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用于永磁同步电机系统的负载惯量变化的自适应控制

摘要

考虑到在实际应用中惯量的变化，该文为永磁同步电机调速系统提出了自适应控制方案。首先，采用复合控制方法以确保闭环系统的性能，即以扩展状态观测器（ESO）为主的控制方法。欧洲南方天文台可以同时估计两个国家和干扰而使复合速度控制器可以有一个相应的部分来补偿干扰。然后，考虑到负载惯量的变化的情况下，通过分析前馈补偿增益和系统惯量之间的控制性能关系,发展出自适应控制方案。通过使用惯性识别技术，模糊控制器会根据识别惯量，自动调谐前馈补偿增益。仿真和实验结果都表明，该方法实现了在惯性变化的情况下更好的响应速度。

关键词：自适应控制，扩张状态观测器（ESO），模糊推理，惯性识别，永磁同步电机（PMSM），速度调节。

I.引言
永磁同步电动机（PMSM），它具有高功率密度，扭矩到惯性比和效率的特性，已被广泛地用于许多工业应用中。它被众所周知的是线性控制方案，例如，比例积分（PI）控制方案，由于它们实施起来相对简单，已经广泛地施加在永磁同步电机系统中。然而，永磁同步电机伺服系统是一个具有不可避免和不可测的扰动以及参数变化的非线性系统。这使得它很难通过线性控制算法来获取这种非线性系统的足够高的性能。据报告，在整个工作范围内PI控制算法不能完全保证得出一个令人满意的动态行为[43]。
因此，非线性控制算法成为控制PMSM自然的解决方案。近年来，随着电力电子，微处理器，尤其是数字信号处理器（DSP），和现代控制理论的飞速进步，许多重新搜索瞅准开发的永磁同步电机非线性控制方法，以及各种算法已经被提出，例如，自适应控制[18]，[31]，[32]，鲁棒控制[17]，slidingmode控制[3]，[42]，输入输出线性化控制[12]，反推控制[41]，[49]，以及智能控制[26]，[42]，[43]。这些算法从不同的角度提高了永磁同步电机的控制性能。
然而，在实际工业应用中，永磁同步电机系统总是面对不同的干扰。这些干扰可能来自内部，例如，摩擦力和未建模动态，或外部，例如负载扰动。传统的基于反馈的控制方法通常不能直接做出反应，然后快速地拒绝这些障碍。虽然这些控制方法可以通过反馈调节在一个相对缓慢的方式最终压制他们。（唯一的例外是在滑动模式控制方法，其显示出良好的鲁棒性的干扰，但它面临的不可避免的应用问题-颤动。）在面对严重干扰时，这将导致系统性能的降低。
改善在这样的情况下的系统性能的一种有效的方法是：在除了常规的反馈部分的控制器之外，引入一个前馈补偿部分，以此获得的复合控制方法。因为，在实际的永磁同步电动机的应用中，通常不可能直接测量干扰，必须开发扰动估计技术。扰动观察者（DOB）为基础的控制方法最初是由1987年[33]提出的。顺着这个方向，许多基于DOB-控制方法已经报道了在不同应用中，例如，机器人系统[5]，硬盘驱动器系统[44]，一般的运动控制系统[7]，[8]，[27]，[ 28]，倒立型系统[19]，导弹系统[6]，永磁同步电机系统[20] - [22]，其它种类的电机系统的[40]，以及总体控制系统[2]，[7]，[8 ]，[13]，[23]。在这些实例中，不同种类的DOBS已经开发，包括线性DOBS [20]，[21]，[23]，[27]，[40]，[44]，模糊DOBS [19]，神经网络为基础的DOBS [22]，其他非线性DOBS [5] - [8]，[13]，[28]等。
另一种干扰估计技术是扩展状态观测（ESO）[15]，[16]。它作为系统的一个新的状态，是关于系统内部动力和外部干扰的集总干扰。该观测器能比通常状态观测到更多的数量级。它可以同时估计美国和集总干扰。根据欧洲南方天文台，在扰乱前馈补偿，也可以在控制设计中使用。根据欧洲南方天文台的复合控制帧，称为自抗扰控制或自动干扰控制也很发达。这种方法也已在一些工业控制问题施行，例如，机器人系统[35]，加工工序[45]，操纵系统[36]，功率转换器[38]，永磁同步电机系统[29]，[37]，其它电机系统[10]，[34]，以及总体控制系统[39]。
在PMSM应用基于ESO-复合控制器在一定程度上是稳健的干扰[37]。然而，在伺服电机驱动应用中，负载惯量的变化减少了驱动器的性能质量。在一些应用中，例如，电动绕线机，整个系统的惯性随时间变化的，随着时间的流逝，系统惯性逐渐增加。如果当系统的惯性增大到超过原来的惯性的几倍，控制器的性能参数就不是固定的[48]保证。高性能的驱动器一般需要整个系统的识别，包括电动机和负载的惯性力矩。在[46]，惯性识别和永磁同步电机驱动器位置控制的控制参数的自整定方案介绍中，位置控制回路的控制增益自动调整为相应标识的惯量。
在本文中，ESO与惯性识别技术结合在一起，开发用于永磁同步电动机调速系统的自适应控制器来改善闭环系统的的惯性变化的适应性。这两个电流回路仍然使用两个标准PI控制器和采用了基于ESO-复合控制器的速度环。在反馈路径中，ESO提供速度和未知集总干扰的估计。采用集总干扰的估计为控制方法，使得所造成的干扰性能下降并可被抑制前馈补偿设计。一种基于DOB扭矩方法采用估算永磁同步电动机和负载的惯性，然后，前馈补偿基于所述ESO增益会根据识别的惯量自动调谐。该方案的有效性已受到仿真和实验结果验证。

II. 问题描述
以电机的转子坐标（DQ轴）作为基准坐标，表面安装PMSM电机的模型可被描述为[25]

KT转矩常数; omega;角速度;乙粘滞摩擦系数;的惯量J时刻; TL负载扭矩。

一个众所周知的控制永磁同步电机驱动器的策略是磁场定向矢量控制方法[4]。在该方案下，定子电流的转矩和焊剂生成部件被解耦，使得独立转矩和磁通尽可能在直流电动机中完成控制。另外，在包括速度的一环和电流的两个环的实际结构中，采用级联控制环路。一般，d轴基准电流I * D被设定为I*以D =0至约消除角速度和电流之间的耦合。如果这两个电流回路控制器正常工作，输出ID满足ID= I * D=0，然后，系统可大致归纳为以下的形式（1）：

(2)

这使得速度控制器设计得更简单。
基于矢量控制的永磁同步电机调速系统的示意图如图所示。 1.如图所示。 1，双PI算法在两个电流回路分别使用。我们主要解决了速度环基于ESO复合控制律的自适应控制的设计，使得整个永磁同步电机控制系统显示出良好的适应负载惯量的变化。

III.控制策略
A.速度控制器设计PMSM
1）的永磁同步电动机ESO-基于控制器：永磁同步电机系统的集总干扰包括内部障碍，例如，未建模动态和参数变化，以及外部干扰，例如，负荷转矩[15]的变化。如果我们不考虑相应的前馈补偿控制设计来抑制它，这些干扰将降低闭环系统的性能。要做到这一点，首先应获得对干扰的估计能力。ESO可被视为拥有一个附加能力的常规系统观测者，附加能力即，扰动推定的常规状态观测。它不仅观测所有的系统状态，也估计出集总干扰。
接下来，我们设计了一种基于ESO技术的复合速度环控制器。用于永磁同步电动机的基于ESO-控制方案（示于图2）。在图2中，“广义PMSM”表示两个电流回路，包括永磁同步电动机等部件，类似于图1。 注意一个在给定当前电流i * Q的强加限制。从饱和的角度考虑，I* Q的绝对值应限于不超过一个给定值的IQmaxgt; 0。因此，I* q和u之间的关系是在-p是ESO的所需双极，pgt; 0 ..

.

Fig. 2. 对于永磁同步电机系统基于ESO-控制器的框图.

从（1），我们可以得到

表示集总的干扰，包括摩擦，外部负载扰动，IQ的电流环的跟踪误差，和建模误差。注意，b0为的Kt/ J的估计值。现在，速度环控制设计降低到一阶的情况下。
对于一个a（t）为扩展状态，定义

x₁ = omega; x₂ = a(t).

然后，系统（3）的动态可以重新排列成以下状态方程

(4)

其中，c（T）= A（T）。根据[30]，线性ESO可以构造为（4）如下：

z˙₁ =z₂ minus; 2p(z₁ minus; omega;) b₀i^lowast;_q

这里，根据在分析[30]，Z1（t）是速度输出omega;的估计，而Z2（t）是集总的估计骚乱（t），Z1（t）的→omega;（t）和Z2（T）→A（T）。

为速度环的复合控制律然后设计如下：

(6)

其中，k是比例增益，omega;*是参考速度，和Z1是omega;（t）的一个估计值。

1. 性能分析：在采用永磁同步电机基于ESO-控制器在一定程度上性能强劲。然而，在大多数的应用的情况下，永磁同步电动机驱动具有不同惯量和不同的负载的设备，而负载惯量的变化会降低驱动器的性能。如果系统的惯性增大到超过原来的惯性的数倍时，控制器的控制性能的参数将不是固定的保证。
   下一步，我们将分别通过仿真和实验结果表示该现象。永磁同步电机的规格如表一所示
   在这里，在模拟，速度环的转速控制器的参数选择为K = 0.012和-p = -300。在初始阶段，电机惯性被假定为J =约翰福音，所以b0被确定为B0 =的Kt / J =的Kt /约翰福音= 9033.7。两个电流回路的PI参数是相同的，电流环路比例增益是50，和电流环路积分增益是2500 q轴参考电流的饱和极限是plusmn;12 A.

TABLE I

SPECIFICATION OF THE PMSM

图 3. J =Jn和J = 6Jn图的情况下的性能比较。（一）速度响应。 （二）I* Q响应（实验）。

图 4. J =Jn和J = 6Jn（模拟）的情况下的性能比较。 （一）速度响应。 （二）I* Q响应。

图3中的虚线所示分别显示速度响应曲线和I*Q，当系统的惯性为JNtilde;。速度响应几乎没有过冲和很短的稳定时间（0.039 S）与终值的2％。图3的实线所示出的模拟结果，当系统的惯性增大到6JNtilde;。从图3，我们可以看到，在速度响应具有更大的过冲（16.83％）和在J = 6J n的情况下，较长的稳定时间（0.18 S）（固体线）。如果速度控制器的参数，当系统的惯性增加至6J n的固定速度控制器的控制性能变差。其原因是，该反馈补偿增益B 0，仍固定为K吨/ J N，而这是理论上应该用的变化来调整惯性，即B 0 = K t /J
在实验中，速度环的参数被选择为k = 0.012，-p = -250，和b 0 = 8917.两个电流回路的比例增益被选择为42，并且这两个积分增益是2600。速度和电流环采样周期分别为250和60微秒。 q轴参考电流的饱和极限是plusmn;11.78 A.

图4中的虚线所示分别显示速度响应曲线和I * Q，当系统的惯性为JNtilde;。速度响应具有小的过冲（2.2％）和短的稳定时间（0.01秒）。当惯性增大到6J n时，速度响应（实线）示于图4。高速响应也有一个较大的过冲（26.75％）和较长的稳定时间（0.147多个）。
从仿真和实验结果，我们可以看到，如果整个系统的惯性变化很大，闭环系统的控制性能将被削弱，并且控制器不具有任何适应能力来处理这种改变。为了获得更高的性能驱动器，应查明该系统的惯性，并开发自适应速度控制器。
3） 讨论：为简单起见，在下面的分析中，我们不考虑饱和影响，让速度环控制器的输出I *Q =uuml;。
从（3）和（6），我们可以得到

图5.对于永磁同步电机调速系统的自适应控制方案。（a）自适应控制器的详细说明图。 （b）所有示意图。

其中，Z 2是一个a（t）的一个估计值，b0为b=Kt/ J的估计值。
注意，ESO的双极-pgt; 0可以被调谐到足够大，以确保Z2的观测精度为a（t

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