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1、开关磁阻电机特性的最优控制摘要:本文介绍开关磁阻电机的特性,为获得电机或电机模拟转换 的最大效率和电磁转矩的最小波动。控制曲线的变量一开通角和关 断角或是导通角),以及每一项的电压都可以通过一个简单的数学 模型估算来获得。集中参数测量的模型需要考虑电机的磁路饱和, 并且功率变换器参数的选择要确保系统的低功耗。共调查研究了两 种典型开关磁阻电机,定转子齿数比分别为Ns/Nr=8/6和6/4,310 电源整流供电。时间曲线可以从数学模型和电机特性的最优估算得 出,而且可以通过某种特殊的测试平台来验证其有效性。关键字:磁阻电动机,模型,控制绪论对电力电子元件和设备的不断改进和其高速发展使得人们增强了
2、 对开关磁阻电机应用研究的兴趣。开关磁阻电机具有直流系列典型 电机的特点,这使得它可以用于车辆的驱动部分。角速度的宽范围 高效率调速使得它可以应用于大功率驱动和直流驱动。转子上无需 供电并具有简单稳固的结构使得电机适用于超高速驱动。开关磁阻 电机另一可取的特点是当电机停转时可直接控制电机的转子位置, 也可以对开关磁阻电机进行转矩控制2,6,7,10。开关磁阻电机也 有缺点,就是其在高速运行时会出现转矩脉动和振动1。 b5E2RGbCAP如图4所示,开关磁阻电机的一般功率变换结构都是一个不对 称的半桥电路。电磁转矩的产生和电机定子绕组的电流方向无关, 而且电机可实施平面的四象限运行。对导通相通电
3、的顺序可以改变电机的转向目导通角的位置,是在提前与极轴还是落后与 极轴决定着电机的启动/制动模式。角度控制和扭矩控制依赖于一下 三个变量:开通角(,关断角(_| ,或是导通角J = _| j,相电压的控制方式是脉宽调制(PWM模式。通过控制这三个变 量,对他们不同的组合都可以在达到平面上的同一电机特性,但这会导致不同的电流,效率和转矩脉动4, 5, 9, 10。所以选择开关磁阻电机驱动系统的必备参数来找到最佳的控制特性是至 关重要的。plEanqFDPw在此论文中,研究用一种准最优控制方式控制开关磁阻电动机 驱动来找到控制特性的最大效率和最小转矩脉动。实现这个目标需 要用精确的原始的数学模型,
4、在众多重复估算中具有简单、有效的 特点,必须在动态过程中需找这个最佳控制特性。此集中参数测量 模式要考虑到磁路的饱和,功率变换元器件的损耗以及因此对电机 效率的影响。DXDiTa9E3d1数学模型从此结构来看,平均转矩和转矩的角度特性依赖于相绕组的自 感和互感系数的角度曲线,并和由此派生的转子位置角有关。通过 各方面的测量和估算可以清楚的看出相邻相绕组的互感系数幅值和 自感系数相比非常低,对电机性能的影响更低。这一结论可以通过 对开关磁阻电机相绕组的正反耦合测量来证明。要建立精确的模型 得考虑定子相绕组的互感系数,例如3,但把此应用于最优控制中 非常困难而且需要动态的大量运算。RTCrpUDG
5、iT 此项研究的集中参数测量8, 9假定一下成立:-电机磁电部分完全对称-相互感系数忽略-磁滞和贴心损耗忽略此数学模型反应着开关磁阻电机的重要特征,如和相电流ik有 关的非线性的相系数和转子位置角,和电子转换器件的功率损 耗,以及电源压降都要考虑。模型有拉格朗日方程建立,拉格朗日 电机函数如下5PCzVD7HxA1)其中 ,=Lk(,相绕组电流方程结果是:是磁链积分变量。2)I;k=1,.,m旋转运动方程式:3)上式中,Tc是电磁转矩:4)在此模型中,Lk感应函数假定为5)Lk(,二X I是转子位置角转到第I k相齿距的位置,frac(x是实数x的小数部分。感应函数的这种分析方法从测量角度看是
6、非常有效的。磁路建 设在转矩曲线的基础上,而上述的这种分析方法对由于磁路的修正 和微小偏差引起的影响的研究也是非常有效的。jLBHrnAILg图1,2, 3所示的感应函数是在非饱和状态下的,饱和系 数和相绕组感应系数 |分别都是根据此状态下的。引用感应辎(5用到电流方程式(2和转矩方程式(4中,考虑当时获得:xHAQX74J0X图1. MRV3电机相绕组感应系数非饱和状态下测量插值曲线(mH)20,5020 40 60 80 100 120 140?(A)图2: a, b.相绕组感应系数的饱和函数分别随图a,电流i;图卜角 度变化图形。MRV3电机的测量曲线由样条函数虚线)插值获得, 它与相电
7、流有关,余玄函数和转子位置角有关。LDAYtRyKfE在等式(6和(7中, R=1.87。保护 程度,IP21;虚拟电流,没有指定;主要尺寸,200 mm160 mmT60 mm;电机空隙宽度=0.35 mm。kavU42VRUs此测试平台由独立的直流发电机激励,所测试的SRM带有转矩 感应仪表。电机有转换器供电,其可以使能三个独立的控制变量: 相电压UavPWM控制),开通角和导通角。电机转子位置角, 和转动速度,由增量式编码器测量,此编码器具有一度的分辨力。 控制系统以AT889C51微控制器为核心。测量任务由具有12信道宽 的功率分析器Norma 6200完成。它可以测量几个动态过程来验
8、证由 数学模型获得的结果,包括有效率和转矩波动。电机效率和电机 转换器效率由功率分析器估算,功率分析结果由电压、电流、转 矩、和速度的时间曲线获得。y6v3ALoS89仿真程序在Borland Dephi 6.0标准下编写目标序言,应用 Runge - Kutta RKF45程序来估算动态过程。在估算过程中,转换器 所有重要变量和整个系统都被包括在内一根据图4中所展示的方 案。估算以数学模型为基础实现了 1,000中不同控制变量的合并估 算:Uav,和,不同的负载转矩值来仿真从电机启动到稳定的 动态过程。采集每相动态运转的末级的1s稳定状态来计算效率和转 矩波纹。M2ub6vSTnP此模型的数
9、字性能是在同一实时动态过程中与装备Athlon XP 1600+处理器的PC机的比率是1:50。稳定状态的估算结果根据控制 变量的三度样条函数插值法获得效率和转矩波纹的平滑曲线。 0YujCfmUCw电机效率和转换器系统依靠特殊的损耗方法,它需要考虑电机 机械损耗Pm,电机总损耗和转换器线路损耗,如公式 9): eUts8ZQVRdI 相绕组阻抗是在平均60C下进行估算的。同样的,SRM电机 的特性测试也是在相绕组保持同样温度下进行的。sQsAEJkW5T在测量和估算过程中,下列曲线:相电流,电流源,转速和转 矩曲线都是已经测量好的;并且在稳定状态下:SRM相电流和电流 源的值;速度,电流,相
10、电压,转矩,电机效率和电机转换系统的 平均值。电流范围也是测量过,估算并比较过。GMsIasNXkA两种电机控制变量的广范围的变化都在这些研究中。仿真结果 如图7所示。测量和估算结果的一致水平符合在达到动态过程稳定 状态下的稳定状态值。因为如此众多的控制变量值和负载着总数大 于200)采用了统计学的方法,其结果如表1中所示。第一行显式 的是测量值和估算值的差值界限,在表的目录中展示了各单项的界 限的百分比一圆周率,效率和平均值,每相的统计平均值和电流源 值。TIrRGchYzg图7.测量比较和MRV3电机的时间曲线:a稳定状态下的电流(=39.5,=30, Uav=22.8 V, n =21/
11、s, Tl=5.7 Nm 。b启动转矩:=19.5, =15, Uav=12.4 V还有转动惯量0.072kg/m2。 7EqZcWLZNX表1.数需模型确认。两种测试SRM电机测量和估算的一致水平。表1中的百分比是说状况满足差限在200以上所测量和估算的情况。lzq7IGf02EBisLrepLmLY limit (%)8 3666 IDSpeed (%)677393Efficiency (%)779395Average and rms current values (%)336987测量和估算的稳定状态值会在两种特殊状态下有些不同:小的 关断角和高的开通角会连带着一个小的导通角,感应系数
12、一和角度曲线用样条函数近似逼近,在磁极跨度的边界处不是十分 精确的。zvpgeqJlhk3最佳控制曲线数学模型运用最佳估算方法试图达到控制参数达到最高效率和最小转矩波纹。估算通过一系列宽范围的控制参数:0UUN。J 。_| _|。在这些关系中,UN是电机额定电压,|是速度减少时的开通角;是当只有一相驱动通电流时 的导通角;回是当有两相接通电流并持续保持时的导通角。对于 每一种的测试情况,动态状态的估算都会持续到稳定状态到来时。电机的效率曲线和包括电流源和转换器的样本在图8中展示。通过 用全部三个控制变量的样条插值法,最佳状态的估算被表示出来。 组大效率的结构非常清晰,如图9 a中所示,MVR3
13、电机的负载转矩 是3 N m,在图9 b中所示,各种负载和电机种类的普遍情况。NrpoJac3v1图8 .MRV3电机估算效率的单独曲线和持续负载的驱动系统图9.控制变量最大效率的估算特性:a MRV3电机和负载Tl=3 N m;b普遍状态SRM电机在持续负载状态下的最大效率,此结果是在三个控制变量中的一个改变时得到的,并依赖转速范围。在低速时,相平均电压值Uav根据和厂的固定值调节。在中等速度范围内,当电 压和角保持不变时,应当调节变量。在高速范围内,相电压 和角继续保持不变,增调,则角也随之增调。1nowfTG4KI图10. n1和n2是在负载作用下的最优控制特性边界速度,是 对MRV3电
14、机的估算结果转速边界值n1和n2将依赖于负载转矩的最优控制模型的控制 范围区分开来,如图10所示。上述的结果都适用于缓慢变化的动态 过程转速加速度低于8/s2)也适用于驱动器控制系统的设计。在 电机的快速变化操作下,最高效率是在稳定状态下通过偏高的开关 角获得的。fjnFLDa5Zo0510 15 20 25 30 35 40 (1/s)图11.最小转矩控制变量的控制特性(MRV3电机HbmVN777sL 4结论这是有关SRM电机在稳定状态下和缓慢动态变化状态下的有关 最高效率和最小转矩波纹的最优控制方法。在最低转速范围内,比 起最高转速,最优控制可以获得最小转矩波纹并且其效率损耗非常 低。在
15、中速和告诉范围内,这两种最优控制目标就是要达到和低速 相同的效果。U,,变量的控制特性在随角速度变化是都是直 线,同样的,新变量也是如此定义,它们由数学模型决定。此论文 所展示的模型比其非线性的SRM,非常简单,但用它来解决各种控 制问题是非常有效和实用的,因为它采用的是快速重复估算。简单 的测量和依赖电机自身结构数据的FE领域的少数可以轻松的定义此 数学模型的参数。V7l4jRB8Hs参考文献1. Binder A (2000 Switch reluctance drive and inverter-fed induction machinea comparison of design pa
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