PMSM的自适应滑模观测器无传感器控制
摘 要:为实现永磁同步电机(PMSM)无速度传感器的运行,提出了一种基于自适应滑模观测器的非线性速度/位置估算方法.基于永磁同步电机的数学模型,根据实测电流和观测电流之间的误差构成滑模面,应用观测得到的反电势计算出估计的转子位置角,应用模型参考自适应算法得到转子速度.基于Lyapunov函数分析了观测参数的收敛性,并对滑模增益的选择进行了分析.在此基础上设计了基于自适应滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制系统,控制算法简洁,易于实现.实验结果表明,基于自适应滑模观测器的速度/位置估算方法能够准确观测出电机的位置和速度,系统具有良好的稳态精度和动态性能.
在永磁同步电动机调速系统中,一般都需要采用光电编码器或旋转变压器来检测转子的位置和速度.但这些机械式的传感器都存在安装、电缆连接和维护等问题,降低了系统的可靠性,限制了传动系统在恶劣环境下的应用.无机械位置/速度传感器已成为交流传动系统的重要研究方向.
交流电机的无速度传感器控制方法分为2种,即基于基波激励的方法[1-2]和基于凸极效应及高频信号注入的方法[3-4].采用高频信号注入技术的电机转子位置自检测方法依赖外加的高频激励,与转速无关,能够解决低速甚至零速下转子位置的估计问题.但这种方法对信号检测精度要求较高,且需要设计多个滤波器,实现起来比较复杂.基波激励方法主要基于电机的基波动态模型,具体有利用定子端电压和电流的直接计算法、基于各种线性观测器的估算方法、模型参考自适应(MRAS)方法和基于人工智能理论的估算方法等.但是这些方法由于多数采用线性观测器而对电机参数变化敏感,鲁棒性差.
由于对参数变化不敏感,对外部扰动的鲁棒性强,且动态响应快,滑模控制已经在电机控制中得到了很好的应用[5-6].滑模观测器同样具有滑模控制器的鲁棒性,可以用于估计控制系统的状态[7].
当滑模控制器进入滑模状态后,系统控制输出产生高频抖动现象.这种抖动实际上是系统未知参数的一种反映,利用这一特性可以构造出一种新型的系统参数辨识方法.本文提出了一种基于滑模观测器的非线性观测器方法,根据观测电流和实测电流之间的误差构成滑模面对反电势进行观测以得到转子位置角,应用自适应转速估计算法得到转子转速,基于Lyapunov稳定性判据对观测器的收敛性进行了分析,并设计了基于滑模观测器的无传感器矢量控制系统,通过实验验证了该方法的有效性.
1 滑模观测器的设计
 矩,Φ为主磁极磁通,p为极对数,J为转动惯量.
硬件系统采用了数字信号处理器加功率集成模块(DSP+PIM)的模式.控制电路中以TI公司的高性能DSP(TMS320F2812)作为控制器.
系统控制程序框图如图2所示,由主程序和周期定时中断子程序组成.主程序首先完成系统初始化设置和变量定义,设置定时器T1作为系统的控制周期(100μs),然后启动T1,系统进入循环等待中断.T1周期中断服务子程序完成电流A/D采样、位置和速度估算、坐标变换、速度和电流的PI调节以及SVPWM(space vector pulse width modula-tion)调制等.整个控制程序用C语言编写,采用自适应滑模观测器的矢量算法执行时间约为15μs.
图3为转子速度为1 500 r/min时实测与估算的转子位置角.图4为转子速度为1 500 r/min时转子位置角及转速估计值与实测值之间的误差估计.由图可见转子位置角最大估算误差约为±10°,满足矢量控制的要求;转速误差最大值约为±10 r/min.
图5给出了转速从-720 r/min变为720 r/min的动态过程中实测与估算的转子位置角曲线.可见在动态过程中滑模观测器能够较准确地估计转子位置,但接近零速时估算值与实测值相差较大,这是由于低速时实际电流和电压很小而引起的测量误差造成的.为解决零速及极低速时转子位置及速度的测量问题,可考虑采用基于转子凸极效应的高频信号注入法[10].
从实验结果可以看到,除在零速及极低速范围外,本文提出的无传感器控制策略能准确估计出永磁同步电机的转子位置角,从而得到转子速度.
3 结 语
本文提出了一种基于滑模观测器及自适应转速估计器的永磁同步电动机无速度传感器控制算法.通过选择足够大的滑模增益,在电流观测误差上建立滑模面,从而得到估计的反电势,其相位即为转子位置角.同时,在估算反电势的基础上,建立了自适应转速估算器.滑模观测器的收敛性可以通过Lya-punov函数进行证明,转速估计器的收敛性可以通过Popov超稳定性定理证明.
该算法设计简单且容易实现.对基于自适应滑模观测器的无传感器算法在硬件平台进行了验证.实验结果表明,本文提出的算法可以对转子位置及速度进行准确估计,证明了该算法的有效性.
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