感應電動機驅動系統的效率優化控制研究

劉 艷, 張沾沾

(大連大學,大連116622)

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感應電動機驅動系統的效率優化控制研究

劉 艷, 張沾沾

(大連大學,大連116622)

針對傳統效率優化方法存在依賴電機模型參數、收斂速度慢的問題，提出一種基于參數在線辨識的效率優化控制新方法。在分析感應電動機輕載時各部分損耗與磁鏈內在關系的基礎上，利用函數逼近論,建立一種不依賴于電機模型參數的電機損耗時變模型，設計了基于輸入功率在線辨識時變損耗模型系數的算法。分析研究了電機穩態運行時各種工況下的效率優化控制效果。仿真結果表明,該效率優化方法有效規避了傳統損耗模型依賴于電機模型參數的不足，同時收斂速度相比傳統搜索控制法有顯著提高。

感應電動機;損耗模型;效率優化;參數辨識

0 引 言

目前，廣泛應用于工農業領域的感應電動機具有堅固耐用、結構簡單、運行可靠、制造方便等優點,以感應電動機為驅動力的風機、水泵、壓縮機等大部分器械，其耗電量占電力拖動系統總耗電量80%以上，節能空間較大。其次，在輕載條件下，電機的運行效率很低[1]，如何提高電機輕載時的運行效率，己引起眾多研究者關注。

感應電動機損耗的電磁功率是轉子磁鏈的凹函數[2]，因此，可以通過控制磁鏈來提高電機的運行效率。目前，異步電機的效率優化策略可以分為兩大類：基于損耗模型的損耗模型控制法(LMC)和基于輸入功率的搜索控制法(SC)。LMC控制法收斂速度快，能夠明顯地降低電機損耗，但是它對電機參數具有很強的依賴性。SC不需要電機參數和模型的信息，且尋優精度高，但是它的搜索過程慢，收斂時間長。

文獻[3-4]提出了基于損耗模型的磁通智能優化方法，此方法在優化損耗模型的基礎上引入BP神經網絡求解最優磁通，提升了運算速度。基于損耗模型效率優化方法中的最優磁通可以直接計算得到，具有控制速度快、全局最優等優點。但是該方法需要確切的電機模型參數信息。文獻[5-6]通過模糊控制策略改進了損耗模型控制方法的性能，但是仍然對電機參數具有依賴性。文獻[7-9]通過計及鐵損的損耗模型來進行效率優化控制，在一定程度上提高了電機效率，但是擺脫不了對電機參數的依賴性。文獻[10-11]提出的在線式直流最小模糊搜索控制，是在LMC研究成果的基礎上，實時在線獲取電機各種穩態下的比例因子，具有自適應功能。

針對傳統效率優化方法存在依賴電機模型參數、收斂速度慢的問題，本文提出一種新的效率優化控制方法。首先，分析研究感應電動機驅動系統功率損耗產生的機理；其次，基于函數逼近論構建不依賴于電機模型參數的功率損耗函數；然后，利用輸入功率在線辨識功率損耗函數系數；最后，在額定功率37.3 kW、四極車用感應電動機驅動系統上進行仿真實驗。實驗結果表明，該方法不僅較好地融合了現有效率優化方法SC和LMC的優點，同時還能有效地規避它們的不足。

1 感應電動機驅動系統的功率損耗模型

1.1 感應電動機驅動系統的損耗分析

由感應電動機驅動系統電能和機械能之間能量轉換可知，驅動系統的總損耗包括逆變器損耗和電機損耗。逆變器損耗主要是由功率器件本身在工作中驅動、開通、關斷過程中產生的，與定子電流息息相關。感應電動機自身存在的繞組損耗和磁芯回路損耗，導致輸入的功率不能全部轉化為機械功率輸出，從而產生了電機損耗。感應電動機的損耗包括定轉子銅損、定轉子鐵損、機械損耗和雜散損耗。前兩部分損耗依賴于磁鏈變化，是可控的，又稱為可控損耗。因此，在保持輸出功率不變的前提下，可以通過控制磁鏈Φd使得電動機的損耗達到最小。除了依賴于電機磁鏈，還有不依賴于磁鏈的損耗，機械損耗和雜散損耗是不能通過改變磁鏈來控制的。因此，精確損耗模型對效率優化來說值至關重要的。此外，集膚效應、飽和現象以及高次諧波的存在使得建立含有常數系數的損耗函數變得十分困難。所以建立一個合理、精確的含有時變系數的損耗模型是至關重要的。

1.2 感應電動機功率模型的建立

根據以上損耗產生機理分析，感應電動機驅動系統的輸入功率可表示：

(1)

損耗功率可表示：

(2)

式中：pIGBT為逆變器損耗;pcus，pcur分別為定轉子銅損;pfes，pfer分別為定轉子鐵損;pstr為雜散損耗;pΔ為機械損耗。

逆變器損耗[12]：

(3)

(4)

在d-q同步旋轉參考坐標系下，定轉子銅損可表示：

(5)

在穩態時，鐵損比銅損小，但是輕載時鐵損是電機功率損耗的主要部分。轉子鐵損比定子鐵損小很多，所以可以忽略不計。鐵心損耗[13]表達式可近似表示：

(6)

基于以上分析，含有時變系數的驅動系統輸入功率模型可由下式表達：

(7)

式中，第四項是輸出功率即POUT，其中d可以直接計算出。值得注意的是，雜散損耗和機械損耗表達式的省略和功率損耗模型的簡化產生的誤差將由參數c來校正。

2 感應電動機損耗功率系數在線辨識

由此得到系數矩陣P=[AnBnCnDn]，根據最小二乘算法可得到辨識結果Wg=(PTP)-1·PTY，其中Wg=[agbgcgdg]T。PIN(DC)為直流電流iDC和直流電壓vDC的乘積。

圖1 損耗功率參數辨識流程圖

3 感應電動機驅動系統的效率控制器設計

3.1 勵磁電流的線性優化

在不存在飽和現象的情況下，磁化特性為線性：

所以，式(7)就可變成：

(8)

感應電動機在d-q旋轉坐標系中的轉矩方程和磁鏈狀態方程：

(9)

(10)

(11)

在磁場定向矢量控制中，d-q旋轉坐標系中的d軸沿轉子磁鏈Ψr的方向，因此Ψdr=Ψr，Ψqr=0，isd=ism，得到：

(12)

由勵磁電流isd，電磁轉矩Tem，定子角頻率ωs表達損耗功率，則式(2)可變成：

(13)

由于轉差頻率ωslip=ωs-ωr≈Rrist/Ψr，則損耗功率由ism，Tem，ωr可表示：

(14)

(15)

3.2 磁飽和時勵磁電流的優化計算

對于交流電機，磁鏈的大小緊緊依賴于d軸電流，且定向磁場控制的恒參數電機模型中飽和效應會對電機中的一些變量產生影響，尤其是Lm。因此，磁化曲線近似函數可以表達：

(16)

式中：β=0.9，α=7。

存在磁飽和現象時，損耗函數可以表示：

(17)

效率最優時的最優磁鏈即式(12)取值最小時的Ψr值。將式(14)代入式(15)，并對所得到式子進行求偏導數，令?ploss/?Ψr=0，即得到最優磁鏈Ψopt。

(18)

對于給定的負載條件，這個磁鏈值使功率損耗減少到最小。上述式子中的Ψr由非線性磁鏈觀測器得到：

(19)

4 仿真研究

在上述基于輸入功率在線辨識最優效率控制算法分析的基礎上，利用MATLAB/Simulink進行了實驗仿真驗證。效率優化控制算法使感應電動機輕載效率提高，感應電動機在負載轉矩給定、速度變化較小時其運行狀態近似于穩態[15]。電機穩態運行時，不考慮電機轉速和負載轉矩變化時損耗函數參數a，b，c應該為定值。但當負載轉矩增加時，磁鏈也隨著單調上升，電機總損耗隨著磁鏈的增加先單調下降再單調上升。負載變化對電機效率影響較大。

效率優化控制系統采用轉子磁鏈定向矢量閉環控制，由于MATLAB中所帶的電機模型不包含鐵損，所以首先要利用Simulink中已有的模塊構建考慮鐵損的感應電動機模型。完整的控制原理框圖如圖2所示。圖2中電動機參數：額定功率Pn=37.3 kW，極對數p=2，額定轉速1 400 r/min，f=50 Hz，Tn=15 N·m，Rs=0.087 Ω，Rr=0.228 Ω，Lm=0.034 7 H，Llr=Lls=0.8×10-3H，J=1.662 kg·m2。

圖2 感應電動機效率優化控制系統結構圖

為了驗證參數在線辨識算法的有效性，分析研究了電機輕載和高負載兩種情況下時的效率優化結果。由于負載突然變化時，感應電動機磁鏈動態響應緩慢，為了驗證本文算法的收斂性，分析研究了轉矩快速變化和緩慢變化兩種情況下的效率優化控制效果，并與傳統搜索控制效率優化結果作比較，同時實驗還跟蹤了非現性磁鏈觀測器輸出的磁鏈值。實驗中，給定轉速為1 450 r/min，負載轉矩為0～15 N·m，以每10 s由低到高緩慢變化時，1.4 s時加入本文的效率優化控制算法，電機穩態時實驗結果如圖3～圖5所示。由圖3可以看出，在轉矩負載瞬間變化時SC控制法磁鏈收斂速度比本文所提的效率優化控制器收斂速度緩慢，由圖4、圖5可以看出，本文的效率控制器能耗比SC控制器明顯減少了13%。當負載以每2 s由低到高變化時，轉速和負載如上，1.4 s時加入效率優化算法，實驗結果如圖6～圖8所示。由實驗結果可以看出，由于轉矩的快速變化，SC控制器的磁鏈根本不能收斂到最優值，相反的，本文的控制器不僅能快速收斂到最優，而且能耗比SC控制器減少了27%。實驗結果表明了不同工況下該方法的有效性。

圖3 負載轉矩變化緩慢時磁鏈跟蹤結果比較

圖4 負載轉矩變化緩慢時SC控制的效率優化控制結果

圖5 負載轉矩變化緩慢本文控制器效率優化結果

圖6 負載轉矩變化快時磁鏈跟蹤結果比較

圖7 負載轉矩變化快時SC控制效率優化控制結果

圖8 負載轉矩變化快時本文控制器效率優化結果

5 結 語

本文針對基于損耗模型的效率優化控制嚴重依賴于電機模型參數以及基于輸入功率的搜索控制策略收斂速度慢的問題，在分析異步電動機損耗模型的基礎上，建立了不依賴于電機參數且含有時變系數的功率損耗模型，同時進行基于輸入功率的參數在線辨識，解決了依賴于電機參數和收斂速度慢的問題。仿真結果表明，該方法在規避LMC法依賴參數缺點的同時，比SC控制法具有更快的收斂速度，而且能更好地提高電機效率，效果顯著。

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Research on Efficiency Optimization of Induction Motor Drive

LIU Yan,ZHANG Zhan-zhan

(University of Dalian,Dalian 116622,China)

The traditional optimized efficiency control is sensitive to the variations of induction motors parameters and has slow convergence. A novel efficiency optimization control strategy with online parameter estimation was proposed in this research. The relations between the losses and the flux were analyzed at light load. A power loss model with variable coefficients was developed based on functional approximation theory. The identification algorithm was introduced to identify online the loss function coefficients by input power. The efficiency optimization experiments were carried with load torque variations. The experiment results were compared with the traditional search control. The simulation results show that the proposed method eliminates the dependence on induction motor parameters, while the convergence rate has improved significantly compared with conventional search control.

induction motor; loss model; efficiency optimization; parameter identification

黃劭剛(1948-)，男，教授，研究方向為電機電磁場分析及電機控制。

2015-07-27

遼寧省教育廳科學技術項目(200803525，L2013463)

TM346

A

1004-7018(2016)02-0067-04