基于NDF和Luenberger观测器的IPMSM弱磁控制.pdf
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1、404制第40 卷第6 期2023年6 月真机仿计算文章编号:10 0 6-9348(2 0 2 3)0 6-0 40 4-0 7基于 NDF和Luenberger观测器的 IPMSM弱磁控刘军杰,吴静波2,郭志军1,王永巍1(1.河南科技大学车辆与交通工程学院,河南洛阳47 10 0 3;2.河南省汽车节能与新能源重点实验室,河南洛阳47 10 0 3)摘要:内置式永磁同步电机(IPMSM)传统电流PI调节器参数固定,无法根据实时工况调整参数,且参数调整难以兼顾系统的快速性和稳定性。设计第一重模糊控制器,利用模糊控制较强自适应性特点对电流PI调节器进行参数实时调整,提高系统鲁棒性和响应特性。
2、IPMSM在高速弱磁区域易受饱和效应和交叉饱和效应的影响,交直轴电感非线性变化,系统控制性能下降。设计第二重模糊控制器,将电感参数变化转为矢量电流调节方法,提高系统弱磁控制性能。通过Luenberger观测器观测结果对电流环进行前馈修正,实现转速补偿并提高对扰动的响应速度,快速实现对扰动的平衡。仿真结果表明,上述策略能够有效提升IPMSM电感非线性变化和外部扰动下的弱磁控制性能。关键词:内置式永磁同步电机;非线性双重模糊;观测器;弱磁控制中图分类号:TM341文献标识码:BFlux-Weakening Control for IPMSM Based on NonlinearDouble Fuz
3、zy Control and Luenberger ObserverLIU Jun-jie,WU Jing-bol,2,GUO Zhi-jun,WANG Yong-wei(1.College of Vehicle and Transportation Engineering,Henan University of Scienceand Technology,Luoyang Henan 471003,China;2.Henan Key Laboratory of Automobile Energy Conservation and New Energy,Luoyang 471003,China)
4、ABSTRACT:The traditional current PI regulator of the built-in permanent magnet synchronous motor(IPMSM)hasfixed parameters,which cannot be adjusted according to real-time operating conditions,and parameter adjustment isdifficult to balance the systems speed and stability.The paper designed first lev
5、el fuzzy controller,and the parametersof the current PI regulator were adjusted in real-time by using the strong adaptive characteristics of fuzzy control toimprove the robustness and response characteristics of the system.IPMSM is susceptible to the saturation effect andcross-saturation effect in t
6、he high-speed field weakening area.The inductance of the quad-direction axis changednonlinearly,and the system control performance was reduced.Then the second level fuzzy controller was designed toconvert the change of inductance parameters into a vector current adjustment method to improve the syst
7、ems fieldweakening control performance.Through the observation results of the Luenberger observer,the current loop was feed-forward corrected,which realized speed compensation and improved the response speed to disturbances,and quicklyrealized the balance of disturbances.The simulation results show
8、that this strategy can effectively improve the fieldweakening control performance of IPMSM under nonlinear changes in inductance and external disturbances.KEYWORDS:IPMSM;Nonlinear double fuzzy(NDF);Observer;Flux-weakening control1引言内置式永磁同步电机(InteriorPermanentMagnetSyn-基金项目:国家自然科学基金(516 7 516 3);河南省科
9、技攻关计划(182102210046)收稿日期:2 0 2 1-0 8-2 0修回日期:2 0 2 1-0 9-0 9chronousMotor,IPMSM)具有高功率密度和良好的转矩-转速特性,在可靠性、高转矩密度和实现弱磁控制等方面有明显的优势1。IPMSM已广泛应用于航空航天、新能源汽车、工业自动化等领域。IPMSM传统电流PI调节器依赖系统精确数学模型,属于线性控制范畴之内,这就导致了动态响应特性与抗干扰特405性都无法达到理想状态2 。比例和积分增益的调整常需折衷考虑动态性能和稳态性能,难以满足高性能电机驱动系统对电流环动态特性的要求。为了改善其控制性能,学者提出了多种改进策略。文献
10、3,4 对电机控制系统引入微分反馈控制,使系统有较快的响应速度和较好的抑制超调能力。文献5 提出一种PI参数设计规则,使PI参数的稳定域拓宽近一倍,实现对电流无超调的快速控制,显著提高了电流环性能。文献6 利用相邻周期的预测模型来消除恒定项,实现了电流的闭环控制,避免了PI调节器出现的超调和振荡过程。文献7 采用模糊自适应方法实现趋近率参数的动态调节,对比传统PI控制提高了系统的响应速度,显著降低了抖振。文献8 应用PI与滑模控制器的结合,设计一种速度控制器,通过控制器输入值的大小选择控制方式,解决了电机启动时响应速度快与启动电流大的矛盾问题。以上线性控制、自适应控制、滑模控制以及智能控制等控
11、制策略,在一定程度上满足了电机控制系统高性能要求。IPMSM矢量控制多采用转速外环与电流内环结合的控制结构,电流调节器与转速调节器设计多基于线性系统理论,使得系统性能对电机参数变化敏感。在IPMSM弱磁运行区域,交直轴电感参数易受电机磁路饱和以及交叉耦合影响9,电机参数非线性变化会降低电机控制性能。文献6 提出一种在线电感辨识算法,以实际电机作为参考模型,建立基于模型参考自适应的参数辨识机制,可以辨识出准确的电感参数。文献10 提出一种无差拍预测控制算法,通过修改电流偏差约束条件和采用输出电压预测来解决电感参数失配的问题。文献11 提出一种基于虚拟矢量的改进预测电流控制策略,设计带有预测误差反
12、馈校正的评价函数,具有较强鲁棒性。文献12-14 通过观测器的观测结果进行补偿预测误差,对参数非线性变化的扰动进行抑制。本文基于非线性双重模糊控制器(NonlinearDoubleFuzzy Controller,NDFC)和 Luenberger负载转矩观测器(Luen-berger Load Torque Observer,LLTO)的双层控制结构NDC+LLTO进行控制策略的实现。最后,通过Simulink搭建控制模型,对本文策略进行仿真验证与结果分析。2考虑双效应的IPMSM数学模型IPMSM交直轴磁路受到自身电流的影响会出现磁饱和效应。因凸极效应,使d、q 轴电感差异较大,有效气隙小
13、,导致电枢反应引起的磁场饱和效应明显。d、q 轴磁通在铁心中有公共磁路,二者磁场相互影响,d、q 轴电流变化会引起q、d轴磁路饱和的改变,从而使d、g 轴电感发生变化,即交叉饱和效应。磁饱和现象与交叉饱和效应(文中称为双效应)共同影响电感参数非线性变化,即d、q 轴电感是其电流的非线性函数,其在弱磁区域时更加明显,其详细机理可见文献1,15,这里不再赘述。考虑双效应的IPMSM磁链方程为中a(iai,)(ia,)L(ia,i,)(1)0L,(ia,i,)LO式中,aL(ia,i)i g 和中L(i a,i)i,为dq轴磁链、静态电感、电流分量;山,为永磁体磁链;。(ia,)、山,(ia,i,)
14、为定子电流产生的d、q 轴磁链。电压方程udL(i,i)Li(iai,)idR+LDL,(ia,i)L(i,)(2)e式中,ua,u。为定子电压在d轴和q轴上的分量;R,为电机定子电阻;p为微分算子;w。为转子电角速度;L(ia,ia)、L(i a,ia)La(i a,i a)、La a(i a,i a)分别为d-q轴动态电感和交叉耦合电感,定义如下aa(ia,i,)L(ii=Mat,(ia,i,)L(iQi。id=M(3)ad(ia,)L(ai。id=M妙,(ia,ig)L.,Qidi=M式中,通常假设La(i a,i a)等于L.(ia,ia);M为常数。电磁转矩方程为3Thi,+La(i
15、a,ia)-La(ia,ig)lia)(4)2式中,pn为电机极对数,La(i a,i a)、L(i a,i a)分别为dq轴电感,它们是和i的非线性函数,体现为双效应的共同影响。实际分析中,把参数非线性变化看作电感随电流变化的自身扰动,即将电感视为在一定区间内随电流变化的函数16 3IPMSM约束条件及弱磁控制原理3.1IPMSM约束条件IPMSM受逆变器输出能力和电机容量的限制,其定子电流矢量必须满足电压极限方程和电流极限方程,即电压约束条件和电流约束条件。3.1.1电压约束条件IPMSM稳态运行时输人电压受逆变器直流侧电压和电机绝缘等级的限制,定子电压过高会击穿绝缘层,损坏电机17 。其
16、定子端电压合成矢量u,的极限值usmax与逆变器直流侧电压ud.和PWM调制算法有关,本文采用电压利用率更高的SVPWM调制算法,usma取ude/3,电压限制方程为2+u222Asmax(5)406IPMSM稳态时的电压方程为ua=-L,w.i,(6)u,=w.(Lia+)式中,La,L。分别为d、q 轴电感。将式(6)代人(5),电压极限方程为2usmax(Li)2+(Lia+g)?(7)电压极限方程曲线在i-i坐标系下是以(-f/La,0)为中心的椭圆族,即电压极限椭圆,其随着转速的升高,椭圆收缩,如图1所示。MTPA电流极限圆MTPVTB恒转矩曲线C0转矩:TiT,iaWaWb电压极限
17、椭圆转速:W,Wb图1弱磁控制电压、交直轴电流示意图3.1.2电流约束条件IPMSM定子电流合成矢量幅值i不能超过功率器件的上限电流值im,电流限制方程为i+t=timx(8)9Ssmax电流限制方程曲线在i-i坐标系下是以坐标原点(O,0)为中心的圆,即电流极限圆,如图1所示。3.2IPMSM弱磁扩速原理将定子磁链山,=V+代人式(7),得到定子磁链、电角速度w。和电压极限值umgx之间的关系为,Wusmax(9)式中,=V Li+山)+(Li)2(10)由式(9)可知,随着电机转速升高,定子电压幅值不断增大,到达基速时逆变器输出电压达到最大;由式(10)可知,要继续升高转速只有通过调节和。
18、来实现。基速以下,IPMSM一般采用MTPA控制策略使电机恒转矩运行,在给定负载条件下,电机定子电流最小,能量损耗减小。基速以上,电机运行在弱磁恒功率区域,控制定子电流在图1中阴影区域内或AB曲线和BC曲线上。曲线MTPV1为电机在不同转速下输出最大电磁转矩时对应的电流轨迹,使电机在较高转速下有输出较大扭矩能力。弱磁控制(FluxWeakeningControl,FWC)的本质为分配i和i的数值大小和变化方向,来达到削弱气隙磁场,拓宽电机调速范围的目的。本文控制策略以MTPA和一种改进单电流弱磁算法为基础。通过系统反馈的电磁转矩T。与给定电流。通过电磁转矩方程计算得出给定电流谁,电机的交轴电压
19、指令根据转速和反馈电磁转矩的变化而实时调节。相比于传统单电流弱磁控制策略,该改进策略用电磁转矩计算公式代替PI调节器,系统在这一环节消除了PI调节器的自身固有缺陷,增强了系统的鲁棒性。图2 为MTPA和改进单电流弱磁控制框图;图3为控制策略切换条件。PIudMTPAP控制iiddT方式三者关系切换d2*2dmasud图2MTPA和改进单电流弱磁控制框图判断条件:+ua*2*2uu9smax是否恒转矩区恒功率区MTPA控制单电流弱磁控制图3控制策略切换条件4NDFC设计针对传统电流调节器参数固定问题,设计第一重模糊控制器(FirstFuzzyController,FFC),利用模糊控制算法较强鲁
20、棒性和自适应性的特点对PI调节器进行实时的参数调整。针对IPMSM容易在高速弱磁区饱和效应对电感参数的影响,设计的第二重模糊控制器(SecondFuzzyController,SFC),利用模糊控制特点,逼近非线性电感变化函数,其中Mamdani模糊系统逼近性证明可参考文献18,本文不再赞述。4.1FFC设计FFC采用转速期望值与反馈值的偏差e以及偏差变化率e。作为输人变量,根据模糊知识库(控制规则和隶属度函数进行模糊推理与反模糊化得到PI调节器K,和K,参数的在线调整变化量AK,和AK,由式(11)修正后得到跟随系统同步变化值K,和K,图4为FFC控制框图。修正参数关系为K,=K,+AK,(
21、11)K=K,+AK,FFC为双输人双输出的模糊控制器,其转速偏差e及其变化率e。模糊化后对应的模糊变量为E和E。,二者为控制器输人量;AK,和AK,对应的模糊量U与U.作为控制器输出量。将它们的模糊子集设为:1NB,NM,NS,ZO,PS,PM,407式(14)、(15)V”表示max;”表示min。ecFFCde/dtAKpAKi输出PI控制器被控对象图4FFC控制框图PB;将输人和输出变量的论域设置区间为-3,3;采用计算量少、节约存储空间、灵敏度高的三角形型隶属度函数作为输人输出模糊量的隶属度函数19,如图5所示。隶属度NBNMNSZo1PSPMPB-303图5三角形型隶属度函数曲线根
22、据KK,整定原则19,建立模糊控制器控制规则表,如表1、表2 所示。表1AKp模糊控制规则表e。AKpNBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMPSPSZONMPBPMPMPSPSZONSNSPMPSPSPSZONSNMeZOPBPMPSZOPSPMPBPSNMNSZOPSPSPSPMPMNSZOPSPSPMPMPBPBZOPSPSPMPMPBPB表2AKi模糊控制规则表ecAKNBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMNSNMNBNMPBPBPMPMPSNSNMNSPBPBPMPSZONSNMeZOPBPMPSZOPSPMPBPSNMNSZOPSPMPBPBPMNMNSPSPMP
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