论永磁同步电动机无传感器存在的问题

lihongqiang

2. PMSM 矢量控制原理PMSM 矢量控制的基本思想是先将定子电流通过坐标变换转换为旋转坐标系下的励磁分量id 和转矩分量iq，再通过坐标反变换变换为静止坐标系中的实际控制量，模拟直流电动机的转矩控制规律，简化了PMSM 的控制。永磁同步电动机的用途不同，其电流矢量的控制方法也不相同，常用的控制方法主要有：id=0 控制、控制、最大转矩电流比控制、弱磁控制等，其中id=0 控制应用较多。
　　2.1 id=0 控制由文献知，PMSM 的电磁转矩基本上取决于定子电流交轴分量iq 和直轴分量id。在永磁同步电动机中，由于转子磁链基本恒定不变，故采用转子磁链定向并取id=0，通过控制iq 即可实现最大电磁转矩控制。中国硕士论文网提供大量免费硕士论文。
　　2.2 控制该方法可使电机的功率因数为1，逆变器的容量得到充分利用。由于转子励磁不能调节，在负载变化时，转矩绕组的总磁链无法保持恒定，电枢电流和转矩之间不能保持线性关系，退磁系数较大，永磁材料可能被去磁，造成电机电磁转矩、功率因数和效率的下降。
　　2.3 最大转矩电流比控制该方法在电机输出转矩满足要求的条件下可使定子电流最小，减小了电机的铜耗，有利于逆变器开关器件工作。运用该方法可降低系统的运行成本，在此基础上若采用适当的弱磁控制，还可以改善电机高速运行时的性能。其缺点是功率因数随着输出转矩的增大下降较快。
　　2.4 弱磁控制在电机电压达到逆变器所能输出的最大电压之后，要想继续提高转速就必须调节id和iq。
　　增加d 轴去磁电流id 或减小q 轴电流分量iq，都可以使电压保持平衡关系并达到弱磁效果。中国硕士论文网专业提供提供毕业论文代写服务。
　　而电机相电流有一定的上限值，增加id 而要保持相电流低于上限值，就要减小iq。因此，常采用增加去磁电流的方法来实现弱磁增速。
基于观测器的估算方法观测器的实质是状态重构，其原理是重新构造一个系统，利用原系统中可直接测量的变量如输出矢量和输入矢量作为它的输入信号，并使输出信号在一定条件下等价于原系统的状态。目前研究较多的观测器有：全阶状态观测器、降阶状态观测器、扩展卡尔曼滤波和滑模观测器。
　　1992 年美国麻省理工学院的学者发表了采用全阶状态观测器的无传感器永磁同步电机调速系统的论文。全阶状态观测器利用完整的电机微分模型来估计转子位置和速度。该方法动态性能好，稳定性高，但是为满足系统的全局稳定条件，全阶状态观测器在电机高速和低速时需采用不同的增益矩阵。此外，由于状态观测器受电机参数变化的影响较大，还需要另外一个状态观测器估计电机参数，这样将使估计算法更加复杂。目前，基于观测器的无传感器技术主要的研究方向是在原有基础上对观测器进行改造，降低系统对电机参数及负载变化的敏感性，提高系统的动态性能。
　　在文献中，将永磁同步电机无位置传感器速度控制设计为离散时间的降阶模式非线性观测器，用测量到的定子电压、电流估算电机的位置和速度。观测器基于最小二乘法优化方法，且使用了高、低速平滑地切换开环与闭环控制的技术，避免观测器工作在恶劣条件下。此方法只需一般数量的在线运算，全局稳定性好。
　　卡尔曼滤波器是美国学者卡尔曼(R. E. Kalman)在20 世纪60 年代初提出的一种最小方差意义上的最优线性估计方法，其特点是考虑了系统的模型误差和测量噪声的统计特性，可以有效地削弱随机干扰和测量噪声的影响。扩展卡尔曼滤波器(EKF)是线性系统状态估计的卡尔曼滤波器在非线性系统的扩展应用。这种方法首先以定子电流和转子磁链为状态变量，以转速为参数建立电机状态方程，然后将状态方程线性化，再运用卡尔曼滤波器的递推公式估算出转子的位置和速度。该方法得到的估算转速值与实际值非常接近，由估算值构成的闭环系统在宽调速范围内具有良好的特性，但算法比较复杂，计算量相当大，需要用高速、高精度的数字信号处理器，增加了系统的成本。
滑模观测器利用滑模变结构控制系统对参数扰动鲁棒性强的特点，把一般状态观测器中的控制回路改成滑模变结构形式。滑模变结构控制与常规控制策略的根本区别在于控制的不连续性，即系统“结构”随时变化的开关特性。该控制特性可以迫使系统在一定条件下沿规定的状态轨迹作小幅度、高频率的上下运动，即“滑模”运动，使状态的运动点以很小的幅度在相平面上运动，最终运动到稳定点。该方法具有很强的鲁棒性，但会引起系统抖动，产生较大的转矩脉动，对系统不利。因此，如何在去抖动的同时仍保持系统的鲁棒性成为该方法迫切要解决的问题。
　　3.3 模型参考自适应法模型参考自适应方法(MRAS)辨识的主要思想是把不含未知参数的方程作为参考模型，将含有待估计参数的方程作为可调模型，两个模型应该具有相同物理意义的输出量。利用两个模型输出量的误差构成合适的自适应律实时调节可调模型的待估参数，以达到控制对象的输出跟踪参考模型的目的。通常，根据稳定性原理可得估计速度的自适应规律，系统和速度的渐进收敛性由Popov 的超稳定性保证。在永磁同步电动机中，电流模型与电机转速有关，通常选择电流模型作为可调模型，选PMSM 本身为参考模型。虽然数学模型是精确的，但估计精度仍受电机参数的影响，如电阻和电感随温度变化等，同时还受电流检测精度的影响。
　　该方法计算强度大，需要高速度高精度的数字信号处理器，但基于该方法的控制系统相对简单，能获得良好的动态性能。
　　3.4 高频注入法为解决电机在低速时转子位置和速度估算不准的问题，美国R. D. Lorenz 等学者提出了高频信号注入法，即给电机注入高频电压信号，跟踪电机内部固有的或认为的凸极性来获取转子位置和速度信息。该方法需要PMSM 具有一定的凸极，它依赖外加的高频激励来显示凸极性，估计精度与转速无关，并且对电机参数变化不敏感，能在低速甚至零速时对转子位置进行精确估计。但是，运用该方法时必须把握好注入高频信号的幅值，否则会带来高频噪声污染问题。目前常用的高频注入法主要有旋转高频电压注入法、脉振高频电压注入法、PWM 开关的高频励磁法。采用旋转高频电压注入法的转子位置自检测系统自成一体，易于调试和实现，但转子估算角度需要相位补偿，电机要有较高的凸极率。脉振高频电压注入法对电机的凸极性要求不高，但对调节器的参数要求比较敏感，如何整定调节器参数是个关键。
　　3.5 人工智能控制自 20 世纪90 年代起，人工智能控制思想开始在电机传动控制领域显露端倪，模糊控制、人工神经网络、自适应控制、遗传算法等纷纷应用于电机控制方案中。虽然屡有文章报道这些算法，但人工智能控制方法辨识速度在理论上还不成熟，其硬件实现还有一定难度，产业化道路仍很漫长。然而，其发展前景广阔，相信随着控制理论与应用的日趋成熟，其必将为交流传动控制领域带来革命性的变化。
　　4. 现有无传感器技术存在的问题尽管无传感器技术可以解决机械式传感器固有的缺陷，许多文献也都报道了其在PMSM中的应用，但这些方法或多或少存在有待解决的问题。
　　(1) 转子初始位置检测问题：机械式传感器能探知电机静止时转子磁极位置，使电机和逆变器配合工作于自控同步状态，因而电机起动不会失步。无传感器技术无法在电机静止时从电机的电气特性知道转子的初始位置，虽然高频注入法可以测出θ，但是该方法无法判断转子磁极的极性，需要附加手段。因此，转子初始位置角的检测是PMSM 实现无传感器运行的首要问题。
　　(2) 低速运行误差大：低速时，控制系统中的信号信噪比下降较为严重。采用基于状态方程的控制算法时，由于信噪比很低，导致转子位置及速度信号的提取失败。
　　(3) 计算量大，实现困难：文中所述能估算出电机在零、低速时转子位置和速度的方法都比较复杂，硬件实现困难，需要高速度、高精度的数字信号处理器。

sundj

楼主贴的这些适合经理人看，有没有给工程师看的具体一些的？

xiaolinfa1987

我觉得初始定位比较难，也是和异步电机区别比较大的地方。

zhyulong29

讲得不错，不过这些东西大家都很好理解。最难的地方是如何实现这些方法

knox

谢谢楼主了，这个篇文章真好！

knox

谢谢楼主了，这个篇文章真好！

fklzzu

普及性文章，不錯，謝謝。

maojiajie

恩恩，技术人员需要更详细点的说明

bldc菜鸟

讲的不少，有点参考价值