最新新闻:

永磁同步电机参数辩识「s120电机静态辨识」

时间:2023-03-18 10:44:59来源:搜狐

今天带来永磁同步电机参数辩识「s120电机静态辨识」,关于永磁同步电机参数辩识「s120电机静态辨识」很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!

永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)以其结构简单、功率密度高、控制性能好等优点得到广泛应用。电机的高性能运行需要获取精确的定子电阻Rs、dq轴电感Ld、Lq以及转子磁链值,但这些电磁参数会随电机负载以及温度改变而发生变化,严重时会导致电机系统故障。

例如在电机实际运行过程中,电机散热或其他损耗因素导致电机运行温度升高,从而导致定子电阻阻值增加、磁链值减少,降低电机的控制效果甚至造成电机的永久损坏。获取准确的电机参数可以改善电机的控制性能,提高电机的运行效率。

准确获取定子电阻值与电感值可以实现比例积分控制器(proportional-integral controller, PI)参数的整定计算,电机电感与磁链值的精确获取有利于提高电机解耦控制的解耦效果。因此,实现电机参数实时精确获取对PMSM控制系统安全可靠运行起着至关重要的作用。

PMSM参数变化原因

电机控制系统高性能运行需要获取精确的参数,电机参数会因其运行温度而改变,其中定子电阻、铁磁材料的磁导率与温度有非线性关系,在对功率密度要求较高的领域,电机温度的变化会导致电枢电阻出现20%~40%的变化以及永磁体磁链出现20%的变化,温度变化范围较大时,甚至导致永磁体失磁。

另外电机合成磁场谐波产生的涡流也会引起永磁体永久失磁。除了温度的影响外,磁路饱和程度对电机参数的影响也逐渐得到关注,磁路饱和会对Ld、Lq产生影响。

综上所述,由于温度以及磁路饱和造成电机参数改变导致PMSM控制性能下降,因此电机参数精确辨识并通过控制器自适应更新可以实现电机高性能运行。PMSM参数辨识方法主要分为离线辨识与在线辨识。

技术特点

离线辨识需要电机保持静止状态时对电机参数进行辨识,但在实际的应用过程中,电机的温度随负载的变化而改变,因此离线辨识对电机稳定运行时参数辨识意义不大。

永磁电机在线辨识的几类方法中,最小二乘法辨识过程简单且计算量适中,但在参数辨识时存在目标函数对电机参数求导的过程,噪声或者电机转速波动都会对求导过程造成影响。模型参数自适应法具有算法简单和易于实现的优点,但可调的自适应模型复杂不易建立。

扩展卡尔曼滤波虽然克服了卡尔曼滤波仅适用于线性系统以及噪声敏感的问题,但由于其每一步都要进行矩阵和矢量运算,导致辨识过程中计算量巨大且当辨识参数较多时计算非常复杂。智能算法在参数辨识中有良好的辨识结果,但智能算法存在前期需要数据量大、计算复杂度很大和对硬件的要求很高等问题,普通的控制器达不到理想效果。综上所述,现有的永磁电机参数辨识算法均存在优势与不足,适用于不同的电机运行领域。

发展方向

PMSM参数辨识还存在一些问题:①PMSM辨识方程欠秩导致参数结果不惟一,而且在辨识过程中易陷入局部最优;②人工智能算法存在需要数据量大和辨识过程计算量大的问题;③参数辨识精度和鲁棒性问题。

1)构建全秩PMSM辨识方程

PMSM辨识方程欠秩是造成参数辨识过程不惟一的主要原因。目前多数学者通过注入特定的激励电流来构建全秩辨识方程,但注入的小扰动电流会影响辨识精度。虽然有学者[26]提出采用两组交轴电压、电流以及电角速度代入离散化电压方程构建全秩辨识方程,但该方法其他参数对辨识估算值产生影响。因此构建全秩PMSM辨识方程仍然是需要关注并深入研究的方面。

2)降低人工智能算法计算量

智能算法因较强的非线性寻优能力得到广泛的关注,但该类算法存在计算量巨大和数据处理负担过重的问题。Bharadwai[27]首先利用输入和输出变量参数对神经网络进行离线训练,然后再将神经网络用于电机参数实时辨识,此方法虽然降低了神经网络的计算量,但没有考虑自身的稳定性,不能保证辨识结果的收敛性,因此降低人工智能算法的计算量仍然需要进一步的研究。

3)提高参数辨识精度

电机的实际运行过程中,存在开关延时、死区时间和开关管压降等非线性问题,使得参数的辨识精度不高。大多数学者通过死区补偿来消除这些因素的影响,目前死区补偿方法有基于硬件的补偿算法和基于软件的补偿算法。

基于硬件的补偿算法,有学者采用简单实用的谐波电流监测来对系统的非线性因素进行补偿。基于软件的补偿算法不增加系统成本,不改变系统现有的结构,但是在大部分的软件补偿算法中,由于实际系统会有采样干扰以及零电流钳位情况,这给电流方向的确定带来了很大的困难,因此如何利用补偿算法提高参数辨识精度仍然需要研究。

4)提高电机参数的鲁棒性

基于永磁同步电机有限集模型预测已经取得了一些研究成果,其中,在保证系统稳定前提下,提高预测电流控制对电机参数的鲁棒性是目前研究的热点。预测电流控制是一种依赖模型准确度的控制策略,参数失配时系统控制性能变差,传统的延时补偿环节补偿结果不准确,可以将在线参数辨识和前馈控制器相结合,加强补偿的准确性,提高系统鲁棒性。

本文编自2020年第8期《电气技术》,标题为“永磁同步电机参数辨识研究综述”,作者为刘伟、王俊。

声明:文章仅代表原作者观点,不代表本站立场;如有侵权、违规,可直接反馈本站,我们将会作修改或删除处理。

图文推荐

热点排行

精彩文章