（控制理论与控制工程专业论文）感应电机参数辨识算法及其fpga设计研究.pdf

摘要 摘要 感应电机由于其可靠性好、结构简单等优点成为工业伺服控制的主要传动装置。但 足感应电机同时又是一个多变量、非线性、强耦合的系统，矢量控制较好地解决了感应 电机磁链和转矩的解耦，取得了优良的控制性能。但随着运行工况的变化，电机的参数 尤其是电气参数的变化严重地影响了矢量控制系统的控制效果，转子电阻的变化破坏了 磁链和转矩之间的解耦关系，致使电机的控制变得更加困难。因此在线辨识感应电机的 转子电阻对提高感应电机矢量控制系统性能具有重要意义。 论文综述并分析了多年来感应电机转子参数辨识的各种控制策略，详细阐述了感应 电机动态数学模型的性质，通过坐标变换，给出了在不同坐标系下感应电机的数学模型 的表达形式并基于转子磁场定向的旋转坐标系，介绍了矢量控制系统的基本原理，基于 m a t l a b 建立了该系统地仿真模型，仿真研究了转子电阻变化对系统性能的影响。在此基 础上，开展采用模型参考自适应理论( m r a s ) 的感应电机转子电阻智能辨识方案的研究。 义中分析了传统m r a s 存在的问题，采用无功功率模型，结合模糊控制技术，设计了 转子电阻模糊模型参考自适应辨识策略；将神经网络和m r a s 技术相结合，提出了基 于神经网络的m r a s 转子电阻智能辨识器。论文对所提辨识器进行了仿真研究，证明 了其有效性，并基于f p g a 技术，采用s g 仿真工具，对转子电阻辨识器的硬件实现进 行了初步探讨，为辨识器的工业应用奠定了基础。 关键词：感应电机；参数辨识；转子电阻；m r a s ；a n n a b s t r a c t a b s t r a c t l n d u c t i o nm o t o ri so n eo ft h em o s tw i d e l yu s e da c t u a t o rf o ri n d u s t r i a la p p l i c a t i o n sd u et oi t s a d v a n t a g e ss u c ha sr e l i a b i l i t y , s i m p l i c i t y , l o wc o s ta n dv o l u m em a n u f a c t u r i n g h o w e v e ri n d u c t i o nm o t o r si s am u l t i - v a r i a b l e ，n o n l i n e a r , h i g h l yc o u p l e ds y s t e m v e c t o rc o n t r o lc a ns o l v et h ei n d u c t i o nm o t o rt o r q u e a n df l u xo fd e c o u p l i n g ，a n da c h i e v e de x c e l l e n tc o n t r o l p e r f o r m a n c e h o w e v e r , w i t hc h a n g e si n t h e o p e r a t i n gc o n d i t i o n s ，t h ec h a n g e so fi n d u c t i o nm o t o rp a r a m e t e r se s p e c i a l l ye l e c t r i c a lp a r a m e t e r se f f e c t t h ec o n t r o l le 仃o no fv e c t o rc o n t r o ls y s t e ms e r i o u s l y t h ec h a n g e so fr o t o rr e s i s t a n c eu n d e r m i n e dt h e d e c o u p l i n gb e t w e e nf l u xa n dt o r q u e w h i c hm a d em o t o rc o n t r o im o r ed i 伍c u l t t h e r e f o r eo n l i n e i d e n t i f i c a t i o no fi n d u c t i o nm o t o rr o t o rr e s i s t a n c ei so fg r e a ts i g n i f i c a n c et o i m p r o v ep e r f o r m a n c eo f i n d u c t i o nm o t o rv e c t o rc o n t r o ls y s t e m 1 nt h i sp a p e rv a r i o u sc o n t r o ls t r a t e g i e so fi n d u t i o nm o t o rr o t o rp a r a m e t e ri d e n t i f i c a t i o ni nt h er e c e n t l y y e a r si ss y n t h e s i s e da n da n a l y s i s e d 。d e t a i l e dn a t u r eo fi n d u c t i o nm o t o rd y n a m i cm a t h e m a t i c a lm o d e l t h r o u g ht h ec o o r d i n a t et r a n s f o r m a t i o n g i v e no u td i f f e r e n ti n d u c t i o nm o t o rm a t h e m a t i c a lm o d e l si n di 仃e r e n tc o o r d i n a t es y s t e m b a s e do nt h er o t o rm a g n e t i cf i e l do r i e n t a t i o na n dr o t a t i o nc o o r d i n a t e s v e c t o r c o n t r o ls y s t e mi si n t r o d u c e da n de s t a b l i s h e dv e c t o rc o n t o l ls i m u l i t i o nm o d e lb a s e do nm a t l a ba n dd o r e s e a r c ho ne f f e c t so ft h er o t o rr e s i s t a n c ec h a n g eo fs y s t e mp e r f o r m a n c e b a s e do nt h i sr e s e a r c h 。r e s e a r c h 0 1 1i n t e l l i g e n ti d e n t i f i c a t i o no fi n d u c t i o nm o t o rr o t o rr e s i s t e n c et h e o r i e si sd o n eb a s e do nm o d e lr e f e r e n c e a d a p t i v et h e o r y ( m r a s ) t h i sp a p e ra n a l y s e st h ep r o b l e m so ft r a d i t i o n a lm r a s ，w i t hr e a c t i v ep o w e r m o d e l w i t hf u z z yc o n t r o lt e c h n o l o g y , d e s i g nr o t o rr e s i s t a n c ei d e n t i f i c a t i o ns t r a t e g yb a s e do nf u z z ym o d e l r e f e r e n c ea d a p t i v es y s t e ma n dr o t o rr e s i s t a n c em r a si n t e l l i g e n ti d e n t i f i e rb a s e do nt h en e u r a ln e t w o r k i n t h ep a p e rd os i m u l a t i o no ft h ei d e n t i f i c a t i o ns t r a t e g i e si nt h ep a p e ra n d p r o v et h e e f f e c t i v e n e s so ft h e s t r a t e g i e s a n db a s e do nf p g at e c h n o l o g y , u s es gs i m u l a t i o nt 0 0 1 t h ei d e n t i f i c a t i o no ft h er o t o rr e s i s t a n c e i l a r d w a r ei m p l e m e n t a t i o nh a sb e e nd i s c u s s e da n di a i dt h ef o u n d a t i o nf o ri n d u s t r i a la p p l i c a t i o n so fi n d u c t i o n m o t o rr o t o rr e s i s t a n c e k e y w o r d s ：i n d u c t i o nm o t o r ；p a r a m e t e ri d e n t i f i c a t i o n ；r o t o rr e s i s t a n c e ；m r a s ；a n n 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取 得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文 中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人为获得江南 大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志 对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 签名： 日 期： 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定： 江南大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允 许论文被查阅和借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文， 并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。 保密的学位论文在解密后也遵守此规定 签名：导师签名：銎凼 e l 期： 第一章绪论 第一章绪论 1 1 课题的背景、题目及研究意义 1 1 1 课题的研究意义 电足动力之源，而电动机则是将电能转化为机械能的主要设备。随着电机控制系统 的交流化发展，感应电机成为国民经济各个行业中应用最广泛的交流电机。感应电机结 构简单，鲁班性强，维护方便，但是从控制论的角度看，它却是一个多变量、非线性、 强祸合的高阶被控对象，因此改善感应电机的调速性能，提高其机电能量的转换效率， 一直以来都是感应电机控制的主要任务。几十年来针对感应电机的控制，国内外学者先 后捉m 了v f 控制、转差频率控制、矢量控制、直接转矩控制等技术，逐步解决了电机 转矩和磁链的解耦控制，使得感应电机的控制性能可以和直流电机相媲美。 欠量控制技术是目前工业应用中最为广泛的控制技术，该方法通过坐标变换将交流 i 乜机的定子电流分解为两个物理上并不存在的定子电流磁链分量和转矩分量，分别控制 i l i ) j l i r , j 磁链和转矩，从而实现了电机转矩和磁链的解耦，将交流异步电机模型等效为直 流电动机，达到对瞬时转矩的控制。众所周知，矢量控制有两种基本类型：磁场定向控 制类型和转差频率控制类型，是建立在转子磁链精确估计上的一种控制技术，其转子磁 链的什计严格依赖于电机的物理参数。目前，实用中较多采用后者，转差频率控制类型 本质上是开环控制，由于其没有实现直接磁通的闭环控制，无需检测出磁链，因而容易 实现，但是其控制器的设计和性能在也依赖于电机的参数【l l 。然而在实际生产中，电机 的连续运转必将使其运行工况发生改变，如转子温度的变化，磁路饱和等现象，从而引 起电机的参数的偏离，尤其是电机的转子电阻，它严重影响了电机的磁链的估计，并最 终导致解耦控制的失败。因此为保证矢量控制技术的优秀控制性能，就必须对电机的转 子i 乜阻进行精确估计和跟踪1 2 j 。 有关感应电机参数的辨识，国内外专家和学者一直以束都在做着深入的研究工作， 分刖从离线辨识和在线辨识两个方面基于模型或者观测器等提出了各种行之有效的方 案。近年来随着智能控制技术尤其是模糊控制和神经网络技术的发展，智能控制技术不 仪在电机的控制中表现出了显著的优势，而且因为其不依赖于被控对象模型，在电机的 参数辨识中也受到了越来越多的重视。基于以上分析，课题以感应电机的转子电阻辨识 作为研究目标，着重研究转子电阻的智能辨识策略，具有较强的连理论研究意义和工程 应h j 价值。 1 2 感应电机参数辨识方法综述 参数辨识是指利用系统的输入输出数据，在一类模型中找出一个与实际系统逼近的 模型，这个模型能真实的表示系统的本质特征并使某个准则函数极小( 或极大) 。按照 此定义，参数辨识包括三个关键的内容： 输入输出信号的选择。这种选择不仅要有助于揭示系统的本质特征，便于辨识，还要 江南人学硕十学位论文 兼顾对系统的影响，不能影响系统的正常运行。 模型的建立。必须要根据事先掌握的知识来确定被辨识对象所属的模型类别。 准则函数。即需要确定，当满足什么条件时，模型与实际系统才是等价的。 矢量控制系统中的电机参数辨识问题，同其他的参数辨识一样，本质上是一种随机 参数估计，其具体的算法有很多，目前关于电机参数辨识的文献，大都是按照上述的三 项原则，根据具体的要求，从不同的角度出发，来构造电机参数的辨识模型。 1 2 1 感应电机参数的离线辨识 一般来讲，实际应用中的变频器和电机是由不同的厂家生产的，因此不可能预先设 置好变频器的特性参数，此时要求控制器能自动辨识感应电机矢量控制需要的所有参 数。感应电机离线辨识中的试运行是在运行中满足某些特殊条件或者测量结果需要经过 数学处理的过程；而自试运行则不同，这个辨识和计算的程序从电机的第一次运转开始， 由于感应电机是接在负载上，电机自试运行的目标是在电机停顿的间隙辨谚 矢量控制所 需的参数。 离线辨识是指通过直流实验、堵转实验、空载实验和阶跃电压实验对参数进行辨识 3 1 h 1 ，即在电机投入运行前，向电机施加不同形式的电压、电流信号，检测电机的电压 电流，按照它们的关系计算出各种电机参数或者采用某种拟合算法辨识电机参数，该方 法不需要电机的转速信息。按激励信号的迭加方式不同，主要可分为两类：在f 常的 输入信号上迭加特定的激励信号，从检测的输出信号中提取该特定信号的响应，实现参 数的辨识。向电机注入特定的激励信号，根据其响应来测定电机参数。 感应电机参数的离线辨识通常是加入直流或交流的单相电作为激励信号，对| 】：自试 运行辨识而言，直流激励是比较理想的，通过加入直流电压所得到的稳念直流电流，可 以估计出定子电阻值，其余参数的辨识则是通过加直流电压时的瞬时电流响应而得到。 感应电机停止状态下的参数离线辨识的激励也可以采用单相交流电，通过静止频率反应 测试来辨识电机参数1 3j 1 4 j 。 离线辨识方法精度高，但是需要对电机做空转和堵转试验。当参数发生变化时，电 机的动态性能必然改变，因此在线辨识电机的参数是必须的。在转子磁链定向的矢量控 制中，转子时间常数对电机控制效果的影响很大，国内外学者对此进行大量研究，并将 现代控制理论、系统辨识理论等应用于参数辨识中，提出了各种在线辨识技术。主要行 最小二乘算法、状态观测器辨识法、模型参考自适应法、人工神经网络和遗传算法等儿 类。 1 2 2 最小二乘法辨识感应电机转子电阻 在诸多的参数辨识算法中，最d z - 乘法是理论研究最为成熟、应用最为广泛的一种 方法。最小二乘算法一般要求系统的输出相对于被辨识参数是线性的。在方程的方差足 白噪声的情况下，最小二乘法具有无偏性，一致性以及有效性等统计性质。最小二乘法 是感应电机参数辨识中使用最早的方法之一，主要有两类基本算法，一类是经典的次 完成算法，即加权最小二乘算法。一般实用中，需要考虑观测数据对估计的参数的不| i d 2 第一章绪论 影响，因此可以采用加权的方法，根据观测精度和实际需要确定权矩阵的主对角元素， 加权最d , - 乘算法可用于电机参数离线辨识，它常用的输入信号有：随机序列，伪随机 序列，离散序列等。为了提高参数辨识的精度，需要尽可能多的数据，即要求有大的样 小容量，但这样必然需要更大的内存容量，并且增加处理器的计算工作量，而采用递推 算法可以解决这一i u j 题，这便足第二类算法。 目日订在电机参数辨识中采用最d , - 乘法，一般假定为白噪声的情况。但是由于模型 误差，观测误差以及外干扰的存在，实际中这种理想状况是不存在的，因此这种辨识不 阿具有无偏性。最d , - 乘估计只有在方程误差是自噪声的条件下，其估计量才是无偏的、 一致的、有效的。另外，对电机的状态空间模型利用最小二乘法进行辨识的计算量相对 有些辨识算法也比较大。对于感应电机这种非线性、强耦合的高阶系统而言，如果采用 最d , - 乘法进行参数辨识，就需要进行线性化处理，难以保证参数辨识精度【5 l 。用普通 的最小二乘法( o l s ) 来估计参数时，是在假设电机转速变化率几乎为零的前提下的， 然l f i i 带来了辨识精度的问题及辨识难度的提高。而总体最d , - 乘算法( t l s ) 在复杂环 境中有一定的鲁棒性的，可以结合一个约束最优算法来达到比较好的辨识效果【6 j 【7 】。 1 2 3 状态观测器法辨识电机参数 用状态观测器的方法来辨识电机参数，基本思想足将待辨识的电机参数看作系统的内部 状态，将其与电机的模型方程并列，运用观测器的理论设计辨识算法，将所需参数观测 卜h 柬。相对于辨识而言，状态观测器的方法是个逆问题，辨识是在状态可测的情况下讨 论模，靼参数估计，而状态观测器则是对不可直接测量的状态变量和未知参数所构成的增 j “状态向量阵进行估计。电机参数辨识中常用的观测器主要有龙伯格( l u e n b e r g e r ) 观 测器和昔尔曼( k a l m a n ) 滤波器。前者是基于极点配置理论确定系统的状态观测器，后 者足一种最小方差意义上的最优预测估计方法。 由于感应电机的非线性特性，因此在辨识电机参数时，单纯的龙伯格( l u e n b e r g e r ) 脱测器不合适，需要应用广义龙伯格观测器( e l o ) 。e l o 是龙伯格观测器在非线性确 定性系统中的推广，其基本思想是：首先将非线性系统线性化，然后应用龙伯格观测器 算法进行状态估计。由于电机模型一般受转速的影响，是非线性的，必须根据速度的变 化莺新计算系统的模型和反馈矩阵，因而计算量大，计算时问长。由于e l o 是通过极 点配置选择反馈矩阵的系数，因此极点的选择决定了观测器的性能：如果极点离虚轴太 远，测譬误差将被放大，影响辨识结果；如果极点离虚轴太近，观测器收敛速度会很慢 1 8 l o 卡尔曼( k a l m a n ) 滤波器是一种最小方差意义上的最优预测估计方法发展起来的一 种现代滤波方法，又称最小方差线性递推滤波器，它是卡尔曼( k a l m a n ) 和布西( b u c y ) 在 6 0 年代提出的一种递推滤波算法，其突出特点是可以有效的削弱随机干扰和测量噪声的 影i i 向，而系统参数的偏差也可以看作是一科，噪声。卡尔曼滤波器的结果和龙伯格观测器 棚州，区别在于系数矩阵的选取。在龙伯格观测器中，是利用极点配置等方法，而卡尔 丝滤波器则足基于噪声的协方差。方程中比较重要的参数矩阵r ，q 一般根据相应噪声的 江南人学硕十学位论文 随机统计的性质来确定，在多数情况下，这两个参数矩阵是未知的，实际设计中，一般 将之设为单位矩阵，或者通过仿真和实验来选择合适的参数。由于感应电机的非线性特 性，因而需要用到扩展卡尔曼滤波( e k f ) 算法进行辨识。文献f 9 1 将转子磁通的两个分 量和转子电阻作为状态变量，应用扩展卡尔曼滤波器，观测降阶模型的状态，降阶e k f 在一定程度上减少了观测过程的计算量；文献【1 0 】采用e k f 观测转子磁通，同时观测转 子电阻。扩展卡尔曼算法含有非常多的矩阵运算，因此很难实时的实现。扩展卡尔曼滤 波器不能使得性能指标，最小，并且无法保证模型的收敛性。对于感应电机调速系统而 言，测量噪声和参数误差并不能作为白噪声来建模，因此限制了卡尔曼滤波器的应刚。 另外，卡尔曼滤波器计算量非常大，即使基于降阶的异步电机模型来观测，用d s p 等 实现起来也是比较困难的。 1 2 4 基于模型参考自适应( m r a s ) 法辨识电机参数 模型参考自适应系统m r a s ( m o d e lr e f e r e n c ea d a p t i v es y s t e m ) 是针对系统巾存在的 不确定因素而提出的一种自适应控制方法，是一种基于数学模型的控制方法。用m r a s 进行参数辨识的主要思路是：将含有待估计参数的方程作为可调模型，将不含有待估计 参数的方程作为参考模型，根据一定的自适应规律来动态的更新可调模型的参数，使得 两个模型的输出差趋于零。如果输入电压满足充分激励的条件，电机的参数也将准确收 敛到它的真实值。当达到稳态时，理论上可以认为可调模型中的该参数值就是所要的参 数值，而这个参数就可以用来更新系统中的对应的参数【l l 】i 【1 2 】【1 引。 在感应电机矢量控制系统中，运用m r a s 进行参数辨识研究，主要集中在两个方而： 一方面是在模型的选取上，有无功功率模型、电磁转矩模型、励磁能量模型、定子电j 长模 型、定子电流模型、转子磁链模型、转子磁通模型等。文献【1 4 】是利用转矩作为模，魁进 行转子电阻的辨识，文献【1 5 】是利用稳态下的包含有转子电阻参数的定子d 轴电j 玉方程 作为可调模型，以调节得到的d 轴电压作为参考模型来设计的转子电阻辨识算法；另。 方面是在自适应规律的设计上，常用的m r a s 系统的核心问题还是自适应规律的设计， 一般采用基于超稳定性理论的设计方法，比如波波夫的超稳定性理论设计方法。文献【1 6 】 中采用的是波波夫超稳定性的方法设计自适应规律，同时辨识定子电阻和转子电阻；文 献 1 7 】中采用李雅普诺夫定理得到参数的自适应规律的。但在使用中，需要附加较强的 假设条件，而这些条件在实践中往往难以满足，导致系统在工业要求的范围内很难做到 全局稳定，这是自适应控制目前需要解决的理论问题i l8 j 【l 圳。 1 2 5 智能控制方法辨识电机参数 以上三种是感应电机矢量控制中较为经典的参数辨识方法，各具特色，也各存在一 些缺点，比如辨识精度受噪声的影响，且收敛速度和鲁棒性有待改善等。鉴于此，有很 多基于智能控制理论的电机参数辨识方法涌现出来，以达到优化电机驱动系统性能- f j 9 日 的。 这一类辨识方法，主要有模糊控制方法，神经网络辨识方法，小波网络，遗传算法 以及将上述方法结合的运用等【2 0 1 。文献【2 l 】利用模糊估计来调整直接转矩控制中定子电 4 第一章绪论 k l tr t , j 值，得到了比常规p i 辨识系统更好的效果。文献 2 2 , 1 j 用人工神经网络并行处理、 容错以及任意逼近非线性函数的能力，结合感应电机的外输入非线性自回归滑动平均模 犁，分析了不同人工神经网络结构和算法对系统辨识的影响。文献 2 3 】使用遗传算法进 行电机参数辨识，在有很大噪声的情况下，仍然找到了满意的参数，精度很高，具有全 局寻优的能力。这些方法具有鲁棒性强，精度高，收敛快等特点，但是计算量大，算法 复杂，对于处理器要求高。但是实践应用上，有待进一步的研究1 2 4 1 。 1 2 6 其他电机参数辨识方法 除了上述常用的辨识方法外，国内外学者还提出其他一些方法束辨识电机参数。比 如义献 2 5 1 中通过直接计算而得出转子电阻参数，但是算法复杂，计算量大，而且所做 的假设条件较多，在较宽的调速范围内使用会产生较大误差；另一类是用信号注入法辨 i j ! 电机参数，通过向系统注入特点的检测信号，然后反馈系统的某个或某些物理量的响 j 邂，通过对这些响应的处理得到所要辨识的电机参数，例如文献【2 6 】中提到了向电机注 入一个负序电流扰动信号，然后检测相应的负序电压，来辨识电机参数。但是这种方法 山于加入检测信号，会影响系统运行状态，因此很少在实际中使用。此外还有谱分析方 法辨识电机参数，谱分析方法通过对采样的定子电流或电压的谐波进行分析来抽取电机 参数的信息，该方法简单，但是却带来了非常大的转矩的二次谐波，因此应用较少。文 献【2 7 采用支持向量机( s v m ) 来对转子电阻进行辨识，通过训练s v m ，使得估计出的转 子电阻值与实际值误差在一个误差带之内，达到一定的转子电阻估计效果。与神经网络 辨识相比，s v m 只有一层，运算量大大降低。另外，遗传算法等优化算法等在感应电 机参数辨识中也有着比较多的应用，文献 2 8 1 1 2 9 】中提到了遗传算法在感应电机参数离 线辨识中的应用，文献【3 0 】中则是利用经典的局部搜索算法如h o o k ea n dj e e v e s 算法来 对参数辨识结果进行优化，优化后的参数辨识在精度得到很大，另外在文献【3 1 】中对蚁 群算法，进化规划等优化算法在电机参数辨识钟的应用进行了详细介绍。这些算法具有 鲁棒。陀强，精度高，收敛快等特点，但是计算量大，算法复杂，对于处理器要求高，在 实践应用上，有待进一步的研究【3 2 j 【3 3 l 。 1 3 本文的内容安排及主要工作 矢量控制是实现感应电机高性能控制的有效方案，但是对电机参数的依赖性又严重 影响了矢量控制系统的可靠性。感应电机参数辨识技术成为交流变频凋速领域中的研究 热点。本文对电机参数辨识方案进行了全面综述，结合智能控制技术的发展，采用智能 挖制理论对感应电机的参数辨识进行了研究。本文的结构安排如下： 第一章：绪论。通过查阅大量的参考文献，综述了感应电机参数辨识的各种方法， 阐述了课题研究的意义和背景。 第二章：感应电机的数学模型和矢量控制理论基础。按照功率不变原则，从坐标变 换入手，详细分析和研究了感应电机在不同坐标系下的数学模型，基于转子磁场坐标系， 叙述了电机矢量控制的基本原理和系统的组成；基于m a t l a b 建立了感应电机矢量控 制系统的仿真模型并进行了仿真，仿真结果表明了电机矢量控制系统的优良性能，通过 江南人学硕十学位论文 改变电机转子电阻，仿真分析了转子电阻对系统的影响。 第三章：基于模型参考自适应的感应电机转子电阻模糊辨识器的研究。理论上详细 分析了电机参数变化对矢量控制系统性能的影响，并基于模型参考自适应理论，探讨了 电机转子电阻的辨识方案，最后结合模糊控制技术，提出了模糊自适应转子电阻的辨以 策略，仿真验证了该策略的有效性。 第四章：基于模型参考自适应的感应电机转子电阻神经网络辨识器的研究。结合神 经网络技术，在模型参考自适应辨识方法的基础上，以神经网络作为可调模型，建立了 感应电机转子电阻的神经网络辨识器，并给出了该辨识器的设计原理和辨识结果，有效 地克服了辨识器对系统参数的依赖性。 第五章：基于f p g a 技术的感应电机转子电阻辨识器的硬件实现研究。初步探讨感 应电机参数辨识器的硬件实现问题，简单介绍了基于f p g a 技术的辨识器实现过程，采 用s g 仿真工具，对基于电机电压模型的参数辨识器进行了初步的仿真和实现研究。 第六章：结论和展望 6 第二章感应电机欠量控制系统的理论基础 第二章感应电机矢量控制系统的理论基础 7 0 年代发展起来的矢量控制技术，是交流传动技术的一个质的飞跃，使得交流电 机的调速性能已经与直流电机相比拟，并在机床，纺织，机器人，高速电梯，钢材轧制 等诈：多领域中得到同益广泛的应用。本章通过分析直流电机和感应电机控制的特点，指 出矢量控制技术的基本思路，详细介绍坐标变换的推导，阐述在不同坐标系下电机的数 学模型并给出基于转子磁场旋定向的旋转坐标系下矢量控制的基本方程，研究矢量控制 技术的控制方案，基于m a t l a b 完成感应电机矢量系统的仿真和转子电阻变化对系统 陆能的影响研究。 2 1 矢量控制的基本原理 从电力拖动系统的运动方程：瓦一瓦：等等安可以看出如果能够快速准确的控制电磁 3l3u i 转矩r ，那么调速系统就具有较高的动态性能。对直流电机而言，在不考虑磁路饱和影 响以及电枢反应( 电枢反应可以用补偿绕组补偿) 的情况下，励磁电流，和电枢电流f 。分 别控制气隙磁通和电磁转矩，因此电磁转矩可以如下式所示： t = c l j ，f ( 2 1 ) f2r z 口 l lj 红磁路线性条件下，电磁转矩疋可以表示成励磁磁链y ，和电枢电流f 。空间矢量的 义乘( 即矢量乘) ，其中c 是常数，电磁转矩中的两个控制量在空间位置上相互f 交，独 立：无耦合，可以分别进行控制。如果保持磁通恒定，转矩和电枢电流f 。成正比，控制电 枢电流f ，就可以控制转矩，所以良好的动态性能是容易实现的。例如，采用转速、电流 双闭环调速系统能获得四象限运行的恒加、减速特性。而对于感应电动机来说，转矩与 转子电流的关系是： 瓦= c 。，f ，c o s ( p ， ( 2 2 ) 转矩足由气隙磁通。和转子电流有功分量f ，c o s p ，相互作用而产生的，即使保持磁 通恒定，电动机的转矩不但与转子电流大小有关，而且还取决于转子电流的功率因数角， 它随苻转子电流的频率而变化。感应电机的气隙磁场妒。，是由定子电流和转子电流共同 产t l 的，随着负载的变化，磁通也要变化，因而动态过程中要准确的控制感应电动 机的电磁转矩就显得比较困难。尤其是鼠笼型感应电机，其输入控制变量只有定子电压， 定、转子电流只能问接控制，可以检测的反馈信息也只有定子电压、电流和转速，因此 其控制变量单一、反馈信息少，实现高性能的调速控制比较困难，再加上感应电机的多 变量、强耦合、非线性的特点以及电动机的参数随着环境的变换而变化等因素，使得原 先应用于直流电动机调速的较为成熟的控制理论和方法对感应电机无能为力。 根据以上分析，如果能将交流电机解耦，用控制直流电机的方法来控制感应电动机， 7 江南大学硕十学位论文 就能使问题简化，这正是矢量控制的基本思路。矢量控制的基本原理足利h j 坐标变换， 将定子电流分解为两个物理上不存在的励磁电流分量和转矩电流分量，通过测量和控制 感应电动机的励磁电流和转矩电流，从而达到控制感应电机磁场和转矩的目的，并i 一时 控制两分量间的幅值和相位。这样就可以将感应电机等效为直流电机来控制，其静、动 态性能完全能够与直流调速系统相媲美【34 。 2 2 坐标变换理论 从直流电机的物理模型可以看出励磁绕组和补偿绕组都在定子上，只有电枢绕组是 在转子上，因此把励磁绕组的轴线称作d 轴，主磁通的方向就在d 轴上；电枢绕组和补 偿绕组的轴线为q 轴，虽然电枢是旋转的，可电枢磁动势的轴线始终被电刷限定在q 轴 位置上，由于电枢磁动势的位置固定，因此可以用补偿绕组磁动势抵消，这样直流电机 的磁通基本上由励磁绕组的励磁电流决定。在没有弱磁调速的情况下，可以认为磁通住 系统的动态过程中完全恒定，这也是直流电机控制系统简单的根本原因。 交流电机的坐标变换目的是将交流电机的物理模型等效的变为直流电机模式，然后 按照直流电机去进行控制。坐标变换的原则是在不同坐标系下产生的磁动势相同。 c 图2 1 三相交流绕组坐标系 f i g 2 - 1t h r e e p h a s ew i n d i n gc o o r d i n a t e s j二f 厦 和 i 熙。 鲁j r 图2 - 2 静止两相交流绕组坐标系 f i g 2 - 2s t a t i ct w o p h a s ew i n d i n gc o o r d i n a t e s 8 第二章感应电机欠量控制系统的理论基础 2 2 1 静止坐标系间的坐标变换 - - + h 静止坐标系a ，b ，c 和两相静止坐标系a ，卢之间的变换也称为3 2 变换，取口轴与 a 轴重合，如图2 - 4 所示。 b 卢 a 彳 c 图2 。4 三相和两相坐标系空间矢量图 f i g 2 4t h es p a c ev e c t o r so ft h r e e p h a s ea n dt w o - p h a s ec o o r d i n a t e 根据总磁动势不变的原则，保持变换的后功率不变，设变换矩阵为c ，m ，则 ；：=(：3j，2，i； 1 2 历 2 ；i=(了：，；i，喜萋qp(了：，=：、刮-1专二!萋 l2 2 电流变换阵c 3 x 2 s 或c ：。，3 s 也是电压变换阵，同时也适用于磁链变换阵。 2 2 2 两相静止到两相旋转坐标系的坐标变换 ( 2 3 ) ( 2 4 ) ( 2 5 ) 两棚静止坐标系a ，卢和两相旋转坐标系m ，t 之间的变换称为2 s 2 r 变换。旋转坐 标系以i r d 步转速转速旋转，a 轴和m 轴的夹角为p 随时间变化( p = p ，a t ) ，如图2 5 所示。 9 江南大学硕十学位论文 图2 - 5 两相静止和旋转坐标系空间矢量 f i g 2 - 5t h es p a c ev e c t o r so ft w o - p h a s es t a t i o n a r ya n dr o t a t i n gc o o r d i n a t e c ：，：， ，其中c ：，：，_ _ l v c s o 。，s 吕 c ：，：， ；： ，其中c ：，：，= = c 2 m ，是两相静止坐标系变换到两相旋转坐标系的变换阵。 2 2 3 三相静止到两相旋转的坐标变换 三相静止坐标系到两相旋转坐标系的变换首先将三相静止坐标系a 、b 、c 变换到 两相静止坐标系a ，卢( 取a 轴与a 轴一致) ，然后再将两相静止坐标系变换到两相旋转啦 标系。方法同上可得变换阵为： c ，：，= v 芝3 - 【 一c s o ；s n 0 日一c s o i s n ( ( 0 9 一詈丌) ( 2 6 ) ( 2 7 ) c ，m ，是三相静止坐标系变换到两相旋转坐标系的变换阵，c ：m ，是其反变换阵。0 为旋 转坐标系横轴与a 轴的夹角。 l o l 飞 刀0 1j 旧d 出 吣 一 c 1 _ 1 p d 1 s o s cp 坩出 c - 。，l = l i 1j 1 j 一、，_、-，刁纠 2 叫3 2 3 卜 _ 卜 ，p 吣 出 c - 丌 丌 9 2 3 2 3 刚 一 + 吼9 d n n 吼 趴 万 丌 p 2 3 2 3 刚 一 + ，9：a、 o o c c 。l 一2 3 第一二章感应电机欠量控制系统的理论基础 图2 - 3 旋转两相绕组坐标系 f i g 2 3r o t a t i n gt w o p h a s ew i n d i n gc o o r d i n a t e s 如图2 1 ，2 2 ，2 3 所示，交流电机三相对称的静止绕组通三相j 下弦电流f 。，f 曰，t 所产生 的合成磁动势是旋转磁动势f ，以同步转速纰旋转；两相静止绕组口和卢通以时间上互差 9 0 的两相平衡交流电流f 。，f 。，也产生旋转磁动势f ；两个匝数相等且互相垂直的绕组m 和t 通以直流电流f ，产生合成磁动势f ，其位置相对于绕组来说是固定的，不过让包含 两个绕组在内的整个铁心以同步转速旋转，则磁动势f 成为旋转磁动势。这样三相坐 标系下的f 彳，两相坐标系下的乞，f 8 和旋转两相坐标系下的直流电流i 。，都是等效 的，产生相同的旋转磁动势。 两个互相垂直的m 绕组和t 绕组与旋转磁场同步旋转，m 绕组的轴线与三相合成 旋转磁场西方向平行，t 绕组的轴线与m 绕组磁场方向垂直。若通以直流电流产生的磁 通和三相合成磁场妒等效，则与合成旋转磁场平行的分量f 。相当于电机的励磁电流 分量，用它来产生电动机的磁场；与妒垂直的分量f ，相当于转矩电流分量。调节f 。，大小 可以改变磁场的强弱，调节f ，的大小可以在磁场一定时改变转矩，这样的控制方式就与 自流电机的控制相同了。对异步电机进行矢量控制的坐标变换，需要把a ，b ，c 三相坐标 系的交流量变换成口，p 两相坐标系的交流量，然后再变换成转子矢量( 本文采用的矢量 方式) 的m ，t 直角坐标系的直流量。因此坐标变换包括3 相静止坐标系( 3 s ) 至l j 两相静止 坐标系( 2 s ) 的变换、两相静止坐标系( 2 s ) 至- u 两相旋转坐标系( 2 r ) 的变换、三相静止坐标系 ( 3 s ) 到两相旋转坐标系( 2 r ) 的变换。 2 3 感应电机在不同坐标系下的数学模型 交流异步电机的数学模型比较复杂，是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统， 在研究其数学模型之前先做以下假设： 忽略空问谐波。设三相绕组对称，空间互差1 2 0 的电角度，产生的磁动势沿气隙圆周 一弦分布。 忽略磁路饱和，绕组的自感和互感都是恒定的。 江南大学硕士学位论文 忽略铁耗的影响。 不考虑频率变化和温度变化对绕组电阻的影响。 异步电机各绕组电压、电流、磁链的正方向符合电动机惯例和右手螺旋定则。异步 电机的数学模型是由电压方程，磁链方程、转矩方程和运动方程组成。 2 3 1 感应电机在三相静止坐标系下的数学模型 电压方程 三相定子绕组电压方程为： u a u b u c 三相转子绕组电压方程 其中：”爿，“j ：f ，u n 。，” ，u 。分别为定子和转子相电压的瞬时值： ，f ( ，屯，f c 分别为定子和转子相电流的瞬时值； i f ，爿，i f ，口，y 一，帆，y 。为各相绕组的全磁链； r ，b 为定子和转子绕组电阻。 将电压方程写成矩阵形式，并以微分算子p 代替微分符号导，有 a t 0 0 0 0 00 0 0 r r 0 0 r r + p l f ，4 i f ，b l f ，( ， i f ，。 i f ， 杪。 ( 2 8 ) ( 2 9 ) ( 2 1 0 ) 磁链方程 每个绕组的磁链是它本身的自感磁链和其他绕组对它的互感磁链之和，因此六个绕 组的磁链可表达为 1 2 爿一 b r 一 饥百饥百机了 + + + 熙 艮 瓜 饥百饥百饥百 + + + ， r r r 足 r 乞 b 0 = = = o o 0 b o o o 0 r o 0 0 o r o o 0 o b 0 0 o 0 0 咖咖比如鳓以 第二章感应i 乜机欠量控制系统的理论基础 l f ，i i f ，b y ( l f ，。 y v ，。 l ml a bl 由cl 她l 舳l a c 删 厶_ 乙 k k 三b 8 l c b l d b 厶曰 如 厶( 厶_ c k ， k ， k l b a 厶口 k k 乞 l 卟 l c b l n h 厶 l c h l b c l c i k 厶。 。 式中 自感：匕= l 拧口= k = 厶。+ 厶 l 。= l h h = l 。= l m r 十l l r = l 郴+ l | r 互感：l a 占= l 成，= 如= l b a = 如= l 。，= 一去k 厶= k = 乞= k = 厶。= k = 一三厶，= 一三乙， l a 。= l = k = k = k ，= k = l m , - c o s 0 l 。= k = k = k = k = k ，= l , c o s ( 0 + 1 2 0 。) l 。= 如= l i j a = k - l , 碡= k = 三。c o s ( o - 1 2 0 。) 转矩方程 瓦= j 1 咿7 等于 打，为极对数。上式说明电动机转矩是定子和转子电流及p 的函数， 性且强耦合的方程。 运动方程 i 哪鲁等 ( 2 1 1 ) ( 2 1 2 ) 是一个多变量，非线 ( 2 1 3 ) 式中，z 是负载转矩；j 是机组的转动惯量 从以上的方程可以看出异步电机的强耦合性主要体现在磁链和转矩方程中，既有三 相绕组之f h j 的耦合，又有定、转子绕组之间的耦合，还存在转矩方程中磁场与定、转子 电流之i h j 的相互影响，其根源还是在于它有一个很复杂的电感矩阵，因此对于异步电机 在三年h 静止坐标系下的数学模型通常需要采用坐标变换的方法改造。 2 3 2 感应电机两相静止坐标系下的数学模型 电压方程 “n a 甜棚 0 0 磁链方程： ( r ，+ l ，p ) 0 l 。p 0 0 ( 尺。+ l ，p ) 0l 。p l 。p，l 。( r ，+ l ，p )，l ， 一，l 。l 。p一，l ，( 尺，+ l ，p ) ( 2 1 4 ) 江南大学硕+ 学位论文