双电机运动控制系统软件设计外文翻译资料

同步发电机为了实现能量的转换，需要有一个直流磁场。而产生这个磁场的直流电流，称为发电机的励磁电流。由三相交流电产生的旋转电枢磁动势及建立的电枢磁场，一方面切割定子绕组，并在定子绕组中产生感应电动势；另一方面以电磁力拖动转子以同步转速旋转。永磁同步电动机的动态数学模型为非线性、多变量，它含有omega;与id或iq的乘积项，因此要得到精确的动态控制性能，必须对omega;和id，iq解耦。该控制方案摒弃了矢量控制中解耦的控制思想及电流反馈环节，采取定子磁链定向的方法，利用离散的两点式控制直接对电动机的定子磁链和转矩进行调节，具有结构简单，转矩响应快等优点。

本文对三种电动势估计方法进行了比较，观察者这个模拟器被用来估计反电动势速度范围低于每秒一次的实验。利用他们的瞬时值，然后用来计算永磁同步电动机的轴位置。这种结构的性能非常好，估算的重要性确定了在低速范围内的位置。这些方法是基于以下结构的反电动势力估计:电机电气部分模型的观察者，带有修正修正功能的观察者，以及基于简化模型。以这种方式获得的瞬时值反电动势，取决于获取它们的方法，其特点是估计轴的质量和精度的位置。对估计和测量值进行比较和讨论。

1、介绍

永久磁铁同步电动机经常被用于行业使用中，它的主要优点是高功率密度，高扭矩的惯性比，小转矩脉动，以及在低速范围内的精确控制。这些特性使PMSM成为高级驱动器的合适选择。但是，高效和小尺寸的原因，也可以让它在家用电器中使用。利用这些呈现的优势，pmsm采用矢量控制。在这种情况下，一个电机轴位置传感器需要启用PMSM的有效控制。无传感器控制PMSM驱动仍然是当前的研究任务。然而已经被很多人描述过出版物和实现，但是在低速和零的速度范围内，依旧需要新的解决方案，目前对于低和零速度范围，引入了额外的测试信号进入控制链，而当前的响应决定了轴位置。这是一个假设,基于反电动势的估计方法不是适合低速的状态，自那以后估计的信号是失真的或噪声的，因此很难得到。在这个区域进行适当的操作，确定在无传感器模式下。

自动调节励磁系统可以看成为一个以电压为被调量的负反馈控制系统。无功负荷电流是造成发电机端电压下降的主要原因，当励磁电流不变时，发电机的端电压将随无功电流的增大而降低。但是为了满足用户对电能质量的要求，发电机的端电压应基本保持不变，实现这一要求的办法是随无功电流的变化调节发电机的励磁电流。

发电机与系统并联运行时，可以认为是与无限大容量电源的母线运行，要改变发电机励磁电流，感应电势和定子电流也跟着变化，此时发电机的无功电流也跟着变化。当发电机与无限大容量系统并联运行时，为了改变发电机的无功功率，必须调节发电机的励磁电流。此时改变的发电机励磁电流并不是通常所说的“调压”，而是只是改变了送入系统的无功功率。

并联运行的发电机根据各自的额定容量，按比例进行无功电流的分配。大容量发电机应负担较多无功负荷，而容量较小的则负提供较少的无功负荷。为了实现无功负荷能自动分配，可以通过自动高压调节的励磁装置，改变发电机励磁电流维持其端电压不变，还可对发电机电压调节特性的倾斜度进行调整，以实现并联运行发电机无功负荷的合理分配。

在研究中使用了驱动的结构，这是众所周知的矢量控制系统。驱动器配置级联控制使用闭环控制回路(速度控制器r)结构内电流控制回路(dq轴的控制器:Rid，Riq)。

该系统配备了位置/速度传感器,只用于比较目的和分析位置以及估计质量。实际电机轴位置的估计值被使用在坐标系统的变换模块中。速度的估计值被用于控制回路的速度。在调查中使用的控制算法有可能改变操作模式:驱动器可以在关闭模式下工作(观察到值用于控制驱动器)或在打开模式中(仅考虑观察值)。检测电机由实验室的逆变器提供，与六脉冲整流器一起工作。图中可见第二台机器是由工业逆变器提供的在这种情况下，它被使用于驱动被检查的电机，以便记录后面的电动势。这机器也作为受控的负载源工作(不用于这些研究)。主控制系统是基于浮点数的DSP。检查驱动的操作使用的是转子策略。所有的结构，控制器和估计量都是计算出来的，使用周期等于100，逆变器的载波频率也一样等于10 kHz。参考电压是用来代替测量为了达到平滑的观察值。使用参考估计算法中的电压值非常方便计算和影响轴上获得的值的质量位置计算。质量被定义为低价值和位置误差的小振荡。然而,不同的电机终端电压值和在低转速范围内的参考值，电压到达的地方较低的值。选定的观察者估计了站坐标系统的后EMFs，然后计算了轴的正弦和余弦的位置。最后，应该计算电机轴转速对速度控制结构进行适当的操作。

2、电机模型

可以假设，对于典型的简化假设，转子没有线圈，涡流和温度的影响被转子忽略和产生的通量是恒定的，然而，当工作在低速范围时，至少是这样假设太简单了，比如电子部件的一般形式在固定正交坐标系中的PMSM模型。

带有状态变量ialpha;, ibeta;, omega; and Theta;的马达模型是非线性的。在一个没有机械传感器的概念中，速度和轴位置，这些所有的状态变量都是可测量的。这些符号ialpha;, ibeta;, Yalpha;, Ybeta;, Yf, ealpha;, ebeta;是定子电流，定子和磁通量在a坐标系中连接和感应电动势。符号valpha;vbeta;是输入定子电压、R和L的组成部分是定子绕组电阻和电感。这些符号和转子的速度在这个位置，J是惯性矩而TL是载荷转矩被视为外部干扰。这样的模型公式很容易进行观察者结构的推导。只使用电子的部分马达模型足以形成一个位置观察者工作满意的精度。

3、反电动势评估方法

在纸上使用的位置估计方法是，基于在定子线圈中产生的后电动势的估计值，然后计算轴位置。在研究中使用的估计方法主要基于卢恩伯格观察者，卢恩伯格1971年的研究应用比例校正函数。另一种方法是基于扩展的回调函数成比例积分回调函数。p-i形式是p-i-i2截断的结果纠正功能的形式，可能会在2011年的Urbanski 2013年的城市生活中使用。估计是准备作为一个系统。它是基于马达模型的只有在固定坐标系下的两个第一个电子方程有状态变量ialpha;, ibeta;,输入变量valpha;, vbeta; (参考电压)和背部EMF ealpha;, ebeta;，这可能被认为是Parasiliti的干扰。给出了估计技术的一般结构。根据回调函数的形式，估计EMFs有不同的质量，这影响了计算的质量shaft位置的瞬时值。

A: 参考观察者

作为参考，卢恩伯格观察者的结构被用来估计EMF。观察者方程的基本版本如下。

Kebeta;是当前的修正收益，而Kibeta;则是对a坐标系的电动势校正增益。在这种情况下，一个纠正函数有一个在p类型中使用的表单控制器。只有两个观察者参数被指定(ki=ki=ke=ke)，这样的观察者在其他方面也有很好的描述出版物。

B：带有修正校正函数的观察者

在低速范围内使用的校正函数可能是成比例的，因此，修正者只是一组收益。为了提高精确度特别是在动态状态下，更高的速度范围在高阶计算中，可以扩展校正器的结构。通过添加另一个积分电路(它给出了一个校正函数的形式在pi类型控制器中使用)或两个附加的集成器纠正函数p-i-i2，就像在矩阵形式中所展示的那样。

KP，KI和KII是校正因子，分别是比例，观察者校正器的积分和二重积分分量。这校正函数F可以用来代替增益K。速度范围不需要像在a中那样使用全部6个观察者参数对p-i-i2进行校正，p-i就足以提高评估质量，就像在本研究中使用。

假设在轴上的运动是对称的，还有只有四个参数，应该选择:比例部分和积分部分，在现在的方程中Ki-P = Kialpha;-P = Kibeta;-P , Ki-I = Kialpha;-I = Kibeta;-I和系数比例部分和积分部分，在后面的电动势方程中Ke-P = Kealpha;-P = Kebeta;-P , Ke-I = Kealpha;-I = Kebeta;-I。

C:模拟器

事实上，这是在消除电机模型中电感的情况下，从PMSM部分减少的结构。该结构仅用于比较目的。没有纠正反馈，因此它的方程式看起来非常小。

假设，使用模拟器(定义为适当转换的模型)对未知状态变量的估计给出了糟糕的影响，但是由于缺乏集成错误的可能性，估计误差在一定的范围内。该结构的缺点主要是对对象参数估计精度的敏感性。这种结构的优点是非常简单。

4、位置和速度计算

在估计后电动势后，下一步是计算轴的位置和速度。事实上，估计轴位置的正弦和余弦值足够使用矢量控制，不需要计算轴角。用来计算这个位置的方程如下。

这种获得的轴位置信息可用于坐标系统的转换块。它的工作原理很好，包括在图中所示的中速和高速的计算位置和速度，参考速度值为157/s。测量的位置和位置估计误差的大小是这个数字的十倍。估计轴位置的正弦值是可见的(图5、通道3和4)，另一个问题是速度计算，它应该是快速和可靠的，特别是在低速范围内。在该速度范围内，在流量分布中非线性，齿轮的转矩，逆变器的时间和其他现象对所期望的电机扭矩有很大的影响，期望获得不振荡的速度波形。在图6中可以清楚地看到驱动器在传感器模式下运行的情况。即使在q轴上有一个恒定的参考电流，测量的速度也不是恒定的。

在这里，ke比例因子。这种方法基于计算后的EMF模块，因为一个步骤方法是快速的(不需要知道以前的值)，但是如果估计的反电动势与一个正弦曲线的形状有很大的不同。由于估计的反电动势的形状，它在低速时不能正常工作，如果驱动器在传感器模式下运行。使用的速度计算提供了图7所示的波形。正如在第三部分中提到的，用于评估后EMF的三种结构被检查。在图中所使用的标记a/b/c，与第三部分使用的结构相对应。在传感器模式下，在稳定状态下，估计的速度值振荡不允许在无感觉模式下进行适当的操作。然而，这个位置估计是可以接受的精度。尽管有这些不利的现象，但是已经开始一个无感觉的操作。对于速度控制器这样的设置，作为基于传感器的系统的控制器，驱动器不工作。在一个以“较慢”速度控制器性能为参数的例子中，驱动器的运行非常糟糕，但这意味着其中一个解决方案可能是使用非线性速度控制器或补偿系统，例如，就像布罗克那样。在恒转矩范围内，后电动势的振幅与电机速度成正比。实验证明，该假设在低速范围中是有效的，在完成自调过程后，利用工业逆变器获得了波形波形。然而，上面的假设可能是不正确的，在估计后电动势的情况下，至少在出现的情况下是这样的。在一种情况下，速度达到一定的低值，而在下面，估计的电动势振幅几乎停止变化。即使在双轴转速加倍的情况下，也可以看到，如果参考电压被用作观察者的输入，而不是测量的电压。图10中清晰可见。在低速时获得的反电动势的估计值没有噪声或损坏。然而，从0.4拉德/s到1.6拉德/s的速度变化并不会引起明显的改变后电动势的振幅。此外，在减速的情况下，在静止不动的情况下，在静止状态下的反电动势的长度也不会下降。这种现象对于所有的估计结构都是可见的。反电动势和这种现象的不规范消除了直接使用的影响，为了计算速度，位置估计可以在可接受的精度下工作。在图11中，在估计位置的反电动势波形中不存在不规律的影响，在图11中，对轴位置的正弦和余弦的比较，以及对EMF的支持。通道的规模，以及已被规范化为视觉比较。计算的位置是非常平滑的。为了保持一个恒定的速度值，q轴电流不断变化其值，这表明了高速控制器的高动力学需要，这是利用传统控制结构获得可靠的无传感器操作的一个大问题。为了计算速度，直接使用的效果在图12中也可以看到。计算速度波形的振荡，由于非正弦回电动势形状，其平均价值略有不同。在典型的速度控制结构中，这样的信号对于控制机器的速度是完全无用的。在研究中，比较了所提出的结构对轴位置的估计。分析了计算的正弦值和余弦值的噪声水平，正弦和余弦的畸变，在参考速度和估计后的电动势矢量长度的变化情况下，对正弦和余弦的畸变进行了计算。所有的波形，除了图5和图8所示的波形，都是在s方模式下获得的。

下面的测试实现了:参考速度的循环变化(也从0)到0.4拉德/s，由0.8拉德/s上升到1.6拉德/s，发动机无载。结构A、B和C的操作显示在图中。然而，图15显示的是波形，或者是惯性矩的两倍。值得注意的是，通过观察者的附加集成器修改校正函数，提高了计算后的EMF模块的平滑度。更重要的是结构的显著减少信号的失真B,这是明显的阶跃变化的速度结构a，可能使用更小的校正因子和集成商的过滤效果在B结构导致更大的对外部扰动的鲁棒性,其效果是可见的速度测量波形。

对图14中结构C的波形进行分析，首先是可见的，后电动势的估计质量很差。它充满了噪音，它的包络线随着电机转速的增加而增加。反电动势的低质量导致计算位置的低质量，可以看到有很多干扰，在计算正弦波形的波形中可以看到和余弦。这种现象在使用观察者(结构a或B)的情况下是不可见的，惯性矩的加倍并不会显著地影响位置估算的能力。

5、总结

本研究的目的是为了进一步研究这一课题。根据所提出的波形，可以对电机轴位置的估计，在低速范围内进行估计。主要的问题是，在速度上有多深，用基于反电动势估计的方法来保持正确的位置估计。问题是如何从这种位置信号中提取速度信号。这样的驱动器可以在无传感器模式下工作，提供参考，扭矩将被正确计算。这意味着没有速度反馈的工作的必要性，或者使用更有效的计算速度的方法。即使在使用传感器模式的速度控制的情况下，当使用典型的线性控制器时也很难保持平滑的速度波形，在有记录的反电动势波形(图9)上可以看到。在PMSM中，扭矩脉动会影响无传感器模式的速度波形，特别是在低速范围内。这是一种重要的现象，应包括在控制方案中，以获得平滑的速度波形。利用结构A和B的后电动势(以及位置)的估计可以使无传感器的操作在低速范围内进行，但是在结构B中附加的集成器在快速瞬变速度和电磁干扰的更强的鲁棒性方面得到了更好的性能。在一个减速的情况下，据估计，EMF在静止时保持一个非零值。该方法基于模拟器上对电机电阻估计的精度很敏感，因此估计使用估计器的估计精度可能有所不同。

实验中使用的马达的参数是:

额定功率-1.23kw

额定转速-3000rpm

额定扭矩-3.9 N m

极数-6

测量电阻-2

测量电感-5.7 mHlt;

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