扩展Kalman滤波在永磁同步电机无速度传感器调速系统中的应用

来源:网络  作者:网络转载   2019-10-06 阅读:319
第卷第期田年电气传动自动化目件州内的阅口山翔物。

  加沈。,的文章编号肠以刃子一扩展滤波在永磁同步电机无速度传感器调速系统中的应用吴永前,李玉忍(西北工业大学自动控制系,陕西西安刀提出了一种将最优佑计原理应用于永滋同步电机无速度传感器调速系统的方案。

  采用口一尹坐标系,对电机非线性方程进行线性化,并利用扩展滤波原理,时永磁电机的转角和转速。

  进行实时在线最优估计,时电机一轴电流进行控制,很容易实现电机调速,不断修正估计转速。,使其殆终与实际转速保持一致。

  关健诃永磁同步电机无速度传感器卡尔受滤波中圈分类号侧文献标识码即柱曰触。

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  山滋公浏切日姗引言为了实现稀土永磁电机的转矩控制的高效率运行,电机当前的转子位置和转速是必不可少的,传统的旋转式传感器有其固有的缺陷,电机无速度传感器系统在工业中有广阔的应用前景。

  由于永磁同步电机(玛侣无速度传感器调速系统具有控制方法简单脉动转矩小抗扰动能力强调速性能好等特点,因此广泛应用于对传动性能要求高的场合。

  为了得到正弦波反电势型永磁同步电机的速度和位置信息,人们把各种控制方法应用于电机无传感器调速系统,如神经网络最优估计模型参考自适应控制系统基于状态观测器的控制系统和根据反电势信息组成的无传感器调速系统。

  在过去的研究中都存在对电机参数敏感的缺点,但是它们可行的原因在于电机的参数变化是一个慢时变过程,电机参数在一个小范围内波动。

  另外由于电机方程是一个非线性方程,因此对电机的参数较敏感。

  本文提出扩展K五滤波(盯)应用于电机无传感器调速系统,对永磁电机的转角和转速进行实时在线最优估计,在调速过程中利用电机的反电势推算出实际转速和转角,不断地修正估计出的转速和转角,这样做有以下优点1不需要精确的数学模型,可克服电机参数的慢时变对系统的不良影响o不用测量电机的逆变输出电压,而用理想的输出电压代替,这样减小了测量噪声。

  电机的数学模型与扩展卡尔受滤波方程扩展田滤波()是应用于非线性系统的最优估计,是一种最小方差估计,算法递推,采用动力学方程描述其动态变化规律其被估计量既可以是平稳也可以是非平稳过程。

  非线性状态方程描述如下占电气传动自动化口。

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  一了。、萝几,一李乙一几其中和分别为电机相电阻和电感,几为电机转子轴磁链,二进行线性化得到雅可比矩阵为气万肠人与以一夕与几一万以。

  口与鱼一互孤了产其中占(约和产(t力为零均值高斯白噪声,它们的协方差分别为Q(和占)是系统噪声(包括系统扰动和模型不一致而引起),产(动为测量噪声。

  由于山刀田滤波是一种递推的算法,在启动时必须给定状态的初始值和尸。,如果它们是实际值,则估计无偏事实上和尸。

  不可能与实际系统状态相一致,所以滤波器不可能保证无偏,但是如果系统是一致完全随机可控和一致完全随机可观测,则吐例叨滤波一定是一致渐近稳定,随着滤波步数的增加,盲目选取滤波初值和尸。

  对滤波值和尸的影响将逐渐减弱直至消失。

  日如图所示为永磁同步电机空间矢量图,为了得到比较适合于控制的电机状态方程,选取一月坐标系,这样做方便于电机非线性方程的线性化,又有坐标月吸工二。

  刃一二乙权围绕最优状态估计线性化有二里为、一J认宁以l名川劣一占少尸二占万二声相绕组图永磁同步电机空间矢量图轴定位的方便。

  在线性化的过程中认为一个很短的控制周期内转速。

  不变,即认为。

  二电机方程如下二戊乙儿厂产一口从口d芯对方程式( l)和(以为采样周期进行离散化后得到其离散状态方程为中当为很小时转移阵中可近似如下甲一二I刃通过以上推导可得出如下扩展五姆滤波方程为艺。

  声几夕与了丁从口移一二汀一,卜矶巧上几上几乙二命几乙云田口又夕云石J凡一Ls凡一几一状态变量选取如下二咋犷凡以一万了鱼生途丝。

  公几沙一一一1一口二尸一凡月尹一,凡尸一一十一‘接下来是如何选择方差和选取原则是保证稳态跟踪和滤波不发散的前提下去试凑。

  本文选取的方差阵如下一日尸一口一队协以曰一广忱年吴永前。

  李玉忍扩展滤波在永磁同步电机无速度传感器调速系统中的应用尸……胜一尸习二通过以上推导,代人电机参数进行扩展滤波对电机转速和转角估计,估计出和。,在坐标轴对电流采控制算法进行控制。

  电机参数为矶韦伯。

  首先研究卡尔曼滤波跟踪特性,实验方法为给电机外加频率的正弦波电压,电机电压和电流输人卡尔曼滤波算法,输出电机的各参数仿真环境为采用们l中的一腼数进行与文件接口,使用自带电机模块和电机测量模块。

  加人衰减因子,具体实现方法是将的方程改写如下尸二尸一尸厂其中,为衰减因子,一般情况下取值在一之间。

  加人衰减因子后仿真曲线如图所示,仿真周期二一其中实线为估计值,虚线为实际值。

  可看出加人衰减因子后。

  能快速跟踪。

  的变化,但在闭环调速过程中要注意衰减因子同时也是引起系统不稳定的因素,滤波方程对衰减因子很敏感,因此衰减因子不宜太大,根据经验在一较适合。

  如图所示为应用卡尔曼滤波的电机无速度调速系统的转速和转角的仿真实验曲线。

  一叮绝洲丝回习到且b)转角跟踪曲线图特性仿真实验曲线说明实线为估计值,虚线为实际值。

  一电机启动及稳速一突加伽负载及稳速过程一卸载负载及稳速过程)仿真结果分析从以上仿真曲线可看出转角跟踪相当好,但是在稳态时,估计转速与实际转速还是有微仿真结果如图所示为电机和转角跟踪特性仿真实验曲线。

  (实线为估计值,虚线为实际值。)从仿真曲线可看出估计转速。

  对实际转速。

  跟踪特性不是很好,如果闭环则相当于加人二较大惯性环节,不利于速度闭环。

  造成这种现象的原因在于新旧测量值对估计值的修正权重不一样,解决的办法是使新测量值对估计值的修正作用比旧测量值大,小偏差,主要是由于电机模型的不准确和矩阵变换等因素造成。

  解决方法如下利用电机的反电势预加电压,让电机瞬间转动,关断全部个功率管,等待电机线电流过零,满足电机与功率装置断开的条件,然后测量电机端电压,端电压包含位置和转速信息。

  电机。

  一月坐标轴方程为从凡刁以一电流稳定苗后,持续约川左右,满足的条件,进边l到回以到卜一卜。

  厂……

  护 一一命肠……西目: 0转速跟踪曲线转速跟踪曲线图加人衰减因子后的仿真曲线根据测量反电势可推算出实际转子角为兰口丘一‘一一其中下乒下可。

  永磁同步电机。

  的启动也是采用上述方法,由于控制的第一步不知道转子的实际位置,可采用预加电压让电机转动,电机电流上升到一定的值具体的值由实验确定),然后让个功率管全部关断,电流电气传动自动化第期衰减因子,二一产一价一气一了,转速跟踪曲线转角跟踪曲线一。

  护三卜一仁于弃于甘二叮轴电流曲线图仿真实验曲线下降到零(这时电机已有转速),电流为零持续约拼,后测量电压,然后通过以上方法计算出实际转角。

  由以上仿真曲线可以看出,稳态时实际电机转速。

  和。

  之间在模型不准确的情况下是成比例关系转角在电角度内和有微小偏差,这将导致闭环控制时电机轴电流在稳态时与零值有微小偏差,但对电机调速的影响不大,可以利用。

  和。

  成比例这一特点来修正实际转速。

  解决方法为在电机旋转一个电角度,修正实际转速。

  一次。

  利用在个相隔较短的时间内次测量反电势端电压),通过反电势推算出实际转角和采用公式。

  二口一其中为次测量的间隔时间),算出。

  将。

  认为是实际电机转速。

  可求出心和。

  之间的比例关系缸,如果只采用一次测量得出的来修正,则可信度不高,解决的方法是对得出的一串取平均,用平均值来修正。

  不采用上述方法作为闭环调速方法的原因是上述方法不适用于粘滞系数较大的场合。

  电机转矩靠交轴电流产生,电流为零时电机靠惯性转动,而采用上述方法让电机的电流不断过零,此时电流为一串脉冲,导致电机的脉动转矩过大。

  通过以上理论和仿真分析,可看出采用此方法的优点为在电机参数不准确的情况下能较准确地估计电机的转角和转速,可忽略电机参数不准确给电机带来的估计偏差。

  结论本文所介绍的永磁同步电机()无速度传感器调速的新方法,很好地解决了电机模型不准确所带来的电机估计转速较大偏差。

  该方法可实现电机的平稳起动,并可防止电机参数变化所产生的稳态转速估计误差。

  参考文献川尹汤,从祀,M乙咖曳卿山旧加初加一儿以。

  一氏而PM锹训丽。

  反几忱加男抖一走3J秦永元,张洪械,汪叔华。

  卡尔曼滤波与组合导航原理西安西北工业大学出版社,小亮。

  大功率交交变频调速及矢量控制技术北京机械工业出版社,蒋大中。

  交流电机调速理论杭州浙江大学出版社,巨凡如爪毗冲加叱ne即二址叻。

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标签: 永磁
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