[發明專利]異步電機轉子磁鏈觀測與轉速辨識的方法

有效

• 申請號: 201210486855.0
• 申請日: 2012-11-23
• 公開（公告）號: CN102931906A
• 公開（公告）日: 2013-02-13
• 發明（設計）人: 黃進;趙力航;李炳楠;孔武斌;盧彬芳;何航
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: H02P21/14
• 分類號: H02P21/14
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 張法高

技術領域

本發明公開一種電機參數的辨識方法，特別涉及一種魯棒性很強的轉子磁鏈觀測器，和基于該觀測器的無速度傳感器異步電機矢量控制方案。

背景技術

目前，三相異步電機的控制方式已趨成熟，矢量控制和直接轉矩控制能滿足大部分工況需求。無論哪種控制方式，轉速都是一個非常重要的控制量。但速度傳感器在某些情況下安裝困難，或是有時為了節省這部分成本，人們希望只根據變頻器上易測得的相電流、相電壓數據，實時辨識轉速，實現無速度傳感器控制。

異步電機無速度傳感器原理可以分為兩種類型：一類要求轉子具有不對稱性，如轉子槽諧波法、高頻注入法，這類方法需要對信號的頻譜進行分析，程序費時費力，高速時對硬件要求很嚴苛；另一類方法是基于異步電機的數學模型，用某種數學方法辨識其中的轉速，如基于狀態觀測器的方法，涉及人工智能的方法，以及基于模型參考自適應原理（MRAS）的方法。

如今，科研工作者已經研發出很多基于異步電機數學模型的無速度傳感器算法。屬于狀態觀測器范疇的有：全階狀態觀測器與降階狀態觀測器，擴展卡爾曼濾波器（EKF)，以及滑模觀測器（SMO)。狀態觀測器法對電機參數變化敏感，為了滿足全局穩定使得算法復雜；EKF計算復雜，大量隨機參數要調試得到；SMO魯棒性較強，但固有的抖動對電機低速運行有害。涉及人工智能的方法一直是本行業的研究熱點之一，只是受限于硬件，離實用化還有一定距離。傳統MRAS的物理意義明確，算法較簡單，穩態精度比較好，但易受電機參數變化影響，比如定子電阻R_s。隨著對MRAS算法的深入研究，人們發現選擇不同的參考模型和可調模型，可以演化出不同結構的MRAS辨識算法，如基于轉子磁鏈、基于反電勢、基于瞬時無功功率等。此外，在MRAS結構下應用滑模原理、模糊控制原理等，可以演化出很多不同的結構，研究改進的余地很大。

判斷一種轉速辨識算法的好壞，主要是看這種算法能否在一個較寬的調速范圍內保持辨識精度。電機的數學模型總是不夠精確，而且一些參數還會隨著電機運行而變化，從而大大影響辨識的精確性。低速下，定子電阻R_s的變化對轉子磁鏈ψ_r觀測的影響最大，進而影響基于磁鏈觀測器的無速度傳感器的辨識精度。針對R_s的影響，有學者在觀測器中加入R_s的自適應辨識來改善低速性能，但此法對觀測器的穩定性設計要求較高，通用性不強。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明提出一種與定子電阻無關的轉子磁鏈觀測方法，能夠在線觀測異步電機的轉子磁鏈，辨識轉速。該方法對定子電阻變化不敏感，而對干擾有較強的魯棒性。

這種異步電機轉子磁鏈觀測與轉速辨識的方法，根據實時測得的定子電壓u_s、定子電流i_s，通過基于極致扭曲（Super-Twisting）理論的滑模觀測器，觀測得到轉子磁鏈ψ_r并作為參考值，由轉子磁鏈電流模型求得的轉子磁鏈并作為可調值，構成基于轉子磁鏈的模型參考自適應系統（Model?Reference?AdaptiveSystem，MRAS），通過自適應律來辨識異步電機轉速

由所述的極致扭曲（Super-Twisting）理論的滑模觀測器，觀測得到轉子磁鏈ψ_r的過程如下：

首先，將三相異步電機在靜止坐標系下的數學模型寫作如下形式：