低壓變頻調速技術在礦井提升機中的應用

2020-08-03 05:10:00趙仕艷謝子殿

黑龍江電力 2020年2期

趙仕艷，謝子殿

(黑龍江科技大學電氣與控制工程學院，哈爾濱150022)

0 引言

礦井提升機是礦山開采和生產過程中的主要設備，其安全、高效運行關系著煤礦的經濟效益[1-2]，目前，中國煤礦企業中應用的提升系統主要有直流調速和交流調速兩大類。直流調速性能存在電刷和換向器故障多、結構和制造工藝復雜等問題，因而逐漸被交流變頻調速系統所代替。在現實應用中，電機由于本身結構系統的復雜性，調速控制系統難以達到預期效果，而直接轉矩控制精度高、動態響應迅速、穩定性高、且其復雜性低于其它控制方式，如省掉了矢量控制中復雜的變換與計算，并且能實現對轉矩的直接控制，滿足礦井提升機調速系統中電機的運行要求。

由于傳統直接轉矩控制具有電機轉矩和磁鏈脈動大的缺點，需更先進的控制算法來實時控制電機的轉矩和磁鏈。文章應用神經網絡控制算法能有效抑制磁鏈和轉矩脈動，改善傳統直接轉矩帶來的這些缺點，提高調速系統的穩定性。

1 礦井提升機變頻調速控制系統

根據安裝提升容器的不同，立井提升分為罐籠提升和箕斗提升，箕斗提升礦井提升機變頻調速控制系統(圖1)中，電機側逆變器采用神經網絡直接轉矩控制方式達到控制電機轉速目的，網側變流器為直流側提供穩定電壓，在此僅對電機側逆變器的控制策略進行研究。

圖1 提升機變頻調速系統

提升機整個運行階段的給定速度如圖2所示，運轉過程主要包括加速、勻速、減速、爬行四個階段[3-4]，即t1至t4運行階段，t5為停車抱閘運行階段，其中高速穩速運行是主要的運行階段。

圖2 電機期望速度圖

2 電機數學模型

在調速系統中，電機磁通和轉矩的估算及轉子磁鏈位置判斷的準確性決定了直接轉矩控制方案的可行性，電機定轉子磁鏈的方程式可表示為

式中：Ψsα、Ψsβ為定子磁鏈α、β軸分量；Ψrα、Ψrβ為轉子磁鏈α、β軸分量；usα、usβ為定子電壓α、β軸分量；urα、urβ為轉子電壓α、β軸分量；isα、isβ為定子電流α、β軸分量；irα、irβ為轉子電流α、β軸分量；Rs為定子電阻;Rr為轉子電阻。

雙饋感應電機電磁轉矩可表示為

Te=np(Ψsαisβ-Ψsβisα)

式中：Te為電磁轉矩；np為極對數。

磁鏈所處的扇區可通過計算磁鏈角得出，磁鏈角方程可表示為

式中：θr為轉子磁鏈角。

轉子磁鏈可表示為

式中：Ψr為轉子磁鏈。

3 傳統直接轉矩控制原理

3.1 直接轉矩控制思想

繞線式異步電機直接轉矩控制的本質是隨時生成合適的轉子電壓矢量用以改變轉子磁鏈的軌跡，從而控制電磁轉矩[5-7]。在直接轉矩控制系統中，繞線式異步電機的轉矩可直接表示為

(1)

式中：Ψs為定子磁鏈矢量；θ為Ψs與Ψr夾角；Ls為定子繞組自感；Lr為轉子繞組自感；Lm為定轉子繞組互感。

在變頻調速系統中，定子側接電網電壓，定子磁鏈空間矢量Ψs是相對穩定的。由于提升機是恒轉矩負載，則轉子磁鏈空間矢量Ψr也是相對穩定的。因此，根據式(1)，只有改變Ψr與Ψs之間的夾角θ才能改變轉矩的大小。

3.2 控制原理

傳統直接轉矩采用查表法進行控制，逆變器產生8種電壓矢量，由電磁轉矩、轉子磁鏈和轉子磁鏈角3個因素共同決定，從中選取合適的電壓矢量，扇區及有效電壓矢量分配見表1，每個電壓矢量中3個邏輯數表示逆變器每個橋臂管子的開關情況，若為1表示上管開通下管關斷，0則表示相反情況。

表1 扇區和電壓矢量

在傳統直接轉矩調速系統中，由電磁轉矩和轉子磁鏈與給定值偏差及轉子磁鏈空間位置共同決定選取最為合適的電壓矢量，生成開關向量表如表2所示，其中eΨr、eTe分別表示磁鏈和轉矩誤差。

表2 傳統轉矩開關向量表

3.3 傳統直接轉矩系統結構

傳統直接轉矩系統結構如圖3所示，轉矩滯環將轉矩脈動限制在一個較小的范圍內，磁鏈滯環維持磁鏈的幅值恒定。開關表模塊接收轉矩和磁鏈的增減信號以及磁鏈的角度信息，采用查表法選取轉子側逆變器驅動脈沖，產生需要的轉矩和磁鏈，轉矩給定值是轉速誤差經PI調節器處理所得。

圖3 傳統直接轉矩控制系統

4 神經網絡控制器

4.1 神經網絡控制原理

傳統的PID由于比例、積分和微分3個系數的固定不變，不能實時根據調節變量的不同狀態及時地調整參數的數值，導致系統的控制效果不理想且出現很多問題，如在電機調速系統中會造成很大的超調量且響應時間慢等。而BP神經網絡PID控制器能根據系統的運行狀態即時調整PID的3個參數。該神經網絡系統的結構如圖4所示，PID采用經典的增量式[8]。

圖4 BP神經網絡控制系統結構圖

PID控制的表達式為

Vu(n)=KPVe(n)+KIe(n)+

KD(Ve(n)-Ve(n-1))

式中：KP、KI、KD為比例、積分、微分系數；e(n)為控制系統誤差。

神經網絡系統結構如圖5所示，該系統采用輸入層、隱含層和輸出層三層結構，通過不斷調節輸入層和輸出層的權值得到PID參數的最佳組合，其中fi(e)和gj(e)分別為隱含層和輸出層函數。

圖5 神經網絡結構圖

隱含層第i個神經元的輸入和輸出為

vi=fi(ui)

式中：xm為輸入層第m個神經元的輸入；ui為隱含層第i個神經元的輸入；ωmi為輸入層加權系數；vi為隱含層第i個神經元的輸出；fi(ui)為隱含層函數。

輸出層第j個神經元的輸入和輸出為

yj=gj(uj)

式中：uj為輸出層第j個神經元的輸入；ωij為隱含層加權系數；yj為輸出層第j個神經元的輸出；gj(uj)為輸出層函數。

權值的調整采用梯度學習方法，為了防止陷入局部最優解，通過增加動量項的方法提高學習效率，則增加動量項的權值學習式為

Vωij(n)=ηδj(n)vi(n)+αVωij(n-1)

Vωmi(n)=ηδj(n)vm(n)+αVωmi(n-1)

式中：η為學習效率；δj(n)為輸出層神經元的局部梯度；α為動量因子；vm(n)為輸入層第m個神經元的輸出。

4.2 神經網絡調速系統

由于脈動將會給電機帶來機械故障，如機械抖動、電機老化和過熱等一系列問題，不僅給整個調速系統帶來很大的危害，造成能源的浪費，而且降低了電機壽命。為了改善電機轉矩和磁鏈脈動，將傳統PID由BP神經網絡PID所代替，該方法能有效地解決這些問題，控制系統如圖6所示。

圖6 神經網絡變頻調速結構圖

5 系統仿真結果

搭建礦井提升機調速系統的仿真模型，網側直流電源Udc=600 V，磁鏈給定值為1，電動機類型選用繞線式電機，電機主要參數:額定功率Pn=600 kW,定子相電壓Us=380 V，定子電阻Rs=0.02 Ω，定子漏感Ls=0.5 mH，轉子電阻Rr=0.02 Ω，定子漏感Lr=0.5 mH，互感Lm=0.5 mH，極對數p=2，額定轉速nN=1 490 r/min，電機轉動慣量J=20 kg·m2。

5.1 亞同步運行區間

分別對兩種控制器下電機在亞同步區間進行仿真分析，仿真條件：0 s時初始給定轉速為1 200 r/min，8 s時躍變到200 r/min，可得到轉子磁鏈軌跡、電機轉速波形和電機電磁轉矩曲線分別如圖7、圖8、圖9所示。

圖9 亞同步區間電機轉矩

圖7 亞同步區間轉子磁鏈軌跡

圖8 亞同步區間轉子轉速

電機在亞同步運行期間，在神經網絡PID控制器和傳統PID控制器下轉子磁鏈波形分別如圖7(a)和圖7 (b)所示，相較于傳統PID轉子磁鏈脈動，神經網絡PID控制器磁鏈脈動明顯降低，傳統PID控制條件下磁鏈脈動為0.1，而神經網絡PID控制條件下為0.02，磁鏈脈動降低了80%。

電機在亞同步運行期間，傳統PID控制器下電機轉速如圖8(b)所示，轉速在加、減速交界處速度有波動，且在電機啟動時有負速度，到達給定轉速調節時間為3.8 s；神經網絡PID控制器下轉速如圖8(a)所示，較傳統PID電機轉速無超調及脈動，到達給定轉速調節時間為3.81 s，保持了傳統PID控制響應速度快和魯棒性良好的優點。

電機在亞同步運行期間，在神經網絡PID控制器和傳統PID控制器下轉矩波形分別如圖9(a)和圖9 (b)圖所示，較傳統PID電磁轉矩脈動明顯降低，傳統PID控制條件下轉矩脈動為450 N·m，而神經網絡PID控制條件下為230 N·m，磁鏈脈動降低了48.9%。傳統PID控制電機轉速在加、減速交界處速轉矩波動更大，且電機在啟動時出現負轉矩。