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一种基于自适应输入—输出线性化的无刷直流电机参数辨识方法

来源期刊:中南大学学报(自然科学版)2005年第6期

论文作者:揭贵生 马伟明

文章页码:1069 - 1073

关键词:永磁无刷直流电机;自适应输入—输出线性化;参数辨识

Key words:brushlessDC motor; adaptive input-output linearization; parameter identification

摘    要:对基于理想换相的永磁无刷直流电机,在给出其单相等效模型的基础上,运用基于自适应输入—输出线性化(AIOL)方法,设计了适用于无刷直流电机的参数辨识与控制的电流控制器,来提高驱动控制系统对电机参数的自适应能力;此外,对辨识方法进行相应的改进。研究和仿真分析结果表明: AIOL方法不要求各状态量解耦,参考模型中也不包含估计状态量,因而自适应律的导出较简单,并且使参数辨识与电机控制在一个框架内得到解决,更适合电机的运行控制;基于AIOL方法的改进参数辨识算法消除了待辨识参数变化互相耦合、相互抵消的负面影响,能够准确、稳定地估计电机参数,且系统的响应性能较好,易于工程实现。

Abstract: Equivalent single phase model of brushless DC motor (BLDCM) is deduced assuming it can commutate ideally. In order to improve the adaptive capability of the driving control system when themotor parameters vary, the currentcontrollerwhich is suitable for the control and parameter identification of BLDCM is designed based on adaptive input-output linearization method. The parameter identification method was improved. The research and simulation results show that the adaptive rule can be deduced easilywith theAIOLmethod because itdoesn trequire the state quantities’discoupling and the estimated state quantitiesneedn’tbe included in the referencemodel; at the same time, themethod canmake the parameter estimation andmotorcontrolsolved in the same frame, so it ismore suitable for themotoroperation contro.l The improved parameter identification algorithm based on adaptive input-output linearization can estimate themotor parameters exactly and stablywith good system response as it eliminates the parameters’negative influences ofmutually counteracting.

基金信息:高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划项目



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一种基于自适应输入—输出线性化的

无刷直流电机参数辨识方法

 揭贵生, 马伟明

(海军工程大学 电力电子技术研究所, 湖北 武汉, 430033)

摘要: 对基于理想换相的永磁无刷直流电机, 在给出其单相等效模型的基础上, 运用基于自适应输入—输出线性化(AIOL) 方法, 设计了适用于无刷直流电机的参数辨识与控制的电流控制器, 来提高驱动控制系统对电机参数的自适应能力; 此外, 对辨识方法进行相应的改进。 研究和仿真分析结果表明: AIOL方法不要求各状态量解耦, 参考模型中也不包含估计状态量, 因而自适应律的导出较简单, 并且使参数辨识与电机控制在一个框架内得到解决, 更适合电机的运行控制; 基于AIOL方法的改进参数辨识算法消除了待辨识参数变化互相耦合、 相互抵消的负面影响, 能够准确、 稳定地估计电机参数, 且系统的响应性能较好, 易于工程实现。

关键词: 永磁无刷直流电机; 自适应输入—输出线性化; 参数辨识

中图分类号:TM33 文献标识码:A 文章编号: 1672-7207(2005)06-1069-05

A parameter identification method of brushless DC motor

based on adaptive input-output linearization

JIE Gui-sheng, MA Wei-ming

(Institute of Power and Electronics Technology, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China)

Abstract: Equivalent single phase model of brushless DC motor (BLDCM) is deduced assuming it can commutate ideally. In order to improve the adaptive capability of the driving control system when the motor parameters vary, the current controller which is suitable for the control and parameter identification of BLDCM is designed based on adaptive input-output linearization method. The parameter identification method was improved. The research and simulation results show that the adaptive rule can be deduced easily with the AIOL method because it doesnt require the state quantities’ discoupling and the estimated state quantities needn’t be included in the reference model ; at the same time, the method can make the parameter estimation and motor control solved in the same frame, so it is more suitable for the motor operation control. The improved parameter identification algorithm based on adaptive input-output linearization can estimate the motor parameters exactly and stably with good system response as it eliminates the parameters’ negative influences of mutually counteracting.

Key words: brushless DC motor; adaptive input-output linearization; parameter identification

                    

永磁无刷直流电机(BLDCM)既具有交流电机结构简单、 运行可靠、 维护方便的特性, 又兼有直流电机控制简单的优点, 而且具有比正弦波永磁同步电机更大的转矩/电流比, 因而得到较广泛的应用[1, 2]。 然而, BLDCM在运行过程中其电机参数难免会发生变化(特别是永磁磁链和电感均因饱和而减小), 使得电机额定工作点也会相应变化。 对于控制系统, 确切的电机参数可用于判断电机的运行状态, 当采用一些附加控制方法时(如换相转矩脉动补偿), 需要知道确切的电机参数[4, 5]; 此外, 即使采用PID控制, 控制器参数也要根据系统模型和参数进行合理选择和调整, 故电机参数的辨识与自适应问题显得很重要。 对此, 很多研究者运用模型参考自适应(MRAS)方法、 基于线性矩阵不等式(LMI)的H2/H参数鲁棒控制方法、 人工神经网络(ANN)方法等对永磁电机参数辨识和自适应问题进行了研究, 结果表明: MRAS方法要求电机各状态量解耦, 并且不能同时估计电机的电阻、 电感和磁链参数; 而采用H2/H的参数鲁棒控制方法和ANN方法时需进行大量的矩阵运算或梯度和加权运算, 对CPU的要求高, 工程实现上难度较大[6-11]。 基于上述情况, 本文作者针对理想磁通分布的导通型三相BLDCM, 在忽略换相影响的情况下, 运用AIOL方法, 在线辨识电机参数, 并针对参数变化互相耦合、 抵消的不利情况, 对辨识算法进行改进, 以此来提高控制系统对电机参数的自适应能力。

1 理想BLDCM的单相等效模型

对于理想磁通分布的梯形波三相BLDCM, 在忽略凸极效应的影响(因为BLDCM多为转子表面磁体结构, 因而凸极效应很小), 当采用三相六状态换相控制方式时, 在理想换相情况下(忽略因电枢电感带来的续流问题), 各相电流在1个周期内为240°方波, 任何时候只有两相导通, 且两相电流和反电动势大小分别相等、 极性相反, 因而, 电机可等效为电阻、 电感和永磁磁链均为各相2倍的单相永磁电机, 因而有如下电压、 转矩和转矩-运动方程:

其中: Rs, Ls, M和Ke分别为电机各相电阻、 自感、 各相之间互感和永磁磁链; R, L和KE分别为等效的单相电阻、 电感和永磁磁链(R=2Rs, L=2(Ls-M), KE=2Ke); U和i分别为等效单相电机的供电电压和电流(即任何时候导通两相间的线电压和线电流); pn, ωe和ωr分别为电机极对数、 电磁转速和机械转速; Te, Tl和B分别为电机电磁转矩、 负载转矩和粘滞阻力系数。

由上述方程可见, 在理想情况下, 只要换相准确, 则BLDCM的电磁转矩与等效单相电机的供电电流成正比, 因而, 通过控制其供电电压就可以很好地控制电机的电磁转矩和转速。 典型的BLDCM双闭环调速系统原理如图1所示, 速度调节器根据转速偏差产生指令电流, 电流调节器根据电流偏差产生供电电压U, 根据三路霍尔位置信号进行换相, 实现自同步, 从而产生恒定的电磁转矩。

图 1   典型BLDCM调速系统原理框图

Fig. 1   The block diagram of the typical speed control system of BLDCM

2 基于AIOL的BLDCM参数在线估计

2.1 估计原理

式(1)可改写为如下参数形式的状态方程:

i=θT1φ12φ2。(4)

其中: θ1和θ2为系数参数; φ1和φ2为状态量, 且有: θ1=[-R/L -Kepn/L]T, φ1=[i ωr]T, θ2=1/L, φ2=U。 待估计参数为θ1和θ2, 其估计值记为, 且有: ,

由式(4), 输出控制量U可表示为:

由式(5)可知, θ2为大于0的正数, 并且式(4)和(5)所表示系统的相对阶为1, 因此, 式(4)是可以输入-输出线性化的, 参数估计可用基于自适应输入-输出线性化辨识方法, 并且对于本系统, 只要满足相对阶小于或等于1的条件, 稳定性同样能得到保证。 基于AIOL的辨识方法与模型参考自适应(MRAS)方法的不同之处在于, 不要求状态量解耦, 只用估计参数替代系统未知的真实参数构成参考模型, 参考模型中并不包含估计状态量, 使得由李亚普诺夫函数导出自适应律较简单, 并且控制量直接根据参考模型得出, 使参数辨识与电机控制在一个框架内得到解决, 因而更适合电机的运行控制[12, 13]

由AIOL方法, 参考模型方程可定义为:

其中: e=i-iref; g>0, 为常数。 定义:

由以上2式可得:

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