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  • 頭條無軸承電機(jī)無速度傳感器的研究重點(diǎn)
    2019-04-24 作者:孫宇新、沈啟康等  |  來源:《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》  |  點(diǎn)擊率:
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    導(dǎo)語無軸承電機(jī)是集旋轉(zhuǎn)與懸浮于一體的新型電機(jī),在轉(zhuǎn)矩繞組和懸浮力繞組磁場的共同作用下實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)子的穩(wěn)定懸浮。無軸承電機(jī)具有成本低、齒槽脈動(dòng)轉(zhuǎn)矩低、結(jié)構(gòu)簡單、弱磁調(diào)速范圍寬等優(yōu)良特性,非常適合應(yīng)用于高速精密數(shù)控機(jī)床及高壓密封泵等高速驅(qū)動(dòng)的高新技術(shù)領(lǐng)域。

    江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院的研究人員孫宇新、沈啟康等,在2018年第13期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》上撰文指出,無軸承電機(jī)是集旋轉(zhuǎn)與懸浮于一體的新型電機(jī),在轉(zhuǎn)矩繞組和懸浮力繞組磁場的共同作用下實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)子的穩(wěn)定懸浮。無軸承電機(jī)具有成本低、齒槽脈動(dòng)轉(zhuǎn)矩低、結(jié)構(gòu)簡單、弱磁調(diào)速范圍寬等優(yōu)良特性,非常適合應(yīng)用于高速精密數(shù)控機(jī)床及高壓密封泵等高速驅(qū)動(dòng)的高新技術(shù)領(lǐng)域。

    無軸承異步電機(jī)通常采用氣隙磁場定向控制實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)解耦控制[1]。為了實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)矩和徑向懸浮力之間的解耦控制需要準(zhǔn)確檢測轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速。傳統(tǒng)的異步電機(jī)通常在轉(zhuǎn)軸上安裝機(jī)械式傳感器或光電編碼器來檢測轉(zhuǎn)速,但無軸承異步電機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)轉(zhuǎn)子處于自懸浮狀態(tài),轉(zhuǎn)子位置、速度及徑向位移更容易產(chǎn)生振動(dòng)和突變,在轉(zhuǎn)軸上安裝傳感器會嚴(yán)重影響電機(jī)性能,因此無軸承電機(jī)的無速度傳感器研究問題已成為無軸承電機(jī)技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一。如何實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)及負(fù)載突變狀態(tài)下轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的準(zhǔn)確估計(jì)是無軸承電機(jī)無速度傳感器研究的重點(diǎn)。

    近幾十年來,國內(nèi)外學(xué)者研究的無速度傳感器控制方法主要有滑模觀測器法[2,3]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[4]、高頻信號注入法[5,6]、模型參考自適應(yīng)法[7,8]、擴(kuò)展卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter, EKF)算法[9-12]等。其中EKF算法不受電壓直流偏移量的影響,可有效抑制噪聲,估計(jì)精度高,估算范圍廣,因此在電機(jī)無速度傳感器控制中得到了廣泛應(yīng)用。

    但EKF算法抗干擾能力較差且對電機(jī)參數(shù)敏感[13],在電機(jī)運(yùn)行過程中電機(jī)參數(shù)會隨溫度、頻率和負(fù)載的變化發(fā)生改變,從而影響無速度傳感器的性能,因此如何提高卡爾曼濾波器的魯棒性能成為目前的研究熱點(diǎn)。

    針對此問題,文獻(xiàn)[14]提出了一種基于抗差擴(kuò)展卡爾曼濾波器的轉(zhuǎn)速估計(jì)方法,在擴(kuò)展卡爾曼濾波器的基礎(chǔ)上引入抗粗差環(huán)節(jié),可以使系統(tǒng)遇到干擾時(shí)更快收斂,但該方法主要是針對定子電壓和狀態(tài)向量中的干擾,并沒有考慮到電機(jī)本身參數(shù)的變化。文獻(xiàn)[15]設(shè)計(jì)了一種魯棒卡爾曼濾波和自適應(yīng)轉(zhuǎn)速估計(jì),減小了參數(shù)變化對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響。但該方法在增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒特性的同時(shí)也影響了參數(shù)準(zhǔn)確時(shí)的估計(jì)精度。

    文獻(xiàn)[16]提出一種改進(jìn)SRUKF濾波,通過引入時(shí)變漸消因子和弱化因子,實(shí)時(shí)修正濾波增益矩陣和誤差協(xié)方差平方根矩陣,使系統(tǒng)在狀態(tài)突變或負(fù)載擾動(dòng)時(shí)具有更強(qiáng)的魯棒性,但該算法過于復(fù)雜,運(yùn)算量較大,且只在電機(jī)參數(shù)變化較小的情況下適用。

    為了在不影響轉(zhuǎn)速估算精度的情況下減小電機(jī)參數(shù)變化對轉(zhuǎn)速估計(jì)的影響,增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性,本文提出了一種新型擴(kuò)展卡爾曼濾波器,將電機(jī)參數(shù)作為待辨識狀態(tài)向量增廣到系統(tǒng)模型中,分別構(gòu)造三個(gè)狀態(tài)方程串聯(lián)起來,在每個(gè)采樣周期內(nèi)交換參數(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的檢測,使系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。該方法算法簡單,并能有效減小電機(jī)參數(shù)變化對轉(zhuǎn)速估計(jì)的影響。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。

    學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)︱無軸承電機(jī)無速度傳感器的研究重點(diǎn)

    圖4 無軸承異步電機(jī)的控制框圖

    學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)︱無軸承電機(jī)無速度傳感器的研究重點(diǎn)

    圖15 實(shí)驗(yàn)裝置照片

    作者最后指出,本文針對傳統(tǒng)無軸承異步電機(jī)的無速度傳感器矢量控制精度受制于電機(jī)參數(shù)敏感易變的不足,提出了一種新型串聯(lián)擴(kuò)展卡爾曼濾波器。將電機(jī)參數(shù)作為待辨識狀態(tài)向量增廣到系統(tǒng)模型中實(shí)現(xiàn)電機(jī)參數(shù)的在線檢測,采取三個(gè)降階狀態(tài)方程的串聯(lián)結(jié)構(gòu),在每個(gè)采樣周期內(nèi)檢測并交換電機(jī)參數(shù),不僅能夠減小電機(jī)參數(shù)變化對轉(zhuǎn)速估計(jì)的影響,提高系統(tǒng)的精度和性能,還能減小芯片的計(jì)算負(fù)荷,增強(qiáng)算法的實(shí)用性。

    對所提方法分別進(jìn)行了仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,并將結(jié)果與傳統(tǒng)EKF進(jìn)行了對比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:當(dāng)轉(zhuǎn)子電感Lr和轉(zhuǎn)子電阻Rr發(fā)生變化時(shí),采用新型串聯(lián)卡爾曼濾波器相對于傳統(tǒng)EKF能有效降低穩(wěn)態(tài)估計(jì)誤差和偏移,確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。但為了確保轉(zhuǎn)速估算精度,這種新型串聯(lián)擴(kuò)展卡爾曼濾波器建立在電機(jī)的六階狀態(tài)方程的數(shù)學(xué)模型上,在增廣后計(jì)算量較大,因此如何在降階的數(shù)學(xué)模型上應(yīng)用該方法將是下一步研究的問題。

    (原文標(biāo)題為“基于新型卡爾曼濾波器的無軸承異步電機(jī)無速度傳感器控制”;DOI:10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.170757)