IPMSM混合式無位置傳感器調速系統研究

王金玉,李　飛,趙永忠,胡明哲

(1.東北石油大學電氣信息工程學院，黑龍江 大慶 163318；2.青海油田井下作業公司,青海 海西蒙古族藏族自治州 816100)

0　引言

內埋式永磁同步電動機(interior permanent magnet synchronous motor，IPMSM)具有功率密度大、運行效率高、運行可靠等動態特性，因而被廣泛應用于電動汽車、空調、家用洗衣機等對電動機動態性能要求較高的變頻調速系統中，具有廣闊的應用前景[1]。

目前，IPMSM無位置傳感器控制技術適用于低速和中高速環境。電機在低速運轉時，主要利用其凸極特性獲取位置信息，包括旋轉高頻信號注入法[2]、脈振高頻信號注入法等[3]；在中高速運轉時，則通過反電動勢獲取位置信息，主要有模型參考自適應法[4]、滑模觀測器法等[5]。

為了將無位置傳感器控制技術應用于IPMSM從啟動到穩定運行的整個過程，需構建無位置傳感器混合控制系統，即將適用于低速、中高速的兩種控制技術同時應用到IPMSM的控制系統中。文獻[6]將脈振高頻電壓注入法與反電動勢模型觀測法相結合，利用加權函數對這兩種方法各自得到的轉子位置和轉速觀測值進行加權，最終得到混合控制系統中IPMSM的轉子位置和轉速觀測值。但該方法只是采用線性函數對脈振高頻電壓注入法與反電動勢模型觀測法的作用權重進行加權，很難保證在電機轉速切換區內實現平滑切換。對此，本文提出在確定兩種無位置傳感器控制技術的權重系數時引入遺傳算法，搭建目標優化模型，以實時確定兩種方法的作用系數，確保轉速的平滑切換。

1　復合式無位置傳感器技術

1.1　擴展反電動勢模型觀測法

當IPMSM運行于穩態時，滑模觀測器的誤差動態方程如式(1)所示：

(1)

(2)

式中：ωc為低通濾波器的截止頻率。該值的設定可保證基頻信號信息的有效保留，以及高頻信號分量的有效濾除。

對式(2)進行反三角函數計算：

(3)

為準確得到電動機轉子觀測位置，需要補償滯后相位所導致的誤差。一般情況下，采用信號頻率查表的方式找出補償角的數值，并進行相位轉子觀測位置補償[8]。但是該方法并不適用于所有頻率范圍的信號，且對于具有較寬頻率范圍的信號準確性欠佳。

為此，設計了一個截止頻率能夠隨轉子角速度變化而自動調節的低通濾波器[9]，如式(4)所示：

(4)

根據所設計的低通濾波器相位，可制作相位延遲表，然后通過查表的方式得到當前轉速相對應的補償角度Δθ。補償后的電機轉子角度估計值為：

(5)

1.2　脈振高頻電壓注入法

當電機處于靜止狀態時，定義旋轉觀測軸系為deqe、旋轉測量軸系為dmqm。脈振高頻電壓注入法向deqe軸系加入高頻正弦電壓信號。為了從所激勵出的高頻電流中得到誤差信號，將該電壓信號轉換到dmqm軸系中，轉換后的電壓信號表達如式(6)所示。下標“h”表示高頻分量。

(6)

(7)

(8)

基于IPMSM固有的機械特性，向定子旋轉觀測軸系注入高頻電壓信號后，可得到相應的高頻電流響應信號。該電流信號中含有相應的轉子位置信息[10]。結合式(7)和式(8)，可知該電流響應在dmqm軸系下的表達形式為：

(9)

通過式(9)，可以求得：

(10)

當Δθr趨近于0時，sin(2Δθr)≈2Δθr，則式(10)可化簡為：

(11)

由式(11)可知，轉子磁極位置誤差信號εh可通過dmqm軸系中高頻電流相應幅值的差值來求取。

(12)

2　基于遺傳算法的混合觀測器權重優化

混合式無位置傳感器控制技術的重點在于：根據第1節中兩種方法的適用轉速范圍確定合適的轉速切換區間，并確定在轉換區域內兩種控制方法的作用權重。采用傳統方法分析權重問題時，僅考慮了兩種方法的權重γ1和γ2。在轉速切換的過程中，其權重數值線性地由1變為0和由0變為1，以此實現控制方法的轉變。但是采用這種方法不能使轉子位置和轉速估計的誤差方差最小，且權重函數的線性選取不利于兩種估計方法的結合。

基于此，建立了多目標尋優模型，并提出利用遺傳算法實現權重系數的實時優化，以便合理分配兩種無位置傳感器控制技術的應用。

建立多目標優化的數學模型：

(13)

采用傳統的優化算法，不易求解該數學模型。本文通過遺傳算法進行求解[12]。遺傳算法流程如圖1所示。

圖1　遺傳算法流程圖

以目標函數為適應度函數，交叉概率Pc=0.1，變異概率P1=0.2。當高頻脈振電壓注入法和擴展反電動勢模型觀測法作用權重均為0.5時，設電機額定轉速的10%為轉速切換點，則切換控制區域轉速極值分別為ωrt1=80 r/min、ωrt2=240 r/min。在設定的轉換區間80～240 r/min內，按照轉速遞增原則選取10個轉速數據值，對權重系數γ1和γ2進行預測。求解遺傳算法時，設定種群規模s=20、迭代次數為40。

在設定的轉速切換范圍內，經遺傳算法計算，得到兩種控制方法優化后的權重系數曲線，如圖2所示。

圖2　優化后權重系數曲線

如圖2所示，經遺傳算法優化后的兩種控制方法的權重系數呈非線性。與傳統的線性加權系數相比，經遺傳算法優化的權重系數更適用于混合控制系統。該權重系數可以提高轉速估計精度，使兩種控制方法在各自適用的轉速區間內更好地發揮作用。

3　仿真分析與試驗驗證

在0～280 r/min的范圍內，實際轉速曲線與采用混合無位置傳感器控制方法的估算轉速曲線的仿真對比如圖3所示。

圖3　轉速曲線對比圖

從圖3中可以看出，運用混合無位置傳感器控制方法，能夠較準確地檢測轉子位置。同時,在設定的轉速范圍內，估算的電機轉速波形并沒有出現較大的起伏，在轉速上升階段能夠保證較高的估算精度。由此充分說明了采用遺傳算法實時優化權重系數的可行性。

IPMSM在穩定運行時的轉子位置仿真結果如圖4所示。在0.3 s處，轉子位置實際值與估測值也存在較小的擾動，但仍然能夠保持較高的精確度。

圖4　轉子位置仿真曲線

電動機轉子位置估算值與實際值的誤差如圖5所示。

圖5　轉子位置角度誤差曲線

由圖5可以發現，轉子位置的誤差為-3.413°～3.012°，證明了該方法能夠實現轉子位置的精確估計。

4　結束語

在已有的IPMSM混合式無位置傳感器矢量控制的基礎上，傳統的轉速估計方法將擴展反電動勢模型觀測法和脈振高頻電壓注入法進行線性組合。針對傳統方法估算精度不高等缺點，提出了以遺傳算法為基礎、以轉速誤差絕對值和轉子位置角度誤差絕對值最小為優化目標的多目標優化模型，進而實時確定兩種無位置傳感器作用權重。該方法在轉速切換區域能有效提高轉子位置估算精度和轉速控制精度，同時使轉速的過渡更加平穩。通過仿真試驗，驗證了該方法的有效性。該技術可應用于電動汽車、軌道交通、電梯等對電機轉速精確控制要求較高的控制系統中。

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