基于参数辨识的高性能永磁同步电机控制策略研究

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在工业生产领域,特别是机器人、数控机床等自动化生产领域,永磁同步电机伺服系统占据着举足轻重的地位。近年来,随着自动化领域的快速发展,其对永磁同步伺服系统性能的要求也越来越高。但在高性能伺服产品中,主要是日本和欧美的伺服产品占据着大部分的市场份额。而国产伺服产品与发达国家高性能伺服产品的主要差距是:高性能的电流控制功能;以及参数自整定等高级功能。对于电流控制策略,国内产品大多采用基于坐标变换的PID调节方式,但其在动态过程中无法补偿电机固有的交叉耦合以及反电势对电流响应的影响。本文以提高伺服系统性能为目标,主要研究电流环控制策略和速度环参数自整定。具体内容如下:通过对目前主流的电流环控制策略的比较分析,发现基于无差拍技术的预测电流控制策略能使系统电流环的响应带宽达到最优状态,即调制频率的十二分之一。基于以上分析,本文选用了基于无差拍技术的预测电流控制策略。对于采用无差拍预测电流控制策略的系统而言,需要得到准确的电机参数才能保证控制的性能。其中,电感参数直接影响系统的稳定性,当误差超过两倍时,电流控制系统将会发散。为了提高预测电流控制系统的鲁棒性,本文提出了基于Luenberger观测器原理的鲁棒电流预测控制策略,并给出了各项性能指标与观测器系数间的定量关系。通过引入电流观测器,可以明显地提高电流控制系统对电感参数的鲁棒性。由上面的分析可以发现鲁棒电流预测控制只能提高系统对电感参数的敏感度,并不能减小由于参数误差引起的系统性能的下降,而在实际应用过程中可以得到,在电机转速动态过程中,电机电感参数误差主要影响直轴电流响应,而电机磁链参数误差主要影响交轴电流响应,而电机电阻的误差对于电流控制系统而言影响可以忽略不计。并且电机磁链误差还会导致系统稳态时的电流给定与电流反馈之间的静差。为了在鲁棒电流预测控制基础上进一步提高电流控制系统的性能,本文提出了基于RLS原理的电机电磁参数辨识电流预测控制策略。根据电机电磁状态方程的形式,将电机电磁参数的辨识分为两个步骤:第一步辨识电机的电感系数,第二步将其作为已知量来辨识电机的电阻和磁链系数。仿真和实验波形表明,在系统稳定的基础上,该算法可以进一步改善伺服系统电流环的性能。由于受到系统硬件条件的约束,在速度动态过程中会不可避免的出现调节器的饱和现象,即windup现象。这种现象会使速度响应超调量增加、调节时间变长。为了补偿速度调节器的饱和问题,本文在传统的跟踪反计算Anti-Windup策略基础上提出了分段式跟踪反计算AW策略,其能够限制调节器的饱和深度,使得速度的性能指标不受系统给定的影响。但该算法在离散化的控制器中无法有效地限制调节器的饱和深度。总结上述控制策略的缺点,本文提出了一种新型的积分终值预测AW策略。当PI控制器饱和时,该算法实时地计算出积分器在稳态时的最终值,并将计算结果作为PI控制器进入线性区时的积分器初始值。该控制策略可以显著提高系统速度环的动态性能,提供最优的速度控制效果。为了实现速度环PI参数自整定功能,本文首先分析了伺服系统速度环的状态方程,从中可以看出,负载转矩和负载惯量是参数自整定策略中至关重要的两个变量。研究表明,采用Luenberger全阶观测器可以实现对负载转矩的实时观测,但由于其算法复杂且具有多个可调节的观测器系数,本文进一步提出了基于Gopinath原理的负载转矩观测器,并给出了观测器系数的取值范围,以及它与观测器性能之间的关系。在采用自回归最小二乘原理的惯量辨识算法中,其辨识结果在速度变化时波动较大,并且对系统噪声的抑制能力较弱。为此本文提出了基于FOREFOP算法的惯量辨识算法,根据仿真和实验分析,该算法可以有效的抑制系统噪声,提高惯量辨识的精度。最后结合观测出的负载转矩和负载惯量信息,本文提出了频域下的PI调节器最优参数计算方法,实现了速度环PI参数自整定功能。
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