电流跟踪范文

电流跟踪范文（精选5篇）

电流跟踪 第1篇

关键词：电动助力转向系统,控制策略,建模仿真

汽车在泊车或者中低速行驶过程中进行转向时, 地面产生的转向阻力是非常沉重的, 为了减轻方向盘的操纵力, 可通过控制助力电机的输出力矩经传动机构作用到转向轴或者转向小齿轮或者齿条上来实现。该控制利用电机的特性, 由EPS控制器实时监测转向盘转矩传感器输出的转矩信号和车速传感器输出的车速信号, 根据EPS内部固化的控制算法确定出电机的目标助力电流, 通过对反馈电流与目标助力电流的比较, 利用一定的控制算法来控制助力电机的电枢电压, 实现闭环控制。

1 常见控制策略

EPS的主要任务就是通过设计控制算法完成对于目标电流的跟踪, 当前对于目标电流的跟踪控制中常用的有如下几种。

1.1 PID控制

在工程实际中, 应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制, 简称PID控制。当我们不完全了解一个系统和被控对象, 或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时, 最适合用PID控制技术。

PID控制在EPS中应用的基本原理是助力电机某一时刻的电压是由该时刻的目标电流和测量设备检测到的助力电流的差值通过PID控制方法而得到。

数字PID控制算法可以表示为:

1.2 模糊控制

模糊控制器设计的核心工作有三个方面: (1) 精确变量的模糊化, 完成清晰量转换成模糊量的运算。 (2) 模糊控制算法的设计, 完成根据输入模糊量进行近似推理运算, 得出模糊输出量。 (3) 输出信息的模糊化判决, 完成模糊输出量转换成清晰量的运算。

1.3 滑模变结构控制

这种控制方法是在动态的过程中根据系统当前的状态 (误差或误差及其各阶导数) 有目的地不断发生变化, 从而迫使系统可以按照预定的“滑动模态”的状态轨迹运动。滑动模态的存在, 使得系统在滑动模态下不仅保持对系统结构、参数以及外界干扰等不确定性因素的鲁棒性, 而且可以获得较为满意的动态性能。

1.4 模糊滑模控制

基于模糊控制的上述优越性, 我们可以融合滑模控制的优越性设计搭建一个模糊滑模控制器, 并应用于EPS仿真模型, 基于模糊滑模控制系统的结构图如图所示:

1.5 自适应模糊滑模控制

自适应控制器的基本思想是:基于测量得到的信号, 对不确定的被控对象参数 (及相应的控制器参数) 进行在线估计, 并在控制输入计算中使用参数的估计值。因而自适应控制系统可以看作带有参数的在线估计的系统。自适应控制的基本目标是:当对象存在不确定性和参数的未知变化时, 仍能够保持可靠的系统性能。

2 仿真分析和对比

EPS系统是一个多输入多输出, 并且具有一定程度的非线性、时变环节的系统, 含有结构性摄动和非结构性摄动等不确定性因存在。因此, PID控制方法跟踪目标电流基本可以满足要求, 但还不是很理想;而采用滑模变结构控制算法跟踪助力电流无超调且调节时间短、稳态误差小, 跟踪效果优于PID控制方法。素, 这些因素会对EPS系统的动态特性产生一定影响, 影响因素包括外部扰动, 非线性摩擦, 参数摄动, 延时扰动, 力矩波动。这决定了EPS的助力控制算法必须具有一定的鲁棒性和自适应性, 能够在一定程度上抵抗外界对于系统的干扰, 使得实际电流与目标电流的差值保持在允许的范围以内。这些因素对各种控制策略的控制效果也提出了挑战。

2.1 PID控制器与滑模控制器比较

在汽车的行驶过程中会遇到来自地面的干扰, 因此在仿真时本文给轮胎添加了一个正弦的干扰力矩。仿真结果如图所示。

2.2 常规滑模控制器与模糊滑模控制器比较

对中高速工况下的方向盘回正过程进行仿真, 结果如下图。

从图中可以看出, 采用常规滑模回正控制后, 回正准确迅速, 抑制了回正超调现象, 但是转向盘在回正后持续产生抖振。采用模糊滑模控制的回正准确迅速无超调, 并且回正后无抖振。常规滑模控制的电流波动较大, 而模糊滑模控制电流变化相对平缓。

2.3 自适应模糊滑模控制器与PID控制器比较

选取车速为10km/h的低速转向工况和车速为60km/h的高速转向工况进行仿真, 并将两种控制算法下的实际助力电流对目标助力电流的跟踪效果进行了对比, 如图5-图8所示。

(1) V=10km/h, 存在外界干扰, 助力电机电阻缓慢变化条件下两种控制算法的助力电流跟踪效果 (见图5、图6) 。 (2) V=60km/h, 存在外界干扰, 助力电机电阻缓慢变定条件下两种控制算法的助力电流跟踪效果。

从图中可以看出, 自适应模糊滑模控制算法鲁棒性较强, 能够克服由于外界的干扰和系统结构的不确定性带来的不利影响, 在任何时候都能够使得实际电流跟踪上目标电流。而PID控制算法对于外界抗干扰能力略差, 高速行驶工况下助力电流目标值较小时能够在一定的范围跟踪上目标电流, 而在车速较低目标助力电流较大的时候, 对于目标电流的跟踪精度误差则非常大。

3 结束语

嵌入式系统中控制算法的选用可以通过仿真结果我们能够明确各种控制算法的优点和不足, 其中自适应模糊滑模控制的控制效果相对是最好的。

在搭建各种控制算法模型的过程中, 我们也体会到了各种控制算法模型的难易程度。电流闭环控制用的PID控制, 设计过程简单、控制参数调整方便和直观, 其模型的搭建在各种算法中也是最容易实现的。自适应模糊滑模控制由于集成了自适应控制、模糊控制和滑模控制等智能控制策略, 其控制器设计和模型搭建的复杂程度也是远远超过PID控制策略。

设计各种控制算法的最终目的还是将其写入嵌入式系统, 以完成对EPS系统的实时控制。对于各种控制算法的评价, 我们要从两方面进行考虑, 一是结合EPS的设计目标要求对比各种控制算法的差异性;二是考虑各种控制算法对嵌入式系统的要求。

综合考虑以上两点, 控制效果最好的算法不一定是嵌入式微控制器的最佳选择, 而控制效果稍差的算法不一定被摒弃。自适应模糊滑模控制算法虽然控制效果相对较好, 但其设计过程复杂, 运算量大, 对于控制用单片机的工作速度及性能要求更高, 因此大大增加了EPS量产的成本。而PID控制算法, 由于设计过程简单, 易于软件编程实现, 对单片机的要求较低, 更重要的是其对EPS的控制效果能够达到设计目标及满足驾驶员需求。这种情况下企业没有必要花费更高的成本去采用最好的控制算法, 因此, PID控制算法目前依然是EPS助力电机控制中使用最为广泛的控制策略。

参考文献

[1]冯引安.汽车电动助力转向系统建模及控制算法研究[D].重庆大学, 重庆, 2007.

[2]姚慧杰, 高秀华, 张小江.基于FUZZY控制策略的汽车EPS助力特性分析[J].机械设计与制造, 2008, (7) :9-10.

[3]刘金琨.先进PID控制MATLAB仿真 (第3版) [M].电子工业出版社, 2011.

[4]余志生.汽车理论 (第5版) [M].北京, 机械工业出版社, 2010:176-183.

[5]胡建军, 卢娟, 秦大同, 等.电动助力转向系统的建模和仿真分析[J].重庆大学学报 (自科版) , 2007, 30 (8) :10-13.

电流跟踪 第2篇

光伏电池在实际运行中, 输出功率容易受光强、气温等因素影响, 需要采取一定的控制手段进行最大输出功率跟踪。目前在生产制造中, 普遍采用定电压控制法, 易于实现, 但是不能保证光伏电池工作在最大功率点。基于占空比扰动的P&O法是理论分析和仿真中常用的方法, 在线路参数配合适当的情况下可以实现最大功率跟踪, 但是输出波动较大。本文采用基于电流扰动的P&O法进行最大功率跟踪, 在较大的负载变化范围内可以取得较好的控制效果。

2 光伏电池的输出特性

光伏电池的输出特性是非线性的, 受外部因素和内部因素综合作用的影响, 其输出特性如图1所示。

3 最大功率跟踪器

基于电流扰动的扰动观察法流程图如图2。

比较现在时间段与前一个时间段的功率差, 如果与电压变化的方向相同, 则减小光伏电池的电流, 如果变化方向相反, 则增大电流。

4 Matlab仿真

基于电流扰动控制的太阳能发电系统仿真模型如图3。

仿真结果如图4, 图5。

5 小结

观察图5, 在不同的外部因素 (光照、温度) 影响下, 系统均能很快调整到最大功率, 采用电流扰动发可以取得较好的控制结果。

摘要：随着能源短缺的问题日益突出, 太阳能因其洁净, 储量巨大等优势而受到广泛关注。光伏电池硬件制造的革新和电力电子技术的不断发展, 使光伏发电的广泛应用成为可能。本文从光伏发电的最大输出效率出发, 探索基于电流扰动实现光伏电池最大功率跟踪的可行性。

关键词：太阳能电池,mppt,电流扰动

参考文献

[1]王厦楠.独立光伏发电系统及其MPPT的研究[D].南京航空航天大学, 2008.

[2]郑必伟, 蔡逢煌, 王武.一种单级光伏并网系统MPPT算法的分析[J].电工技术学报, 2011 (07) :90-96.

[3]杨永恒, 周克亮.光伏电池建模及MPPT控制策略[J].电工技术学报, 2011, S1:229-234.

电流跟踪 第3篇

永磁同步电主轴作为高精度数控机床的核心部件之一，在航空航天、汽车、精密仪器和模具加工等领域有着广泛的应用[1]。永磁同步电主轴驱动系统一般采用电流、速度和位置三闭环结构，电流环作为最内环保证定子电流对电流指令快速、准确地跟踪，其控制性能直接影响位置和速度控制性能。另外，永磁同步电主轴弱磁控制的实质是通过对d轴和q轴电流的控制来实现的，因此设计性能优良的电流环是永磁同步电主轴实现弱磁控制的关键。

永磁同步电主轴一般具有较小的转动惯量，即电主轴的机械时间常数很小，在数量级上甚至接近其电磁时间常数，因而电主轴对电流控制性能的要求很高。针对微小转动惯量永磁同步电主轴的电流控制，文献[2]将内模控制应用于电流环解耦控制中，减小了电主轴动态过程中反电势对电流环的影响，同时改善了电流动态性能;文献[3]提出了改进电流环控制器的方法，即在电流PI控制器中增加一个积分环节构成二重积分来进行控制，可以消除动态过程中电流响应与给定值之间的差值。近年来，随着控制科学技术的发展，国内外学者也提出了一些基于智能控制的电流控制方法，如重复控制算法[4]、无差拍控制算法[5]、混合控制算法[6]等先进的控制算法也都被尝试应用于永磁同步电主轴的电流控制中，但目前还不是很成熟。

本文以永磁同步电主轴为研究对象，针对电流PI调节器存在的阶跃响应超调与跟踪速度之间的矛盾，提出了采用跟踪微分器为电流指令安排过渡过程的方法;给出了一种基于数字信号处理器(digital signal processor,DSP)和可编程逻辑控制器(complex programmable logic device,CPLD)的实现方案;最后通过仿真和实验验证了算法的正确性和有效性。

1 永磁同步电主轴驱动系统

d-q坐标系下表贴式永磁同步电主轴定子电压方程[7]为

式中，id、iq分别为d轴和q轴电流;ud、uq分别为d轴和q轴电压;Ld、Lq分别为d轴和q轴的同步电感，且Ld=Lq;Rs为定子相电阻;ωr为转子的电角速度;ψf为转子永磁体励磁磁场的基波磁链。

图1为表贴式永磁同步电主轴驱动系统的控制框图。在基速以下时，采用恒转矩调速，也就是采用id=0控制，则每单位定子电流产生的转矩最大，可获得最大转矩/电流比，相应的铜耗也最小。当转速超过基速时，逆变器直流侧电压达到最大值后会引起电流调节器饱和，通过调整电压获得更高的转速已经不太可能。为了实现基速以上的恒功率调速，需要对其进行弱磁控制。弱磁控制的实质是增加直轴去磁电流分量id，减小交轴电流分量iq，以维持电压平衡。所以弱磁控制的关键就在于设计高性能的电流调节器，实现对d轴和q轴电流精确、有效的控制。

2 自抗扰控制原理

经典PID控制是自动控制理论中发展最成熟、应用最广泛的一种控制技术，它是一种用控制目标与被控对象实际行为之间的误差来消除该误差的控制策略，具有不依赖精确的数学模型、结构简单、参数调整方便等优点，在控制工程实践中得到了广泛的应用。

虽然经典PID控制在实践中获得了大量应用，但其控制精度、速度响应以及对环境变化的适应能力等已不能满足高性能应用场合的控制要求。中国科学院系统科学研究所韩京清研究员及其合作者在继承经典PID控制器优点的基础上，针对PID控制的局限性，提出了自抗扰控制器(ADRC)[8]。自抗扰控制器各部分为：跟踪微分器(tracking differentiator,TD)、扩张状态观测器(extended state observe,ESO)、非线性反馈控制器(nonlinear law state error feedback,NLSEF)[8,9]。

其中，跟踪微分器是一个信号处理环节，用以实现对输入信号过渡过程的安排及微分信号的提取。对于输入信号v，跟踪微分器给出两个输出信号x1和x2，其中x1跟踪输入信号v，而x2是x1的微分，可以当作信号v的微分。当输入信号发生突变时，跟踪微分器可以提供光滑的输出信号作为控制器的输入，从而使控制器的输入信号连续地变化，不会因为输入的突变而产生超调，增强了系统的稳定性。当存在外界扰动时，跟踪微分器还可以对输入信号实现滤波的作用。

线性快速跟踪微分器的方程为

式中，r为加速度因子。

大量仿真和实验表明，对于时变、非线性、强耦合、大时滞的被控对象，自抗扰控制器能实时估计并补偿系统的内外扰动，具有很好的控制品质。

3 采用跟踪微分器为电流指令安排过渡过程

通常情况下，永磁同步电主轴驱动系统中的电流调节器采用PI形式的调节器。“基于误差反馈来消除误差”是PI控制的精髓，但是直接取目标与实际行为之间的误差常常会使初始控制力太大而使系统出现超调现象。因此，控制的“快速性”和“超调”之间的矛盾是PI控制器的固有属性，这对矛盾增加了PI参数整定的难度，降低了系统的鲁棒性。由图1可以看出，电流PI调节器的输入信号是速度环给出的不同幅值的指令信号，如果直接取指令电流和实际电流之间的误差，则会因初始控制力太大而出现超调，导致对信号的跟踪效果不好。而且速度环给出的电流指令信号变化的幅值和频率都比较大，通常会引起逆变电路较大的di/dt和dv/dt，增大电主轴运行时的电磁干扰，同时降低功率器件的使用寿命。

为了避免积分积累引起的较大超调，一般会采用积分分离的PI调节器设计方法[10]，即当被控量与设定值的偏差较大时，取消或减小积分作用，以免由于积分作用降低系统的稳定性而使超调量增大;当被控量接近给定值或偏差较小时，引入积分作用，消除静差，提高系统的控制精度。但是在实际运用时发现，积分分离算法中的阈值需要凭经验获取，具有一定的偶然性，而且阈值选取的优劣对控制效果影响很大。同时，采用积分分量算法时，由于在偏差较大时取消了积分的作用，虽然可以避免超调现象，但却导致实际电流对指令值的跟踪时间变长，系统动态性能变差。

由自抗扰控制原理可知，为指令值安排合适的过渡过程是解决系统“快速性”和“超调”之间矛盾的有效手段。为此，本文采用为输入指令值安排过渡过程的方法来解决系统“快速性”和“超调”之间的矛盾，也就是采用跟踪微分器为电流环PI调节器输入的id和iq指令值安排过渡过程，如图2所示。

由于实际的电主轴驱动系统中信号都是数字量，因此图2中的电流环输出信号并非连续信号，而是离散的数字信号，根据文献[11]，设计了离散形式的跟踪微分器：

式中，u为控制器的输出;v0为输入信号;x1为输出信号;x2为微分输出信号;h为积分步长。

最速控制综合函数u=ftd(x1,x2,r,h)的解释如下：

式中，d、d0、y、a0、a为中间变量;r为加速度因子，r=4/T02;T0为阶跃信号的过渡时长。

4 仿真结果

建立基于MATLAB/Simulink的跟踪微分器仿真模型，如图3所示。

图4所示为使用跟踪微分器对阶跃信号v0=1进行跟踪的仿真效果。图5所示为对频率为1kHz、幅值从1到-1变化的方波信号进行跟踪的仿真效果。由图4和图5可以看出，跟踪微分器可以实现对输入信号快速且无超调的跟踪。

5 实验结果

5.1 实验平台

为验证本文提出的采用跟踪微分器为电流指令安排过渡过程方法的有效性，设计了全数字永磁同步电主轴驱动系统实验平台。其中，控制电路采用DSP&CPLD的硬件结构，DSP选用TI公司的TMS320LF2812，主要负责控制算法的实现。CPLD采用ALTERA公司的EPM1270T144，主要是实现扩展I/O的功能。EPM1270T144与TMS320F2812之间采用数据地址总线连接。电主轴采用西安英威腾合升动力科技有限公司生产的HSB1500908，其电气参数如表1所示。

5.2 实验结果

给定转速为9000r/min，阶跃升速。图6～图8为电主轴加速阶段iq的局部放大图。在图6中，电流控制器采用了传统的PI调节器设计，可以看到q轴电流在跟踪指令值的过程中有超调，跟踪误差较大，跟踪效果不好。图7中的电流控制器采用了积分分离设计的PI控制方法，相对于图6而言，积分分离的设计使iq上升阶段的超调基本消失，但电流到达稳态的时间明显变长，接近40ms。图8是在图6的基础上为q轴电流指令安排了过渡过程的情况，可以看到q轴电流对指令值实现了无超调跟踪，且跟踪时间相比图7明显缩短，与图6中的跟踪时间相差不大，且跟踪过程更平滑。

永磁同步电主轴在基速以上运行时需要进行弱磁控制，此时弱磁控制器使id的指令值变为负值。图9～图11所示分别为弱磁升速阶段d轴电流的指令值和实际值。同样，采用传统PI调节器的设计，图9中电主轴d轴实际电流在对指令值的跟踪阶段有超调。图10中采用了积分分离设计的PI控制方法，相对于图9，虽然超调量明显减小，但是电流到达指令值的时间明显变长，动态性能变差。在图9的基础上为d轴电流指令安排了过渡过程，如图11所示。与图10的对比可以看出，安排了过渡过程之后d轴实际电流可以实现对指令信号的无超调跟踪，跟踪时间与未安排过渡过程的时间基本相同，跟踪效果更好。所以，采用跟踪微分器安排过渡过程是解决系统“快速性”和“超调”之间矛盾的有效手段，可使PI调节器对阶跃信号的跟踪更加平滑，跟踪效果更好，同时使系统参数整定更为容易，增强了电流PI调节器的鲁棒性。

6 结语

电流环是永磁同步电主轴驱动系统的核心环节，为了提高永磁同步电主轴的电流控制性能，本文首先指出控制的“快速性”和“超调”之间的矛盾是PI调节器的固有属性，这对矛盾增加了PI参数的整定难度，降低了系统的鲁棒性。针对电流PI调节器存在的阶跃响应超调与跟踪速度之间的矛盾，提出了采用跟踪微分器为电流指令安排过渡过程的方法，实现了对电流指令无超调的跟踪，相对于采用积分分离设计的PI调节器，跟踪时间更短，跟踪过程更平滑，同时使系统参数整定更为容易，增强了电流控制的鲁棒性。仿真和实验结果验证了方法的有效性。

参考文献

[1]张伯霖,夏红梅,黄晓明,等.超数控机床高速化的研究与应用[J].中国机械工程,2001,12(10):1132-1137.Zhang Bolin,Xia Hongmei,Huang Xiaoming.Research and Application of High Speed CNC Machine Tools[J].China Mechanical Engineering,2001,12(10):1132-1137.

[2]蒋学程,彭侠夫.小转动惯量PMSM电流环二自由度内模控制[J].电机与控制学报,2011,15(8):69-74.Jiang Xuecheng,Peng Xiafu.Two-degree-freedom Internal Model Control for Current Loop of Small Rotational Inertia PMSM[J].Electric Machines and Control,2011,15(8):69-74.

[3]杨明,牛里,王宏佳,等.微小转动惯量永磁同步电机电流环动态特性的研究[J].电机与控制学报,2009,13(6):844-849.Yang Ming,Niu Li,Wang Hongjia,et al.Research on Dynamic Response of the Current Loop for PMSM with Small Inertia[J].Electric Machines and Control,2009,13(6):844-849.

[4]Mattavelli P,Tubiana L,Zigliotto M.Torque-ripple Reduction in PMSM Drives Using Repetitive Current Control[J].IEEE Trans.on Power Electronics,2005,20(6):1423-1431.

[5]Yang Shengming,Lee Chenhaur.A Deadbeat Current Controller for Field Oriented Induction Motor Drives[J].IEEE Trans.on Power Electronics,2002,17(5):772-778.

[6]Kadjoudj M,Benbouzid M E H,Ghennai C,et al.A Robust Hybrid Current Control for Permanent Magnet Synchronous Motor Drive[J].IEEE Trans.on Energy Conversion,2004,19(1):109-113.

[7]于家斌,秦晓飞,郑军,等.一种改进型超前角弱磁控制算法[J].电机与控制学报,2012,16(3):101-106.Yu Jiabin,Qin Xiaofei,Zheng Jun,et al.An Improved Leading Angle Flux Weakening Control Algorithm[J].Electric Machines and Control,2012,16(3):101-106.

[8]韩京清.自抗扰控制器及其应用[J].控制与决策,1998,13(1):19-23.Han Jingqing.The Auto-disturbance Rejection Controller and Its Application[J].Control and Decision,1998,13(1):19-23.

[9]邵立伟,廖晓钟,张宇河,等.自抗扰控制器在永磁同步电机控制中的应用[J].北京理工大学学报,2006,26(4):326-329.Shao Liwei,Liao Xiaozhong,Zang Yuhe,et al.Active Disturbance Rejection Controller Scheme for Permanent Magnetic Synchronous Motor[J].Transactions of Beijing Institute of Technology,2006,26(4):326-329.

[10]郭绪阳,祁小辉,田李庄.基于积分分离PID控制的交流伺服系统[J].现代电子技术,2007,19:163-164.Guo Xuyang,Qi Xiaohui,Tian Lizhuang.AC Servo System Based on Integral Partition PID Control[J].Modern Electronic Technology,2007,19:163-164.

电流跟踪 第4篇

关键词：谐波电流,延时补偿,π补偿预估器,动态响应

0 引言

随着电力电子设备在配电网中广泛使用,企业配电网中的谐波污染问题日益严重,每年给企业经济造成了巨大损失。而无源滤波器只能对各次谐波进行滤除,且易与电网产生谐振,已不能满足对谐波抑制的要求[1,2,3]。有源滤波器也是抑制谐波的一种重要手段,其原理是从需要补偿的目标中寻找到谐波电流,再由补偿设备生成一个与该谐波大小相等而极性反相的补偿电流与谐波电流相互抵消[4]。有源滤波器能够对各次谐波进行动态补偿,且响应周期短,从而在电网谐波滤除中得到广泛应用。但有源滤波器也存在容量小、结构复杂以及使用成本过高等缺点,为此很少单独在配电网中使用。因此,通常情况下使用有源电力滤波器与无源电力滤波器相互结合组成混合型有源电力滤波器,从而实现谐波滤除的目的[5,6,7]。

在有源电力滤波器中对电流精确跟踪控制直接影响了滤波器整体性能,而评价系统性能的两个指标是系统响应速度和稳态补偿精度,针对提高滤波器性能广大学者提出了众多方法。目前有源滤波设备多采用数字化的控制器,实现比较灵活,但存在延时现象,对滤波器性能造成了严重影响,对于混合型有源滤波器由于其结构特殊,延时对其影响相比于单独的有源滤波器更为严重。Smith预估控制随着计算机的不断发展,已经成为解决工业延时滞后的有效方法之一,simth预估计具有对设定值的改变响应速度快,跟踪精度高等优点。但是,Smith预估器对被控对象的数学模型要求较高,这一点在工程应用中比较难实现,此外传统的Smith预估器受到参数的限制无法使系统趋于稳定[8,9,10]。

本研究以注入式混合的有源电力滤波器(injection hybrid active power filter,IHAPF)作为研究对象,因控制延时能够对系统产生影响,故将电网中谐波电流转变为谐波电压信号,提出基于延时补偿的谐波电流信号跟踪控制方法。该方法主要由π补偿Smith预估器与神经网络PI控制组成。π补偿Smith预估器使系统延时过程中从控制的闭环内部转换到外部,从而减小控制延时对系统的影响。通过PSO-BP算法对PI控制器参数进行优化处理。由ITAE准则建立Smith预估器与PI控制参数之间的数学表达式,由此关系和神经网络优化的方法得到两种控制器的最优参数。最后笔者对本研究提出的方法进行仿真验证。

1 IHAPF结构与谐波电压信号控制

IHAPF结构如图1所示。它主要由无功补偿电容器、基波谐振支路、电压型逆变器、不可控整流电路等组成。

IHAPF的谐波单相等效电路如图2所示。

为了对图2中的谐波电流进行滤除,可将逆变器中的输出电流ic控制为:

负载被看作谐波电流源ih;uc;ic—逆变器的输出电压与输入电流;is—电网中谐波电流

则有:

传统的电流控制方法如图3所示。

G0—ic与uc之间的传递函数,控制器采用传统的PI控制方法进行控制

由图2,传递函数G0可表示为:

结合式(1~3)可得:

式中:uh—负载的谐波电流ih经过传递函数1/G0输出的电压信号—谐波电压信号。

由于传递函数G0阶数较高,在极点配置上比较难实现,本研究结合将(4)式谐波电压信号作为控制目标,并考虑到IHAPF系统中存在延时现象从而影响了电流跟踪控制,则实际的电压信号跟踪控制框图如图4所示。

图4中,uc、-uh之间的传递函数为:

式中:τ—IHAPF系统的控制延时,Gc(s)—传递函数,Gp(s)—电压型逆变器的传递函数。

由式(5)可以看出,在方程中包含了延时项,此延时项会对系统的稳定性与控制性能造成影响。

2 改进型smith预估器的电流跟踪控制

本研究针对延时对IHAPF系统的控制能够产生影响,提出了一种基于改进的Smith预估器电流补偿方案。

控制框图如图5所示。

改进的Smith预估器主要由神经网络对参数进行优化的PI控制器与一个π补偿Smith预估器组成。

由图5可以得到如下关系式:

综合式(6),可以简化得:

由上式可得:

从而可得逆变器的输出电压uc与参考电压信号uh两者之间的传递函数为:

由上式可以看出,在特征方程中没有了延时这一项,说明该系统能够有效的消除延时对系统造成的不良影响。此外在方程中有e-πs,表明uc比uh滞后了π,从而与谐波的电压信号大小相等、极性相反,起到了式(4)的控制效果。由式(9)可以得到:等效图5的电压信号控制框图如图6所示。

2.1 改进的PSO-BP神经网络权值学习算法

神经网络示意图如图7所示。

根据IHAPF的具体运行状态,选择神经网络的输入层神经元个数为P=4;输出层神经元数目M=2。

网络的输入层输入为:

对应于IHAPE系统中的电压给定值Uc,电容电压的实际值为U1,两者之间的差值E0与谐波电压信号差值ue网络隐含层的输入以及输出为:

式中:wij—连接权值,f()—激励函数。

网络输出层的输入以及输出为:

其中,输出层以及输出节点分别对应PI控制器中的参数kp、ki。

神经网络性能指标假设为:

本研究通过传统的BP算法与粒子算法上对网络权值调整进行了改进。网络权值的修正量为:

式中:w—惯性系数;c1,c2,c'1,c'2—加速度权重;r1,r2,r'1,r'2—0~1的随机数。

在传统BP算法基础上结合式(16,17),可得到PSO-BP权值修正算法:

其中:

2.2 π补偿Smith预估器参数的辨识

在图6中π补偿Smith预估器参数是不可知的,本研究利用ITAE准则建立π补偿Smith预估器参数与PI控制器参数之间的关系表达式,从而实现参数的有效辨识。在文献[11]中比较准确地对逆变器进行建模,并建立了如下表达式:

式中:kinv—传递函数的过程增益常数,Tinv—惯性常数。

因IHAPF的延时性,则被控对象的传递函数为:

设:

式中:kp—控制器增益,Ti—控制器积分时间。

将式(20,22)代入到式(9)中可得:

以ITAE为准则的二阶最佳极点方程为:

式中:wn—无阻尼振荡的频率,ξ—阻尼比。

其中,wn为:

通过对比式(22)与式(23),可以得到逆变器的传递函数和PI控制器中参数之间的数学表达式:

通过式(24)、式(25)可以得到电压型逆变器的具体参数大小,从而实现Smith预估器模型的辨识。

3 仿真分析

为了验证本研究所提方法的有效性,将本研究的方法应用到IHAPF系统中并进行了仿真分析,并将本研究所提算法与传统PI算法进行仿真对比。仿真参数为:电源电压为AC380 V/50 Hz;等效电感Ls=1 m H;注入电容CF=100μF;基波支路的电感L1=40 m H,电容C1=249μF,品质因数Q=50;输出滤波电感L0=0.5 m H,输出滤波电容C0=24.1μF,等效电阻R0=0.09Ω。PSO-BP算法中的参数为:加权因子w=0.4,c=0.03,L=0.03,c1=c2=2,c'1=c'2=1.4。

负载发生变化时采用不同方法下电流仿真波形如图8所示。

从图8中可以看出,在1 s时负载发生变化,传统的PI控制方法下电流经过3.5个时间周期才能慢慢地趋于稳定。而采用本研究的方法下仅需要1.5个时间周期电流波形便能趋于稳定。

为了进一步证明本研究所提算法的有效性,笔者进行了相关实验研究。采用本研究算法对电流补偿前后的电流波形图如图9所示。

由图可以看出,治理后的波形相比治理之前有了很大提高,波形几乎接近于正弦波形。

4 结束语

由于控制系统的延时特点能够对系统整体性能造成不利影响,本研究提出了一种新的电流补偿方法,以消除系统时间滞后问题。该方法主要由π补偿Smith预估器与神经网络PI控制组成。π补偿Smith预估器使系统延时过程中从控制的闭环内部转换到外部,从而减小控制延时对系统的影响。通过PSO-BP算法对PI控制器参数进行优化处理。由ITAE准则建立smith预估器与PI控制参数之间的数学表达式,由此关系和神经网络优化的方法得到两种控制器的最优参数。

最后的仿真与实验结果表明,本研究提出的电流补偿控制方法是正确的和有效的。

参考文献

[1]RAHMAN S,Al HADDAD K,KANAAN H Y.A comparative study of shunt hybrid and shunt active power filters for single-phase applications:simulation and experimental validation[J].Mathematics and Computers in Simulation,2006,71(4):345-359.

[2]WAJIHA SHIREEN,LI TAO.A DSP-based active power filter for low voltage distribution systems[J].Electric Power Systems Research,2008,78(9):1561-1567.

[3]YANG Hua-yun,REN Shi-yan.A practical series shunt hybrid active power filter based on fundamental magnetic potential self-balance[J].IEEE Transactions on Power Delivery,2008,23(4):2089-2096.

[4]刘聪,戴珂,张树全,等.RDFT算法在有源电力滤波器中的应用[J].电力自动化设备,2011,31(7):96-100.

[5]LUO An,SHUAI Zhi-kang,ZHU Wen-ji,et al.Combined system for harmonic suppression and reactive power compensation[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2009,56(2):418-427.

[6]张树全,戴珂,谢斌,等.多同步旋转坐标系下指定次谐波控制[J].中国电机工程学报,2010:30(3):55-62.

[7]赵文强,陈国柱.并联型APF在容性非线性负载中的应用[J].电力自动化设备,2009,29(12):59-64.

[8]ASTROM K J,HANG C C,LIM B C.A new smith predictor for controlling aprocess with an integrator and long deadtime[J].IEEE Transactions Automatic Control,1994,39(2):343-345.

[9]范瑞祥,罗安,唐杰.谐振注入式有源滤波器数字化控制系统延时研究[J].中国电机工程学报,2007,27(13):104-110.

[10]GUPTA N,SINGH S P,DUBEY S P.Neural Network Based Shunt Active Filter for Harmonic and Reactive Power Compensation under Non-ideal Mains Voltage[C]//5th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applicationsis.Taichung,IEEE,2010:370-375.

电流跟踪 第5篇

无刷直流电机特殊的应用场合和要求决定了长期以来对无刷直流电机控制的研究主要致力于减小转矩脉动,提高调速性能和运行稳定性;但对无刷直流电机四象限稳定运行,尤其是对回馈制动的研究则相对较少。随着无刷直流电机在电动汽车电驱动系统中的广泛应用,对其四象限运行控制的研究尤其是回馈制动的研究越来越受到重视。参考文献[1-3]研究了无刷直流电机回馈制动的控制方法,并在电动汽车上进行了实验研究。这些研究均采用对逆变桥的开关管进行PWM控制的方式,电机的电动和回馈制动在控制方式上不统一,存在较大差别。因此,有必要对无刷直流电机回馈制动的控制进行深入研究,寻找四象限运行下控制方式统一且简单可靠的控制策略。为此,本文提出了电流反相控制回馈制动方式,即通过控制电机相反电势和相电流的相位关系来控制电机运行状态的控制思想,将电机在正向电动、正向制动、反向电动、反向制动四种运行状态下的控制算法统一起来。

1 无刷直流电机调速系统的构成与控制方式

无刷直流电机调速系统主要由蓄电池及逆变电路、无刷直流电机、系统控制单元等几部分组成。图1为蓄电池、功率逆变电路以及无刷直流电机的电路连接图。无刷直流电机运行时,定子绕组产生的反电势的波形为梯形波,三相之间互差120°电角度。为产生恒定的电磁转矩,使电机稳定运行,应合理控制三相绕组相电流的波形和相位。传统的控制方式下,电机电动运行时,相电流的导通方式采用两两通电、120°导通方式,即每个时刻都有两个功率管导通,每个功率管导通时间均为120°电角度,每1/6周期换相一次。图2为电机正向电动和反向电动运行下三相电流和三相反电势的波形及相位关系。

参考文献[1-3]研究的无刷直流电机的控制方法为PWM调制方式,有半桥调制和全桥调制两种。在半桥调制中,PWM只对导通周期内一对元件中的一个起作用。半桥调制的回馈制动下,逆变器只有处于下桥臂的三个功率管(T2、T4、T6)有PWM开关动作,而上桥臂的三个功率管(T1、T3、T5)始终是截止的。T2、T4、T6各导通120°,且正向制动时,T2、T4、T6的导通时刻为正向电动时各自上桥臂的导通时刻。此种控制方式在算法上与电动控制存在较大差异,且需要判断转向,因此控制算法较为复杂。

2 电流滞环跟踪控制方式的电动运行分析

电流控制采用滞环跟踪的控制策略的无刷直流电机(BLDCM)控制系统结构图如图3所示。转速调节器根据转速给定nr和转速反馈n采用控制算法得出转速调节器的输出。转速调节器的输出为相电流最大值,即参考电流生成模块的输入信号。参考电流生成模块根据IM和θ转子位置信号,产生三相电流的参考电流信号iar、ibr、icr。电流滞环调节器的作用就是调节电机实际相电流ia、ib、ic,使之跟踪电流参考信号。

电动运行下相电流的滞环跟踪控制方式如下:功率逆变电路的每相都有上下两个桥臂,为避免直流侧短路,同一相的上下两个桥臂中的IGBT的驱动信号,是使IGBT截止的信号,或是使IGBT开通的信号(反相的),即一个IGBT的驱动信号则是让其开通的,另一个IGBT的驱动信号是让其截止的。A、B、C三相的情况类似,只是在相位上依次滞后120°电角度。至于AB、C三相的电流参考信号的相位关系(iar超前于ibr,还是超前于icr)由电机的转向确定。

电流滞环跟踪原理图如图4所示,以A相为例进行分析。预先设定滞环宽度△im,当iar-ia<-im时,实际电流超出参考电流达到滞环宽度△im,此时给A相上桥臂的开关管T1施加关断信号,给A相下桥臂的开关管T4施加开通信号,A相下桥臂开通(若ia>0,D4导通,若ia<0,T4导通),ua=-(1/2)Ud,A相电流下降。当iar-ia>im时,参考电流超出实际电流达到滞环宽度△im,此时给A相上桥臂的开关管T1施加开通信号,给A相下桥臂的开关管T4施加关断信号,A相上桥臂开通(若ia>0,T1导通,若ia<0,D1导通),ua=(1/2)Ud,A相电流上升。因此,电流环采用电流滞环跟踪控制可使电机相电流跟随参考电流而变化,实现正向电动和反向电动运行。

3 电流滞环跟踪控制方式的回馈制动运行分析

由电机工作原理可知,电机在工作状态时是电动运行还是回馈制定运行,取决于电磁转矩是驱动性转矩还是制动性转矩。因此可以得出:电机运行于电动状态下相电流和相反电动势的相位关系与电机运行于回馈制动状态下相电流和相反电动势的相位关系正好相反。图2给出了电机运行于电动状态下相电流和相反电动势的相位关系,可见同一相的相电流和相反电势的波形相位相同。电机运行于回馈制动状态下同一相的相电流和相反电动势的波形相位就是相反的。图5给出了电机运行于回馈制动状态下三相电流和三相反电动势的波形。

三相反电动势eA、eB、eC的相位关系由电机转向决定,无论是正向回馈制动运行(正转时的回馈制动)还是反向回馈制动运行(反转时的回馈制动),各相电流相位与相应电动运行时相反。根据这一特点,可得出电流滞环跟踪控制方式回馈制动运行的控制方式是:电机由电动转入回馈制动,只需给出一个-IM值,其为参考电流生成模块的输入,IM的大小决定回馈制动电流的大小,即决定回馈制动的强度;参考电流生成模块与电流滞环调节器的控制方式与相应电动运行状态下的控制方式完全一致,将这种回馈制动控制方式命名为“电流反相控制回馈制动方式”。可见,该回馈制动控制方式能够将电机在正向电动、正向制动、反向电动、反向制动四种运行状态下的控制算法统一起来,相对于传统的PWM半桥、全桥调制控制方式,简单可靠,具有很大的优越性。

4 仿真实验

在Matlab软件的Simulink环境下对电流滞环跟踪控制的无刷直流电机控制系统进行建模仿真[4,5,6,7]。控制系统仿真参数如下:直流母线电压100 V,电机相绕组电阻R=0.5Ω,相绕组电感L=0.5 H,绕组互感M=0.02 H,电动势常数Ke=0.4 Vgmin/r,系统转动惯量J=0.05 kgm2,阻尼系数B=0.002 Nms/rad,极对数P=1。电机起动后0.3 s施加负载转矩TL=3.5 Ngm,给定转速为500 r/min,在0.4 s时,下达回馈制动指令。电机转速和A相电流的响应波形如图6所示,由图可见,转速响应快且无超调,电流波形较理想。A相绕组反电动势波形eA、A相参考电流iar、A相电流ia的对应波形如图7所示。由图可见,电动运行时相电流与该相反电动势波形同相,回馈制动时反相,由电动到回馈制动的转换平稳。

本文通过研究电流环采用电流滞环跟踪控制技术的无刷直流电机控制系统的运行特点,提出了电流滞环跟踪控制技术下实现回馈制动的电流反相控制回馈制动方式。应用该控制方式可实现电流滞环跟踪控制下电机的四象限运行。理论分析和仿真实验表明,该控制方式能够将四种运行状态下的控制算法统一起来,具有实现简便、可靠性高的特点,适合于无刷直流电机在电动汽车驱动系统领域的应用。

摘要：对电流环采用电流滞环跟踪控制技术的无刷直流电机控制系统进行了研究,提出了电流反相控制回馈制动方式,即通过控制电机相反电势和相电流的相位关系来控制电机运行状态的控制方法,将电机在正向电动、正向制动、反向电动、反向制动四种运行状态下的控制算法统一起来。仿真实验表明,该系统动态响应性能好,其控制策略具有实现简便、可靠性高的特点,适合于无刷直流电机在电动汽车驱动系统领域的应用。

关键词：无刷直流电机,滞环跟踪,回馈制动

参考文献

[1]黄斐梨,王耀明,姜新建,等.电动汽车永磁无刷直流电机驱动系统低速量回馈制动的研究[J].电工技术学报,1995(3):28-36.

[2]张毅,杨林,李立明,等.电动汽车无刷直流电动机的回馈控制[J].上海交通大学学报,2005(9):52-55.

[3]孙佃升,贾荣丛,白连平.半桥调制下无刷直流电机回馈制动的研究[J].电力电子技术,2008(10):22-24.

[4]JEON Y S.A new simulation modelof BLDCM motors with real backElectronics,2000:21-220.

[5]SALEM T,HASKEW T A.Simulation of thebrushless DC machine[C].Proceeding from SystemTheory,1995:18-22.

[6]Cheng Kuangyao,Tzou Yingyu.Design of a sensorless commutation IC for BLDC motors[J].IEEETransactions on Power Electronic(S0885-8993),2003,18(6):1365-1375.