高性能感应电机无速度传感器矢量控制系统研究
本文选题:感应电机 切入点:矢量控制 出处:《湖南大学》2016年博士论文
【摘要】:感应电机以其紧凑的结构和技术优势占据了电力传动领域的主导地位,各种高性能的交流调速技术也得到了广泛的研究和应用。基于转子磁场定向控制的感应电机矢量控制技术可实现与直流电机相媲美的动态性能,随后的感应电机无速度传感器控制更增加了系统的简易性和鲁棒性。但目前感应电机无速度传感器矢量控制系统中仍有一些关键技术亟待解决,需要解决的关键问题是电机转速估计、转子磁链观测和电机参数辨识。扩张状态观测器(Extended State Observer,ESO)通过构造扩张状态以观测感应电机转子磁链,再结合模型参考自适应系统(Model Reference Adaptive System,MRAS)控制技术,可以实现感应电机的磁链与转速的观测。自抗扰控制器(Active Disturbances Rejection Controller,ADRC)具有补偿系统扰动和模型不确定性的优点,是一种新型非线性控制器,适用于感应电机控制系统的调节器设计。本文以感应电机无速度传感器矢量控制技术为应用背景,以转子磁链、定子电阻、转子电阻、电机转速等重要参数的辨识方法和鲁棒控制器的设计问题展开系统深入研究。ESO是一种有效的感应电机状态估计方法,基于ESO的转子磁链观测器对转子电阻变化鲁棒性强,但其存在两大不足:(1)对电机定子电阻变化的鲁棒性差;(2)缺少磁链输出偏差补偿机制。本文针对ESO转子磁链观测器进行二次状态扩张,并形成一种闭环补偿结构,提出了一种基于变结构的转子磁链闭环ESO观测器(Closed loop ESO,CESO),利用观测磁链的微分信号与电流估计值构成辨识定子电阻的误差信号,直接消除了定子电阻降压产生的积分影响。仿真与实验研究表明,转子磁链闭环ESO观测器对磁链观测模型的总扰动和输出均能补偿,有效提高了磁链观测器对定、转子电阻变化的鲁棒性,改善了转子磁链观测精度。在基于恒磁通控制的感应电机间接矢量控制系统中,转子时间常数的变化是造成磁场定向偏差的关键影响因素,而转子电阻变化是引起时间常数变化的主要原因。利用无功功率与电机参数弱相关的特点,提出了一种基于无功功率参考模型的转子电阻辨识方法。仿真研究结果表明,这种新型转子电阻辨识方法具有算法简单、实时性好、鲁棒性强等优点,能有效提高转子磁链定向精度,改善了电机输出转矩的动静态控制性能。电机转速观测技术是感应电机无速度传感器矢量控制系统的关键技术,传统的转速观测方法未计及电机参数时变性而存在不足。本文基于MRAS理论和多参数并行辨识技术,提出了一种双参数交互式MRAS速度观测器。通过参考模型与可调模型互换、构造不同自适应律,实现了速度观测和定子电阻的联合辨识。仿真和实验结果表明:这种交互式转速观测方法消除了定子电阻变化的不利影响,获得了稳定的、高精度的速度观测,改善了感应电机无速度传感器矢量控制系统低速时的动静态调速性能。鲁棒控制器设计是感应电机无速度传感器矢量控制系统的重要研究内容之一,传统的PI调节器对电机参数变化敏感,调速范围内PI参数自适应性差。本文将ADRC技术应用于感应电机无速度传感器矢量控制系统,并运用强化学习方法对ADRC的参数进行优化,提出了一种基于扩展连续动作强化学习算法(Extended Continuous Action Reinforcement Learning Automata,ECARLA)的ADRC参数优化方法,提高了ADRC参数优化效率,保证参数全局最优。仿真与实验研究表明:采用ADRC进行调节器设计,控制系统对电机参数大范围扰动具有较好地补偿能力,转速适应范围宽,对转矩扰动也有较好抑制能力,动态响应速度快。最后,利用交流传动实验台对本文提出的感应电机状态观测和参数辨识方法进行了实验研究。利用ADRC进行调节器设计,对感应电机的多参数实现了联合辨识,提高电机转速的观测精度。针对定、转子电阻和转子时间常数辨识方法的实验结果同样具有满意的精度,与实际值相当接近,从而满足感应电机高性能无速度传感器矢量控制的要求。
[Abstract]:Induction motor with compact structure and technological advantages to occupy a dominant position in the field of power transmission, a variety of high performance AC speed regulation technology has been widely studied and applied. The induction motor vector control of rotor flux oriented control technology can realize the dynamic performance of comparable based on DC motor, induction motor and speed sensorless control adds to the simplicity and robustness of the system. But the induction motor speed sensorless vector control system, there are still some technical problems to be solved, the key problem to be solved is to estimate the rotation speed of the motor, the rotor flux estimation and parameters identification. The extended state observer (Extended State, Observer, ESO) by constructing the extended state to observe the rotor flux of induction motor, combined with model reference adaptive system (Model Reference Adaptive System, MRAS) control technology, can In order to realize the observation of the flux and the speed of induction motor. The ADRC (Active Disturbances Rejection Controller, ADRC) has the advantages of compensating system disturbance and model uncertainty, is a new type of nonlinear controller, controller design for induction motor control system. In this paper, the induction motor speed sensorless vector control technology for application in the background, rotor flux, stator resistance, rotor resistance identification method, the design problem of important parameters of motor speed and robust controller system research of.ESO is an effective method to estimate the state of the ESO induction motor, rotor flux observer of the rotor resistance change based on robust, but it has two major shortcomings: (1) robustness to stator resistance variation; (2) the lack of output flux deviation compensation mechanism. In this paper ESO rotor flux observer for the two time The state of expansion, and form a closed loop compensation structure, proposes a closed-loop rotor flux observer based on variable structure ESO (Closed loop ESO, CESO), the estimated value of the error signal of the stator resistance identification using a differential signal and current flux observation, directly eliminated the influence of stator resistance voltage integral produced. Simulation and experiment research shows that the rotor flux observer of ESO closed-loop flux observer and output disturbance can be compensated effectively improves the robustness of flux observer, rotor resistance change, improved rotor flux observation precision. Based on the constant flux control of induction motor indirect vector control system, the rotor time constant is change the key influence factors of the magnetic field caused by directional deviation, and rotor resistance variation is mainly caused by the time constant change. The reactive power and the parameters of the motor are weakly related features Point, proposes a rotor resistance identification method of reactive power based on reference model. Simulation results show that this new type of rotor resistance identification method has simple algorithm, good real-time performance, strong robustness, can effectively improve the accuracy of rotor flux orientation, improve the output torque of the motor dynamic and static performance of the control of motor speed. Observation is a key technology in the speed sensorless vector control system of induction motor speed. The traditional observation method does not consider the variation of the motor parameters and shortcomings. In this paper, MRAS theory and multi parameter based on parallel identification technique, a dual parameter velocity observer is proposed. Through the interactive MRAS reference model and the adjustable model of exchange, construct different adaptive law can achieve the joint identification speed and stator resistance observation. Simulation and experimental results show that this method eliminates the stator interactive speed observation The adverse effects of resistance change, to obtain a stable, high precision speed observation, improve the induction motor system static and dynamic speed performance of the speed sensorless vector control. The robust controller design is induction motor speed sensorless vector control system is an important research content of the traditional PI regulator is sensitive to variation of motor parameters PI, adaptive parameter difference speed range. In this paper the application of ADRC technology in the induction motor speed sensorless vector control system, and the use of reinforcement learning method for ADRC parameter optimization, proposes a reinforcement learning algorithm based on extended continuous action (Extended Continuous Action Reinforcement Learning Automata, ECARLA) ADRC parameter optimizing method to improve the efficiency of the optimization of ADRC parameters, to ensure the global optimal parameters. Simulation and experiments show that using ADRC regulator design And the control system has better ability to compensate for a wide range of motor parameter disturbance, to adapt to a wide range of speed, torque disturbance has good inhibition ability, fast dynamic response. Finally, the induction motor state observation and parameters by using AC drive experimental platform of the proposed identification methods were studied. The regulator is designed by using ADRC, multi parameter of the induction motor to realize the joint identification, improve the accuracy of motor speed. For the constant, rotor resistance and rotor time constant identification methods also have satisfactory accuracy, and very close to the actual value, so as to meet the requirements of high performance induction motor without speed sensor vector control.
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP273;TM346
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