基于线性变参数模型预测控制的内置式永磁同步电机转速控制器设计
发布时间：2021-08-26 23:54
为了提高内置式永磁同步电机（IPMSM）的转速控制性能,该文提出一种线性变参数模型预测控制（LVP-MPC）算法,利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）对负载转矩等未知参数进行估计来提高鲁棒性,通过将IPMSM的动态模型在稳态运行点处线性化,把得到的线性状态方程等效为增量形式,并设计增量形式的预测模型以及代价函数实现了转速与电流的最优调节,从而克服了因模型参数不匹配以及外部扰动引起的稳态误差。同时,用多面体约束来近似驱动系统的电压、电流的二次型约束条件,最终将所提出的模型预测控制（MPC）最优化问题转化为标准形式的二次规划（QP）而求解。仿真及实验结果表明,所提算法具有良好的转速动态性能和无偏差的转速指令跟踪能力。
【文章来源】：电工技术学报. 2020,35(22)北大核心EICSCD
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
实验装置Fig.4Experimentalsetup
+=+xxUPFPFQ（32）[]Te1Tekeeee(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)kkkkkkkkkkkkkkkkk+=+++++++=+++++++=++++KPHHPHRxxKYHxPPKHP（33）式中，下标“e”表示在测量值更新之前获得的先验估计值；52()×K∈R为卡尔曼增益矩阵；55()×P∈R状态估计误差的协方差矩阵；55()×F∈R和H()∈2×5R为雅可比矩阵。2.5控制系统结构框图图3给出了所提控制方案的系统框图，使用旋转变压器测量实际转子位置并通过计算得到实际转速Ω；使用霍尔电流传感器测量相电流并最终得到经过EKF滤波后的di、qi；连同负载转矩器观测的LT一同作为反馈参与到所提算法中的目标向量获娶模型线性化以及MPC滚动优化计算中，将得到最优控制输入电压经调制后作用于电机。图3控制系统结构框图Fig.3Blockdiagramofthecontrolstructure3仿真及实验结果分析为了验证所提算法的有效性和正确性，使用Matlab/Simulink软件进行了仿真验证，同时搭建了以英飞凌处理器TricoreTC1782为控制核心的电压源型逆变器实验平台开展实验研究，实验装置如图4所示。图4实验装置Fig.4Experimentalsetup仿真及实验中使用的电机参数见表1。考虑到在采样时刻skT求得的最优控制电压作用于系统后，在s（k+1）T时刻dq轴电流才会发生变化，这意味着控制预测时域需要满足2pN≥才会获得比较理想的效果，本文取3pN=。代价函数中的惩罚矩阵Q和R之间的比率权衡系统快速性和?
)=diag(0.2,0.2,0.1315,0.145,0.05),()diag(0.1,0.1)kRk=。表1IPMSM电机参数Tab.1IPMSMSpecifications参数数值额定电压/V330额定功率/kW40额定转矩/(N·m)100额定转速/(r/min)4000永磁磁链/Wb0.0682d轴电感/H0.000067q轴电感/H0.000237转动惯量/(kg·m2)0.043.1LPV-MPC转速动态响应仿真结果设定电流约束条件s_maxI=578A，电机空载，在第0s、0.15s和0.3s时刻，分别以阶跃的形式给定目标转速2000r/min、4000r/min和2000r/min，图5为动态响应过程中电机转速、转矩、dq轴电流、电压及其矢量幅值的波形。可见转速的动态响应非常快，其原因是在每次加速、减速过程中，MPC控制器都能提供快速的最优控制电压（见图5c）作用于定子，激发出定子dq轴电流（见图5b）继而产生电磁转矩（见图5a）。由图5a和图5b可知，在每次转速动态响应过程，都能以最大电流来生成转矩完成加减速动作。由图5b和图5c可知，在0.15s及0.3s的转速阶跃响应过程中电压矢量幅值sU、电流矢量幅值sI存在同时触发最大幅值的约束条件的动态过程，证明了本文所提出的转速控制算法能够在充分利用最大可输出母线电压的同时严格遵守电流约束条件，提供尽可能大的输出转矩，以达到快速的转速动态响应，即在满足多变量约束条件下提供最优控制性能。当电机在不同转速稳态运行时，转速波动极小且无稳态误差。由于所提出的转速预测控制算法具有前馈-反馈的结构，并能够提供最优控制电压，因此实现了快速的转速动态响应，且动态过程无超调。3.2LPV-MPC鲁棒性仿真结果考虑到IPMSM的电感参数对铁心的?
本文编号：3365214
【文章来源】：电工技术学报. 2020,35(22)北大核心EICSCD
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【部分图文】：
实验装置Fig.4Experimentalsetup
+=+xxUPFPFQ（32）[]Te1Tekeeee(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)kkkkkkkkkkkkkkkkk+=+++++++=+++++++=++++KPHHPHRxxKYHxPPKHP（33）式中，下标“e”表示在测量值更新之前获得的先验估计值；52()×K∈R为卡尔曼增益矩阵；55()×P∈R状态估计误差的协方差矩阵；55()×F∈R和H()∈2×5R为雅可比矩阵。2.5控制系统结构框图图3给出了所提控制方案的系统框图，使用旋转变压器测量实际转子位置并通过计算得到实际转速Ω；使用霍尔电流传感器测量相电流并最终得到经过EKF滤波后的di、qi；连同负载转矩器观测的LT一同作为反馈参与到所提算法中的目标向量获娶模型线性化以及MPC滚动优化计算中，将得到最优控制输入电压经调制后作用于电机。图3控制系统结构框图Fig.3Blockdiagramofthecontrolstructure3仿真及实验结果分析为了验证所提算法的有效性和正确性，使用Matlab/Simulink软件进行了仿真验证，同时搭建了以英飞凌处理器TricoreTC1782为控制核心的电压源型逆变器实验平台开展实验研究，实验装置如图4所示。图4实验装置Fig.4Experimentalsetup仿真及实验中使用的电机参数见表1。考虑到在采样时刻skT求得的最优控制电压作用于系统后，在s（k+1）T时刻dq轴电流才会发生变化，这意味着控制预测时域需要满足2pN≥才会获得比较理想的效果，本文取3pN=。代价函数中的惩罚矩阵Q和R之间的比率权衡系统快速性和?
)=diag(0.2,0.2,0.1315,0.145,0.05),()diag(0.1,0.1)kRk=。表1IPMSM电机参数Tab.1IPMSMSpecifications参数数值额定电压/V330额定功率/kW40额定转矩/(N·m)100额定转速/(r/min)4000永磁磁链/Wb0.0682d轴电感/H0.000067q轴电感/H0.000237转动惯量/(kg·m2)0.043.1LPV-MPC转速动态响应仿真结果设定电流约束条件s_maxI=578A，电机空载，在第0s、0.15s和0.3s时刻，分别以阶跃的形式给定目标转速2000r/min、4000r/min和2000r/min，图5为动态响应过程中电机转速、转矩、dq轴电流、电压及其矢量幅值的波形。可见转速的动态响应非常快，其原因是在每次加速、减速过程中，MPC控制器都能提供快速的最优控制电压（见图5c）作用于定子，激发出定子dq轴电流（见图5b）继而产生电磁转矩（见图5a）。由图5a和图5b可知，在每次转速动态响应过程，都能以最大电流来生成转矩完成加减速动作。由图5b和图5c可知，在0.15s及0.3s的转速阶跃响应过程中电压矢量幅值sU、电流矢量幅值sI存在同时触发最大幅值的约束条件的动态过程，证明了本文所提出的转速控制算法能够在充分利用最大可输出母线电压的同时严格遵守电流约束条件，提供尽可能大的输出转矩，以达到快速的转速动态响应，即在满足多变量约束条件下提供最优控制性能。当电机在不同转速稳态运行时，转速波动极小且无稳态误差。由于所提出的转速预测控制算法具有前馈-反馈的结构，并能够提供最优控制电压，因此实现了快速的转速动态响应，且动态过程无超调。3.2LPV-MPC鲁棒性仿真结果考虑到IPMSM的电感参数对铁心的?
本文编号：3365214
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