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[MCU] 异步电机无速度传感器矢量控制学习二更

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发表于 27-3-2024 21:49:43 | 显示全部楼层 |阅读模式

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导读:上期文章介绍的磁链闭环、速度开环的异步电机无速度传感器的矢量控制,基于其存在的在启动时有一个较大的估计值且带载能力弱的问题,本期文章介绍一种模型参考自适应的速度估计方法(MARS)。


一、引言
传统的异步电机控制中,常使用速度传感器作为速度环的反馈。由于机械结构与安装布置的原因,通常会存在误差,且电动汽车使用场景复杂。在众多应用场景中,周围环境的变化容易导致传感器发生故障,甚至损坏。相比之下,无速度传感器矢量控制系统体现出优势,它不再受限于应用场景,也不用担心速度传感器的使用寿命等问题。

对于异步电机的无速度传感器控制,已经提出多种转速估算方法,如最小二乘法、卡尔曼滤波法、模型参考自适应法、滑模观测法和人工智能技术等。其中,参考自适应速度估算(MRAS)模型得到相当关注,该方法实现难度较低,且不依赖于定子电阻,不会被电机运转时温度变化导致的电阻变化所影响,具有较高的稳定性和鲁棒性。

二、模型参考自适应(MRAS)介绍

2.1 基本原理

MRAS 模型是目前广泛使用的一种电机转速估算模型,该模型主要包括电压参考模型、电流推算模型和PI 自适应调节模型。基于d-q 两相静止坐标系下电机定子电压、电流与转子磁链的关系,将电压模型的转子磁链作为参考指标,将电流模型的转子磁链作为反馈控制量。当输入量同时输入到上述两个模型中,其产生的转子磁链观测结果的误差量输入至PI 自适应调节模型,自适应控制模型不断更新参数,将推算模型的输出量趋近于参考模型的输出。其中,电流模型转子磁链中包含转子转速变量,因此,可以从中获得转子转速的估算值。

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图1 MARS基本结构框图
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2.2自适应律的选择
基于MRAS 转速估计系统中,自适应律的选取至关重要。选取自适应律主要用到的方法有:局部参数最优化法(MIT 法)、Lyapunov 函数法、Popov 超稳定性理论法。常用的MRAS 转速估计法包括:基于瞬时无功功率模型、基于反电动势模型、基于转子磁链模型。现有文献采用PI调节器作为自适应律,根据Popov超稳定性理论证明了采用PI调节器作为自适应律可以使整个MRAS 系统保持全局渐进稳定。

下面设计自适应律。因为MRAS 自身就是一个时变的非线性系统,其稳定性是首要解决的问题,所以本文采用波波夫稳定性理论来设计自适应律。得到的自适应律如式(1)所示。

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可得图2 所示的用于异步电机转速估计的MRAS 模型。

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三、仿真搭建

3.1 MARS控制框图

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图3 基于转子磁链模型的MARS感应电机无速度传感器矢量控制系统
3.2仿真搭建过程
因为MARS是以电压型磁链观测器的输出值作为参考值,电流型磁链观测器的输出值为可调值,所以必须先知道异步电机的定子电压和定子电流。

3.2.1电压重构

A:第一种方法(需重点学习理解)

电压重构就是利用发波模块SVPWM输出的Sa、Sb和Sc算出Ua、Ub和Uc。

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图4电压重构

B:第二种方法

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图5定子电压获取

3.2.2定子电流

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图6定子电流

定子电流直接用的异步电机输出值。
3.2.3 MARS实现过程
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图7 电机参数

A:代码实现

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图8电压型磁链观测器代码实现

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图9电压型磁链观测器观测波形变化情况

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图10 转速估计
B:模块化实现

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图11 MRAS模块化实现

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图12异步电机无速度传感器矢量控制系统仿真模型四、仿真分析
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图13转速波形对比

从图13可知:在异步电机空载和带载的情况下,用MARS估计的转速都能够很好地跟踪上实际转速。

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