基于綜合性能評估系統的智能接觸器控制策略

劉佳璇，許志紅,2,3

(1.福州大學電氣工程與自動化學院,福建 福州 350108;2.福建省新能源發電與電能變換重點實驗室,福建 福州 350108;3.智能配電網裝備福建省高校工程研究中心,福建 福州 350108)

0 引言

接觸器是一種大容量開關電器，目前大量裝設于電源出線端與電動汽車充放電接口處，承擔新能源并解網操作與電動汽車充放電任務，用量增加的同時對其性能提出了新的要求[1].研究者們提出通過仿真手段優化開關本體結構，或采取智能控制策略優化接觸器的運動過程.本體結構受材料與尺寸約束，提升空間有限，電器智能化具有更大的潛力[2].但現有的控制方案都針對于特定的優化目標，控制方案孰優孰劣,以及控制方案對接觸器綜合性能的影響還有待討論.因此，有必要對各種智能接觸器產品進行分析，對控制策略進行綜合評估，將控制策略與開關本體結構進行最優匹配，更好地提升接觸器的綜合性能.

選用高精度傳感器件結合虛擬儀器建立接觸器動態特性測試系統，可以檢測線圈電流、線圈電壓、鐵心位移、觸頭信號等信息[3-4].在此基礎上，文獻[5-6]考慮接觸器狀態特征參數的相關性及其對電器狀態的影響度，對接觸器全壽命周期進行狀態表征，并提出將灰色模糊理論應用于觸頭狀態評估.孫曙光等[7-8]分析影響交流接觸器電壽命的特征量，提出基于粗糙集與證據理論的交流接觸器預期電壽命預測方法.楊怡君等[9]研究多臺同規格交流接觸器，提出交流接觸器動態響應特性的評價方法.高筱婷等[10]采用核主成分分析方法進行信息融合，輸入隱半馬爾可夫模型中，實現智能電器運行狀態的監測與識別.

以上研究針對傳統接觸器，反應接觸器的剩余電壽命與動作可靠性.而智能接觸器的評估體系需要重點考慮控制策略對性能參數的影響,能耗等級、抗干擾能力等也是關鍵的考核內容.本文設計智能接觸器綜合性能評估系統，在滿足測試系統數據采集與處理分析功能的同時，利用高速可重配置的FPGA硬件模塊實現接觸器的運行全過程實時控制與高效的控制策略改寫.提出基于云模型與TOPSIS方法的智能接觸器性能評估方法，以分數、雷達圖的方式直觀表征評價結果.在此系統基礎上，對智能接觸器產品進行分析，進而對各類控制策略進行評估比較，使其與開關本體結構實現最優匹配.

1 智能接觸器工作原理

接觸器是一種依據電磁感應原理而動作的開關電器，在運動過程中始終滿足電壓平衡方程和運動學方程，如下式.

(1)

(2)

式中：ucoil、icoil為線圈電壓、線圈電流；Rcoil、Lcoil為線圈電阻、線圈電感；ψ為電磁機構磁鏈；Lcoildicoil/dt為線圈電感自感電動勢；x為鐵心位移；vicoildLcoil/dx為動鐵心運動產生的反電動勢；F為電磁吸力；Ff為反力.靜態電磁吸力可由下式求解，其中，δ為動靜鐵心之間的氣隙.

(3)

在線圈兩端施加電壓后，鐵心電磁吸力克服彈簧反力與機械摩擦力做功，動鐵心運動帶動動觸頭，直至動靜觸頭閉合.傳統的交流接觸器控制電源直接與線圈相連，由此導致運行過程中存在諸多問題，如功耗大、受合閘相位影響動作時間分散性大、運行噪聲大、燃弧時間長等.智能控制的引入可以有效解決上述問題.

圖1 接觸器控制模塊主電路Fig.1 Contactor control module main circuit

智能接觸器電子控制模塊主回路電路結構如圖1所示，該電路有3種工作模態.若兩開關管同時導通，電路工作在激磁態，icoil上升；若開關管1斷開，開關管2導通，icoil經續流二極管緩慢下降，電路工作在續流態；若兩開關管均關斷，去磁模塊工作，在線圈兩端施加反向電壓，icoil急速下降，電路工作在去磁態.對兩開關管的導通狀態進行控制，即可動態調節icoil、ucoil，使得接觸器在交直流寬電壓范圍內工作.

2 智能接觸器綜合性能評估系統

2.1 綜合性能評估體系

對接觸器控制策略研究的相關文獻進行統計整理，歸納控制策略對接觸器性能影響的表征參數，并結合專家經驗與工程實際，選取接觸器運行過程中的重點參數，建立圖2所示的初始評估體系.初始評估體系中存在指標冗余，引入層次聚類法對指標進行篩選，存在兩組指標具有強相關性，即燃弧時間與燃弧能量、燃弧功率與電弧侵蝕量，對其進行剔除.得到最終的接觸器綜合性能評估體系.

圖2 智能接觸器綜合性能初始評估體系Fig.2 Initial evaluation system for comprehensive performance of intelligent contactor

評估體系中每項指標對評估結果的貢獻程度不同，需要合理分配指標權重.層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)對各個指標兩兩進行重要性比較[11]，構造判斷矩陣Arp.修正Arp使其通過一致性校驗，用算術平均法求權重.AHP法易受人的感情因素影響，不同決策者給出的Arp不同，無法衡量權重分配的可靠性，于是引入客觀賦權方法.客觀賦權法考察樣本數據的差異性來決定權重大小[12].其中，熵權法對數據量要求較大，對于異常數據過于敏感，容易造成某項權重極大的不合理情況出現；主成分分析法的賦權結果不針對原始指標，不利于對后續評價結果進行定性分析；變異系數是統計學中用來表示指標變化程度的參數，受樣本離散程度與平均水平的影響，可以充分反映指標的差異度.

采取AHP法與變異系數法結合的綜合賦權法.主客觀權重的差距越小，證明兩權重取值越合理，故采用離差最小化法進行主客觀權重的分配.計算公式如下，假設有m個待評樣本，n項指標，rij為指標數值，a為主觀權重占比，b為客觀權重占比，wz為主觀權重，wk為客觀權重，w為組合權重.組合賦權中客觀權重受指標數據影響，不同的樣本測試數據會改變最終的賦權結果，使得權重可以自適應調節.

(4)

2.2 評估解算模型

本文應用云模型理論以實現兩層指標的轉換.假設定性概念的論域為U={X}，X為與其相關的元素，X對U的隸屬度μ為一個具有穩定傾向的隨機數，隸屬度在論域上的分布稱為云，每一個隨機數都稱為云滴[13].云模型的核心是3個數字特征，期望Ex、熵En和超熵He，定性概念與定量概念均可用這3個數字特征進行表示.期望是樣本的平均值；熵反映云滴的離散程度與取值范圍；超熵反映云滴的凝聚程度與厚度.接觸器各特性參數充滿隨機性與分散性，使用云模型進行評估可以充分表現樣本數據的分布特征，使得評估結果可信度更高.

劃分定性指標的評價等級，確定各等級的評語范圍[cmin,cmax].選擇五級制評價等級，將可以滿足基本動作要求的產品定為及格以上，囊括較大的范圍，各等級劃分范圍如表1所示.計算各評價等級的數字特征，公式如下，He一般取0.01～0.10，熵越小He越小，本文選取He=0.01.

表1 定性指標評價等級劃分Tab.1 Qualitative index evaluation grade division

(5)

(6)

測算得到的指標數據用數字特征表述，公式如下:

(7)

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(9)

(10)

圖3 數據云圖與等級云圖Fig.3 Data cloud map and grade cloud map

以某組實驗吸合時間實驗數據為例，云滴數設為1 000，生成數據云圖與等級云圖，如圖3所示.根據數據云圖的所在位置判斷該樣機的吸合時間隸屬性能評價等級良，但圖形評價結果較為粗泛，沒有具體的數值表征結果，不易于對多層評估體系中的評估結果進行綜合表示.故在此基礎上需要尋求一種數值算法表征評估結果.

TOPSIS算法計算待評樣本與正負理想解的距離，從而計算相對貼近度[14].將由云數字特征構成的云向量作為TOPSIS方法的待評估量，選擇評價等級最高與最低的云向量作為正負理想云向量.構建決策云矩陣如下：

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

2.3 綜合性能評估系統實現

CompactRIO系統中FPGA機箱高速訪問外接I/O模塊，處理需要高速邏輯與精密定時的密集任務，RT控制器實時顯示與記錄高質量數據.本研究利用該設備高速數據采集與控制相結合的優勢，配合上位機虛擬儀器開發了智能接觸器綜合性能評估系統，構造如圖4所示.控制模塊中的器件選擇耐壓1 000 V、耐流20 A，目前市面上接觸器的控制電壓等級為24～500 V，該控制模塊可以對此控制電壓范圍內的所有接觸器進行智能控制，適用于各類智能控制策略的執行.

圖4 接觸器綜合性能評估系統Fig.4 Contactor comprehensive performance evaluation system

3 智能接觸器控制策略評估

3.1 智能接觸器產品性能分析

表2 實驗參數Tab.2 Experiment parameter

智能接觸器產品眾多，分析比較不同智能接觸器產品的性能差異，并借此尋找影響產品性能的關鍵實驗參數.選擇來自3個不同廠家，容量均為40 A，尺寸重量近似的智能接觸器作為測評樣本.3款產品本體結構不同，價格為廠家C>廠家A>廠家B.實驗參數如表2所示，考慮負載不同功率因數、控制電壓交直流下不同電壓大小、不同安裝傾斜角度來模擬實際運行情況.

正交實驗法是一種多因素多水平情況下高效經濟的實驗設計方法，可以有效減小實驗次數，并通過實驗數據分析出實驗的關鍵影響因素.本文實驗中涉及功率因數、控制電壓、傾斜角度3個變量，試品的額定控制電壓為AC/DC 100～250V，額定傾斜角度范圍為-20°～20°，阻感性負載，設計正交實驗因素水平表.

表3 各因素水平表Tab.3 Level table of each factor

若在全部工況下進行實驗，每類產品將進行54組實驗，采用正交實驗法，以L9(33)正交表作為實驗指導，如表4所示，每個樣本的實驗組數減小到18組.

評估結果以雷達圖形式表示，圖中1～9表示實驗組別標號，顏色深淺表示評估結果，中心顏色最深處評估結果為0，最邊緣處評估結果值為1.觀察一級指標評估結果，如圖5所示.產品C在3款產品中性能表現最為出色，尤其是在交流吸合過程優勢顯著.產品B在交流情況下吸持與分斷階段表現尚佳，但吸合階段表現較差，在直流情況下出現拒動作.產品A在交流情況下性能表現最差，在直流情況下較差.各試品各運動階段直流下的性能表現都明顯低于交流評估結果.

表4 L9(33)正交表Tab.4 Orthogonal array of L9(33)

圖5 一級指標評估結果Fig.5 Evaluation results of first-level indicators

分析正交實驗中各因素對評估結果的影響，結果如表5所示，在兩自由度均為2的情況下F臨界值為19，F值超出19表示變異來源與評估結果有顯著關聯.評估最差值出現在控制電壓250 V，功率因數0.35，傾斜角度20°時，即該實驗參數下的性能表現評估結果為最低值.

表5 方差分析表Tab.5 DC experimental analysis of variance

3.2 智能接觸器控制策略匹配

在對3款智能接觸器產品進行比較后發現，若不計入成本，產品C無疑是最優的選擇，但在實際應用中，除性能表現外還需考慮價格因素，產品C價格過高，與產品A、B相比性價比明顯較低.若能在較低結構生產成本的同時擁有更高的產品性能無疑是更好的方案.故選擇產品B的本體結構作為對象，研究與之最為匹配的控制策略，備選控制方案見表6.

以4種吸合過程智能控制方案作為研究對象.方案1為電壓開環控制，根據輸入電壓大小設置恒定的PWM占空比.方案2為線圈電流閉環控制策略，使線圈電流維持在恒定值.方案3為多級分段電流閉環控制策略，在方案2基礎上，將吸合過程分為幾個階段，選擇不同的線圈電流參考值[15].方案4為基于磁鏈變量的閉環控制策略，以磁鏈大小作為準則調節線圈電流[16].

以3種吸持過程智能控制方案作為研究對象.方案1為PID控制，設置PID各環節的控制參數以降低噪聲.方案2為線圈電流閉環控制策略，以恒定的參考電流值使接觸器穩定吸持.方案3為多變量反饋吸持控制策略[17]，將線圈電流和母線電壓實時反饋，自動更新占空比.

分斷階段的控制策略主要有兩種，方案1在硬件電路中添加快速去磁電路，使開關快速分斷.方案2即零電流分斷技術，利用觸頭電流數據在電流零點進行分斷，可以有效減小燃弧時間與燃弧能量，提高觸頭的電壽命[18].

表7 控制方案評估結果Tab.7 Control plan evaluation results

各控制策略的評估結果如表7所示.吸合階段，方案4評估值最高，判定為最優吸合方案.吸持階段，多變量反饋吸持控制策略與線圈電流閉環控制均取得較高分數.但多變量反饋吸持控制策略可以自適應調整線圈電流吸持參考值，不依賴于開關的本體結構參數，在復雜工況下也可以穩定吸持，判定為最優吸持方案.分斷階段，零電流控制策略評估結果優于直接快速分斷.零電流控制策略的實現需要等待觸頭電流零點再添加相應的延時，從而延長了接觸器分斷指令下達后的斷開時間，但從評估結果可以看出，這樣的延長還是利大于弊的.

4 結語

本文構建智能接觸器性能評估系統，在考慮控制特性的情況下對智能接觸器全運動過程進行評估，分析智能接觸器性能表現，指導控制策略與本體結構進行最優匹配.基于云模型理論構建的智能接觸器性能評估模型，將定性指標與定量指標統一度量，充分反映各運行參數的數學特性，使得評估結果具有更高可信度.對3個廠家智能接觸器產品進行性能評估分析，評估結果顯示，交直流通用的智能接觸器在直流控制下面臨更大挑戰，性能表現不如交流控制環境，且易受各實驗參數的影響.據此結論在直流控制下研究智能控制方案，以尋找最優控制方案與樣機結構相匹配，最終確定吸合階段采用基于磁鏈變量的閉環控制策略，吸持階段采用多變量反饋吸持控制策略，分斷階段采用零電流分斷控制策略為最佳控制方案.