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根据高阶滑模观测器的磁链参数检测办法

Flux linkage parameters detection method based high order sliding mode observer目云奎(湖南工业大学电气与信息工程学院,湖

Flux linkage parameters detection method based high order sliding mode observer

目云奎
(湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南 株洲 412007)

      摘要:针对永磁同步电机磁链参数改变问题,提出了根据非奇特终端滑模观测器的在线检测办法。首要,挑选d-q坐标系下定子电流作为状况变量,结构内置式永磁同步电机(IPMSM)磁链检测的数学模型。然后,针对电机运转进程中磁链参数遭到外界搅扰会发生改变,结构了非奇特终端模观测器,使用Lyapunov安稳性理论对观测器的安稳性进行证明。最终,仿真成果验证了所提办法的可靠性和真实性。
       关键词:内置式永磁同步电机非奇特终端滑模观测器磁链参数

  0 导言

      嵌入式永磁同步电机(IPMSM)因为具有较强的过载才能,被广泛应用于牵引体系。电机运转进程中,因为各种参数改变,尤其是磁链的改变,导致电机达不到抱负的输出作用。因而,精确的勘探出运转电机中参数改变状况,对延伸电机寿数含义颇深[1]
  牵引体系中的牵引电机运转区间跨度较大,运转工况极易改变、运转环境极为恶劣以及结构的特殊性,导致其电感参数运转进程中会发生改变,从而致使电机操控精度下降。对电机的磁链进行在线实时辨识,是为了确保牵引体系可以安全可靠的运转。电机运转中,电阻参数受温度影响很大,所以对电机定子电阻方面研讨的论文非常之多。文献[2]根据改进型滑模观测器对电机转速以及转子方位进行盯梢的一起,运用李雅普诺夫函数对电阻进行实时观测。文献[3]用自习惯操控完成了永磁同步电机电阻辨识。文献[4-5]使用电机模型构建状况观测器以及树立不同算法对定子电阻进行辨识,可是该办法辨识进程较为杂乱。文献[6]经过热学模型对定子电阻进行修正是使用电阻受温度影响而发生改变的特性。关于电阻参数的研讨,现在已宣布了很多研讨成果,本文不再进行深入研讨。
  IPMSM失磁导致d-q轴都有磁链重量,故检测难度添加。文献[7-9]均以表贴式永磁同步电机为研讨目标,对电机电感、磁链等参数进行辨识。文献[10]根据模型参阅自习惯理论,使用q轴电流方程结构出自习惯电流观测器,对嵌入式永磁同步电机的很多参数进行检测,但只测出电机参数的静态辨识成果。
  本文针对永磁同步牵引电机在运转进程中遭到外界搅扰导致磁链参数实时改变的特色,给出一种根据非奇特终端滑模观测器的在线检测办法,完成对IPMSM的磁链在线检测。仿真成果表明了所提办法的可靠性和真实性。
  1 IPMSM数学模型

  IPMSM在d-q坐标系下的数学模型为[10]

1.png

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  其间,Ld、Lq分别是d、q轴电感; R 是定子电阻; ω 是转子电角速度;id、iq分别是d、q轴电流;ud、uq分别是d、q电压; ψf是永磁体磁链。把定子电流选作状况变量,由式(1)可得永磁同步电机的状况方程:

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  2 非奇特终端滑模观测器规划
  为了得到精确的实时磁链观测值,规划如下非奇特终端滑模观测器:

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  由式(2)与式(3)可得观测器差错方程为:

  选取非奇特终端滑模面为

  式中:

3.png

  规划式(6) ~ 式( 8) 所示的操控律,则体系在有限时间内收敛至0。

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  由以上证明可知所规划的观测器(3)渐进安稳,且可经过调理 p、q、 â 参数调理收敛速度。当体系状况抵达滑模切面后,由滑模等值操控原理可得

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  3 仿真与剖析
  根据非奇特终端滑模观测器的IPMSM矢量操控体系框图如图1所示,首要由速度环、电流环、方位速度检测模块和状况观测器模块等组成。id=0操控战略应用在本文中。

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  下面临非奇特终端滑模观测器进行剖析。分别对电机正常运转与电机存在扰动两种不同状况进行评论。
  正常运转状况下, 为证明观测器的鲁棒性,设置初始转速为refω =225 rad/s, 在0.1 s时开端添加至300rad/s;图2是给出的磁链参数观测波形。从图2可知,在正常状况下,观测器能完成磁链参数快速、精确的盯梢以及预算。电机存在搅扰: 给电机加上必定搅扰,搅扰取为sint。

  如图3所示,该体系可以快速精确的检测出体系的磁链参数改变且能敏捷的盯梢。

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  4 定论:
  牵引电机运转在比较恶劣的环境下,磁链参数简单发生改变。规划的非奇特终端滑模观测器能对电机的磁链进行快速精确的辨识。该算法简洁且易于完成。仿真成果表明:本办法可以快速对磁链参数改变进行检测以及盯梢,鲁棒性极强。
  参阅文献:
  Vinson G, Combaca M, Prodo T, et al. Permanent Magnets Synchronous Machines Faults Detection and Identification[C]. 38 th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society,2012, 3925-3930.

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  GUO Y, XI Z, CHEN G D. Speed regulation of permanent magnet synchronous motor viafeedback dissipative Hamiltonian realization[J]. IET Control Theory & Application, 2007, 1(1):281-290.
  谷鑫,胡升,史婷娜等. 根据神经网络的永磁同步 电 机 多 参 数 解 耦 在 线 辨 识 [J]. 电 工 技 术 学 报,2015, 30(6): 114-121.
  肖曦,许青松,王雅婷等. 根据遗传算法的内埋式永磁同步电机参数辨识办法[J]. 电工技能学报,2014,29(3):21-26.
  王鸿山.风力发电机操控中的参数辨识技能[D].合肥:合肥工业大学, 2009.
  刘金海,陈为. 表贴式永磁同步电机准稳态多参数在线辨识[J].电工技能学报, 2016, 31(17):154-160.
  杨宗军,王莉娜. 表贴式永磁同步电机的多参数在线辨识[J].电工技能学报, 2014, 29(3):111-118.
  刘侃,章兢. 根据自习惯线性元件神经网络的外表式永磁同步电机参数在线辨识, 2010, 30(30):68-73.
  陈振锋,钟彦儒,李洁.嵌入式永磁同步电机自习惯在线参数辨识[J].电机与操控学报, 2010, 14(4):9-13.
  李永东.沟通电机数字操控体系.2 版[M].北京:机械工业出版社,2012: 337-339.
  作者简介:
  目云奎(1989-),男,安徽亳州人,助理工程师,硕士,首要研讨方向:电力传动技能及其故障诊断。

本文来源于科技期刊《电子产品世界》2019年第4期第81页,欢迎您写论文时引证,并注明出处

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