基于异步电动机动态数学模型的调速策略的研究
基于异步电动机动态数学模型的调速策略的研究
摘要：本文综述了近年直接转矩控制技术的主要研究成果和发展现状，介绍了异步电动机直接转矩控制系统的基本组成和工作原理, 采用异步电动机坐标系下的数学模型、按照磁链的圆形与六边形控制方法。针对直接转矩控制技术的几个关键性问题进行较详细的分析和讨论，并对直接转矩控制技术的研究方向进行了展望。
关键词：异步电动机、直接转矩控制、控制策略
1.引言
自1985年德国鲁尔大学Depenbrock教授首先提出直接转矩控制理论(Direct Torque Control简称DTC)以来，许多学者一直努力研究直接转矩控制的各种控制策略，取得一些可喜的研究成果，特别是随着现代控制理论和智能控制理论的引入，涌现出许多基于模糊控制、神经网络控制、模糊神经网络控制、非线性控制、变结构控制的直接转矩控制系统，使直接转矩控制技术得到进一步改善和提高。直接转矩控制技术不同于矢量控制技术，直接转矩控制技术不需要磁场定向和矢量变换来间接控制转矩，而是直接控制磁链和电磁转矩，是在静止的坐标系中直接计算电机磁链和转矩的实际值，经磁链和转矩的Bang—Bang控制产生磁链和转矩的增、减控制信号，然后对逆变器的开关状态进行最佳控制，从而在很大程度上解决了矢量控制的不足，可以方便地实现无速度传感器控制，大大提高了系统的动态响应性能，并以新颖的控制思想和简洁的控制方式得到了迅速发展。然而，直接转矩也有它的弱点，即在稳态运行时，转矩、电流及定子磁链脉动较大，特别是在低速或接近零速运行时，磁链与转矩的估计受电机参数的影响严重，这在一定程度上削弱了电机的控制性能，限制了直接转矩控制在一些场合的应用。直接转矩控制的目标是:通过选择适当的定子电压空间矢量，使定子磁链的运动轨迹为圆形，同时实现磁链模值和电磁转矩的跟踪控制，其基本原理如图1所示，本文根据直接转居控制原理针对近年来直接转矩控制技术的几个关键问题的研究和现状进行综述。
图 1 直接转矩控制原理结构图
2 磁链和转矩调节器研究
在直接转矩控制中，定子磁链的实际值取决于定子电压、电流和转速的检测值以及电机参数。目前，描述定子磁链的数学模型有3种：u—i模型，i—n模型，u—n模型 。
U一i模型：由定子电压与定子电流确定定子磁链：
该模型结构简单，受电机参数影响小。它采用开环积分法估计定子磁链，在电机高速运行时可以估计出定子磁链。所以，当很大时，与之相比可以忽略不计，控制精度较高。但在低速和零速运行时，较小，与之相比不能忽略，如果对的估计误差大，将严重影响系统的控制性能。这时必须考虑的影响，需准确测定出因温度变化和磁通饱和而产生的变化量。
i-n模型：以转子磁链为中间变量，由定子电流与转速确定定子磁链。
在该公式中，没有出现定子电阻，因此不受定子电阻变化的影响。但是， —n模型要利用转子时间常数及定、转子电感值，还要精确地测量出转子电角速度。这些参数的准确性以及速度的测量精度对定子磁链估计的精度程度都会产生较大的影响，另外这些电机参数也随着温度和磁路饱和程度的变化而变化。
u-n模型：由定子电压和转速来获得定子磁链。这里仅给出改进后的u-n模型
改进后的u-n模型综合了u-i模型和i-n模型的优点，并通过修正项完成了两个模型间平滑的切换，可以作为一个全速域的定子磁链观测模型。
对于现代直接转矩控制而言，定子磁链估计直接决定电压空间矢量的调制。传统的直接转矩控制采用六边形磁链控制或6区间的圆形磁链控制。圆形磁链控制的结构比较简单，在参数准确的情况下控制效果好，但它要求定子磁链的区间判断严格，特别是在定子电阻的非线性时变带来压降判断出现误差时，会使区间判断产生错误，造成转矩脉动较大，导致电机的控制性能变差。12区段磁链闭环直接转矩控制方法，即在传统6区段方法的区段线附近部分再作另外6个新区段，分别是2区段、4区段、6区段、8区段、10区段、12区段，如图2所示。这样就将圆分成12个区段，每个区段为30。，并从理论和实验角度证明了采用12区段法可以减小电压矢量切换时所引起的转矩变化，转矩脉动大大减少。这是因为采用12段控制时，增加磁链和减少磁链的两个矢量对磁链幅值的影响比较对称，改善了6区段时产生较大的磁链幅值波动，并可以减小电流畸变。
图2 12区段定义图
还有专家提出了采用内陷18边新型磁链轨迹控制策略，削弱了系统中定子电流的5次和7次谐波，电流和磁链波形更趋近于正弦。还有提出用普通逆变器和一个BOOST电路组成的多电平逆变器控制方案。它减少了逆变器的开关频率，使定子磁链轨迹更接近圆形，从而降低了电流和转矩脉动，定子电压更接近标准脉宽调制波。
近年来，许多学者为了解决定子电阻对磁链的影响，引入了现代控制理论和智能控制理论，通常采用的方法有：模糊定子电阻估计、神经网络定子电阻估计、模糊神经网络定子电阻估计、最小二乘法定子电阻估计。
针对直接转矩控制系统存在较大的转矩脉动问题，提出一种新的控制方案。它将最优控制理论的思想运用于控制中，引入磁链脉动和转矩脉动最优评价指数函数，利用加权系数，合理地选择磁链和转矩的权重，计算出感应电机的非零矢量最优控制时间，达到磁链脉动和转矩脉动最小，从而提高系统的性能。另外，一些学者对定子电阻温度变化对定子磁链估计的影响也进行了研究，提出了一些控制方案，如定子电阻温度补偿、模型参考自适应在线辨识等。
3 智能控制在直接转矩控制中的应用
在自动控制技术的发展过程中，智能控制是其中的一个崭新阶段，与经典和现代控制方法相比，具有一系列的独到之处：首先，它突破了传统控制理论中必须基于数学模型的框架，不依赖或不完全赖于控制对象的数学模型，只按照实际效果进行控制；其次，智能控制继承了人脑思维的非线性，可以根据当前状态方便地切换控制器的结构，用变结构的方法改善系统的性能；最后，在复杂系统中，智能控制还具有分层信息处理和决策的功能。
近些年来，在直接转矩控制中，许多学者提出了各种智能控制策略，包括：
(1)基于智能控制的电流、速度和位置调节器。
(2)基于智能控制的参数估计和状态估计。
(3)基于模糊神经网络控制的智能逆变器。
(4)基于智能控制的状态监测和故障诊断。
(5)基于遗传算法的智能控制技术 。
其中，智能控制技术应用比较成功的有神经网络技术和模糊控制技术，主要作为观测器和控制器使用。
4 直接转矩控制技术发展展望
近年来，直接转矩控制的研究取得很大进展，特别是现代控制理论和智能控制理论的引入，在MATALB和DSP的基础上，为直接转矩的建模和实现控制提供了强有力的工具。针对提高直接转矩控制的低速性能，出现了不少具有代表性的新型直接转矩控制方法。实验结果已经表明，这些方法都能有效地降低低速转矩脉动，提高控制的调速范围。虽然这些方法在不同程度上提高了低速性能，但不管采取什么样的方法和措施，都改变不了直接转矩控制都是以牺牲转速为代价的事实，所以直接转矩控制还不能达到矢量控制的水平。
现代控制理论和智能控制理论(以模糊控制、人工神经网络为主)等控制方案为提高直接转矩控制的动态性能和鲁棒性奠定了理论基础，为提高直接转矩控制的性能提供了一种非常好的新思路，如最近研究十分活跃的模糊控制、神经网络控制、模糊神经网络控制、非线性控制、变结构控制等。直接转矩控制技术智能化是未来研究方向之一现代控制理论和智能控制理论为直接转矩控制系统提供了坚实的理论依据，高性能的数字处理器(DSP)的出现，为直接转矩控制系统提供了强大的物质基础。直接转矩在结构上特别适合全数字化，易于实现最优控制，因此利用现代控制理论和智能控制理论，从软件着手，将DSP应用于直接转矩控制，是实现控制技术数字化的又一研究方向。
直接转矩控制技术的应用领域目前已大大拓宽了。原来直接转矩控制技术主要应用于异步电动机，现在已经在无刷直流电动机、直流伺服电动机、永磁同步电动机、步进电动机和其它一些特种电机中得到应用。
目前，直接转矩控制技术已经被商品化，应用于工业、农业、国防和家电等领域，随着电力电子器件不断向大功率和高频化发展，大容量直接转矩控制的性能将进一步提高，这一切都会使直接转矩控制在今后发展中拥有更加光明的前景。
参考文献
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