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永磁同步电机控制策略综述与展望*

2022-11-25吕从鑫汪波陈静波张蕊萍董海鹰

电气传动自动化 2022年4期
关键词:同步电机鲁棒性滑模

吕从鑫,汪波,陈静波,张蕊萍,董海鹰

(1.兰州交通大学自动化学院,甘肃 兰州 730070;2.兰州万里航空机电责任有限公司,甘肃 兰州 730070;3.兰州交通大学新能源学院,甘肃 兰州 730070)

随着近年来科技的飞速发展,各领域对电机的控制性能要求也越来越高,其中永磁同步电机因其构造简单、质量体积较小、效率高和较好的鲁棒性能而快速发展,同时由于近年来稀土材料大量运用于永磁体的研究,永磁同步电机的永磁体效能也明显提高。永磁体在经过充磁后可以形成恒定的磁场,具有良好的励磁特性,并且永磁体比电励磁质量更轻、稳定性更强、损耗更低。尤其是近年来电力电子技术的发展,更是让永磁同步电机的控制得到飞速发展。永磁同步电机的控制已成为近年来电机领域的研究重点。本文根据当前的国内外发展状况,对永磁同步电机的控制策略进行了叙述和总结[1]。

1 永磁同步电机传统控制策略

虽然永磁同步电机在其结构、功率因数以及可靠性等方面有很大的优势,但其弱磁能力比较差,且调速范围很小不容易实现电机的精准控制。而通过对永磁同步电机控制策略的研究,可以大大提高其控制性能。下面先对永磁同步电机的传统控制策略进行综述。

1.1 矢量控制

矢量控制也称为磁场定向控制。由于在永磁同步电机输入交流电时会在电机内部产生电磁转矩和耦合磁场,这会影响电机的运行并给永磁同步电机的控制带来新的问题[2]。而矢量控制技术能够利用两次坐标变换将控制简单化。矢量控制要经过Clark变化和Park变化,先通过Clark变换将电机被控量从三相静止坐标系转换到两相静止坐标系,然后通过Park变换将电机被控量从两相静止坐标系转换到两相旋转坐标系。通过上述步骤,可以把复杂的交流电机控制转换为简单的直流电机控制[3-4]。

针对永磁同步电机,采用矢量控制法将励磁电流定位到转子磁极上,通过调节转矩电流和励磁电流,获得最佳转矩。在瞬态过程中,无论负荷骤增还是骤降,矢量控制都可以根据电机转速的变化自动调节电压、频率和相位,从而迅速将瞬态过程恢复平衡[5]。矢量控制使系统的动态特性和转矩响应能力更好,同时提高了系统的控制精度和响应速度,使电机调速范围更宽[6]。所以,矢量控制策略目前在永磁同步电机控制领域依然被广泛使用。

但是,矢量控制增加了运算系统的复杂程度,提高了运算量;矢量控制对控制器的要求高,因此需要速度更快的DSP;转子磁链的计算容易受到转子电阻的影响。

为解决转速偏差问题同时保证电机在运行时更加平稳,可以将具有自动监测、自动辨识以及自适应功能等功能强大的变频驱动器应用于矢量控制,或将矢量控制与专用数字化自动电压调整器控制技术结合用于永磁同步电机的控制。文献[7]提出一种矢量位置观测器,用于检测基于低分辨率霍尔传感器的永磁同步电机中的高速转子位置,使得在矢量跟踪校正环路无法正常操作的零速和零点左右也能提供有用的信息。文献[8]提出的无速度传感器矢量控制方法解决了低通滤波器和计算延迟问题。文献[9]提出的基于磁链状态观测器和积分反馈速度估计的无传感器矢量控制方法利用相位与转速之间积分和推导的内在物理关系估算转子速度。文献[10]提出了一种表贴式永磁同步电机驱动的低复杂性双矢量模型预测电流控制方法,有助于改善永磁同步电机运行时的稳态性和动态性。

1.2 恒压频比控制

恒压频比控制策略(VVVF)也称为恒磁通控制。恒压频比控制是一种基于转速开环的控制方法,这种控制方法控制效果并不理想,通常用于不需要电机拥有极高控制性能的场合中[11]。与传统控制策略相比,恒压频比控制结构较为简单,且制造成本较低,能够用于控制要求和成本预算不高的情况中。该方法的基本思想是,当电源的供电频率发生变化时,从逆变器输出的电压也会随之改变,这样就可以使得电机的磁通维持在恒定值[12]。

对于永磁同步电机而言,恒压频比控制能够适应大范围调速系统的要求;同时,恒压频比控制策略可以实现电机调速系统机械性能的平稳升降,而且在调节电机速度时不会增加转差功率消耗,具有较高的工作效能,提高了功率因数。

然而,恒压频比控制方法在电机的动态性能方面却很不理想,只能对电机的气隙磁通进行调节,却无法实现对电机转矩的精准实时控制,从而导致转子振荡和失步等问题,因此达不到高精准电机控制的目标。为此可以通过结合负载角闭环控制抑制恒压频比控制下的转矩波动,同时为解决恒压频比控制策略中的失步和运行效率低等问题,可以设计合适的功角闭环器。文献[12]提出了一种基于卡尔曼滤波估计方法、绝对式光电编码器和霍尔位置传感器对永磁同步电机进行实时功角检测,该方法提高了控制的精确度和可靠性,并且具有很好的静动态性能和鲁棒性。文献[13]提出了一种采用迭代学习控制法对电机的恒压频比控制中产生的周期性转矩脉动进行抑制,实现了在不依靠已有的先验知识和系统参数的情况下有效地降低转矩脉动,提高电机控制系统的鲁棒性。

1.3 PID控制

PID控制是比较传统的线性控制策略,它具有较高的鲁棒性和较好的运算能力,由于调节方便,鲁棒性好,在现代化的生产工艺中得到了广泛的使用。PID由比例、积分、微分三个部分组成。PID控制器通过比例、积分和微分的组合运算求得控制量,实现对电动机的控制[14]。

PID控制使永磁同步电机控制系统的鲁棒性、稳定性和动态性能都有了较大提升,并使电机拥有更为准确的控制精度[15],同时PID控制提高了电机的转速控制能力,可以自动调整控制器的参数,缩短了调试时间,提高了电机在各种负荷情况下的冗余能力[16]。

然而,现实情况中,被控制对象往往具有非线性、控制系统复杂多变、时变不确定性和易受外界扰动影响等特征,从而导致简单的PID控制性能难以达到电机控制要求,因此PID控制与各种其他控制相结合形成智能PID控制是目前的发展趋势。文献[17]提出了一种永磁同步电机抑制电流谐波与PID控制相结合的方法,该方法不仅可以抑制电流谐波,还可以降低过冲和推力纹波。文献[18]提出了一种采用专家PID控制技术实现对永磁同步电机的转速调节,提高了电机的响应速度、动态性能和抗干扰能力,降低了电机参数变化、负载扰动等因素对电机控制性能的影响,从而对大负载扰动进行了有效抑制。文献[19]为了改善电机控制系统的反应速度和动态性能,将BP神经网络控制应用于电机的PID调速控制,该方法不仅满足上述要求还使系统具有较好的鲁棒性。文献[20]提出了一种基于遗传算法与模糊PID复合控制的电机调速研究,该控制方法具有更加稳定的转速、转矩和三相电流输出,且系统波动更小,拥有很好的动态响应。

2 永磁同步电机现代控制策略

2.1 直接转矩控制

直接转矩控制是一种直接对电机的转矩进行控制的方法,该方法不需要进行复杂的坐标变换,可以省去复杂的解耦过程。直接转矩控制方法使用定子坐标系对电机的磁场和转矩进行运算[21-22],通过两点式调节(Bang-Bang控制)产生的PWM信号控制逆变器的开关状态,进而调整转子磁链矢量与定子磁链幅值之间的角度,使转矩的大小发生变化,最终实现对永磁同步电机直接、准确的控制[23]。

采用直接转矩控制的方法减小了外部参数变化对电机控制的影响,从而增强了系统的鲁棒性[24]。直接转矩控制效率虽较矢量控制有所提升,但依旧存在很多缺点,比如电机低速运行时开关频率低以及转矩和磁链脉动较大等问题[25-26]。

未来直接转矩控制的发展方向在于与无速度传感器控制相结合的控制研究,定子电阻的变化,磁链和转矩滞环的改进以及死区效应的解决[27]。文献[28]提出了一种基于离线近似方法的永磁同步电机牵引驱动非线性最优直接转矩控制方法,在低速区域鲁棒性、参考转速和负载转矩变化时瞬态响应,时间快、速度和转矩纹波小,该方法改善了对电机的控制能力。文献[29]提出了一种采用直接转矩控制与恒定开关频率相结合的控制方法,显著降低了转矩纹波,并且保持了经典直接转矩控制的几乎所有优点。文献[30]提出的基于混合狼优化算法的滑模直接转矩控制法在全局搜索能力和快速收敛方面表现出良好的综合性能,并且实现了低转矩纹波和稳定的磁通跟踪。文献[31]提出了一种永磁同步电机直接转矩无传感器运行优化方法,为了改善电机的动态特性和鲁棒性同时降低磁链和转矩脉动,设计了改进自抗扰控制器速度调节器,得到了较好的控制效果。

2.2 滑模变结构控制

滑模变结构控制是一种非线性、不连续的控制策略。基于永磁同步电机的实时运行状态,滑模变结构控制可以连续切换运行状态,使系统按照滑模变结构控制预先设定好的路径运行[32]。也可以说,滑模变结构控制是按照系统的要求来进行切换超平面的,而滑模变结构的变结构控制器的作用则是将该系统的状态从超平面的外部转换到超平面。在系统达到切换超平面时,滑模变结构控制就会沿切面运动至初始位置,这一过程被称作滑动控制[33]。

对永磁同步电机而言,滑模变控制不需要知道电机具体的数学模型,只需要知道电机的系统参数和参数的变化范围即可。滑模变结构控制使得永磁同步电机的控制系统能够快速响应,且对参数扰动反应不灵敏,提高了系统的动态性能,增强了永磁同步电机的跟随性和鲁棒性[34]。

滑模变结构的控制优势在于其动态特性和较好的鲁棒性;其不足之处在于,滑模变结构控制在平衡点的两边上下移动并趋于平衡点,因此造成系统的抖振问题[35]。未来滑模变结构控制趋向于与鲁棒控制、自适应控制、离散系统、积分系统等控制算法相结合。文献[36]提出了一种采用矩阵变换器-PMSM的滑模变结构控制算法,这种方法对抑制电机电流因电网电压扰动而产生的波动有很好的效果,并且使系统整体拥有很强的鲁棒性。文献[37]提出了一种基于逆变器死区特性的永磁同步电机系统的自适应滑模变结构控制法,根据电机逆变器死区系统模型特点,使用自适应滑模变控制算法,实现了死区补偿和非线性控制,该方法具有较强的鲁棒性,并且可以准确完成位置跟踪的任务。文献[38]提出了一种具有积分操作开关表面的新型滑模控制器,利用自适应算法估计不确定性的边界,在系统参数变化和外部负载扰动的时候具有较强的鲁棒性。文献[39]设计了一种积分型滑模变结构控制器,该方法基于龙伯格线性观测器设计了负载转矩观测器,使得系统具有快速性、无超调并对负载扰动具有较强的鲁棒性。

2.3 自适应控制

自适应控制的被控对象的数学模型是不确定的,会随着一些不确定的因素实时发生改变[40]。自适应控制可实现对控制系统的控制参数或规则的自适应调节,其基本原理是不断地测量被控系统的实时运行状态并与期望的运行指标相互比较,根据与期望的运行指标的对比偏差做出相对应的具体决策以改变对被控系统的控制参数,使系统运行在比较好的状态下[41]。自适应控制包括三个基本步骤:先对被控对象的动态特性进行自动识别,然后根据识别到的参数进行控制决策的修改,最后根据被修改后的控制指令改变控制系统。

自适应控制在永磁同步电机的控制中表现出很好鲁棒性和动态性能,并且自适应控制克服了各种抖振和参数变化的影响,在永磁同步电机的实际控制中具有较高的容错能力[42-43]。其缺点是根据反馈到的信息变更控制性能指标使得运行速度较慢,在线辨识和校正所需要的时间比较长,不能达到快速控制电机的目的[44-45]。

由于在实际工程应用中自适应控制无法进行具体的数学建模,因此其参数无法确定,不可控因素以及外界干扰很多导致传统的自适应控制不能满足控制要求,因此自适应控制需要与其他控制方式相结合,实现对电机控制性能的提升。如自适应反推控制在不需要硬件的条件下,通过递推计算虚拟信号,然后处理每一步误差系统,最终得到控制信号,这种控制方式可以灵活选择控制信号,显著提高控制系统的控制性能[46]。自适应神经网络控制通过模拟人脑构造出大量的神经元网络系统,使该系统如同人脑一样拥有强大的自学能力,这种控制方式能够大大提高控制系统的性能,是一种具有良好发展潜力的智能化控制方式[47]。自适应鲁棒控制、自适应控制和鲁棒控制都是用来处理不稳定参量的控制方法,将两种控制方式结合起来使用能够取长补短,使得控制性能更加卓越;自适应鲁棒控制通过不断实时测量被控系统的输入、输出状态等性能参数,按照一定的设计要求做出合适的控制决策以便对被控系统的结构参数等进行控制[48]。自适应模糊控制用于永磁同步电机控制参数不确定的控制系统中,该控制方法不需要对负载未知的非线性伺服系统建立准确的数学模型,只需要将控制算法模糊化即可,对永磁同步电机在复杂情况下的运行有比较优越的控制性能[49]。自适应滑模控制也称为自适应变结构控制方式,滑模控制器根据系统当前的状态使得系统在预先设定好的轨迹上运动,自适应滑模控制不受系统参数和扰动影响,因此能够解决参数不确定和受到的干扰等问题,但滑模控制在切换控制时容易发生抖振现象[50]。自适应优化算法优化了伺服系统控制器参数,解决了“参数过多,调节困难”的问题,极大地改善了控制系统的设计效率,减少了响应超调量,对相关参数进行识别的同时提高了系统的稳定性以及跟踪和抗干扰性能。文献[51]提出的对于永磁同步电机的自适应反推控制与自适应径向基神经网络控制相结合的控制方法,使得控制系统具有更好的位置跟踪性和抗干扰性。文献[52]提出了一种基于自适应线性神经元的电流谐波抑制方法,该方法提出的自整定电流谐波补偿器不需要了解反电动势谐波分量和死区时间效应,也不需要额外的硬件,但是可以产生更精确的补偿电压,有效抑制电流谐波。文献[53]提出了一种基于干扰观测器内部模型的永磁同步电机鲁棒自适应电流控制,使得系统在参数变化的情况下具有较强的鲁棒性。文献[54]提出了一种基于速度自适应鲁棒控制的永磁同步电机电流谐波抑制技术,该方法所设计的自适应鲁棒控制器没有稳态误差,具有良好的参数鲁棒性、快速响应和低过冲,能够抑制谐波之间的耦合效应,消除速度变化对电机响应的影响,使电机能够稳定运行。文献[55]提出了一种自适应补偿器永磁同步电机积分型连续滑模控制,该方法中设计的连续滑模控制器无抖振,且保证了闭环系统在参数不确定和扰动下的有界,降低了滑模控制器增益,同时保证了系统渐进收敛。文献[56]提出了一种永磁同步电机自适应模糊滑模鲁棒无源控制,通过设计鲁棒无源控制器提高了电流预测控制的鲁棒性,设计模糊滑模软切换控制器,实现软切换连续控制,用自适应模糊控制法削弱滑模抖振。文献[57]提出的自适应模糊分数阶滑模控制策略具有针对参数变换和外部扰动的鲁棒控制性和精确的跟踪响应。

3 永磁同步电机智能控制策略

3.1 模糊控制

模糊控制是基于模糊集理论、模糊语言和模糊逻辑等理论来实现的一种智能控制算法。模糊控制是指模拟人的模糊性思考与判断以达到对受控对象的智能控制。模糊控制由模糊化、模糊推理和反模糊化三个过程构成[58]。首先将专业人士的经验归纳为模糊准则,并对归纳后的模糊准则进行模糊处理,最后将模糊处理后的输出值加入到执行程序中[59-60]。

对于永磁同步电机而言,模糊控制以语言变量代替数学模型,控制原则易于理解和实现,且受外界干扰的影响被大大降低,鲁棒性很强,同时具有很强的容错能力,适合非线性时变系统的控制。但由于模糊控制对信息进行了模糊处理,使得对系统的控制准确率下降,同时模糊控制很难消除稳态误差,因此无法实现对永磁同步电机的精准控制[61-62]。

虽然目前对于模糊控制的应用研究有了很大的成果,但是模糊控制的系统分析和理论研究还不够深入透彻[63],未来基于离散时间法、反推控制以及滑模控制的模糊控制策略将进一步改善永磁同步电机的控制性能。文献[64]提出了一种采用模糊滑模观测器对高速运行的永磁同步电机的转子位置进行观测,利用模糊控制调节滑模增益,有效地降低了低速状态下的抖振,并且能够准确检测到低速运行状态下的转子位置,使系统拥有更好的可靠性,满足了永磁同步电机调速范围宽和反电动势系数小的要求。文献[65]提出了一种模糊控制与反推控制结合的永磁同步电机控制策略,明显地改善了系统的转速跟踪性能,实现了电机系统的完全解耦,该方法灵活调节系统中的反推参数,同时使系统具有较强的鲁棒性和良好的伺服性能。文献[66]提出了一种基于离散时间法的永磁同步电机离散T-S模糊调速设计方法,该方法不依赖于负载转矩的变化,在模型参数和负载转矩变化的情况下具有良好的调速性能。

3.2 神经网络控制

神经网络是一种仿照人类大脑的神经网络,由许多神经元相互连接而形成的智能控制方法,在一些较为复杂的变频调速控制系统中,神经网络控制要同时实现对整个系统的辨识与控制功能[67]。神经网络控制包含两种模式,分别是学习模式和工作模式。其中学习模式是利用神经网络的学习算法调整各个神经元之间的联接关系,这一步能够让神经网络的输出值更符合实际情况。当系统处于神经网络的工作模式时,神经网络各神经元之间的联接关系无需改变,而此时神经网络具有分类和预测的功能。神经网络控制算法首先对神经网络整体进行大量的采样,再利用神经网络中的自适应算法对其权重进行调节,从而实现对神经网络的实时检测与控制。

神经网络控制使得永磁同步电机控制系统具有很强的鲁棒性、学习性、自适应性以及容错能力,同时神经网络控制与其他控制技术结合使得永磁同步电机在非线性、不确定性系统控制和系统辨识方面具有良好的性能[68]。

神经网络控制能够进行自我学习优化,快速找出最优解并进行自联想等。但它也存在着很多缺陷,例如无法对推理的程序进行说明,无法在数据不足的情况下向使用者提问,使神经网络系统无法正常工作。因为所有问题都变成了数字,很可能会出现丢失数据等问题[69-70]。在今后的发展中,可以将神经网络控制的发展趋势分为两个方向,一是通过神经生理学和认识科学对人脑思维模式、智能机理和计算机理论进行研究;二是利用计算机仿真模拟神经网络的运行并应用到实际工程中的硬件实现。文献[71]设计了一种基于人工神经网络的鲁棒速度控制器,确保了对转动惯量和定子磁通量变化的稳健速度控制。文献[72]提出了一种基于混合小波神经网络的位置跟踪器,使得无论永磁同步电机中的参数和负载干扰如何变化,速度控制器都能够提供强大的性能和精确的动态响应。

3.3 容错控制

容错控制是指在电机运行过程中某一部分系统功能失效的情况下,利用系统中多余的资源进行容错,使得系统可以重新配置或者以某种方式降低一些其他不必要的性能,使该系统可以保持原控制要求的性能,从而实现预定的功能[73]。容错控制包含主动容错和被动容错两种控制方式。主动容错控制是指当系统控制发生问题后,通过对控制器的参数进行动态的调节和修改。大部分的主动容错系统都必须具备一个故障检测子系统,并且在此基础上需要对其进行预处理,从而使其具有更好的控制效果[74]。被动容错控制不需修改控制器的参数及体系架构,与鲁棒控制思想相似,被动容错控制使整个控制系统在不需任何故障检测装置的情况下对故障具有较强的鲁棒性[75]。

智能容错控制是指利用人工智能和容错控制的理论和方法通过对系统整体进行实时的动态重构、缺陷自修复、故障补偿等技术手段以保证系统安全可靠运行[76]。

容错控制和智能容错控制使得永磁同步电机控制系统在发生故障的情况下,能够自动消除故障的影响以维护系统的稳定性并尽可能恢复系统故障前的性能,但同时又有可能会破坏电机内部其他功能的正常运行,导致电机的系统功能异常[77]。

容错控制未来的研究方向在于各种智能控制方式结合,研究在线重构重建方法,提高系统的故障诊断速度进而提高系统的鲁棒性和可靠性。文献[78]提出了一种基于单滑模观测器的无编码器永磁同步电机电流传感器容错控制策略,实现了相电流误差构造和转子位置估计,受电机参数变化影响小,具有很强的鲁棒性。文献[79]提出了一种利用电流空间矢量误差重建的电流传感器无编码器容错控制法,能够快速实现传感器的故障诊断和定位,并快速切换到相应的容错控制策略,提高了系统的可靠性。文献[80]提出将高频率的方波信号输入到电机控制系统中,使得无传感器永磁同步电机在正常和故障条件下都有很好的低速无传感器控制性能。

4 结论

综上所述,永磁同步电机的控制策略根据实际工程需要有了巨大的发展,经过对永磁同步电机各种控制策略的基本原理以及其在不同状态下对电机的控制性能进行总结和归纳,得出未来永磁同步电机控制策略的研究热点如下:

(1)为解决永磁同步电机中功率开关器件串联所引起的动态均压问题,可以将多电平逆变器应用于永磁同步电机的控制,同时能降低共模干扰,改善电机运行性能。

(2)无速度传感器应用于永磁同步电机,注入特定频率的激励并与其他控制算法相结合,获得准确的转速信号,进一步研究永磁同步电机全速范围的无速度传感器控制。

(3)为增强算法的自适应能力,可以研究更为稳定高效的数字信号处理算法,使电机参数的变化对控制算法的影响更小。

(4)为提高系统的鲁棒性和可靠性,将各种智能控制与传统控制策略相结合,使永磁同步电机在更加复杂的环境下仍然能够持续稳定的运行。

每种控制方法都有其优点和不足,永磁同步电机控制的总体发展趋势是将多种控制方法相互配合,向高效率、环保节能、集成化和智能化发展。

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