, 算法A在动态过程中估计转速与实测转速误差比算法B更小, 这与仿真相一致。

图5 1 000 r/min时无速度传感器运行试验结果Fig. 5 Experimental results of speed-sensorless at 1 000 r/min

图6 给出了电机100 r/min的无速度传感器运行波形, 其中(a)和(b)分别是采用算法A和B的电机稳态运行时的估计转速与实测转速对比波形, 2种算法在 100 r/min时仍可辨识电机转速, 可以看出, 算法A在电机低速时估计转速与实测转速误差比算法B更小, 这与仿真相一致。

5 结束语

文中研究了一种模型参考自适应法的 PMSM速度估计方法, 该方法是在已有文献基础上的一种基于径向基网络的模型参考自适应法的速度估计方法, 它只利用 q轴的估算电流与实际电流之差作为误差信号, 经过RBF网络调节器得到估计转速, 结构简单, 容易实现, 提高了鱼雷 PMSM矢量控制系统的动静态性能, 仿真和试验结果验证了该方法的有效性和可行性。

图6 100 r/min时无速度传感器运行试验结果Fig. 6 Experimental results of speed-sensorless at 1 00 r/min

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Speed-Sensorless Control Method of Torpedo PMSM Based on RBF and MRAS

GUO Zhi-rong, GAO Feng, WANG Qi-lin
(Department of Weaponry Engineering, Naval Petty Officer Academy, Bengbu 233012, China)

To improve the performance of the permanent magnet synchronous motor(PMSM) control system, this paper presents a method based on model reference adaptive system(MRAS) and radial basis function (RBF) network for rotational speed estimation of torpedo PMSM speed-sensorless vector control system. This method selects PMSM as the reference model, and selects current model of PMSM as the adjustable model. It only needs the q-axis error signal between estimated current and actual current, then sends the error signal into the RBF network for adjustment, hence the estimated rotational speed is gained. Simulation indicates that the present method can obtain precise estimation of the rotational speed under the condition of low speed or speed regulation, and has good static and dynamic performances.

torpedo; permanent magnet synchronous motor(PMSM); model reference adaptive system(MRAS);speed-sensorless; radial basis function(RBF)

TJ630.32; TM351

A

2096-3920(2017)05-0448-05

10.11993/j.issn.2096-3920.2017.05.009

郭志荣, 高峰, 王其林. 基于RBF网络和MRAS的鱼雷永磁同步电机无速度传感器控制研究[J]. 水下无人系统学报, 2017, 25(5): 448-452.

2017-07-04;

2017-08-28.

郭志荣(1976-), 男, 讲师, 博士, 主要从事兵器工程研究工作.

(责任编辑: 陈 曦)