SRM 調(diào)速系統(tǒng)控制策略與算法綜述

蘆新鳳 續(xù)明進 張 皓

(北京印刷學院機電工程學院北京印刷學院智能制造實驗室,北京 102600)

SRM 作為一種新型特種電機,機身結(jié)構(gòu)簡單,定轉(zhuǎn)子同為硅鋼片疊壓而成的凸極結(jié)構(gòu),轉(zhuǎn)子無繞組和磁鋼且機械強度高,定子繞有線圈,SRM 遵循磁阻最小原理,輸出效率高[1]。 但是,其雙凸的結(jié)構(gòu)和高頻的開關式供電方式也造成了SRM 比其它電機更大的轉(zhuǎn)矩脈動和電磁噪聲,電氣設計變得復雜,進而對其控制策略提出了更高的要求。

電動機調(diào)速系統(tǒng)的根本問題是轉(zhuǎn)矩的控制,作為SRM 調(diào)速系統(tǒng)的核心內(nèi)容,控制策略是實現(xiàn)SRM 轉(zhuǎn)矩脈動抑制控制的主要手段,本文從控制入手對國內(nèi)外近期各種控制策略及其算法的優(yōu)缺點、難易程度、適用場合、實現(xiàn)手段進行概述,為SRM 調(diào)速控制與應用發(fā)展提出建議。

1 SRM 調(diào)速系統(tǒng)的控制策略

1.1 傳統(tǒng)控制策略

1.1.1 電流斬波控制

電流斬波控制(CCC)作為主流傳統(tǒng)控制策略的一種,是通過直接對電流波形的控制實現(xiàn)對SRM 調(diào)速系統(tǒng)的驅(qū)動控制,通過設定電流的上下限,將實際電流與參考電流相比較從而將相電流值限制在參考值附近波動。 這種控制方法主要優(yōu)點是,控制方法簡單直接,效果好,由于輸出電流波形近似為平頂波,SRM 的運行轉(zhuǎn)矩較為平穩(wěn)。 缺點是當負載突變時,電流值被限制在上下限之間無法立即改變,導致抗負載擾動的動態(tài)響應較慢。 適用于電機的低速和制動運行與轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)系統(tǒng)。

1.1.2 角度位置控制

角度位置控制(APC),是在保證相繞組兩端電壓不變的情況下,通過調(diào)整SRM 開關角θon和θoff的位置,達到對電磁轉(zhuǎn)矩的控制。 當減小θon時,電流迅速增大,波形變寬;當改變θoff的大小時改變電流波形的寬度。 這種控制方法主要優(yōu)點是,轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)范圍大,電機輸出效率高,通過角度尋優(yōu),在同時控制開關角狀態(tài)下,能夠?qū)崿F(xiàn)效率最優(yōu)控制;當多相導通時,電機轉(zhuǎn)矩大脈動小。 不足之處是,低速運行時電流峰值較大,易燒毀功率變換器及電機;雙角度尋優(yōu)計算復雜。 適用于高速狀態(tài)。

以上控制策略單獨作用具有一定的局限性,復合控制能充分發(fā)揮各獨立控制的優(yōu)點。 系統(tǒng)仿真表明[2-3]:①CCC+APC 復合控制,并采用滯回比較的方式控制切換,避免轉(zhuǎn)速小幅波動導致的頻繁切換控制,使電機高效轉(zhuǎn)動;②CCC+電壓PWM+APC復合控制,低速采用CCC 控制,中高速采用電壓PWM+APC 控制,高速階段采用APC 控制,構(gòu)成復合控制的平滑過渡。 復合控制既能限制電流峰值大小,又可有效拓寬驅(qū)動系統(tǒng)的調(diào)速范圍;具有較好的啟動和調(diào)速性能。 但仍存在轉(zhuǎn)矩脈動過大、啟動轉(zhuǎn)矩不夠平穩(wěn)等問題。

1.2 直接轉(zhuǎn)矩控制

直接轉(zhuǎn)矩控制(DTC)控制因其控制思想新穎,控制結(jié)構(gòu)簡單,轉(zhuǎn)矩響應快等優(yōu)點,而從三相交流電機引入到SRM 控制系統(tǒng)中,其在SRM 中的典型應用結(jié)構(gòu)如圖1 所示。 但由于SRM 嚴重的非線性,傳統(tǒng)DTC 控制存在一定的局限性,難以適應當前的發(fā)展需求。

針對三相DTC 控制方法不適用于任意相SRM的缺點,給出新的磁鏈構(gòu)造、電壓矢量選擇與開關切換方法[4],仿真完成四相SRM 的DTC 控制,然而未能對控制系統(tǒng)的調(diào)速性能、轉(zhuǎn)矩響應特性及抗干擾能力進行充分考慮,控制性能難以保證。

不同于DTC 控制, 提出了一種基于PWM 的直接瞬時轉(zhuǎn)矩控制(DITC)控制方法[5],控制系統(tǒng)根據(jù)SRM 的轉(zhuǎn)矩特性進行扇區(qū)劃分,并給出滯環(huán)寬度的自適應調(diào)整規(guī)則,對開關管上PWM 波占空比進行調(diào)節(jié)得到合適電壓矢量,達到對電機低速運行時尖峰電流值的抑制,但當滯環(huán)寬帶過小時會導致較高的開關頻率。

而針對傳統(tǒng)DTC 控制中存在負轉(zhuǎn)矩,且轉(zhuǎn)矩安培比低的問題,通過在傳統(tǒng)DTC 的基礎上修正扇區(qū)劃分采用十六扇區(qū)法及電壓矢量選擇對控制系統(tǒng)進行改進,在減小轉(zhuǎn)矩脈動的同時提高了驅(qū)動效率[6-7]。 一種無磁鏈控制方法[8],不再計算磁鏈長度和磁鏈角,根據(jù)電感分布對劃分的扇區(qū)進行重新組織,建立新電壓矢量選擇規(guī)則,通過實時調(diào)節(jié)關斷角度,避免負扭矩,提高轉(zhuǎn)矩安培比。

隨著智能控制的快速發(fā)展,科研人員不斷將其與DTC 相結(jié)合,不斷形成新的DTC 策略,使DTC成為當前SRM 控制系統(tǒng)中最具發(fā)展?jié)摿Φ囊环N控制策略。

圖1 基于DTC 控制的SRM 控制框圖

1.3 智能控制策略

1.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡控制

神經(jīng)網(wǎng)絡控制作為當前應用最廣泛的智能控制算法之一,有著高度的非線性以及自適應能力,能夠通過對樣本的自學習實現(xiàn)對自身的不斷完善、發(fā)展和創(chuàng)新,非常符合SRM 調(diào)速系統(tǒng)非線性、多變量、強耦合控制系統(tǒng)的發(fā)展需求。

在DTC 控制基礎上應用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法[9],運用離線方式對電流—角度—轉(zhuǎn)矩樣本進行訓練,得到電流、轉(zhuǎn)子位置角到轉(zhuǎn)矩的非線性映射。 構(gòu)造出基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的新型觀測器,取代傳統(tǒng)DTC觀測環(huán)節(jié),解決了傳統(tǒng)大功率電機DTC 觀測方法數(shù)據(jù)量大,反饋慢實時性低的問題。 構(gòu)造一種新型直接自適應RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡控制器[10],對參數(shù)變化、外界擾動和SRM 驅(qū)動系統(tǒng)輸入飽和問題進行同時處理。 由神經(jīng)網(wǎng)絡逼近SRM 驅(qū)動系統(tǒng)的理想控制律,基于Lyapunov 理論對神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)進行實時修正,通過引入MLP 技術減少在線更新參數(shù)的數(shù)量,不僅保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性,且便于實現(xiàn)。但是沒有考慮電機的四象限運行,電機效率有待提高。 將RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡與預測控制相結(jié)合[11],如圖2 所示,RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡作為控制系統(tǒng)的預測模型,輸出電機的預測轉(zhuǎn)速,經(jīng)反饋校正和滾動優(yōu)化,對誤差進行實時調(diào)整修正預測數(shù)據(jù)。 使得RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡和模型預測控制優(yōu)勢互補,相比傳統(tǒng)控制策略此控制方法具有網(wǎng)絡逼近和泛化能力強、誤差小等優(yōu)點,但由于控制系統(tǒng)中引入了轉(zhuǎn)矩誤差和相電流的雙目標代價函數(shù),復雜度相對較高。

作為人工智能的主體神經(jīng)網(wǎng)絡技術有著不可否認的地位,并廣泛應用于電機控制系統(tǒng)中,但是由于其通常需要大量的神經(jīng)元數(shù),訓練速度慢,實時性差等原因,難以用于SRM 的實時現(xiàn)場控制中,故開發(fā)出控制精度高、收斂速度更快的神經(jīng)網(wǎng)絡控制策略將是未來一段時間的主要工作。

圖2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡和預測控制的SRM 控制框圖

1.3.2 模糊控制

模糊控制不是一種基于精確系統(tǒng)數(shù)學模型和精確計算的控制方法,它仿照人的思維和控制方式,以感知—修正—逼近—再感知—再修正—再逼近……的方式實現(xiàn)控制,非常復合SRM 控制需求。

一種基于分段諧波電流注入的自適應模糊控制方法[12],通過在參考電流中注入諧波電流來補償轉(zhuǎn)矩誤差,由自適應模糊控制策略得到各區(qū)段注入電流諧波系數(shù),能有效抑制轉(zhuǎn)矩脈動,同時不會大幅度增加開關器件的電流應力。

將模糊控制與PID 控制相結(jié)合[13-14],通過模糊推理確定比例積分微分增益,簡單高效,既克服了PI 控制不能很好適應電機非線性的缺點,又彌補了模糊控制單獨作用的局限性,應用較為廣泛。又在模糊PID 控制的基礎上融入神經(jīng)網(wǎng)絡[15],如圖3 所示,BP 神經(jīng)網(wǎng)絡作為模糊推理器,以轉(zhuǎn)速偏差作為反饋量,通過對該偏差及其一二階變化率的模糊推理,生成SRM 全速范圍運行的實時最優(yōu)PID 參數(shù),調(diào)速系統(tǒng)控制性能顯著提高,但由于智能控制仍處于發(fā)展階段控制,該控制策略理論意義大于實際意義,有待進一步發(fā)展。

作為智能控制的一種,模糊控制雖然具有一定的優(yōu)越性,但其單獨作用時控制系統(tǒng)存在穩(wěn)態(tài)精度低的問題,故SRM 控制中通常將模糊控制與其他控制結(jié)合。 目前在大多數(shù)高性能應用中,應用最多的仍是采用模糊與PI 控制相結(jié)合的方式。 總的來說,模糊復合控制將是模糊控制在當前及未來一段時期內(nèi)的主流發(fā)展方向。

圖3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡PID 控制原理圖

1.4 轉(zhuǎn)矩分配控制策略

SRM 控制存在換相期間轉(zhuǎn)矩增量與轉(zhuǎn)矩下降量不等問題,使得換相期間轉(zhuǎn)矩波動嚴重,是SRM控制的突出問題。 轉(zhuǎn)矩分配函數(shù)(TSF)控制的意義即通過定義合適的轉(zhuǎn)矩分配函數(shù),將總轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配到各相,實現(xiàn)恒轉(zhuǎn)矩控制。

以最小化銅損為目標,提出一種新型離線TSF控制方法[16],求取具有不同系數(shù)的TSF 表達式,使得TSF 的形狀靈活,不限于特定類型,同時對SRM的關斷角和重疊角進行調(diào)整,使得SRM 能在能在不增加銅損的前提下在較寬轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)減小轉(zhuǎn)矩脈動。

將遺傳算法與TSF 控制相結(jié)合[17-18],利用遺傳算法的全局尋優(yōu)能力對SRM 的開關角和TSF 中的變量參數(shù)進行優(yōu)化,得到最佳開關角及TSF 表達式和曲線,在傳統(tǒng)TSF 控制基礎上進一步降低轉(zhuǎn)矩脈動。 不足之處在于遺傳算法自身計算量大,容易陷入局部最優(yōu)解,相比其他控制策略該方法效率不高。

以抑制換相期間轉(zhuǎn)矩脈動和電機運行效率最優(yōu)為背景[19],在TSF 控制系統(tǒng)引入逆轉(zhuǎn)矩補償器構(gòu)成新系統(tǒng),結(jié)合轉(zhuǎn)矩速度雙閉環(huán)控制構(gòu)成在線TSF 控制,使得整個控制系統(tǒng)在全速范圍內(nèi)調(diào)速性能優(yōu)良,啟動快,魯棒性強。

TSF 控制策略作為抑制SRM 轉(zhuǎn)矩脈動最有效的方法之一,有效避免了大的峰值電流和抑制了過度轉(zhuǎn)矩脈動,但由于換相期間需要對導通和關斷兩相進行同時控制,需要占用更多的控制資源,因此構(gòu)造和選擇合理的TSF 是實現(xiàn)SRM 最優(yōu)控制的關鍵。

1.5 變結(jié)構(gòu)控制

SRM 作為一種復雜的高階非線性控制對象,常規(guī)控制方法有時難以達到控制要求,而變結(jié)構(gòu)控制(VSC)由于其自身對內(nèi)部參數(shù)變化和外部環(huán)境擾動不敏感,系統(tǒng)的抗干擾能力強,魯棒性好等特點被引入到SRM 控制系統(tǒng)中,當前隨著控制需求提高VSC 技術也在不斷改進。

改變常規(guī)VSC 控制只有一條切換線的控制方法,設計了一種三段式分段線性切換線的滑模控制法[20],系統(tǒng)無需建立SRM 的狀態(tài)方程,為變結(jié)構(gòu)控制思想在SRM 中的應用提供了一種很好的思路,但仍有待發(fā)展。

針對變結(jié)構(gòu)控制自身抖振問題,在滑膜控制器和自適應TSK 模糊控制器基礎上進行開發(fā)整合,構(gòu)造出自適應TSK 模糊滑模控制器,由TSK 模糊控制器進行在線參數(shù)調(diào)整,對滑膜控制造成的誤差進行補償,從而消除滑膜控制中的抖振現(xiàn)象[21]。實驗結(jié)果表明,所提出的控制策略在對外部擾動的魯棒性方面都優(yōu)于傳統(tǒng)的滑模控制策略。

以SRM 數(shù)學模型為基礎,引入滑模變量的高階導數(shù),設計出SRM 的二階滑模控制[22-24],又在以上常規(guī)二階滑模控制基礎上進行深化[25-26],以DTC 控制為基礎,對外環(huán)速度調(diào)節(jié)器進行改進,提出自適應二階終端滑模轉(zhuǎn)速控制器,取代傳統(tǒng)PI速度調(diào)節(jié)器,并輔以神經(jīng)網(wǎng)絡及扇區(qū)重整,使得控制系統(tǒng)動態(tài)響應快、超調(diào)小,并仿真驗證其控制方法的有效性。

VSC 較強的魯棒性使得其多被應用在可靠性和魯棒性要求高的場所,但由于VSC 存在自身抖振問題,且對SRM 數(shù)學模型的精度要求較高,嚴重影響了其應用范圍和控制精度,且由于對處理器要求較高,不適用于小成本系統(tǒng)中。

1.6 其他控制

除上述幾種常用的控制策略外,基于某一方面控制性能的提升,也衍生出其它控制方式。 如以SRM 的數(shù)學模型為基礎,將電流預測控制與PWM算法相結(jié)合對SRM 的給定相電壓進行預測[27],使電機電流實時跟蹤參考電流,該控制在減小轉(zhuǎn)矩脈動和增強系統(tǒng)穩(wěn)定性方面效果顯著。 缺點是計算量大,對芯片的數(shù)字信號處理提出了更高的要求。在TSF 控制基礎上輔以自抗擾迭代學習控制(ADR-ILC)[28],將SRM 看成空間中重復運動對象,設計基于ADR-ILC 的轉(zhuǎn)矩電流轉(zhuǎn)換器和電流控制器,使相電流對期望電流進行精確跟蹤,快速抑制轉(zhuǎn)矩脈動。

2 控制策略研究發(fā)展趨勢

通過以上分析可以發(fā)現(xiàn)SRM 控制技術的發(fā)展主要與控制算法的發(fā)展有關,除傳統(tǒng)控制策略外,SRM 主流控制策略都是來自先進控制理論與智能控制算法,而每種控制各有優(yōu)劣,可以結(jié)合具體的控制對象和控制要求有選擇的應用。 總體上看,SRM 控制技術的未來發(fā)展將主要圍繞以下幾個方面進行:

①進行算法創(chuàng)新衍生出新的控制策略。

②對現(xiàn)有算法進行實用化研究,并將當前仿真階段控制策略進行硬件實現(xiàn)。

③在SRM 以往的數(shù)學模型上進行改進,適當考慮SRM 的互感影響以及漏磁端部效應。

④綜合各種控制技術,尋找出各種控制之間的最優(yōu)復合控制在實際對象中的應用,將是當前控制技術發(fā)展的主流方向。

⑤持續(xù)發(fā)展智能控制技術將是未來控制發(fā)展大方向。

3 結(jié)語

SRM 雖然起步較晚,但由于其結(jié)構(gòu)簡單,適用各種惡劣環(huán)境,且符合能源發(fā)展需求而受到廣泛青睞,但其較大的轉(zhuǎn)矩脈動和噪聲使得其應用范圍受到限制,從而對控制策略和算法提出了更高挑戰(zhàn)。本文以此為出發(fā)點,對傳統(tǒng)控制策略,先進控制策略,智能控制策略進行分析總結(jié),介紹其在SRM 中的應用情況,分析其優(yōu)缺點,并指出SRM 控制策略未來發(fā)展方向,為SRM 控制的優(yōu)化發(fā)展與更大范圍的應用提供一定的參考。