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對于PMSM實(shí)現(xiàn)全速范圍無傳感器控制技術(shù)的混合控制策略研究

來源: 電子產(chǎn)品世界
2020-11-12
類別:設(shè)計(jì)應(yīng)用
eye 23
文章創(chuàng)建人 拍明

原標(biāo)題:對于PMSM實(shí)現(xiàn)全速范圍無傳感器控制技術(shù)的混合控制策略研究

一、研究背景與意義

永磁同步電機(jī)(PMSM)因高效率、高功率密度和快速響應(yīng)特性,廣泛應(yīng)用于電動汽車、工業(yè)驅(qū)動和航空航天等領(lǐng)域。傳統(tǒng)PMSM控制依賴機(jī)械式位置傳感器(如編碼器、旋轉(zhuǎn)變壓器),但傳感器增加了系統(tǒng)成本、體積和復(fù)雜性,且在極端工況下易失效。因此,全速范圍無傳感器控制技術(shù)成為研究熱點(diǎn),旨在通過算法估算轉(zhuǎn)子位置和速度,替代物理傳感器。

二、混合控制策略的核心思想

全速范圍無傳感器控制需解決兩大挑戰(zhàn):

  1. 低速區(qū)(0-10%額定轉(zhuǎn)速):電機(jī)反電動勢微弱,難以通過反電動勢法估算位置。

  2. 高速區(qū)(>50%額定轉(zhuǎn)速):高頻信號注入法易受噪聲干擾,估算精度下降。

混合控制策略通過結(jié)合多種方法的優(yōu)勢,實(shí)現(xiàn)全速域覆蓋:

  • 低速區(qū):采用高頻信號注入法(如高頻旋轉(zhuǎn)電壓注入、脈振高頻電壓注入),利用電機(jī)凸極效應(yīng)估算轉(zhuǎn)子位置。

  • 中高速區(qū):采用模型參考自適應(yīng)法(MRAS)、滑模觀測器(SMO)或擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF),基于電機(jī)數(shù)學(xué)模型估算位置和速度。

  • 過渡區(qū):設(shè)計(jì)平滑切換機(jī)制(如加權(quán)平均法、模糊邏輯切換),避免控制策略切換時的抖振。

三、關(guān)鍵技術(shù)與方法

  1. 高頻信號注入法

    • 原理:在定子繞組中注入高頻電壓信號,通過檢測電流響應(yīng)提取轉(zhuǎn)子位置信息。

    • 改進(jìn):采用脈振高頻電壓注入法,結(jié)合二階廣義積分器(SOGI)和鎖相環(huán)(PLL),減少濾波器使用,降低相位滯后。

  2. 滑模觀測器(SMO)

    • 原理:基于電機(jī)反電動勢模型,設(shè)計(jì)滑模面,通過非線性切換函數(shù)估算轉(zhuǎn)子位置。

    • 改進(jìn):引入自適應(yīng)律調(diào)整滑模增益,緩解抖振問題;結(jié)合擴(kuò)展反電動勢模型,提升低速性能。

  3. 模型參考自適應(yīng)法(MRAS)

    • 原理:構(gòu)建參考模型和可調(diào)模型,通過比較兩者輸出誤差,自適應(yīng)調(diào)整可調(diào)模型參數(shù),實(shí)現(xiàn)位置估算。

    • 改進(jìn):采用Popov超穩(wěn)定性理論設(shè)計(jì)自適應(yīng)律,確保系統(tǒng)穩(wěn)定收斂。

  4. 混合策略切換機(jī)制

    • 加權(quán)平均法:根據(jù)轉(zhuǎn)速動態(tài)調(diào)整各算法權(quán)重,實(shí)現(xiàn)平滑過渡。

    • 模糊邏輯切換:基于轉(zhuǎn)速、負(fù)載等參數(shù),利用模糊規(guī)則選擇最優(yōu)控制策略。

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四、研究現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

  • 現(xiàn)有成果

    • 文獻(xiàn)提出了一種結(jié)合脈振高頻電壓注入法和滑模觀測器的混合策略,通過加權(quán)平均法實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)速區(qū)間切換,仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了全速域控制的有效性。

    • 另有研究采用虛擬電感法平滑切換低速I-F控制與高速反電動勢模型法,解決了控制結(jié)構(gòu)差異導(dǎo)致的振蕩問題。

  • 挑戰(zhàn)

    • 低速區(qū)估算精度:高頻信號注入法對電機(jī)參數(shù)敏感,需進(jìn)一步優(yōu)化信號處理和參數(shù)辨識。

    • 高速區(qū)抗干擾能力:模型法依賴電機(jī)模型精度,需增強(qiáng)對參數(shù)變化和外部擾動的魯棒性。

    • 切換區(qū)抖振:混合策略切換時易產(chǎn)生抖振,需設(shè)計(jì)更平滑的過渡機(jī)制。

五、未來研究方向

  1. 人工智能融合:結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等算法,提升非線性系統(tǒng)建模和參數(shù)辨識能力。

  2. 多物理場耦合分析:考慮電機(jī)溫度、磁飽和等因素對控制性能的影響,實(shí)現(xiàn)更精確的估算。

  3. 硬件在環(huán)測試:通過實(shí)時仿真平臺驗(yàn)證混合控制策略在實(shí)際工況下的性能。

六、結(jié)論

PMSM全速范圍無傳感器混合控制策略通過結(jié)合高頻信號注入法、滑模觀測器和模型參考自適應(yīng)法等,實(shí)現(xiàn)了從靜止到額定轉(zhuǎn)速的全速域控制。未來需進(jìn)一步優(yōu)化算法魯棒性、切換平滑性和估算精度,推動無傳感器控制在高性能驅(qū)動系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用。


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標(biāo)簽: 傳感器控制

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