无速度传感器技术在港口行业电机控制系统中的应用

刘辰昊，宋浩田

（中交机电工程局有限公司，北京 100088）

0 引言

目前港口行业大功率带式输送机的常用驱动形式主要为：变频器+减速机+异步电动机，而永磁直驱系统的构成是永磁同步电机和变频器，在这个系统中省去了减速机等中间环节，提高了传动效率，且在低速运行中有良好的转矩特性，这些年来随着永磁材料钕铁硼在性能上逐步的优化和制备方法的突破，永磁同步电动机的使用范围益发广泛，正逐步在行业内大面积推广。而在控制方法上，定子磁链DTC技术的提出和发展，使得当下电动机直接快速控制成为现实。DTC数学模型主要依靠无位置传感技术[1]，在落实磁通矢量驱动时，要对转子的状态实施磁场定位操作。对于永磁同步电动机DTC系统来说，其核心的参数为转子角速度ω。在以往的DTC系统里，在检测速度时，系统要借助速度传感器得以实现的，而额外检测元件的增加使得电机变得更大且更加复杂，增加了电机与控制器的接线，不仅造价成本变高，还增加了更多不稳定因素，尤其在工业环境下，对电机抗干扰性能力要求较高。因此，在传统电机系统中，想要向着电机系统高效和精简的方向进取，速度传感器等相关硬件无疑是一种负担。本文着重研究无速度传感器技术及其在港口行业中的应用前景。

1 定子磁链估计方法

在永磁电机直接转矩控制过程中，根据磁链位置角、电磁转矩和定子磁链这三个变量来确定适合的定子电压矢量，并对定子磁链和电磁转矩实施高效的调节，所以调速系统的性能会受到这三个变量准确性的直接影响。且磁链位置角和电磁转矩通过后者定子磁链来确定，定子磁链的估计，对于精准控制电机来说就显得尤为重要。本文将定子磁链的估计方法列出下面几种并进行比对分析。

1.1 直接计算法

直接计算法在获取电子磁链值时，将检测到的电流值和电压值输入到数学模型中得以准确获取，其优点为迅速、方便，缺点为对电动机参数的依赖性比较强，易于导致定子磁链在调速时，受电动机参数变化的影响，无法实现准确的估计。

1.2 电压积分法

电压积分法计算时，以定子电阻值为依据，减少了繁琐计算量和调速过程电机参数变化所带来的不确定因素。但该方式的缺点也是显而易见，比如易出现积分饱和，且当温度变化时，会对阻值带来较高的变化，进而直接影响估计值的准确性；同时该方法在低速运行时存在多种问题，会造成逆变器死区效应，需要进行额外的补偿，且在低速运行的时候，积分器误差累计和DC-offset（直流偏移）的问题更为明显。

1.3 观测器法

观测器法重新构造了被控量的结构，原控量与新系统相同，从而展示了一个新的状态反馈。在估值时，观测器的输入变量为电动机的可测量数据，而定子磁链则看成为是观测器的某种状态，以使定子磁链实现直接观测。

1.4 新型空间矢量扇区判定法

一般想要准确判定定子磁链的扇区位置，需要通过一系列计算公式，这就提高了我们在仿真时候需要编程的工作量。不同于传统定子磁链空间矢量的扇区判定方法，当下定子磁链空间矢量扇区判定仅通过变量值的正负，把一系列的计算公式，转变成三个变量之间的正负关系，就能得到定子磁链扇区位置，减少实际使用过程中编程的复杂程度。本文采用此种方法，但受限于篇幅，在此不做公式推导。

2 对于速度估测的一般方法

无速度传感器的DTC策略将DTC控制理论和无速度传感器的开放思路有机的融合在一起，通过减少机械传感器等硬件的检测，使用一定的计算方法来对电动机的转速信息进行及时的获取，并在调速系统中实施高效的利用，从而使其控制精度得以快速的提升[2]。上述计算方法包含的主要内容有控制理论中的参数辨识与状态估计、间接法和直接法等，通过各种计算方法来代替传统的实物测量，使用计算得到的数据和电动机数学模型来对速度观测器进行设计，从而使转速数据信息得以准确、快速的获取。

2.1 动态转矩估测

动态转矩估测以数学模型计算和电动机的参数为基础，该方法可以通过一个较小的计算量来达到较强的直观结果，其动态响应速度非常快。动态转矩估测不存在误差校正环节，对电动机参数的依赖性非常强，实际试验中，往往不能达到较好的控制效果。

2.2 人工智能理论估测

人工智能理论估测对被控量的数学模型依赖性较低，因此数学模型的准确性不需要过高，其优点为能够较好的控制系统干扰量和系统参数的不确定性，缺点为受计算方法过于繁琐的影响，使得计算量非常大。

2.3 模型参考自适应法估测

模型参考自适应法估测的核心理念为把可调模型当做有待估量值的数学模型，把参考模型当做被控项，参考模型的性能受状态和输出的影响，整体模型中自适应机构的输入为可调模型与参考模型性能指标差。在调制可调模型的待估量值时，要以输出量为基础[3]。

2.4 高频注入估测

高频注入估测在电机一端输入高频电压，借助凸极效应使转速信息和转子位置得以准确的获取。高频注入估测在获取最佳的转速估计值时，其在调速范围之内即可实现，非常适合于凸极电动机，且该方法无论在动态条件还是稳态条件，都可以降低饱和凸极所带来的影响。但是，该方法往往会因为高频信号的注入而导致高频噪声出现。

2.5 状态观测器估测

状态观测器估测的输入为原来系统的电流值和电压值，电机转速被看成是一个观测状态，并在最佳的规则范围内观测转速，状态观测器估测的稳定性比较好。

3 无速度传感器技术基本理论

表1 θ 象限对应关系图示

ωs代表同步角速度，ω代表电机角速度，ωsl代表转差角速度。

永磁同步电机的同步角速度与电机角速度相等，转差角速度等于零，也就是：ω=ωs。

互相对应的四个象限中θ的计算公式已经在表1中列清，θ处于0～2π的计算公式中时，ωs不会受到π和2π的任何影响。故有以下一系列计算过程：

综上可得：

通过α-β轴的电流与电压，可计算出磁链值和速度数据，此时估计的速度数据经过比例积分处理，在直接转矩控制系统中发挥作用。

4 matlab仿真实验

4.1 仿真模块

无速度传感器内部结构的仿真模块如图1所示。

图1 无速度传感器仿真内部结构

4.2 建立仿真图形

借助matlab/simulink实现仿真，在永磁直驱直接转矩控制系统中使用无速度传感器技术，其系统仿真情况详见下图2。

图2 DTC 无速度传感器控制系统仿真图

4.3 仿真结果

电动机参数：Ld=0.0 0 8 5 H，Lq=0.0 0 8 5 H，RS=0.875Ω,Ψf=0.175Wb，极对数为4极，转动惯量J=0.0008Kg·m2，滞系数B=0，ΨS=0.9Wb，逆变器直流电压U=800V，电机的状态认定为是理想的状态，摩擦系数不计。

定子磁链波形如图3所示，三相电流波形如图4所示：

图3 定子磁链波形

图4 电流波形

转矩响应曲线如图5所示：

图5 转矩响应曲线

转速响应曲线对比如图6所示：

4.4 仿真结果分析

通过仿真结果我们可以得到，无速度传感器技术不仅有不错的实用性并且可以良好的融合直接转矩控制技术。在详细观察图6中无速度传感器和有速度传感器时转速响应曲线后，发现无速度传感器技术的电机加速到参考转速时，花费的时间最少，且无超调，减少了对电机参数的依赖性，能高效的进行电机转速的快速跟踪。

图6 转速响应曲线对比

5 结语

本文以永磁直驱直接转矩控制系统为对象，从原理和仿真上对无速度传感器技术做了验证，由于仿真时对电机模型进行了理想化处理，因此可能导致电动机参数对理论成果的准确性造成一定影响，但仿真结果在很大程度上还是证明了无速度传感器技术的可应用性。在我司最近承建的港口项目中，ABB、汇川技术等厂商在唐山港、黄骅港已有无速度传感器技术的应用，然而在设备选型时，由于工程师对变频器产品原理不熟悉，往往造成不必要的速度编码器的投入。可以预见，在将来港口散物料输送行业中，无论是同步电机还是异步电机驱动领域，无速度传感器技术将会应用更加广泛。