CN113241985A - 无位置传感器磁悬浮飞轮电流自校正控制装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种无位置传感器磁悬浮飞轮电流自校正控制装置及方法，将在线辨识的永磁同步电机电参数，实时更新到电流环PI控制器中，达到自校正的目的，同时更新转子位置信息观测器的电参数以提高其估算精度。该方法包括：步骤一，利用变正则因子的仿射投影分步算法在线辨识永磁同步电机电参数，并实时更新到电流环PI控制器和转子位置信息观测器；步骤二，电压前馈解耦的电流环PI控制器，实时更新电参数以实现自校正；步骤三，转子位置信息观测器利用滑模观测器对α轴和β轴的扩展反电动势进行估算，结合归一化锁相环获取电机的估算转速和估算位置信息。本方法不仅能提高无位置传感器磁悬浮飞轮***的控制性能，还能提高转速和位置的估算精度。
Description
技术领域
本发明涉及机电控制领域，尤其是一种无位置传感器磁悬浮飞轮电流自校正控制装置及方法。
背景技术
磁悬浮飞轮***采用无接触，无磨损，无需润滑的磁轴承，具有寿命长、转速高、体积小和功耗低等优点。磁悬浮飞轮***通过电机控制***改变转子转速，使输出角动量变化，产生控制力矩，从而控制飞行器的姿态。高速永磁同步电机具有功率密度高、运行损耗小、动态性能好和易于实现能量双向流动等特点，广泛应用于飞轮***的驱动。
高速永磁同步电机需要准确的电机转子速度和位置来完成闭环控制，传统的有位置传感器控制方法会增加***成本，位置传感器和引线会使***更复杂，易引起干扰，影响磁悬浮飞轮***的可靠性和抗干扰性。因此，采用基于观测器的无位置传感器技术来实现高速永磁同步电机的闭环控制。
目前估算电机转子速度和位置的方法有滑模观测器、模型参考自适应和扩展卡尔曼滤波等算法。传统的滑模观测器常采用符号函数的切换方式，容易引起***发生抖动；模型参考自适应算法计算强度大，响应速度慢；扩展克尔曼滤波算法复杂，计算量大，需要运行在高性能的处理器上。
磁悬浮飞轮工作时需要长期运行在高真空环境下，转速范围宽，环境发热严重。电机位于飞轮内部，散热能力差，且转速高、功率大，使得电机单位体积产热多，容易引起永磁体电参数的变化，若继续使用额定电参数，会影响电流环PI控制器的控制效果，同时会导致观测器转速和位置信息观测不准确，进而导致***运行性能的降低。常见的永磁同步电机多参数在线辨识方法主要涵盖递推最小二乘法、模型参考自适应法、扩展卡尔曼滤波算法和仿射投影算法等。递推最小二乘法对测量噪声较为敏感；模型参考自适应法的自适应律确定较为困难，需要大量的试凑和调整，且辨识结果容易受到测量噪声的影响；扩展卡尔曼滤波算法常用于辨识电阻和电感，不能保证其他参数估计的准确性；传统的仿射投影算法因为正则因子恒定，当数据高度相关时，会存在矩阵求逆的不收敛和奇异性问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：磁悬浮飞轮在宽转速范围内工作时，环境发热严重，永磁同步电机电参数随之发生变化，影响电流环PI控制器的解耦控制效果，同时会使观测器转速和位置信息观测不准确，进而导致***运行性能的降低。
本发明的技术方案为：一种无位置传感器磁悬浮飞轮电流自校正控制装置，包括：
速度闭环控制器模块，所述速度闭环控制器模块为PI控制器，用于将给定转速ωref和估计转速
的差，处理为给定交轴电流iqref并输出；
电流环自校正电流控制模块，采用电压前馈解耦的PI控制器，用于将给定交直轴电流iqref和idref与反馈交直轴电流iq和id的差，处理得到交直轴参考电压uq和ud；矢量控制(FOC)框架算法模块，包括四个部分：反Park变换模块、Clark变换、Park变换模块和SVPWM调制模块；交直轴参考电压uq、ud和坐标变换角
通过反Park得到静止坐标系下参考电压的uα和uβ，所述uα和uβ通过SVPWM调制模块发出三相PWM波；所述三相PWM波传输给驱动电路，控制三相逆变器输出三相电压信号，驱动永磁同步电机，由电流采样电路获得三相定子电流ia、ib和ic；所述定子电流ia和ib经坐标变换最终得到电机的反馈电流iα和iβ，作为电流环的闭环反馈；同时，采集的定子电流ia和ib经Clark变换得到uα和uβ，与所述iα和iβ输入到转子位置信息观测器模块；
转子位置信息观测器模块，用于根据电流采样电路获得三相定子电流ia、ib和ic，以得到电机转子的估算转速
和估算位置
其中，估算位置
作为矢量控制(FOC)框架算法模块中反Park变换和Park变换的坐标变换角，估计转速
作为速度闭环控制器模块的闭环反馈；
参数辨识模块，用于对电机参数进行在线辨识，将所述iq和id，所述uq和ud以及所述估计转速
作为参数辨识模块的输入，得到电机的电阻、电感和磁链估计值，并将辨识出的参数实时更新到电流环自校正电流控制模块和转子位置观测器模块。根据本发明的另一方面，还提出一种进行无位置传感器磁悬浮飞轮的电流自校正控制方法，包括如下步骤：
步骤一，利用变正则因子的仿射投影分步算法在线辨识永磁同步电机电参数，并实时更新到电流环PI控制器和转子位置信息观测器；
步骤二，电压前馈解耦的电流环PI控制器，实时更新电参数以实现自校正；
步骤三，转子位置信息观测器利用滑模观测器对α轴和β轴的扩展反电动势进行估算，结合归一化锁相环获取电机的估算转速和估算位置信息。
有益效果：
本发明的无位置传感器磁悬浮飞轮电流自校正控制装置及方法，用于提高的飞轮***的控制性能，本发明采用变正则因子的仿射投影分步算法在线辨识飞轮***中表贴式永磁同步电机的定子电阻、定子电感和永磁体磁链，并实时更新到电流环PI控制器，以达到自校正的目的，同时更新观测器的电参数以提高其估算精度。利用此方法能够保证当磁悬浮飞轮***内部工作环境发生变化，或受到扰动的情况下，所设计的电流自校正控制方法仍然能够有效的实现磁悬浮飞轮***的转速控制，并有很好的转速和位置跟踪能力。
附图说明
图1为基于参数辨识的电流自校正控制装置的结构示意图；
图2为电压前馈解耦的电流PI控制器自校结构示意图；
图3为转子位置观测器结构示意图。
具体实施方式
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、完整的描述，显然，所描述的实施例仅为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，本领域的普通技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
如图1所示，无位置传感器磁悬浮飞轮电流自校正控制装置包括：速度闭环控制器模块(1)，电流环自校正电流控制模块(2)，矢量控制(FOC)框架算法模块(3)，转子位置信息观测器模块(4)和参数辨识模块(5)。还包括驱动电路(6)，三相逆变器(7)，电流采样电路(8)和永磁同步电机(9)。
本发明采用TMS320F28069处理器执行各模块中的计算，并与所述驱动电路、所述三相逆变器和所述永磁同步电机依次相连，所述电流采样电路连接三相逆变器，并将采样电流信号传输给处理器；
其中，速度闭环控制器模块(1)为PI控制器，用于将给定转速ωref和估计转速
的差，处理为给定交轴电流iqref并输出；
电流环自校正电流控制模块(2)采用电压前馈解耦的PI控制器，用于将给定交直轴电流iqref和idref与反馈交直轴电流iq和id的差，处理得到交直轴参考电压uq和ud；
矢量控制(FOC)框架算法模块(3)包括四个部分：反Park变换、Clark变换、Park变换和SVPWM调制。uq、ud和坐标变换角
通过反Park得到静止坐标系下参考电压的uα和uβ。uα和uβ通过SVPWM发出三相PWM波；
三相PWM波传输给驱动电路(6)，控制三相逆变器(7)输出三相电压信号，驱动永磁同步电机(9)，由电流采样电路(8)获得三相定子电流ia、ib和ic；
一方面，定子电流ia和ib经坐标变换最终得到电机的反馈电流iα和iβ，作为电流环的闭环反馈。另一方面，采集定子电流ia和ib经Clark变换得到uα和uβ，与所述iα和iβ输入到转子位置信息观测器模块(4)，得到电机转子的估算转速
和估算位置
其中，估算位置
作为矢量控制(FOC)框架算法模块(3)中反Park变换和Park变换的坐标变换角，估计转速
作为速度闭环控制器模块(1)的闭环反馈；
参数辨识模块(5)对电机参数进行在线辨识，将所述iq和id，所述uq和ud以及所述估计转速
作为参数辨识模块的输入，得到电机的电阻、电感和磁链估计值，并将辨识出的参数实时更新到电流环自校正电流控制模块和转子位置观测器模块。
如图2所示，所述电流环自校正电流控制模块采用电压前馈解耦的PI控制器，且所述d轴给定电流为0。该模块包括两个环路，内环环路和外环环路，其中，所述内环环路的输入为所述给定交直轴电流iqref和idref，经过电压前馈解耦的PI控制器、所述矢量控制(FOC)框架算法模块、所述驱动电路和所述三相逆变器的系列处理，输出所述反馈电流iq和id，构成电流环自校正电流控制的内环。所述外环环路为：所述给定交直轴电流iqref和idref，经过电压前馈解耦的PI控制器、所述矢量控制(FOC)框架算法模块、所述三相逆变器和所述转子位置观测器的系列处理，得到电机转子的估算转速
和估算位置
并经过参数辨识模块，将辨识出的电机参数(电阻Rs、电感Ls和磁链ψf)实时更新到电压前馈解耦的PI控制器，构成电流环自校正电流控制模块的外环。其中，估算位置
作为矢量控制(FOC)框架算法模块中反Park变换和Park变换的坐标变换角，估计转速
作为速度闭环控制器模块的闭环反馈。
结合所述d-q旋转坐标系下的电压方程，对电流环PI控制器进行电压前馈解耦得到：
其中，kpd＝kpq＝αLs，kid＝kiq＝αRs
其中，iqref和idref分别为给定定子电流的d-q轴分量，kpd和kpq为PI控制器的比例增益，kid和kiq为PI控制器的积分增益，α为设计参数。
如图2所示，所述转子位置信息观测器模块由采用基于sigmoid函数的滑模观测器模块(41)和归一化锁相环模块(42)组成，输入为所述iα、iβ和所述uα、uβ，利用滑模观测器对轴的扩展反电动势进行估算，得到αβ轴的扩展反电动势Eα和Eβ，结合锁相环，得到电机转子的估算转速
和估算位置
具体步骤如此下：
步骤3.1，α-β静止坐标系下的电机电流方程为：
其中
其中，uα、uβ分别为定子电压的α-β轴分量，iα、iβ分别为定子电流的α-β轴分量，Eα、Eβ分别为定子感应电动势的α-β轴分量，θe为电机的转子位置角；
步骤3.2α-β静止坐标系下基于sigmoid函数的滑模观测器方程为：
其中，
其中，
其中，
和
分别为估计定子电流在α-β静止坐标系下的分量，
和
分别为估计定子扩展反电动势在α-β静止坐标系下的分量，b为常数，1.5＜b＜2；
步骤3.3，利用低通滤波器进行滤波后，得到α-β静止坐标系下的反电动势估计值
和
为：
其中，ωc表示低通滤波器的截止频率；
步骤3.4，α-β静止坐标系下基于sigmoid函数的滑模观测器离散化方程为：
其中
步骤3.5，当观测器接近稳态时，
与
近似相等，采用归一化的处理方式：
其中，
为位置误差。
步骤3.6，所述位置误差经过PI比例积分环节得到估计转速
进而积分得到转子估计位置
归一化的锁相环传递函数为：
其中，kp为比例系数，ki为积分系数。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，且应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
Claims (8)
1.一种无位置传感器磁悬浮飞轮电流自校正控制装置，其特征在于，包括：
速度闭环控制器模块(1)，所述速度闭环控制器模块(1)为PI控制器，用于将给定转速ωref和估计转速
的差，处理为给定交轴电流iqref并输出；
电流环自校正电流控制模块(2)，采用电压前馈解耦的PI控制器，用于将给定交直轴电流iqref和idref与反馈交直轴电流iq和id的差，处理得到交直轴参考电压uq和ud；矢量控制(FOC)框架算法模块(3)，包括四个部分：反Park变换模块、Clark变换、Park变换模块和SVPWM调制模块；交直轴参考电压uq、ud和坐标变换角
通过反Park得到静止坐标系下参考电压的uα和uβ，所述uα和uβ通过SVPWM调制模块发出三相PWM波；所述三相PWM波传输给驱动电路(6)，控制三相逆变器(7)输出三相电压信号，驱动永磁同步电机(9)，由电流采样电路(8)获得三相定子电流ia、ib和ic；所述定子电流ia和ib经坐标变换最终得到电机的反馈电流iα和iβ，作为电流环的闭环反馈；同时，采集的定子电流ia和ib经Clark变换得到uα和uβ，与所述iα和iβ输入到转子位置信息观测器模块(4)；
转子位置信息观测器模块(4)，用于根据电流采样电路获得三相定子电流ia、ib和ic，以得到电机转子的估算转速
和估算位置
其中，估算位置
作为矢量控制(FOC)框架算法模块(3)中反Park变换和Park变换的坐标变换角，估计转速
作为速度闭环控制器模块(1)的闭环反馈；
参数辨识模块(5)，用于对电机参数进行在线辨识，将所述iq和id，所述uq和ud以及所述估计转速
作为参数辨识模块的输入，得到电机的电阻、电感和磁链估计值，并将辨识出的参数实时更新到电流环自校正电流控制模块和转子位置观测器模块。
2.根据权利要求1所述的一种无位置传感器磁悬浮飞轮的电流自校正控制装置，其特征在于，所述参数辨识模块，根据将所述iq和id，所述uq和ud以及所述估计转速
对电机的电阻、电感和磁链参数进行在线辨识，并将辨识出的参数实时更新到电流环自校正电流控制模块和转子位置信息观测器模块。
3.根据权利要求1所述的一种无位置传感器磁悬浮飞轮的电流自校正控制装置，其特征在于，所述电流环自校正电流控制模块包括两个环路：内环环路和外环环路；
所述内环环路的输入为所述给定交直轴电流iqref和idref，经过电压前馈解耦的PI控制器、所述矢量控制(FOC)框架算法模块、所述驱动电路和所述三相逆变器的系列处理，输出所述反馈电流iq和id，构成电流环自校正电流控制的内环；
外环环路为：所述给定交直轴电流iqref和idref，经过电压前馈解耦的PI控制器、所述矢量控制(FOC)框架算法模块、所述三相逆变器和所述转子位置观测器的系列处理，得到电机转子的估算转速
和估算位置
并经过参数辨识模块，将辨识出的电机参数即电阻Rs、电感Ls和磁链ψf实时更新到电压前馈解耦的PI控制器，构成电流环自校正电流控制模块的外环；其中，估算位置
作为矢量控制(FOC)框架算法模块中反Park变换和Park变换的坐标变换角，估计转速
作为速度闭环控制器模块的闭环反馈。
4.根据权利要求1所述的一种无位置传感器磁悬浮飞轮的电流自校正控制装置，其特征在于，所述转子位置信息观测器模块包括滑模观测器模块(41)和锁相环模块(42)，输入为所述iα、iβ和所述uα、uβ，利用滑模观测器对αβ轴的扩展反电动势进行估算，得到αβ轴的扩展反电动势Eα和Eβ，结合锁相环，得到电机转子的估算转速
和估算位置
5.根据权利要求1-4之一所述的装置进行无位置传感器磁悬浮飞轮的电流自校正控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，利用变正则因子的仿射投影分步算法在线辨识永磁同步电机电参数，并实时更新到电流环PI控制器和转子位置信息观测器；
步骤二，电压前馈解耦的电流环PI控制器，实时更新电参数以实现自校正；
步骤三，转子位置信息观测器利用滑模观测器对α轴和β轴的扩展反电动势进行估算，结合归一化锁相环获取电机的估算转速和估算位置信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤一，利用变正则因子的仿射投影分步算法在线辨识永磁同步电机电参数，并实时更新到电流环PI控制器和转子位置信息观测器，具体包括：
利用参数辨识模块辨识表贴式高速永磁同步电机的电阻、电感和磁链参数，过程如下：
步骤1.1，电机在d-q旋转坐标系下的电压方程为：
其中，
其中，ud、uq分别为定子电压的d-q轴分量，id、iq分别为定子电流的d-q轴分量，Ed、Eq分别为定子感应电动势的d-q轴分量，Rs、Ls和ψf分别为电机待估计的定子电阻、定子电感和永磁体磁链，ωe为电机的机械角速度；
步骤1.2，对所述d-q旋转坐标系下的电压方程变换成电流方程：
步骤1.3，对所述d-q旋转坐标系下的电流方程进行离散化，得到：
Ls(Id(k+1)-Id(k))＝-TsRsId(k)+TsUd(k)+TsLsωe(k)Iq(k)
Ls(Id(k+1)-Id(k))＝-TsRsIq(k)+TsUq(k)-TsLsωe(k)Id(k)-Tsψfωe(k)
其中，Ts为离散化***的采样周期；
步骤1.4，根据所述离散化电流方程结合变正则因子的仿射投影算法，对带估计参数Rs、Ls和ψf进行辨识，变正则因子的仿射投影算法方程如下：
其中，Δ(k+1)＝diag(λ1(k+1),λ2(k+1)...λk(k+1))
其中，
其中，y为***输出，X为***输入，W为待***估计参数，μ是步长因子(0<μ<2)，Δ是变正则因子矩阵，λ为正则因子，a为学习率，e为估算误差；
步骤1.5，采用分步式变正则因子的仿射投影算法，以采样周期T1的快速算法对Ls进行辨识，T1取5×10-5s，以采样周期T2的慢速算法对Rs和ψf进行辨识，T2取5×10-4s；具体如下：
快速算法辨识Ls：
Δ(k+1)＝λLs(k+1)
XT(k+1)＝T1(k)ωe(k)Id(k)+Iq(k+1)-Iq(k)
y(k+1)＝T1(-RsIq(k)+Uq(k)-ψfωe(k))
慢速算法辨识Rs和ψf：
Δ(k+1)＝diag(λRs(k+1),λψf(k+1))
7.根据权利要求5所述的一种无位置传感器磁悬浮飞轮的电流自校正控制方法，其特征在于，所述步骤二，电压前馈解耦的电流环PI控制器，实时更新电参数以实现自校正；其中电流环自校正电流控制模块采用电压前馈解耦的PI控制器，且所述d轴给定电流为0；具体步骤如下：
结合所述d-q旋转坐标系下的电压方程，对电流环PI控制器进行电压前馈解耦得到：
其中，kpd＝kpq＝αLs，kid＝kiq＝αRs
其中，iqref和idref分别为给定定子电流的d-q轴分量，kpd和kpq为PI控制器的比例增益，kid和kiq为PI控制器的积分增益，α为设计参数。
8.根据权利要求5所述的一种无位置传感器磁悬浮飞轮的电流自校正控制方法，其特征在于，所述步骤三，转子位置信息观测器利用滑模观测器对α轴和β轴的扩展反电动势进行估算，结合归一化锁相环获取电机的估算转速和估算位置信息，其中所述转子位置信息观测器模块采用基于sigmoid函数的滑模观测器对电机α-β轴的扩展反电动势进行估算，再利用归一化的锁相环对电机的转子转速和位置进行估算，具体步骤如此下：
步骤3.1，α-β静止坐标系下的电机电流方程为：
其中
其中，uα、uβ分别为定子电压的α-β轴分量，iα、iβ分别为定子电流的α-β轴分量，Eα、Eβ分别为定子感应电动势的α-β轴分量，θe为电机的转子位置角；
步骤3.2α-β静止坐标系下基于sigmoid函数的滑模观测器方程为：
其中，
其中，
其中，
和
分别为估计定子电流在α-β静止坐标系下的分量，
和
分别为估计定子扩展反电动势在α-β静止坐标系下的分量，b为常数，1.5＜b＜2；
步骤3.3，利用低通滤波器进行滤波后，得到α-β静止坐标系下的反电动势估计值
和
为：
其中，ωc表示低通滤波器的截止频率；
步骤3.4，α-β静止坐标系下基于sigmoid函数的滑模观测器离散化方程为：
其中
步骤3.5，当观测器接近稳态时，
与
近似相等，采用归一化的处理方式：
其中，
为位置误差；
步骤3.6，所述位置误差经过PI比例积分环节得到估计转速
进而积分得到转子估计位置
归一化的锁相环传递函数为：
其中，kp为比例系数，ki为积分系数。
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