一种基于扰动观测的永磁同步电机无模型控制方法
阅读说明：本技术 一种基于扰动观测的永磁同步电机无模型控制方法 (Permanent magnet synchronous motor model-free control method based on disturbance observation ) 是由 张硕 杨楠 张承宁 李雪荣 李雪萍 于 2021-08-13 设计创作，主要内容包括：本发明提供了一种基于扰动观测的永磁同步电机无模型控制方法,其在电流预测控制过程中仅需要调节两个观测器控制参数,而不依赖于任何电机参数,克服了现有技术易受温度、磁场饱和、运行状态等因素造成的参数漂移和模型失配影响的缺点,降低了电流预测控制在参数扰动时的谐波含量,避免了振荡和电流静差,提高了电机控制的鲁棒性,从而能够达到现有技术所不具备的诸多有益效果。(The invention provides a disturbance observation-based model-free control method for a permanent magnet synchronous motor, which only needs to adjust two observer control parameters in the current prediction control process without depending on any motor parameter, overcomes the defects that the prior art is easily influenced by parameter drift and model mismatch caused by factors such as temperature, magnetic field saturation, running state and the like, reduces the harmonic content of current prediction control during parameter disturbance, avoids oscillation and current static error, improves the robustness of motor control, and can achieve a plurality of beneficial effects which cannot be achieved by the prior art.)
技术领域
本发明属于永磁同步电机控制技术领域，尤其涉及一种基于龙贝格扰动观测器和超本地模型对电机参数失配情况下的电流实现预测控制的方法。
背景技术
在永磁同步电机的驱动中，位于控制结构的最内侧的电流环起着非常重要的作用，直接影响着电机驱动系统的动态和稳态性能。目前，预测电流控制由于其易于处理多变量情况、动态响应快、易于包含时间变量和非线性等优点，逐渐成为永磁同步电机控制的主流方式。在无差拍预测电流控制中，d-q轴电压矢量由参考电流值、反馈定子电流和转子位置预测得到，经逆变器SVPWM调制后，电压加到永磁同步电机上，从而在一个控制周期内，实际电流可以跟随参考电流。但由于永磁同步电机控制系统包含许多非线性因素，如运行条件下不可避免的干扰和参数变化，而上述无差拍预测控制也不可避免的存在精度过于依赖控制模型的缺点，其性能很大程度上取决于实际电机，电机运行时，电机参数发生变化，导致参数漂移。同时，这些参数还会受到内部和外部未知干扰的影响，这导致电机控制性能降低、抗干扰性能差、鲁棒性低。电磁参数的不匹配也会进一步导致预测电流控制器计算出的参考电压偏离所需值。
发明内容
针对上述本领域中存在的技术问题，本发明提供了一种基于扰动观测的永磁同步电机无模型控制方法，具体包括以下步骤：
步骤1、构建含有系统参数扰动的电机电压方程；
步骤2、基于所建立的电机电压方程得到用于永磁同步电机无模型电流预测控制的超本地模型；
步骤3、以电流与系统扰动作为状态变量，构建不含模型参数的龙贝格扰动观测器及系统状态方程；对系统的稳定性进行分析得到所述龙贝格扰动观测器的极点；
步骤4、利用所述龙贝格扰动观测器观测出系统扰动，代入所述超本地模型计算得到参考电压，并用于所述无模型电流预测控制。
进一步地，步骤1中构建的电机电压方程具体采用以下形式：
其中,R0、L0、ψf0分别为定子电阻、电感和转子永磁体磁链的标称参数，ωe为电机转子电角速度，id、iq分别为电机的d、q轴电流，Ud、Uq分别为电机的d、q轴电压，fd、fq分别为电机的d、q轴系统扰动，表示参数的微分。
进一步地，步骤2中所述超本地模型由所述电机电压方程推导得到以下形式：
其中，Fd、Fq分别为电机的d、q轴的电机系统未知量变化造成的扰动，ε为输入电压的增益值，是与电机定子电感的标称值有关的常数。
进一步地，步骤3中所述不含模型参数的龙贝格扰动观测器构建过程如下：
基于d、q轴系统扰动fd、fq变化率为零，即的假设，选取d、q轴电流以及系统扰动作为系统状态变量，构建该龙贝格扰动观测器的状态方程并执行离散化得到:
其中，k1、k2为观测器增益，Ts为采样时间，上标“∧”表示相应参数的估计预测值，k为某时刻，
进一步地，步骤3中对极点进行配置,从而对系统稳定性进行分析,系统状态特征方程具体构建为以下形式：
|λI-G|＝-[λ2+(k1-2)λ+1-k1-Tsεk2]2＝0
其中，λ为特征方程的特征根，即系统的极点，I为单位矩阵。
求解这个特征方程，可得到扰动观测器极点为：
使所述极点分布在z域单位圆内以保持稳定，并由此确定k1、k2各自的取值范围。
进一步地，步骤4中，具体利用所述龙贝格扰动观测器观测出的系统扰动和估计预测值，代入所述超本地模型并离散化后，计算得到以下参考电压：
其中,分别为参考电压，分别为参考电流，α是与电机定子电阻的标称值有关的常数。
上述本发明所提供的方法，其在电流预测控制过程中仅需要调节两个观测器控制参数，而不依赖于任何电机参数，克服了现有技术易受温度、磁场饱和、运行状态等因素造成的参数漂移和模型失配影响的缺点，降低了电流预测控制在参数扰动时的谐波含量，避免了振荡和电流静差,提高了电机控制的鲁棒性，从而能够达到现有技术所不具备的诸多有益效果。
附图说明
图1为基于本发明构建的永磁同步电机电流预测控制系统框架；
图2为本发明所提供方法的总体流程；
图3为在20kHz采样频率无电机参数扰动情况下执行无差拍电流预测控制结果；
图4为在20kHz采样频率无电机参数扰动情况下实施本发明的电流预测控制结果；
图5为在20kHz采样频率有电机参数扰动情况下执行无差拍电流预测控制结果；
图6为在20kHz采样频率有电机参数扰动情况下实施本发明的电流预测控制结果。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1示出了一个可用于实施本发明所提供方法的电流预测控制系统框图，该控制系统主要包括一个PI速度环、一个改进的电流环、Clarke/Park变换模块、永磁同步电机模块、SVPWM模型和三相电压逆变器构成。电机的abc三相电流由电流传感器检测得到后经坐标变换得到dq轴电流,转速传感器提供实时的转速信号和转子位置信号,给定参考转速,由转速环的PI控制可以得到q轴参考电流。由于采用id＝0的矢量控制策略,故d轴参考电流为0,根据改进的电流环,进行电流预测控制,可以得到下一周期的作用的dq轴参考电压,经坐标逆变换得到αβ轴电压,作为SVPWM(空间矢量调制)模块的输入,输出到逆变器功率模块,最终驱动电机运行。其中，该改进的电流环由龙贝格扰动观测器与基于超本地无模型电流预测控制器两个模块构成。
本发明所提供的可适用于上述系统的方法，如图2所示，具体包括以下步骤：
步骤1、构建含有系统参数扰动的电机电压方程；
步骤2、基于所建立的电机电压方程得到用于永磁同步电机无模型电流预测控制的超本地模型；
步骤3、以电流与系统扰动作为状态变量，构建不含模型参数的龙贝格扰动观测器及系统状态方程；对系统的稳定性进行分析得到所述龙贝格扰动观测器的极点；
步骤4、利用所述龙贝格扰动观测器观测出系统扰动，代入所述超本地模型计算得到参考电压，并用于所述无模型电流预测控制。
首先，建立永磁同步电机在同步旋转坐标系下数学模型:
由于永磁同步电机是一个非线性系统，在电机运行过程中时，电机参数不可避免的会发生变化带来扰动,想要提高电机在各种工况下的控制鲁棒性,就要考虑参数扰动项:
以上各式中,ΔR、ΔL、Δψf为系统参数扰动，R0、L0、ψf0分别为定子电阻、电感和转子永磁体磁链的如电机铭牌上标称的参数，ωe为电机转子电角速度，id、iq分别为电机的d、q轴电流，Ud、Uq分别为电机的d、q轴电压，fd、fq分别为电机的d、q轴系统扰动，表示参数的微分，Td、Tq分别为电机的d、q轴噪声和其他未知干扰项。
由此，步骤1中构建的电机电压方程具体采用以下形式：
步骤2中所述超本地模型由所述电机电压方程推导得到以下形式：
其中，Fd、Fq分别为电机的d、q轴的电机系统未知量变化造成的扰动，ε为输入电压的增益值，是与电机定子电感的标称值有关的常数。
本发明引入了在参数扰动观测中拥有优良性能的龙贝格扰动观测器来观测系统扰动,基于d、q轴系统扰动fd、fq变化率为零，即的假设，选取d、q轴电流以及系统扰动作为系统状态变量构建状态方程:
相应地，龙贝格扰动观测器构建为：
将龙贝格扰动观测器离散化后，考虑到采样时间Ts足够小，可以认为TsR0/L0＝0,且Tsωe＝0，故可以构建出不含模型参数的龙贝格扰动观测器：
其中，k1、k2为观测器增益，Ts为采样时间，上标“∧”表示相应参数的估计预测值，k为某时刻，
步骤3中对极点进行配置,从而对系统稳定性进行分析,系统状态特征方程具体构建为以下形式：
|λI-G|＝-[λ2+(k1-2)λ+1-k1-Tsεk2]2＝0
其中，λ为特征方程的特征根，即系统的极点，I为单位矩阵。
求解这个特征方程，可得到扰动观测器极点为：
使所述极点分布在z域单位圆内以保持稳定，并由此确定k1、k2各自的取值范围。
步骤4中，具体利用所述龙贝格扰动观测器观测出的系统扰动和估计预测值，代入所述超本地模型并离散化后，计算得到以下参考电压：
其中,分别为参考电压，分别为参考电流，α是与电机定子电阻的标称值有关的常数。
通过对基于本发明的具体实例与现有技术比较，能够更加直观地体现本发明所具有的有益效果。图3和图4分别给出了在相同采样频率下20kHz的无电机参数扰动情况下无差拍电流预测控制和基于龙贝格扰动观测器的无模型电流预测控制的仿真结果。试验条件是在给定1000rpm的速度参考速度值，然后在t＝0.02s时使负载转矩由5Nm突变到10Nm。第一通道显示q轴的参考和实际电流，第二通道显示d轴实际电流。结果表明，传统的无差拍预测电流在无参数扰动时虽然动态性能较好,但是存在电流静差,q轴电流对参考电流的跟随性不好；而改进的基于龙贝格扰动观测器的无模型电流预测控制在无参数扰动时q轴没有电流静差,对参考电流的跟随性好,电机控制的动静态性能都得到提高。
图5和图6分别给出了在相同采样频率下20kHz的电机参数发生摄动情况(Ls＝2L0、ψf＝2ψf0)时，无差拍电流预测控制和基于龙贝格扰动观测器的无模型电流预测控制的仿真结果。试验条件是在给定1000rpm的速度参考速度值，然后在t＝0.02s时使负载转矩由5Nm突变到10Nm。第一通道显示q轴的参考和实际电流，第二通道显示d轴实际电流。结果表明，传统的无差拍预测电流对参数扰动相当敏感，dq轴电流均不能准确跟踪参考值，出现明显的振荡，谐波含量大大，电机的控制性能大幅度降低；改进的基于龙贝格扰动观测器的无模型电流预测控制在两种情况下均消除了q轴电流的稳态跟踪误差，跟踪性能好，谐波含量低，对机器参数的变化表现出很强的鲁棒性。
应理解，本发明实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
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