永磁同步电动机无传感器控制关键技术研究

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永磁同步电动机(PMSM)具有体积小、功率密度高、效率和功率因数高等优点,在电力传动系统中有着广泛的应用;无传感器控制的永磁同步电动机驱动系统更是近年来的研究热点。本文对无传感器控制的现状进行了综述,对这一领域的前沿及热点问题进行了探讨,指出永磁同步电动机无传感器控制的难点是低速区的控制,而低速区控制的关键是对速度的准确估计;其全速范围控制的发展方向是复合控制方法,如何实现对低速、高速区不同控制方法的平滑切换是复合控制方法能否实现的关键。针对以上的问题,本文采用高频信号注入法及MT轴系磁链闭环估计法对永磁同步电动机无传感器控制的关键问题进行了系统、深入的研究。主要工作和创新性成果有以下几个方面:在分析凸极永磁同步电动机数学模型的基础上,阐述了采用高频电压信号注入法进行转子磁极位置估计的原理,对影响信号估计精度的原因进行了分析;基于简化的扩展卡尔曼滤波器,提出了一种新颖的信号提取方案,该方法不仅能够用来提取转子位置信息,还可以对基频的控制电流进行滤波处理;新型的EKF滤波器采用迭代算法,比传统IIR或FIR滤波器具有更快的滤波速度和更好的滤波性能,这样可以消除控制反馈回路中的低通滤波器,提高系统的动态性能及稳定性,方便了系统控制器的设计;同时控制回路中没有高频信号成分的影响,可以降低控制器对高频位置估计的影响,使得位置估计器的设计不受控制调节器的影响,简化了位置估计器的设计;仿真及实验结果证实了本方法的有效性。由于饱和、电机非线性、逆变器死区及控制器带宽所带来的干扰问题,高频信号注入法在低速时角度微分所得速度估计不准确,并且有较大的滞后,这对实时速度控制系统非常不利,甚至使整个控制系统发散。本文对现有已提出的多种解决方法进行了仿真研究,开发了基于隐极模型的MT轴系磁链闭环估计观测器,利用高频信号注入法所得转子位置信息来对估计磁链进行纠正,估计所得到的转矩有效磁链用来进行速度估计。这种方法的优点是系统具有较快的动态响应,并且经电压模型的积分作用,转子位置信号中的干扰成分得到很大的削弱。设计了基于dSPACE 1103和FPGA的嵌入式永磁同步电动机开发平台,其中dSPACE 1103作为主控制器,其控制模型可以直接在Matlab/Simulink下进行搭建,仿真成功后经过简单的信号模块替换即可作为下载模型直接下载到dSPACE控制器中,实现本系统的控制环节功能;Xilinx XUP VII PRO开发板作为高频信号处理器,实现转子位置信号的提取;利用Xilinx公司的System Generator软件,将Matlab/Simulink下的仿真模型直接编译成FPGA可以识别的HDL语言,并可实现硬件在回路仿真,大大简化了硬件的开发周期;采用本文提出的基于高频信号注入和MT轴系磁链闭环观测的方法,对永磁同步电动机进行了仿真验证,给出了系统实验结果。实验结果表明,本文所提出的复合控制方法能在低速、零速下能可靠地估算出转子的磁极位置和速度,且对电机的参数变化不敏感。
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