自适应Super-Twisting滑模控制的永磁同步电动机

文摘

工作已经开发了一个创新的速度环控制器的永磁同步电动机永磁同步电动机系统。提出方法的主要优势在于集中干扰的边界不是必需的。在这种情况下,严重的造成的不当选择轰轰烈烈的参数是可以避免的。最后,给出了仿真和实验结果证明该算法的效率用来控制永磁同步电动机系统的集总扰动。

1。介绍

由于控制精度高的优势,能量转化率高、低转子惯性,永磁同步电机(永磁同步电动机)已经被应用于许多领域,如航空航天、新能源汽车、工业机器人等(1- - - - - -3]。如今,在实际工业应用中,永磁同步电动机调速系统的控制策略主要是采用传统的比例积分(PI)控制器。有人指出这种控制器的结构是简单的,和它的参数很容易被修改(4,5]。然而,π是一个线性方法的方案。与系统运行很长一段时间和新兴外部扰动,系统参数非线性波动。因此,基于π的策略不能满足高性能的伺服系统的资格。

为了解决传统PI控制器的缺陷,非线性控制计划用于速度控制器。随着控制技术的发展,各式各样的非线性控制算法已经被学者提出。丰富的永磁同步电动机伺服系统的方案是可行的,如模糊控制(6,7),自适应控制8,9),分数阶控制(10,11),扰动观测器(12- - - - - -14),滑模控制(SMC) (15,16),智能控制17- - - - - -19),等等。通过将这些算法应用到永磁同步电动机伺服系统中,永磁同步电动机伺服系统的性能已经显著地改善。

在上述算法中,SMC方法,它能保证良好的跟踪性能,尽管参数或模型的不确定性,已广泛应用于非线性系统由于其强大的鲁棒性和快速的动态响应20.,21]。尽管如此,抖振现象的主要因素是阻碍了SMC的进一步发展。削弱抖振效应,采取了不同的方法,可以概括为以下三种类型(22- - - - - -24]:(我)不连续控制功能代替了“饱和”或“乙状结肠的。”(2)使用高阶SMC技术。(3)利用控制器的动态收益。

通过采用这些想法,修改后的SMC方法已经成功地应用于许多领域。冯et al。25)提出了一种新的实现法律,达到削弱抖振的预期目标。作者在26)使用super-twisting算法的循环速度控制器实现高性能和减弱嚷嚷起来。在[27),提出了一种自适应的一阶滑模控制器对电动气动执行机构的控制和评估。然而,上述研究忽视不确定性边界的问题,确定控制参数的选择。为了解决上述问题,作者在28,29日),分别提出了自适应滑模的计划。在[28),事先需要的边界扰动,采用低通滤波器带来的时间延迟等一些缺点。在[29日),获得可能很大,导致嚷嚷起来。任何事情都有两面性,这些文章有自己的优点和缺点。然而,在某种程度上,他们促进了控制技术的发展。

出于上述的观察,本文的主要工作集中在速度控制器的设计。主要贡献概述如下。通过结合super-twisting算法和自适应技术,一种新颖的速度环控制器开发这样的要求的高性能永磁同步电动机伺服系统感到满意。特别是super-twisting算法能使电动机有优越的起动特性和降低抖振效应。同时,自适应法可以有效地处理问题,不能事先获得扰动边界。

本文的其余部分组织如下。节2介绍了表面贴装永磁同步电动机的传统模式,和模型的不确定性进行了分析。节3,提出ASMC控制器的设计及其稳定性分析。节4、仿真和实验结果证明该控制策略的有效性。结论是在一节5。

2。预赛

在本节中,为了便于提议的新方法,介绍了一些预赛,包括永磁同步电动机模型和基本的摄动边界分析。

2.1。永磁同步电动机系统的模型

为了建立表面贴装坐标系统中永磁同步电动机的数学模型,它应该被要求做以下假设:(一)电动机的饱和核心将被忽略。(b)电机的涡流和磁滞损耗被排除在外。(c)电动机的电流是一个对称的三相正弦波电流。

基于以上三个假设,表面贴装在转子永磁同步电动机数学模型的速度坐标系表示如下(30.]:

进行静态解耦的轴电流,我们通常制作相当于0,由于磁通永磁时提供的是完全 。当前在直轴是0,这使得电机没有直轴电枢反应(即。,直轴不转矩)。所有电动机的电流被用来获得电磁转矩,相当于他励直流电机。只有通过控制价值,可以控制电动机的转矩,自然实现电动机的静态解耦。因此,电动机的数学模型可以简化为 在哪里和代表当前组件上的电动机定子电流和轴,分别;是定子 - - - - - -轴电压和是定子 - - - - - -轴电压;负载转矩;转动惯量;电动机的机械角速度;摩擦系数;电机磁链;和代表电机极对。

由公式(2),角速度之间的关系和如下: 在哪里参考目前的轴和 可以被认为是集中干扰。

2.2。集中分析扰动边界

永磁同步电动机速度控制本质上是实际的伺服系统输出信号的跟踪问题和给定的参考信号。因此,错误被定义为速度 在哪里给出参考机械角速度。区分(4)的收益率

用(2在上面的方程产生 在哪里 转矩常数和吗 。

虽然建立的数学模型只考虑了外部负载扰动中提到的部分2.1,通常是伴随着在电机参数变异操作。考虑各种扰动,电动机模型进一步改进

然后,我们表示 , ,在哪里是参数变量的总和和负载扰动和是参数变量。考虑到参数变量的变化是小相比,参数的变化本身,它假定 在哪里是一个常数有界但未知值。此外,我们假设 。与此同时,不是一个脉冲信号,也就是说, 在哪里 是随机正数,但它们的值是未知的。

会晤后上述假设,(6)可以改写下列形式: 在哪里 。

从(7),它是派生的

3所示。速度控制器的结构

在一般情况下,永磁同步电动机采用磁场定向控制(FOC),计划系统是一个双闭环结构。滑模控制器外速度环设计永磁同步电动机系统。在本部分中,super-twisting控制器首先设计。然后,设计自适应法应用于super-twisting控制器。

3.1。Super-Twisting控制器设计

通过使用高阶滑模相关理论,以下给出super-twisting控制器: 在哪里和是控制器的增益。

因为它是很难获得精确的边界信息,我们通常假设集总扰动是有界的。然而,super-twisting控制器的收益取决于上下边界值的过程中实验。为了解决这个问题,我们首先需要证明集总扰动必然在数学层面上。

因此,我们表示 。的导数 ,一个可以获得 在哪里 。

此外,和 ,分别代表他们的边界。存在常数参数和这样 和 。然后,我们不难推断 在哪里 是一个常数有界但未知值。基于上述分析,很容易获得系统的集总扰动如下: 在哪里是未知正数和 是集总扰动。

到目前为止,我们不知道每个干扰的边界值,但他们满足了开往所有可能的干扰。因此,问题是简化的设计自适应律,滑动变量 和 满意在有限时间的未知的边界值。

3.2。主要结果

一般来说,控制器上的收益是在非常大的选择值来提高系统的鲁棒性,但这导致了系统的抖振,在有些系统是不可容忍的。为了解决这个问题,自适应律法可用于在线动态调整控制器增益。根据相关理论,设计了自适应制定本法下列定理。

定理1。对于一个积极的常数 ,当 , ;当 ,

证明。 基于上述分析,我们知道 在哪里 。
然后,针对(17),(16)可以写成 为方便表达,我们表示 。为了证明系统的稳定,我们认为以下李雅普诺夫函数: 在哪里 显然,这个矩阵是正定矩阵的参数大于0。的导数在(20.),可以推出 稳定系统,对称矩阵必须正定。因此,矩阵的特征值需要大于0。因此,我们执行 鉴于(22),很容易证明 在哪里 采用李雅普诺夫稳定性定理,给出基于限定时间的导数 在(19)给 定理的证明1就完成了。

备注1。值得指出的是,该方案总结如下。首先,我们介绍表面贴装永磁同步电动机的模型,该模型不确定性进行了分析。其次,该公司提出了控制器的设计。下开发的控制器,保证闭环系统的稳定性。最后,给出了仿真和实验结果证实了该控制策略的可行性。

4所示。仿真和实验结果

4.1。仿真结果

为了验证该方案的有效性,一群比较模拟Matlab-Simulink 2013 b环境中执行速度环控制器,分别使用π,STW, ASTW算法。永磁同步电动机的仿真和实验参数表中列出1。

电流环PI控制器的参数是一致的。比例增益是 ,和积分增益 。系统参考速度作为600 rpm。负载转矩 突然增加了永磁同步电动机系统0.1 s,突然从系统中删除0.2 s。提出了速度控制器的参数 。

三种方法的速度波形从0到600 rpm如图1。它可以看到从图1π的很短的上升时间,但一个非常大的超调与其他两个控制器。ASTW的上升时间和调节时间短一点的STW方法。anti-load干扰的三个控制器的仿真结果如图所示2。当相同的负载扭矩突然从系统中添加或删除与此同时,系统的速度波动下ASTW方法是最小的,对扰动和恢复时间是最短的。此外,汽车的反应问轴向电流,负载转矩和相电流的突然干扰负荷,分别如图3和4。一个可以看到ASTW下电动机的起动电流是最小的。与此同时,喋喋不休已经减了ASTW算法。比较三种方法的性能指标如表所示2。此外,的比较d设在电流响应和T_l根据三个控制器,分别如图5和6。

4.2。实验结果

永磁同步电动机伺服系统的核心设备主要包括永磁同步电动机控制板、永磁同步马达驱动板、正交编码器,信号采集装置,磁粉制动器,永磁同步电动机,等等。实验平台使用DSP控制板的TMS320F28335为主要控制芯片,和实验程序是用C语言和汇编语言的混合物。永磁同步电动机的实验平台是由IPM驱动的三相电压源逆变器。IPM模块的实验平台采用PS21865-AP芯片日本三菱公司生产的。实验数据的收集可以通过使用示波器完成。

同样,当前值不同的算法是一样的,以保证实验的公平性,即。,比例的收益 和积分增益 。实验参数的该速度控制器 。

图7在启动时显示的速度波形图阶段在不同的算法。这表明,超过时间,调整时间,ASTW都是最短的上升时间与其它算法相比。图8实验结果显示π,STW, ASTW负载转矩扰动在600 rpm。这表明ASTW的最大速度下降,这几乎是10 rpm,是最小的。与此同时,ASTW可以返回引用的速度在最短的时间内。在数据9- - - - - -11,每个映像都包含三个子图象。的三个子图象是π,STW ASTW从上到下,分别。图9q-axis的反应目前在创业阶段和负荷,和图吗10是d-axis电流的响应在启动阶段和负荷。图11是比较的相电流响应启动阶段和负荷,分别。比较三种方法的性能指标如表所示3。

5。结论

本文开发了一种新颖的速度环控制器的永磁同步电动机系统。通过结合super-twisting算法与自适应法律,该速度控制器具有良好的鲁棒性,因为它不依赖于集中的信息干扰。它也证明了集总干扰的信号是有界的,和速度误差的闭环系统收敛于零的数学水平。仿真和实验结果给出明确确认该调速器给出了非常卓越的调速性能,没有集中的信息干扰。

数据可用性

没有数据被用来支持本研究。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

本研究为工业发展引导资金支持的宿迁城在批准号S201920。

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