电动轮自卸车牵引机直接转矩控制研究

发布时间：2019-01-28 13:17

【摘要】：矿用电动轮自卸车具有运载量大、效率高等特点,在大型露天矿场与水利工程建设中,常被作为运输工具。随着矿山规模的日益增大,对电动轮自卸车的性能也提出了更高的要求。与机械式自卸车相比,电动轮自卸车具有能源利用率高、结构简单与控制灵活等特点,因此被各大厂商所青睐。电动轮自卸车交流变频调速技术包含了多门学科的内容,如电力电子与电力传动技术、自动控制原理与微机控制技术。为了使自卸车低速时具有较好的稳定性与爬坡能力,研究一种适用于自卸车牵引机的变频调速方法至关重要。本文首先介绍了电动轮自卸车的发展状况与交流传动系统的构成,通过引入空间矢量与坐标变换理论,建立了牵引机在不同坐标系中的数学模型,为后续控制策略的研究奠定了基础。然后分析了目前主要的几种变频调速方法的原理,结合电动轮自卸车的特点,最终选择直接转矩控制技术作为自卸车牵引机的变频调速方法。由于传统直接转矩控制技术存在低速转矩脉动大、电流谐波含量高、开关频率不固定等缺点,不能直接运用为到牵引机的控制中。本文结合电压空间矢量调制的方法,建立了一种SVM-DTC的模型,并分析了转矩调节、磁链调节的原理。由于感应电机定子磁链很难直接测得,因此准确的计算出定子磁链是实现高性能直接转矩控制技术的关键问题。针对定子磁链观测容易受定子电阻变化的影响,本文提出了两种不同的方法,第一种是采用模糊神经网络技术对定子电阻的变化进行在线的补偿,并结合改进的电压模型观测定子磁链;第二种方法是运用扩张观测器理论,构建了一个定子磁链观测器,可以有效的避免定子变化对磁链观测的影响。然后就提出的方法在matlab/simulink中搭建仿真模型进行了初步的验证。本文还介绍了牵引机直接转矩控制实验平台硬件结构与软件设计。硬件部分重点分析了DSP芯片及外围电路、采样电路、正交编码电路及IGBT驱动芯片,软件部分介绍了主程序、周期中断与采样中断等程序的功能。最后就SVM-DTC与本文提出的磁链观测算法在实验平台上调试运行,实验结果表明了算法的可行性。
[Abstract]:The motorized wheel dump truck used in mine is usually used as a conveyance in large open pit and water conservancy projects because of its large capacity and high efficiency. With the increasing scale of mine, the performance of electric wheel dump truck is required higher. Compared with the mechanical dump truck, the electric wheel dump truck has the characteristics of high energy efficiency, simple structure and flexible control, so it is favored by the major manufacturers. The AC variable frequency speed regulation technology of electric wheel dump truck includes many subjects, such as power electronics and electric drive technology, automatic control principle and microcomputer control technology. In order to make the dump truck have better stability and climbing ability at low speed, it is very important to study a variable frequency speed regulation method suitable for the tractor of dump truck. This paper first introduces the development of electric wheel dump truck and the composition of AC transmission system. By introducing the theory of space vector and coordinate transformation, the mathematical model of tractor in different coordinate systems is established. It lays a foundation for the further study of control strategy. Then, the principle of several main frequency conversion speed regulation methods is analyzed. Combining with the characteristics of electric wheel dump truck, the direct torque control technology is chosen as the variable frequency speed regulation method of the dump truck tractor. Traditional direct torque control (DTC) has many disadvantages such as high torque ripple at low speed, high current harmonic content and non-fixed switching frequency, so it can not be directly applied to the control of tractor. Based on the method of voltage space vector modulation, a model of SVM-DTC is established, and the principle of torque regulation and flux adjustment is analyzed. Because the stator flux of induction motor is difficult to measure directly, it is a key problem to calculate the stator flux accurately in order to realize the high performance direct torque control technology. Because stator flux observation is easily affected by stator resistance change, two different methods are proposed in this paper. The first method is to use fuzzy neural network technology to compensate the stator resistance change on line. The stator flux is observed with the improved voltage model. The second method is to construct a stator flux observer by using the extended observer theory, which can effectively avoid the influence of stator variation on flux observation. Then, the simulation model in matlab/simulink is preliminarily verified. This paper also introduces the hardware structure and software design of direct torque control experimental platform for tractor. In the hardware part, the DSP chip and its peripheral circuit, sampling circuit, quadrature coding circuit and IGBT driver chip are analyzed. The main program, periodic interrupt and sampling interrupt are introduced in the software part. Finally, SVM-DTC and the flux observation algorithm proposed in this paper are debugged and run on the experimental platform. The experimental results show the feasibility of the algorithm.
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD63

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本文编号：2417101