CN109962647A - 带有双模耦合结构观测器的电机控制***及状态估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种带有双模耦合结构观测器的电机控制***及状态估计方法,电机控制***包括与电机连接的逆变器、***控制器和双模耦合结构观测器,双模耦合结构观测器分别与电机和逆变器电讯连接并采集电机定子电流瞬时值和逆变器的参考输出电压值,双模耦合结构观测器通过内部双模型结构迭代计算出电机状态估计值,并将电机状态估计值转化为控制所需的角度和转速状态参数后输送给***控制器,***控制器根据接收到的状态参数监测和控制电机的角度和转速状态参数。角度位置和转速的状态估计方法采用滚动的迭代估算方法获得准确的电机角度和转速。通过该方法可在全调速范围内使用一种方法对永磁同步电机实现全调速范围内的转角和转速估计。
Description
技术领域
本发明涉及电机控制技术,尤其涉及一种带有双模耦合结构观测器的电机控制***及状态估计方法。
背景技术
永磁同步电机具有功率效率高、功率因数高等优点,在当今工业生产中被广泛使用。永磁同步电机控制中,电机转速以及转角的准确辨识至关重要,其优劣直接影响控制***的性能,严重时会导致***崩溃。
对于转速和转角的检测,可采用外接传感器的方法,例如增加数字编码器等。但是,在一些复杂工况中,无法保证此类检测设备的长期稳定运行,使得***维护难度和成本大大增加,同时影响正常的生产。因此,无传感器的检测技术一直以来都备受关注。
目前较为流行的永磁同步电机的无传感器检测方法可分为两类:反电动势滤波法以及高频信号注入法。但是,反电动势滤波法仅适用于电机的中高速运动检测,高频信号注入法仅适用于低速检测。因此,如何在全速范围内准确获得转子位置和速度是实践应用中的难题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,提供了一种带有双模耦合结构观测器的电机控制***及状态估计方法,以满足在全速范围内精确的估算电机转子位置和速度。
为了实现上述目的,本发明提供了一种带有双模耦合结构观测器的电机控制***,***包括:与电机连接的逆变器、***控制器和双模耦合结构观测器,所述***控制器、逆变器和电机依次电讯连接,所述双模耦合结构观测器分别与所述电机和逆变器电讯连接并采集电机定子电流瞬时值和逆变器的参考输出电压值,所述双模耦合结构观测器通过内部双模型结构迭代计算出电机状态估计值,并将电机状态估计值转化为控制所需的角度和转速状态参数后输送给***控制器,所述***控制器根据接收到的所述状态参数监测和控制电机的角度和转速状态参数。
优选的,所述双模耦合结构包括角度模型fθ以及速度模型fω,所述角度模型fθ和速度模型fω,采用相同的迭代模型结构,所述迭代模型结构如下:
下角标i=θ或者i=ω,分别表示角度模型fθ以及速度模型fω;ξ为迭代结构的控制误差向量,其满足方差为0,协方差为Q的正态分布;v为检测误差向量,其满足方差为0,协方差为R的正态分布。
优选的,角度模型fθ的结构为:
角度模型中控制误差和检测误差的协方差分别为Qθ和Rθ;
速度模型fω的结构为:
速度模型中控制误差向量和检测误差向量的协方差分别为Qω和Rω,方差均为0;
其中,Ls为等效定子电感,ψf为转子磁链,Rs为定子电阻,θ为当前时刻磁链与两相静止坐标系的角度,ω为当前时刻电角速度,和分别代表两个状态量的估计值。
优选的,所述双模耦合结构观测器的内部双模型结构为滚动迭代计算估计模型。
优选的,所述迭代模型结构按照时序采用数据堆栈实现滚动迭代。
优选的,所述电机为永磁同步电机。
本发明还提供了一种基于双模耦合结构观测器的电机状态估计方法,方法包括以下步骤:
第一步,电机控制***根据电机参数,建立角度模型fθ以及速度模型fω;
第二步,控制开始时在采样周期内,采集电机定子电流值以及逆变器输出参考值信号:iα、iβ、和并标记为iα,k、iβ,k、和其中k为当前采样时刻,采样值进入堆栈,堆栈中的数据分别为iα,k-N,…,iα,k,iβ,k-N,…,iβ,k,以及N为采样时域,同时,k-N-1时刻数据被去除,若k≤N,则不去除堆尾数据;
第三步,建立目标函数,对两个模型进行状态值估计,估计的方法采用滚动时域估计的方法;两个模型依次进行迭代估计,其公式表述为: n为迭代次数,以及为迭代计算之后的电机电角度以及电角速度;Ik中包含iα,k-N,…,iα,k及iβ,k-N,…,iβ,k的所有信息,中包含以及的所有信息;其中表示ξk-N,…ξk,为每次最优化计算后得到的解的部分元素;也为每次最优化计算后得到的解的部分元素;为在k-N时刻经过多次迭代计算得到的状态估计值;Πk-N为k-N时刻的对的方差估计,计算迭代公式为:
其中Π0为***初始情况下,对初始解的方差预估。
第四步,根据电机极对数,计算电机实际角度及转速,分别为p为电机极对数;
第五步,进入下一个采样周期,返回第二步。
优选的,上述电机状态估计方法采用前述的电机控制***。
实施本发明的,具有以下有益效果:通过该发明的技术方案的实施,可以实时的对永磁同步电机进行角度和转速估计,估计方法可以在同步电机的全调速范围内进行估计,使得在电机控制中,仅仅使用一种方法便可实现对永磁同步电机全调速范围内的转角和转速估计。
附图说明
图1是本发明带有双模耦合结构观测器的电机控制***;
图2是双模耦合结构的示意图;
图3是超低速运行状态下电机角速度的实际值与估计值;
图4是超低速运行状态下电机转角的实际值与估计值。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参见图1,一种带有双模耦合结构观测器的电机控制***,***包括:与电机连接的逆变器、***控制器和双模耦合结构观测器,所述***控制器、逆变器和电机依次电讯连接,所述双模耦合结构观测器分别与所述电机和逆变器电讯连接并采集电机定子电流瞬时值和逆变器的参考输出电压值,所述双模耦合结构观测器通过内部双模型结构迭代计算出电机状态估计值,并将电机状态估计值转化为控制所需的角度和转速状态参数后输送给***控制器,所述***控制器根据接收到的所述状态参数监测和控制电机的角度和转速状态参数。
参见图2,电机控制***的双模耦合结构观测器包括双模耦合结构包括角度模型fθ以及速度模型fω。
上述电机控制***也可以采用模块化表述为包括:
信号采集模块,带滚动估计的双模耦合观测器模块、输出模块。
信号采集模块用于采集电机定子电流瞬时值以及逆变器参考输出电压值;带滚动估计的双模耦合观测器模块利用其内部的双模型结构进行迭代运算,计算出电机状态估计值,并利用滚动时域估计方法实现双模耦合结构内模型的迭代运算、变量数据等的存储及更新;输出模块用于将计算结果转化为控制所需的状态量,可用于电机控制及状态监测。
信号采集模块在每个采样周期中,采集逆变器输出电压的参考值,此参考值按两相静止坐标系进行分解,分别记为uα和uβ。在每个采样周期中采集电机定子电流瞬时值,并按照两相静止坐标系进行分解,记为iα和iβ。所采集的信号根据采样周期进行离散化处理。
带滚动估计的双模耦合观测器模块的结构中包含两种模型,其结构命名为“双模耦合结构”,包含角度模型fθ以及速度模型fω。其中,角度模型fθ以及速度模型fω,两种模型形式均采用结构如下:
该结构中,下角标i=θ或者i=ω,分别表示角度模型和速度模型。ξ为模型的控制误差向量,其满足方差为0,协方差为Q的正态分布;v为检测误差向量,其满足方差为0,协方差为R的正态分布。
角度模型fθ的结构为:
同时,角度模型中控制误差和检测误差的协方差分别为Qθ和Rθ,方差均为0。
速度模型fω的结构为:
同时,角度模型中控制误差和检测误差的协方差分别为Qω和Rω,方差均为0。
Ls为等效定子电感,ψf为转子磁链,Rs为定子电阻,θ为当前时刻磁链与两相静止坐标系的角度,ω为当前时刻电角速度。和分别代表两个状态量的估计值。
带滚动估计的双模耦合观测器模块可对数据进行存储、维护及更新;可根据模型以及约束条件进行优化计算。包括:信息采集模块收集的数据按照时间顺序依次组成堆栈;当每组数据长度超过最大数据长度时,模块按照时间序列将栈尾中最早的数据去除,在栈头***新数据;当双模耦合观测器模块进行迭代计算时,滚动估计模块将提供最新维护完成的数据。
带滚动估计的双模耦合观测器模块在处理带有约束的最优化问题时,采用降低问题维数的方式,减少问题的计算量,增加计算效率。其运算基于滚动时域估计理论,负责对双模耦合观测器模块中的两个模型进行迭代计算,可分别处理无约束和有约束问题。其中,在进行降低问题维数的运算中,采用优化集结的方法。
基于双模耦合结构观测器的永磁同步电机角度及转速估计方法中的输出模块在得到带滚动估计的双模耦合观测器模块的计算结果后,根据采样频率、控制参考值量纲等要求,将结果转化为所需的估计值。该模块可根据***控制要求,将所得结果进行两相静止坐标系或者两相旋转坐标系转化,计算出估计值。
参见图3和图4,分别为示例性超低速实施例时电机角速度和角度的实际值、估计值的示例性评估结果。
具体的,一种基于双模耦合结构观测器的电机状态估计方法,方法包括以下步骤:
第一步,电机控制***根据电机参数,建立角度模型fθ以及速度模型fω;
第二步,控制开始时在采样周期内,采集电机电流值以及逆变器输出参考值信号:iα、iβ、和并标记为iα,k、iβ,k、和其中k为当前采样时刻,采样值进入堆栈,堆栈中的数据分别为iα,k-N,…,iα,k,iβ,k-N,…,iβ,k,以及N为采样时域,同时,k-N-1时刻数据被去除,若k≤N,则不去除堆尾数据;
第三步,建立目标函数,对两个模型进行状态值估计,估计的方法采用滚动时域估计的方法;两个模型依次进行迭代估计,其公式表述为: n为迭代次数,以及为迭代计算之后的电机电角度以及电角速度;Ik中包含iα,k-N,…,iα,k及iβ,k-N,…,iβ,k的所有信息,中包含以及的所有信息;以及操作指的是通过历史Ik、ξk以及vk的数据,通过最优化的方法计算出估计值,计算公式如下:
其中表示ξk-N,…ξk,为每次最优化计算后得到的解的部分元素;也为每次最优化计算后得到的解的部分元素;为在k-N时刻经过多次迭代计算得到的状态估计值;Πk-N为k-N时刻的对的方差估计,计算迭代公式为:
其中Π0为***初始情况下,对初始解的方差预估。
第四步,根据电机极对数,计算电机实际角度及转速,分别为p为电机极对数;
第五步,进入下一个采样周期,返回第二步。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.带有双模耦合结构观测器的电机控制***,其特征在于:***包括:与电机连接的逆变器、***控制器和双模耦合结构观测器,所述***控制器、逆变器和电机依次电讯连接,所述双模耦合结构观测器分别与所述电机和逆变器电讯连接并采集电机定子电流瞬时值和逆变器的参考输出电压值,所述双模耦合结构观测器通过内部双模型结构迭代计算出电机状态估计值,并将电机状态估计值转化为控制所需的角度和转速状态参数后输送给***控制器,所述***控制器根据接收到的所述状态参数监测和控制电机的角度和转速状态参数。
2.根据权利要求1所述的电机控制***,其特征在于:所述双模耦合结构包括角度模型fθ以及速度模型fω,所述角度模型fθ和速度模型fω,采用相同的迭代模型结构,所述迭代模型结构如下:
下角标i=θ或者i=ω,分别表示角度模型fθ以及速度模型fω;ξ为迭代结构的控制误差向量,其满足方差为0,协方差为Q的正态分布;v为检测误差向量,其满足方差为0,协方差为R的正态分布。
3.根据权利要求2所述的电机控制***,其特征在于:角度模型fθ的结构为:
角度模型中控制误差向量和检测误差向量的协方差分别为Qθ和Rθ;
速度模型fω的结构为:
速度模型中控制误差向量和检测误差向量的协方差分别为Qω和Rω,方差均为0;
其中,Ls为等效定子电感,ψf为转子磁链,Rs为定子电阻,θ为当前时刻磁链与两相静止坐标系的角度,ω为当前时刻电角速度,和分别代表两个状态量的估计值。
4.根据权利要求1所述的电机控制***,其特征在于:所述双模耦合结构观测器的内部双模型结构为滚动迭代计算估计模型。
5.根据权利要求2-4任一项所述的电机控制***,其特征在于:所述迭代模型结构按照时序采用数据堆栈实现滚动迭代。
6.根据权利要求1所述的电机控制***,其特征在于:所述电机为永磁同步电机。
7.一种基于双模耦合结构观测器的电机状态估计方法,其特征在于,方法包括以下步骤:
第一步,电机控制***根据电机参数,建立角度模型fθ以及速度模型fω;
第二步,控制开始时在采样周期内,采集电机定子电流值以及逆变器输出参考值信号:iα、iβ、和并标记为iα,k、iβ,k、和其中k为当前采样时刻,采样值进入堆栈,堆栈中的数据分别为iα,k-N,…,iα,k,iβ,k-N,…,iβ,k,以及N为采样时域,同时,k-N-1时刻数据被去除,若k≤N,则不去除堆尾数据;
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第四步,根据电机极对数,计算电机实际角度及转速,分别为p为电机极对数;
第五步,进入下一个采样周期,返回第二步。
8.根据权利要求7所述的电机状态估计方法,其特征在于:所述电机状态估计方法采用根据权利要求1-6任一项所述的电机控制***。
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