CN112600473B - 一种永磁同步电机转子位置估算***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种永磁同步电机转子位置估算***及方法，涉及永磁同步电机技术领域，包括电机驱动模块、永磁同步电机的三相定子绕组，电机驱动模块与三相定子绕组连接，用于起动、维持永磁同步电机正常运转，还包括电流采样模块、改进型Luenberger观测器模块；电流采样模块分别与电机驱动模块和三相定子绕组连接，用于采集三相定子绕组的电流，经坐标变换后传递到电机驱动模块；改进型Luenberger观测器模块分别与电流采样模块和电机驱动模块连接，通过小波阈值去噪来降低对Luenberger增益值K选取的噪声干扰，通过一套模糊规则对Luenberger观测器及锁相环中的PI参数进行整定，进而获得精确的转子位置信息，从而提高Luenberger观测器的鲁棒性，为控制***提供可靠的转子位置和转速信息。

Description

一种永磁同步电机转子位置估算***及方法

技术领域

本发明涉及永磁同步电机的技术领域，具体涉及一种永磁同步电机转子位置估算***与方法。

背景技术

永磁同步电动机作为调速***中的主要组成成分，具有效率高、功率密度大、转动惯量小、动态响应快等许多优点，近年来被普遍地应用于工业控制领域，其研究和推广应用受到了广泛关注。

在现有的永磁同步电机控制方法中，矢量控制方法因其高精度、高性能、低成本、良好的转矩响应等优点脱颖而出。在传统的永磁同步电机驱动***中，常使用位置传感器实时检测电机三相绕组转子位置信息，然而位置传感器检测精度低，且会增加***的成本，影响***的可靠性，所以无位置传感器控制成为了电机控制领域的一个重要研究方向，使用改进后的Luenberger观测器可以实时获取精确的转子位置信息，使无位置传感器控制***更加可靠。

发明内容

本发明提供了一种永磁同步电机转子位置估算***与方法，以解决现有无位置传感器控制技术中永磁同步电机驱动***无法实时精确获取转子位置信息的问题。

本发明提供了一种永磁同步电机转子位置估算***，包括PI控制模块、电流采样模块、空间矢量脉宽调制模块、改进型Luenberger观测器驱动模块、电机驱动模块、永磁同步电机的三相定子绕组，所述电流PI控制模块分别与所述改进型Luenberger观测器驱动模块和所述连接空间矢量脉宽调制模块，用于调节反馈值，使其跟随给定值；所述电流采样模块分别与所述改进型Luenberger观测器驱动模块和永磁同步电机的三相定子绕组连接，用于采样电机直流母线电压与三相电流，利用观测器计算反电势，进而获得转子位置信息；所述电机驱动模块分别于空间矢量脉宽调制模块和永磁同步电机的三相定子绕组连接，用于起动、维持永磁同步电机正常运转。

可选的，所述电流PI控制模块包括：转速环PI调节器、电流环PI调节器；所述转速环PI调节器与所述改进型Luenberger观测器驱动模块中的位置估算单元相连，用于计算给定转速与反馈转速的差值，通过转速环PI调节器产生转矩电流分量，即交轴参考电流i_qref，所述电流环PI调节器与空间矢量脉宽调制模块连接，用于控制i_q跟踪i_qref、i_d跟踪i_dref，得电压分量u_d、u_q。

可选地，所述电流采样模块包括：电流放大单元、坐标变换单元；所述电流放大单元与永磁同步电机的三相定子绕组连接，用于获取、放大所述三相定子绕组中的电流信号：所述坐标变换单元与电流放大单元连接，用于将电流放大单元测量的相电流变换为两相旋转坐标系下的电流分量i_d、i_q。

可选的，所述坐标变换单元包括：Park变换、Clarke变换；所述Park变换用于将两相静止坐标系变换到两相旋转坐标系；所述Clarke变换用于将三相静止坐标系变换到两相静止坐标系。

可选地，所述改进型Luenberger观测器驱动模块包括：位置计算单元、转速计算单元、小波去噪单元、模糊参数整定单元；所述位置计算单元与坐标变换单元连接，用于将i_α、i_β和转子位置

结合并变换到两相旋转坐标系下；所述转速计算单元与坐标变换单元连接，用于获得永磁同步电机的位置信息；所述小波去噪单元用于降低对Luenberger观测器增益K值的确定影响因素较大的噪声；所述模糊参数整定单元用于对Luenberger观测器及锁相环中的PI参数进行整定。

本发明还提供了一种永磁同步电机转子位置估算方法，其特征在于，通过使用小波阈值去噪设计Luenberger观测器，采用模糊PI控制器对锁相环进行改进，最终获得精确的永磁同步电机转子速度和位置。

可选地，所述使用小波阈值去噪设计Luenberger观测器的具体方法为：首先电流和电压信号由电阻采样重构得到，将得到的电流信号和电压信号进行小波去噪。将输入的电流和电压信号即原始信号分别与dym5小波所构建的低通滤波器组进行卷积分解，利用trous多孔算法进行j个尺度的树分解得到j尺度的尺度函数和小波函数。然后利用最大最小阈值准则和软阈值方法分别对分解信号进行阈值去噪，接着对去噪后的信号进行逆trous算法重构得到原信号。通过与原始信号进行比较，观察去噪前后的Luen berger观测器的收敛速度并得到可以采用的K值大小。

可选地，所述采用模糊PI控制器对锁相环进行改进的具体方法为：将传统PI控制与模糊控制相结合，充分发挥这两种算法的优势，确立输入输出变量的模糊集合、隶属度函数和模糊控制规则表，对PI参数进行不断地在线修改和调整，实现PI参数的自整定。该在线修改方法很大程度上能够提高被控对象的动静态特性，强化控制器的性能并使其具备良好的适应性和鲁棒性。

本发明的有益效果：

1、本发明技术方案中的永磁同步电机转子位置估算***，可以在中、高速转速范围内对电机转子位置转速等信息进行准确地估算，在电机加速或减速过程中，转速估算误差较小，转速估算精度较高；在突加或突卸负载的情况，转速估计值波动较小，且可快速恢复到额定转速，说明该***有很好的鲁棒性，能使***响应更快。

2、本发明技术方案中的一种基于小波阀值去噪的模糊龙伯格观测器估算转子位置和速度方法，将基于小波阈值去噪的综合滤波器组取代低通滤波器，在估算转子的位置和速度之前更好的去除部分噪声，然后对锁相环中PI模块进行改进，设计模糊控制策略，设计模糊控制规则表，构建隶属度函数，计算K_p、K_i的值，从而实时调节PI的参数，提高了观测器的精度。

附图说明

通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中：

图1为本发明中永磁同步电机转子位置估算***的结构框图；

图2为本发明中改进型Luenberger观测器框图；

图3为本发明中小波阈值去噪流程图；

图4为本发明中模糊自整定PI控制器结构框图。

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，本领域技术人员在没有作出创造性劳动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。

本发明提供了一种永磁同步电机转子位置估算***，如图1所示：采用i_d＝0控制方式，永磁同步电机矢量***由速度外环和电流内环构成，主要包括PI控制模块、电流采样模块、空间矢量脉宽调制模块、改进型Luenberger观测器驱动模块、电机驱动模块、永磁同步电机的三相定子绕组。

转子位置估算控制策略具体包括，将电流读取模块测量的相电流经过Clarke变换得两相静止坐标系下的电流分量i_α、i_β，将i_α、i_β和转子位置θ结合经过Park变换得两相旋转坐标系下的电流分量i_d、i_q；将给定速度与反馈速度的差值通过PI调节器产生转矩电流分量，即交轴参考电流i_qref；取励磁电流分量即直轴参考电流为i_dref为0，通过两个PI调节器控制i_q跟踪i_qref、i_d跟踪i_dref，得电压分量u_d、u_q；将电压u_d、u_q和转子位置θ结合经过反Park变换得两相静止坐标系的电压分量u_α、u_β；最后将电压u_α、u_β经过所用的SVPWM调制算法调制为6路开关信号，控制三相逆变器的通断，继而起动、维持永磁同步电机正常运转。

本发明提供了一种永磁同步电机转子位置估算方法，如图2所示，在传统Luenberger观测器的基础上，增加小波阈值去噪功能，采用模糊PI控制器对锁相环进行改进，改进后的Luenberger观测器可以获得更加精确的永磁同步电机转子速度ω_e和转子位置

小波阈值去噪的流程图如图3所示，使用方法包括如下步骤：

步骤一：定义一个原始线性信号：

f(t)＝x₁φ_2，0(t)+x₂φ_2，1(t)+x₃φ_2，2(t)+x₄φ_2，3(t)

其中，φ_j，k(t)＝φ(2^jt-k)，k＝0，1，…，2^j-1。称φ(t)为尺度函数，意味着一个函数f(t)可以用一个尺度函数φ_j，k(t)的伸缩以及平移的线性组合表示。其中，j称为尺度，1/2^j称为分辨率。如果此时将f(t)看成最高级别的分解的话，那么其上一级的分解就可以用g(t)＝a_1，0φ_1，0(t)+a_1，1φ_1，1(t)表示，不难发现，根据平均值求解得到的g(t)≠f(t)，即丢失了一些细节信息，我们需要另外一个函数来描述这样的信息，该函数称为小波函数。与尺度函数类似，小波函数定义如下

ψ_j，k(t)＝ψ(2^jt-k) k＝0，1，…，2^j-1

则

将上述进行多分辨率表示，原始信号

f(t)＝x₁φ_2，0(t)+x₂φ_2，1(t)+x₃φ_2，2(t)+x₄φ_2，3(t)

＝a_1，0φ_1，0(t)+a_1，1φ_1，1(t)+d_1，0ψ_1，0(t)+d_1，1ψ_1，1(t)

＝a_0，0φ_0，0(t)+d_0，0ψ_0，0(t)+d_1，0ψ_1，0(t)+d_1，1ψ_1，1(t)

步骤二：采用离散小波变换DWT对残差信号进行分析。首先，通过对序列进行卷积计算将原始信号进行逐级分解。已知序列

用a*b表示a与b卷积后的到的一个新序列。根据卷积公式，a*b中第n个元素为(a*b)_n，则

l(a*b)＝l(a)+l(b)-1

DWT的系数是通过一对过滤器和采样率为2的向下采样后得到的。这对滤波器(h(n)，g(n))称为滤波器组，它包括一个低通h(n)和一个高通g(n)滤波器。h(n)的输出给出了输入信号的低分辨率近似，此近似丢失的细节是在高通滤波器g(n)的输出处得到的。任何小波变换的主要条件是它必须有一个逆变换。为了确保它的存在，滤波器应满足下式中给出的两个条件。

其中，H(ω)和G(ω)分别式h(n)和g(n)的傅里叶变换。h(n)的输出和g(n)的输出给出了DWT展开的系数，通过在低通滤波器的输出处多次重复滤波和下采样操作，可以在许多尺度上细化这种扩展。通过每一层的细节输出和最后的近似输出，得到膨胀系数集。由此能够发现，滤波器的作用就是把滤波器系数组成的固定序列和输入信号做卷积。

步骤三：对小波系数做非线性阈值处理，保留全部低频系数v_i，k，k＝1，…，2^j，以保障信号的整体形状不发生改变。取阈值：

其中，σ＝MAD/0.6745，MAD为首层小波分解系数绝对值的中间值，0.6745为高斯噪声标准方差的调整系数，N为信号的尺寸或长度。对每个小波系数

通过软阈值的方法去处理：

将含有噪声信号的小波系数和通过公式选定的阈值λ进行逐一对比，将不比阈值低的点收缩为两者之差；将不比阈值相反数高的点收缩为两者之和；将其值比阈值低的点收缩为0。通过软阈值收缩法估计获得的小波系数

整体的连续性相对不错，高频的噪声干扰基本消除的同时保留了高频的有效信号，因此使得估计信号没有生成附加振荡。、

模糊PI自适应控制***的结构框图如图4所示，将误差e、误差变化率ec作为***的输入，把比例系数和积分系数的变化量ΔK_p、ΔK_i作为***的输出，用来调节K_p、K_i，根据2个输入的情况在线修改2个输出的参数。使用方法包括如下步骤：

步骤一：由于***在实际应用中需要满足函数容易实现、能够对数据快速处理等条件，选择三角形隶属度函数作为模糊PI控制器隶属函数，数学表达式为：

其中，m，σ分别为该模糊集的中心和宽度。

步骤二：确定输入输出变量的论域和它的模糊子集，定义如下：e、ec的模糊子集均为{-3，-3，-1，0，1，2，3}，ΔK_i、ΔK_p论域为{1，2，3，4，5，6，7}，且模糊子集均为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}。然后进行隶属度函数设计，设计主要参考***特性和电机的参数特性。

步骤三：根据建好的模糊控制规则表以及隶属度函数值，查出模糊PI控制器输出P、I两个修正参数模糊输出值，并计算出K_p、K_i的值。采用常见的7个语言模糊集来表示输入变量e、ec和输出变量ΔK_p、ΔK_i：NB(负大)、NM(负中)、NS(负小)、ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)。控制器的比例、积分调节公式如式(5.25)所示。加入模糊控制后，实时改进变量模糊控制器的修正量ΔK_p、ΔK_i，实时对PI参数进行修正。

其中，K_p(0)、K_i(0)为PI控制器的初始值，ΔK_p、ΔK_i为PI参数的的修正量，K_p、K_i为修正后的参数。

可选的，K_p的规则控制表如下：

可选的，K_i的规则控制表如下：

Claims (6)

1.一种永磁同步电机转子位置估算***，包括PI控制模块、电流采样模块、空间矢量脉宽调制模块、电机驱动模块、永磁同步电机的三相定子绕组，所述电机驱动模块分别与空间矢量脉宽调制模块和永磁同步电机的三相定子绕组连接，用于起动、维持永磁同步电机正常运转，其特征在于，还包括Luenberger观测器驱动模块，所述Luenberger观测器驱动模块分别与所述电流采样模块和PI控制模块连接，使用小波去噪单元降低对Luenberger观测器增益K值的确定有影响噪声，使用模糊参数整定单元对锁相环中的PI参数进行整定，从而提高Luenberger观测器的鲁棒性，为控制***提供可靠的转子位置和转速信息；

使用小波阈值去噪设计Luenberger观测器的具体方法为：首先电流和电压信号由电阻采样重构得到，将得到的电流信号和电压信号进行小波去噪；将输入的电流和电压信号即原始信号分别与小波所构建的低通滤波器组进行卷积分解，利用trous多孔算法进行j个尺度的树分解得到j尺度的尺度函数和小波函数；然后利用最大最小阈值准则和软阈值方法分别对分解信号进行阈值去噪，接着对去噪后的信号进行逆trous算法重构得到原信号；通过与原始信号进行比较，观察去噪前后的Luen berger观测器的收敛速度并得到可以采用的K值大小。

2.如权利要求1所述的永磁同步电机转子位置估算***，其特征在于，Luenberger观测器驱动模块包括：位置计算单元、转速计算单元、小波去噪单元、模糊参数整定单元；所述位置计算单元与坐标变换单元连接，用于将i_α、i_β和转子位置

结合并变换到两相旋转坐标系下；所述转速计算单元与坐标变换单元连接，所述转速计算单元用于获得永磁同步电机的位置信息；所述小波去噪单元用于降低对Luenberger观测器增益K值的确定影响的噪声；所述模糊参数整定单元用于对锁相环中的PI参数进行整定。

3.如权利要求1所述的永磁同步电机转子位置估算***，其特征在于，PI控制模块包括：转速环PI调节器、电流环PI调节器；所述转速环PI调节器与所述Luenberger观测器驱动模块中的位置估算单元相连，用于计算给定转速与反馈转速的差值，通过转速环PI调节器产生转矩电流分量，即交轴参考电流i_qref；所述电流环PI调节器与空间矢量脉宽调制模块连接，用于控制i_q跟踪i_qref、i_d跟踪i_dref，获得电压分量u_d、u_q。

4.一种永磁同步电机转子位置估算方法，其特征在于，采用权利要求1所述的***，在Luenberger观测器的基础上，增加小波阈值去噪功能，采用模糊PI控制器对锁相环进行改进，改进后的Luenberger观测器可以获得更加精确的永磁同步电机转子速度ω_e和转子位置

5.如权利要求4所述的永磁同步电机转子位置估算方法，其特征在于，小波阈值去噪功能具体步骤为：

步骤一：定义一个原始线性信号：

f(t)＝x₁φ_2,0(t)+x₂φ_2,1(t)+x₃φ_2,2(t)+x₄φ_2,3(t)

其中，φ_j,k(t)＝φ(2^jt-k)，k＝0,1,…,2^j-1；称φ(t)为尺度函数，意味着一个函数f(t)可以用一个尺度函数φ_j,k(t)的伸缩以及平移的线性组合表示；其中，j称为尺度，1/2^j称为分辨率；如果此时将f(t)看成最高级别的分解的话，那么其上一级的分解就可以用g(t)＝a_1,0φ_1,0(t)+a_1,1φ_1,1(t)表示，不难发现，根据平均值求解得到的g(t)≠f(t)，即丢失了一些细节信息，需要另外一个函数来描述这样的信息，该函数称为小波函数；与尺度函数类似，小波函数定义如下

ψ_j,k(t)＝ψ(2^jt-k)k＝0,1,…,2^j-1

则

将上述进行多分辨率表示，原始信号为：

f(t)＝x₁φ_2,0(t)+x₂φ_2,1(t)+x₃φ_2,2(t)+x₄φ_2,3(t)

＝a_1,0φ_1,0(t)+a_1,1φ_1,1(t)+d_1,0ψ_1,0(t)+d_1,1ψ_1,1(t)

＝a_0,0φ_0,0(t)+d_0,0ψ_0,0(t)+d_1,0ψ_1,0(t)+d_1,1ψ_1,1(t)步骤二：采用离散小波变换DWT对残差信号进行分析，首先，通过对序列进行卷积计算将原始信号进行逐级分解；已知序列

用a*b表示a与b卷积后的一个新序列；根据卷积公式，a*b中第n个元素为(a*b)_n，则

l(a*b)＝l(a)+l(b)-1

DWT的系数是通过一对过滤器和采样率为2的向下采样后得到的，这对滤波器(h(n),g(n))称为滤波器组，它包括一个低通h(n)和一个高通g(n)滤波器；h(n)的输出给出了输入信号的低分辨率近似，此近似丢失的细节是在高通滤波器g(n)的输出处得到的；任何小波变换的主要条件是它必须有一个逆变换，为了确保它的存在，滤波器应满足下式中给出的两个条件：

其中，H(ω)和G(ω)分别是h(n)和g(n)的傅里叶变换，h(n)的输出和g(n)的输出给出了DWT展开的系数，通过在低通滤波器的输出处多次重复滤波和下采样操作，可以在许多尺度上细化这种扩展，通过每一层的细节输出和最后的近似输出，得到膨胀系数集，由此能够发现，滤波器的作用就是把滤波器系数组成的固定序列和输入信号做卷积；

步骤三：对小波系数做非线性阈值处理，保留全部低频系数v_j,k,k＝1,…,2^j，以保障信号的整体形状不发生改变，取阈值：

其中，σ＝MAD/0.6745，MAD为首层小波分解系数绝对值的中间值，0.6745为高斯噪声标准方差的调整系数，N为信号的尺寸或长度，对每个小波系数

通过软阈值的方法去处理：

将含有噪声信号的小波系数和通过公式选定的阈值λ进行逐一对比，将不比阈值低的点收缩为两者之差；将不比阈值相反数高的点收缩为两者之和；将其绝对值比阈值低的点收缩为0。

6.如权利要求4所述的永磁同步电机转子位置估算方法，其特征在于，模糊PI控制器功能具体步骤为：

步骤一：由于***在实际应用中需要满足函数容易实现、能够对数据快速处理的条件，选择三角形隶属度函数作为模糊PI控制器隶属函数，数学表达式为：

其中，m，σ分别为模糊集的中心和宽度；

步骤二：确定输入输出变量的论域和它的模糊子集，定义如下：e、ec的模糊子集均为{-3,-3,-1,0,1,2,3}，ΔK_i、ΔK_p论域为{1,2,3,4,5,6,7}，且模糊子集均为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，然后进行隶属度函数设计，设计参考***特性和电机的参数特性；

步骤三：根据建好的模糊控制规则表以及隶属度函数值，查出模糊PI控制器输出P、I两个修正参数模糊输出值，并计算出K_p、K_i的值，采用7个语言模糊集来表示输入变量e、ec和输出变量ΔK_p、ΔK_i：NB(负大)、NM(负中)、NS(负小)、ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)；控制器的比例、积分调节公式如下式所示，加入模糊控制后，实时改进变量模糊控制器的修正量ΔK_p、ΔK_i，实时对PI参数进行修正：

其中，K_p(0)、K_i(0)为PI控制器的初始值，ΔK_p、ΔK_i为PI参数的的修正量，K_p、K_i为修正后的参数。

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