CN109495055B - 一种五相永磁同步电机一相开路预测电流控制方法 - Google Patents
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Abstract
一种五相永磁同步电机一相开路预测电流控制方法,步骤1:静止坐标变换矩阵采用非解耦矩阵,平面和x‑y平面不再正交。步骤2:选择控制x‑y子平面的y轴方向电压矢量为零。步骤3:根据伏秒平衡原理,可以求出对应矢量的作用时间,此时在子平面一共得到8个非零合成矢量。这些合成矢量可以保证x‑y谐波平面的y轴电流分量为零,从而减小***损耗。步骤4:应用上述合成矢量。步骤5:零矢量和步骤3中的8个非零合成矢量共提供9个可选矢量,由上述技术方案可知,本发明的有益效果在于:本发明提供的五相永磁同步电机一相开路预测控制,将合成矢量应用到故障后的模型预测电流控制中,具体具有以下优点:1)代价函数中不再包含谐波项,简化了权重系数的选择。2)每个采样时刻的迭代次数从16次变为9次,可以有效减小***的计算量。
Description
技术领域
本发明涉及一种五相永磁同步电机一相开路预测电流控制,属于多相电动机的控制技术领域。
背景技术
在要求低压大功率和高可靠性的场合,相比于传统的三相电机,多相电机驱动***获得了越来越多的关注,比如电动汽车、船舶电力推进、全电飞机、风力发电等。容错性能是多相电机驱动***一个突出的特点,当一相或几相绕组发生故障时,利用相数的冗余,在不改变电路硬件结构的前提下,通过适当的控制策略,能够实现故障后的无扰容错运行。
电机故障主要包括开路和短路两种形式,而短路故障可以通过故障隔离等效为开路形式。故障发生后,***不再对称,会产生大量谐波电流和脉动转矩,影响控制***的性能。现有的多相***容错控制方法主要有两种:一种是基于解析法的滞环电流控制,通过求解多元非线性方程组,得到剩余健康相电流的相位和幅值参考,然后通过滞环比较的方式实现对电流的控制,但该方法计算复杂,无法实现在线计算,并且不适用于大功率场合。另一种采用空间矢量解耦的方法,建立电机故障后的降维解耦数学模型,并实现基于转子磁场定向的矢量控制,但不同故障类型对应的降维解耦模型不同,算法缺乏通用性。
有限集模型预测电流控制采用离散的***状态方程,直接预测下个控制周期被控对象的状态,然后枚举逆变器的开关状态,通过迭代选择出使目标代价函数最小的开关状态作为最优解输出。预测电流控制算法简单,可以同时实现多目标优化,易于在线实现。但其也存在明显的问题:在线计算量大;代价函数中包含多个性能约束时,权重系数的设计复杂。
发明内容
发明目的:
本发明提供一种五相永磁同步电机一相开路预测电流控制方法,其目的是解决以往所存在的问题,其针对现有的技术缺陷,在故障后的预测控制中,使用合成矢量可以有效减小计算量,同时代价函数中不再包含谐波平面的变量,权重系数设计简单。
技术方案:
为实现上述目的,本发明所采用的技术方案包括以下步骤:
步骤1:为保证故障后α-β平面的定子电流为圆形轨迹,静止坐标变换矩阵采用非解耦矩阵,α-β平面和x-y平面不再正交。
步骤2:对于具有一个中性点并且不与直流母线中点相连的五相电机而言,一相开路后,除去中性点电流之和为零这一约束,***还有3个控制自由度,其中控制磁链幅值和转矩的α-β子平面占据两个,因此***还剩余1个可控自由度,此时选择控制x-y子平面的y轴方向电压矢量为零。
步骤3:为了使x-y子平面的y轴方向合成电压矢量为零,根据伏秒平衡原理,可以求出对应矢量的作用时间,此时在α-β子平面一共得到8个非零合成矢量。这些合成矢量可以保证x-y谐波平面的y轴电流分量为零,从而减小***损耗。
步骤5:零矢量和步骤3中的8个非零合成矢量共提供9个可选矢量,最优开关状态Sopt的选择过程如下:
将电压矢量带入离散后的预测模型中,得到定子电流在下个控制周期的预测值。
将预测电流带入代价函数J,比较选择出代价函数最小的Jmin。
获得Jmin的电压矢量所对应的开关状态,即为Sopt。
优点效果:
由上述技术方案可知,本发明的有益效果在于:本发明提供的五相永磁同步电机一相开路预测控制,将合成矢量应用到故障后的模型预测电流控制中,具体具有以下优点:
2)每个采样时刻的迭代次数从16次变为9次,可以有效减小***的计算量。
附图说明
图1为电压源逆变器驱动的五相永磁同步电机连接图;
图2为五相永磁同步电机一相开路后的电压矢量分布图;其中图2a和2b分别为A相开路后电压矢量在α-β子平面和x-y子平面的分布图;
图3为合成矢量在α-β子平面的分布图。
图4为基于合成矢量的五相永磁同步电机一相开路预测电流控制框图。
图5为逆变器最优开关状态Sopt的选择流程图。
具体实施方式
一种五相永磁同步电机一相开路预测电流控制方法:
步骤1:为保证故障后α-β平面的定子电流为圆形轨迹,静止坐标变换矩阵采用非解耦矩阵,α-β平面和x-y平面不再正交。
步骤2:对于具有一个中性点并且不与直流母线中点相连的五相电机而言,一相开路后,除去中性点电流之和为零这一约束,***还有3个控制自由度,其中控制磁链幅值和转矩的α-β子平面占据两个,因此***还剩余1个可控自由度,此时选择控制x-y子平面的y轴方向电压矢量为零。
步骤3:为了使x-y子平面的y轴方向合成电压矢量为零,根据伏秒平衡原理,可以求出对应矢量的作用时间,此时在α-β子平面一共得到8个非零合成矢量。这些合成矢量可以保证x-y谐波平面的y轴电流分量为零,从而减小***损耗。
步骤5:零矢量和步骤3中的8个非零合成矢量共提供9个可选矢量,最优开关状态Sopt的选择过程如下:
将电压矢量带入离散后的预测模型中,得到定子电流在下个控制周期的预测值。
将预测电流带入代价函数J,比较选择出代价函数最小的Jmin。
获得Jmin的电压矢量所对应的开关状态,即为Sopt。
下面结合附图,以对称五相永磁同步电机A相开路为例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
图1是两电平电压源逆变器驱动的对称五相永磁同步电动机,其中五相永磁同步电动机定子绕组为星型连接,且无中线连出,相绕组在空间上相差2π/5的电角度。
由于电机绕组在结构上完全对称,因此以A相开路为例不失一般性,图2a和2b分别给出了A相开路后电压矢量在α-β子平面和x-y子平面的分布。A相开路后,电机处于不对称状态,A相中会产生感应电动势,但由于开路,A相绕组不再参与机电能量转换,建立缺相后的非解耦静止变换矩阵。相比于故障前,故障后的电压矢量由32个变为16个,其中包含两个零矢量。用0和1代表逆变器上桥臂的通断,0代表断开,1代表导通,则逆变器的每一种开关状态均对应一个四位二进制数,从高位到低位依次为EDCB,图2a和2b中电压矢量的序号为二进制数所对应的十进制数,例如11代表1011,表示E、C、B三相的逆变器均为上桥臂导通,而D相逆变器为下桥臂导通。
图3给出了缺相故障后α-β子平面内合成矢量的分布。A相开路后,除去中性点电流之和为零这一约束,***还有3个控制自由度,其中控制磁链幅值和转矩的α-β子平面占据两个,因此***还剩余1个可控自由度,以x-y子平面的y轴方向电压矢量为零作为矢量合成的目标。下面以合成矢量Vim8来说明矢量合成的原则,具体方法如下:
根据图2b中的矢量1和矢量11的幅值以及相位,由伏秒平衡原理可以求出当矢量1和矢量11作用时间分别为0.618Ts和0.382Ts时,二者在y轴方向的合成电压矢量为零,其中Ts为采样周期。然后再根据矢量1和矢量11在图2a中的分布,可以求出二者在α-β子平面所对应的合成矢量,记为Vim8。
需要特别指出的是图2b中的矢量6和矢量9在x-y子平面上的y轴分量自然为零,因此不需要进行上述矢量合成,图2a中的矢量9和矢量6分别对应于图3中的合成矢量Vim1和Vim5。
根据以上原则一共可以得到8个合成矢量(Vim1-Vim8)。
图4给出了基于合成矢量的五相永磁同步电机一相开路预测电流控制框图,包括一个基于PI的转速外环和一个基于预测模型的电流内环。
电机的实际转速ωm与参考转速ωm *的误差经过PI调节器得到交轴电流参考值iq *,给定直轴电流参考值id *=0。
将iq *和id *经过逆Park变换,得到α-β坐标系下的电流参考值iα *和iβ *。
图5给出了逆变器最优开关状态Sopt的选择流程图,每个采样时刻共进行9次迭代,筛选出使代价函数最小的开关状态,作用于下一个控制周期。
Claims (2)
1.一种五相永磁同步电机一相开路预测电流控制方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:为保证故障后α-β子平面的定子电流为圆形轨迹,静止坐标变换矩阵采用非解耦矩阵,α-β子平面和x-y子平面不再正交;
步骤2:对于具有一个中性点并且不与直流母线中点相连的五相电机而言,一相开路后,选择控制x-y子平面的y轴方向电压矢量为零;
步骤3:根据伏秒平衡原理,能够求出对应矢量的作用时间,此时在α-β子平面一共得到8个非零合成矢量;这些合成矢量能够保证x-y子平面的y轴电流分量为零,从而减小***损耗;
得出8个非零合成矢量的具体方式:根据相邻两个基本电压矢量的幅值和相位,保证在x-y子平面下y轴方向合成电压矢量为零,计算出相邻两个基本电压矢量的作用时间,然后在α-β子平面根据两个基本电压矢量的幅值和相位结合前面求出的两个基本电压矢量的作用时间,求出α-β子平面所对应的合成矢量;
步骤5:零矢量和步骤3中的8个非零合成矢量共提供9个可选矢量,最优开关状态Sopt的选择过程如下:
将可选矢量带入离散后的预测模型中,得到定子电流在下个控制周期的预测值;
将预测电流带入代价函数J,比较选择出代价函数最小的Jmin;
获得Jmin的可选矢量所对应的开关状态,即为Sopt。
2.根据权利要求1所述的一种五相永磁同步电机一相开路预测电流控制方法,其特征在于:将合成矢量应用于缺相后的预测控制中,每个采样时刻的迭代次数从16次变为9次。
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