一种适用于永磁电机系统的增量式直接预测速度控制方法与流程

专利2022-06-29  69


本发明属于永磁同步电机控制技术领域,涉及一种基于增量式直接预测速度控制方法的非级联速度控制方案,更具体地说,是涉及一种适用于永磁电机系统的增量式直接预测速度控制方法。



背景技术:

永磁电机具有结构简单、比功率高、调速范围宽等优点,在精密数控机床、高速机车牵引和人工智能等领域得到了广泛应用。永磁电机速度控制算法通常采用以电流环为内环、以速度环为外环的级联控制结构,该种控制结构要求内环控制带宽远大于外环,以满足系统稳定性要求,但限制了电机转速的动态响应速度。有限集预测控制因具备动态性能优良、可实现多变量在线寻优、无需调制等显著优点,是构建永磁电机无级联直接速度控制结构的合适方案。

近年来,关于永磁电机直接预测速度控制(directpredictivespeedcontrol,dpsc)的研究备受关注。dpsc的完整实现方案最早于2012年提出,并成功用于永磁直驱系统。然而,考虑到速度预测模型维度高、运算复杂,该方法并没有讨论多步预测的实现问题,从而无法保证输出矢量为所设计优化问题的最优解。为降低算法的在线计算量,有学者通过将预测控制对应优化问题转化为多参数优化问题,可离线确定出不同凸分区下的输出矢量,但因凸分区数目过多,降低了算法的实用性。为此,有学者通过在电流参考值中引入数字pi控制器的形式,来保证短预测时域下算法的稳定性。然而,pi控制器的引入势必会降低dpsc的转速响应速度。近年来,随着研究的不断深入,无需pi控制器辅助,直接将转速误差项纳入dpsc价值函数,以取代多步预测,成为改进dpsc的可行途径之一,但仍缺乏有力的稳定性证明与价值函数权重整定方法。同时,为改善稳态速度控制精度,需要扩充dpsc控制集中的备选电压矢量数目,增加控制自由度。但是,由于经典速度预测模型过于繁杂,尚缺乏成熟的方法来实现基于扩张控制集的预测速度控制策略。此外,由于pi控制器和积分效应的缺失,dpsc的抗参数扰动能力较差。为此,有必要在其中增加相应的补偿环节,如扰动观测器、比例-谐振控制器、滑模结构等来增强算法的参数鲁棒性



技术实现要素:

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足,提出一种适用于永磁电机系统的增量式直接预测速度控制方法,该方法既能保持现有技术优良的转速动态控制性能,又能够大幅降低了实现多步速度预测的在线计算量,有效保证预测速度控制的稳定性。同时,通过增加备选控制矢量数目,该方法增加了电机的控制自由度,使得电机具备了平稳的速度性能。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

本发明适用于永磁电机系统的增量式直接预测速度控制方法,包括增量式速度预测模型、两阶段穷举寻优、边界矢量合成方法这三部分;具体设计过程如下:

1)将电压复平面以基本电压矢量v1,v2,…,v6为边界,划分为6个大扇区i、ii、…、vi,同时,在各扇区内依照相同相角间隔虚拟出nv个虚拟电压矢量,将6个基本电压矢量和6nv个虚拟电压矢量组成的矢量全部纳入控制集,形成扩张控制集;

2)设计出一种“边界矢量合成方法”,在无需复杂三角函数运算,仅利用基本电压矢量的基础上,确定扩张控制集内所有虚拟电压矢量的幅值与相角;定义电压矢量逆时针方向的边界基本矢量为“合成主矢量”vm,扩张控制集中的任一虚拟电压矢量必可在其它基本电压矢量vn的辅助下,沿边界合成该虚拟电压矢量,其合成关系为

vs=vm dnvn(1)

式中,vm和vn分别表示合成虚拟电压矢量所需的主、辅矢量,同一扇区内的每个虚拟电压矢量的vm和vn相同,仅dn不同,dn∈[0,1]为vn的分配系数,称之为“合成占空比”;考虑到各扇区内虚拟电压矢量依照相同相角间隔分布,故在扩张控制集中有dn=0,1/(nv 1),2/(nv 1),…,1;

3)结合第2)步中的边界矢量合成方法,将扩张控制集表示为

4)计算基本电压矢量与上一时刻输出电压间的电压增量;

5)采用闭环霍尔电流传感器采集电机定子三相电流值,采用电压传感器采集逆变器直流母线电压值,并将采样值与第4)步的电压增量代入如下增量式速度预测模型

其中:

式中,ud、uq、id、iq分别表示电机d、q轴定子电压和电流,rs、ls、ψf、p、jm、bm分别表示电机定子电阻、电感、转子永磁磁链、极对数、转动惯量和摩擦系数,ωe表示电机的电角频率,ωen为额定电角频率,np为预测步长,id(k 1)、iq(k 1)、ωe(k 1)、id(k)、iq(k)、ωe(k)分别为第(k 1)ts时刻和第kts时刻的d、q轴电流和电角频率,ud(k)、uq(k)分别为第kts时刻作用于电机的d、q轴电压值,ts为离散控制周期,“δ”表示变量增量,即:δid(k 1)=id(k 1)-id(k),δid(k)=id(k)-id(k-1),δiq(k 1)=iq(k 1)–iq(k),δiq(k)=iq(k)-iq(k-1),δωe(k 1)=ωe(k 1)-ωe(k),δωe(k)=ωe(k)-ωe(k-1);

6)将第5)步中的预测值代入下面的优化问题中进行穷举寻优,

其中:

式中,j(k)表示增量式直接预测速度控制对应的价值函数,is和imax分别表示定子电流有效值和最大值,inf表示无穷大实数,x*表示参考值向量。x(k n)表示电机系统第(k n)ts时刻的状态向量,其中x=[idiqωe]t;在id=0控制中,x*=[0iqrefωeref]t,其中iqref和ωeref分别表示q轴电流和电角频率的参考值;q=diag[λdλqλω]t表示权重系数矩阵,其中λd、λq和λω分别表示d轴电流、q轴电流和转速的权重系数;

7)假定第6)步中得到的令j最小的基本电压矢量为vopt,令j次小的基本电压矢量为vsubopt,则最优输出电压矢量所在扇区必为vopt和vsubopt所包围的扇区,即为最优扇区;

8)在确定最优输出电压矢量所在扇区后,将该扇区内的各矢量依次代入价值函数j(k)进行二次穷举寻优,以确定最优输出电压矢量及其合成占空比;

9)根据矢量运算法则和幅秒平衡原理,合成占空比与三相输出占空比da、db和dc间存在之间直接对应关系,从而,可在无需空间矢量调制技术辅助的情况下直接确定三相输出占空比;

10)将第9)步中得到的三相输出占空比转换为功率器件的开关信号,实现对永磁电机的直接速度控制。

与现有技术相比,本发明的技术方案所带来的有益效果是:

(1)本发明提出了一种新型矢量合成方案——“边界矢量合成方法”,在无需复杂三角函数运算,仅利用基本电压矢量的基础上,确定控制集内所有虚拟矢量的幅值与相角,可大幅降低预测过程中的矢量合成计算量。

(2)本发明提出了一种增量式速度预测模型,模型中不包含时变参数,且可在离线确定所有系数矩阵的前提下,实现对未来转速值的预测,从而大幅降低了模型的在线计算量。

(3)本发明设计了一种适用于扩张控制集的两阶段穷举寻优法,可快速从控制集中筛选出最优扇区及其对应合成占空比。

(4)本发明在增量式速度预测模型的基础上,提出增量式直接预测速度控制方法,可利用价值函数直接筛选出满足转速、电流和工况需求的电压矢量作用于电机,避免了级联控制结构,大幅缩短了电机的转速调节时间。

附图说明

图1是两电平电压源型逆变器馈电永磁电机系统结构图。

图2是永磁同步电机增量式直接预测速度控制方法原理框图。

图3是两电平电压型逆变器空间矢量分布示意图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明作进一步的描述。

永磁电机速度控制算法通常采用以电流环为内环、以速度环为外环的级联控制结构,该种控制结构要求内环控制带宽远大于外环,以满足系统稳定性要求,但限制了电机转速的动态响应速度。有限集预测控制因具备动态性能优良、可实现多变量在线寻优、无需调制等显著优点,是构建永磁电机无级联直接速度控制结构的合适方案。然而,受限于计算量大、自由度受限等问题,直接预测速度控制(directpredictivespeedcontrol,dpsc)的实现效果并不理想。为解决经典dpsc在线计算量大、控制自由度受限的难题,本发明提出一种具有参数鲁棒性的增量式直接预测速度控制(incrementaldirectpredictivespeedcontrol,idpsc)方法。

相比于传统改进控制方法,本发明借助增量式建模手段,以及通过合理近似来消去计算冗余部分,获得可离线确定所有参数的多步速度预测模型,以期在降低算法在线计算量,实现多步速度预测的同时,嵌入积分内模,改善算法参数鲁棒性。同时,扩充dpsc控制集中的备选电压矢量数目,并设计出与之相适应的边界矢量合成方法和两阶段穷举寻优方法,以期增加算法控制自由度,改善转速稳态控制精度。总体来看,本发明所提方法策略有效改善了永磁电机转速调控能力,且具有较好的可实施性。

在本实施例中,选用ti公司生产的浮点型双核数字处理器(dsp)tms320f28377d和intel公司生产的cyclonev系列fpga共同实现控制方法。其中,dsp主要负责算法执行,fpga主要负责高精度adc采样与dac转换、分发脉冲等。电路结构如附图1所示,图中左侧为三相电网和不可控整流桥,其中,sap、sbp、scp、san、sbn和scn分别表示2l-vsi三相(a、b和c)上、下桥臂igbt的开关状态,以“1”表示igbt处于开通状态,“0”表示igbt处于关断状态;udc为直流侧电容电压;右侧为两电平电压源型逆变器,控制一台永磁同步电机。

本发明适用于永磁电机系统的增量式直接预测速度控制方法,主要包括增量式速度预测模型、两阶段穷举寻优、边界矢量合成方法这三部分,其原理框图如图2所示。增量式速度预测模型:采用增量式建模方法,建立的增量式速度预测模型,可满足速度预测精度的同时,大幅降低多步预测计算量。两阶段穷举寻优:从扩张控制集中确定系统输出矢量需要两步完成,为此而设计出一种与扩张控制集对应的穷举寻优法。边界矢量合成方法:可在无需复杂三角函数运算,仅利用基本电压矢量的基础上,确定控制集内所有虚拟矢量的幅值与相角。

该控制方法的具体设计步骤如下:

1)控制方法中令d轴电流参考值idref=0,并采用龙贝格负载观测器,提供q轴电流参考值iqref。电角频率参考值ωeref可根据工况需要直接给定。

2)将电压复平面以基本电压矢量v1,v2,…,v6为边界,划分为6个大扇区i、ii、…、vi,如图3所示。同时,在各扇区内依照相同相角间隔虚拟出nv个虚拟电压矢量。将6个基本电压矢量和6nv个虚拟电压矢量组成的矢量全部纳入控制集,形成扩张控制集。

3)根据空间矢量调制理论,利用正弦定理,扩张控制集中的任一电压矢量均可利用其所在扇区的相应矢量来合成。然而,采用此方法确定矢量的幅值和相角,势必会在预测过程中引入大量三角函数运算,导致多步预测算法在线计算量骤增。为此,设计出一种“边界矢量合成方法”,在无需复杂三角函数运算,仅利用基本电压矢量的基础上,确定扩张控制集内所有虚拟电压矢量的幅值与相角。定义电压矢量逆时针方向的边界基本矢量为“合成主矢量”vm,由图3可以看出,扩张控制集中的任一虚拟电压矢量必可在其它基本电压矢量vn的辅助下,沿边界合成该虚拟电压矢量,其合成关系为

vs=vm dnvn(1)

式中,vm和vn分别表示合成虚拟电压矢量所需的主、辅矢量,如表1所示。由该表可知,同一扇区内的每个虚拟电压矢量的vm和vn相同,仅dn不同。dn∈[0,1]为vn的分配系数,本发明称之为“合成占空比”。考虑到各扇区内虚拟电压矢量依照相同相角间隔分布,故在扩张控制集中有dn=0,1/(nv 1),2/(nv 1),…,1。

表1各扇区对应的合成主、辅矢量

4)结合第3)步中的边界矢量合成方法,将扩张控制集表示为

5)计算基本电压矢量与上一时刻输出电压间的电压增量,计算表格如下

表2各扇区对应的电压增量

表中,δu1~δu6表示基本电压矢量v1,v2,…,v6与上一时刻输出电压间的电压增量;d表示上一时刻的合成占空比。

6)采用闭环霍尔电流传感器采集电机定子三相电流值,采用电压传感器采集逆变器直流母线电压值,并将采样值与表1中的电压增量代入如下增量式速度预测模型

其中:

式中,ud、uq、id、iq分别表示电机d、q轴定子电压和电流,rs、ls、ψf、p、jm、bm分别表示电机定子电阻、电感、转子永磁磁链、极对数、转动惯量和摩擦系数,ωe表示电机的电角频率,ωen为额定电角频率,np为预测步长。id(k 1)、iq(k 1)、ωe(k 1)、id(k)、iq(k)、ωe(k)分别为第(k 1)ts时刻和第kts时刻的d、q轴电流和电角频率,ud(k)、uq(k)分别为第kts时刻作用于电机的d、q轴电压值,ts为离散控制周期。“δ”表示变量增量,即:δid(k 1)=id(k 1)-id(k),δid(k)=id(k)-id(k-1),δiq(k 1)=iq(k 1)–iq(k),δiq(k)=iq(k)-iq(k-1),δωe(k 1)=ωe(k 1)-ωe(k),δωe(k)=ωe(k)-ωe(k-1)。

7)将第6)步中的预测值代入下面的优化问题中进行穷举寻优,

其中:

式中,j(k)表示增量式直接预测速度控制对应的价值函数,is和imax分别表示定子电流有效值和最大值,inf表示无穷大实数,x*表示参考值向量。x(k n)表示电机系统第(k n)ts时刻的状态向量,其中x=[idiqωe]t;在id=0控制中,x*=[0iqrefωeref]t,其中iqref和ωeref分别表示q轴电流和电角频率的参考值;q=diag[λdλqλω]t表示权重系数矩阵,其中λd、λq和λω分别表示d轴电流、q轴电流和转速的权重系数。

8)假定第7)步中得到的令j最小的基本电压矢量为vopt,令j次小的基本电压矢量为vsubopt,则最优输出电压矢量所在扇区必为vopt和vsubopt所包围的扇区,即为最优扇区。

9)在确定最优输出电压矢量所在扇区后,将该扇区内的各矢量依次代入价值函数j(k)进行二次穷举寻优,以确定最优输出电压矢量及其合成占空比。

10)根据矢量运算法则和幅秒平衡原理,合成占空比与三相输出占空比da、db和dc间存在之间直接对应关系,如表3所示。从而,可在无需空间矢量调制技术辅助的情况下直接确定三相输出占空比。

表3各扇区中合成占空比与输出占空比间的对应关系

11)将第10)步中得到的三相输出占空比转换为功率器件的开关信号,实现对永磁电机的直接速度控制。

在本实施例中,第3)步为设计的边界矢量合成方法,第6)步为建立的增量式速度预测模型,第7)步~第9)步为两阶段穷举寻优方法,三部分在图2的控制原理框图中作了明确标注。

尽管上面结合附图对本发明的功能及工作过程进行了描述,但本发明并不局限于上述的具体功能和工作过程,上述具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可以做出很多形式,这些均属于本发明的保护之内。


技术特征:

1.一种适用于永磁电机系统的增量式直接预测速度控制方法,其特征在于,包括增量式速度预测模型、两阶段穷举寻优、边界矢量合成方法这三部分;具体设计过程如下:

1)将电压复平面以基本电压矢量v1,v2,…,v6为边界,划分为6个大扇区i、ii、…、vi,同时,在各扇区内依照相同相角间隔虚拟出nv个虚拟电压矢量,将6个基本电压矢量和6nv个虚拟电压矢量组成的矢量全部纳入控制集,形成扩张控制集;

2)设计出一种“边界矢量合成方法”,在无需复杂三角函数运算,仅利用基本电压矢量的基础上,确定扩张控制集内所有虚拟电压矢量的幅值与相角;定义电压矢量逆时针方向的边界基本矢量为“合成主矢量”vm,扩张控制集中的任一虚拟电压矢量必可在其它基本电压矢量vn的辅助下,沿边界合成该虚拟电压矢量,其合成关系为

vs=vm dnvn(1)

式中,vm和vn分别表示合成虚拟电压矢量所需的主、辅矢量,同一扇区内的每个虚拟电压矢量的vm和vn相同,仅dn不同,dn∈[0,1]为vn的分配系数,称之为“合成占空比”;考虑到各扇区内虚拟电压矢量依照相同相角间隔分布,故在扩张控制集中有dn=0,1/(nv 1),2/(nv 1),…,1;

3)结合第2)步中的边界矢量合成方法,将扩张控制集表示为

4)计算基本电压矢量与上一时刻输出电压间的电压增量;

5)采用闭环霍尔电流传感器采集电机定子三相电流值,采用电压传感器采集逆变器直流母线电压值,并将采样值与第4)步的电压增量代入如下增量式速度预测模型

其中:

式中,ud、uq、id、iq分别表示电机d、q轴定子电压和电流,rs、ls、ψf、p、jm、bm分别表示电机定子电阻、电感、转子永磁磁链、极对数、转动惯量和摩擦系数,ωe表示电机的电角频率,ωen为额定电角频率,np为预测步长,id(k 1)、iq(k 1)、ωe(k 1)、id(k)、iq(k)、ωe(k)分别为第(k 1)ts时刻和第kts时刻的d、q轴电流和电角频率,ud(k)、uq(k)分别为第kts时刻作用于电机的d、q轴电压值,ts为离散控制周期,“δ”表示变量增量,即:δid(k 1)=id(k 1)-id(k),δid(k)=id(k)-id(k-1),δiq(k 1)=iq(k 1)–iq(k),δiq(k)=iq(k)-iq(k-1),δωe(k 1)=ωe(k 1)-ωe(k),δωe(k)=ωe(k)-ωe(k-1);

6)将第5)步中的预测值代入下面的优化问题中进行穷举寻优,

其中:

式中,j(k)表示增量式直接预测速度控制对应的价值函数,is和imax分别表示定子电流有效值和最大值,inf表示无穷大实数,x*表示参考值向量。x(k n)表示电机系统第(k n)ts时刻的状态向量,其中x=[idiqωe]t;在id=0控制中,x*=[0iqrefωeref]t,其中iqref和ωeref分别表示q轴电流和电角频率的参考值;q=diag[λdλqλω]t表示权重系数矩阵,其中λd、λq和λω分别表示d轴电流、q轴电流和转速的权重系数;

7)假定第6)步中得到的令j最小的基本电压矢量为vopt,令j次小的基本电压矢量为vsubopt,则最优输出电压矢量所在扇区必为vopt和vsubopt所包围的扇区,即为最优扇区;

8)在确定最优输出电压矢量所在扇区后,将该扇区内的各矢量依次代入价值函数j(k)进行二次穷举寻优,以确定最优输出电压矢量及其合成占空比;

9)根据矢量运算法则和幅秒平衡原理,合成占空比与三相输出占空比da、db和dc间存在之间直接对应关系,从而,可在无需空间矢量调制技术辅助的情况下直接确定三相输出占空比;

10)将第9)步中得到的三相输出占空比转换为功率器件的开关信号,实现对永磁电机的直接速度控制。

技术总结
本发明公开了一种适用于永磁电机系统的增量式直接预测速度控制方法,主要包括增量式速度预测模型、两阶段穷举寻优、边界矢量合成方法这三部分;增量式速度预测模型:采用增量式建模方法,建立的增量式速度预测模型,可满足速度预测精度的同时,大幅降低多步预测计算量;两阶段穷举寻优:从扩张控制集中确定系统输出矢量需要两步完成,为此而设计出一种与扩张控制集对应的穷举寻优法;边界矢量合成方法:可在无需复杂三角函数运算,仅利用基本电压矢量的基础上,确定控制集内所有虚拟矢量的幅值与相角。本发明既能保持现有技术优良的转速动态控制性能,又能够大幅降低了实现多步速度预测的在线计算量,有效保证预测速度控制的稳定性。

技术研发人员:周湛清;乔升威;耿强;王志强;夏长亮
受保护的技术使用者:天津工业大学
技术研发日:2020.03.18
技术公布日:2020.06.09

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