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无刷双馈电机的无速度传感器控制研究现状

排列3 www.jeimw.cn 目前,在普通异步电机中用于无速度传感器控制的方法主要有: 1、直接计算法[Sao, sy:该方法是从电机的数学模型出发,由电机的基本电压、电流、 电磁关系,用电机的等效电路参数来估算电机的转速。这种方法具有计算简单、 响应快速的优点,但存在计算中无任何校正环节,速度的估算精度低,抗干扰性 能差,可能导致系统不稳定的缺点。 2、模型参考自适应法(MR.AS ) faz, s3}:该方法是利用实时调节参考模型的输出量 与可调模型的输出量之间构成的偏差,以实现估算转速的目的。其中的参考模型 不含要估算的转速量,可调模型中含有要估算的转速量。该方法的示意图如图1.8 所示,由于参考模型是转速估计的基础,准确的参考模型是良好精确估计速度的 关键。学者F. Z. Peng在文献【83]中提出了基于反电势模型和无功功率模型的MRAS 转速估计新方法,速度估算时,消除了定子电阻的影响,但实现较困难且转子时 间常数仍然影响这种方法的精确度。

3、全阶自适应状态观测器法:该方法是用电机模型作为参考模型,用全阶状 态观测器作为可调模型,将电机转速视为一个状态变量。低速场合转速估计由于 受电机状态方程固有极点的限制,依据传统自适应律来设计,可能会出现观测器 不稳定的现象[[84. 85]。观测器的增益矩阵和自适应率的选择控制系统的稳定性是研 究得较多的热点[[86-89] 4、扩展卡尔曼滤波法:该方法是利用电机的五阶非线性模型,采用扩展卡尔 曼滤波器方法((EKF)将模型在每一估计点进行线性化,再用卡尔曼滤波器递推得到 估计转速,EKF需要调整的参数较多,参数的设置将会影响系统的收敛速度和系统 的稳定性[[90-91 ] 5、其他方法:转子齿谐波法[[92]、高频信号注入法[[93]、基于神经网络的速度估 计算法[[94]等。 虽然众多的学者研究了很多种估计转速的方法,但是目前机械式速度传感器 仍然在高性能交流电机调速系统中广泛应用,因为这些速度估计器还有许多不足, 控制性能不能满足要求,还有许多的问题需要改善。 在BDFG矢量控制系统的计算中,坐标变换过程中需要用到发电机的转速量, 要在BDFG轴向上安装测速传感器来检测速度,这会使整个系统的器件成本增加, 安全性和可靠性也受到影响,缩短了BDFG的无故障运行的时间。对于环境恶劣的 风电场,尤其是高湿度的海上风电场中影响了BDFG的使用,与BDFG去除电刷和 滑环增加可靠性的目的相违背,所以将BDFG系统引入无速度传感器控制技术将具 有十分重要的意义。关于研究无刷双馈电动机和发电机的无速度传感器控制技术 的文献目前较少。D.Zhou提出了简化的无刷双馈电机无位置传感器的控制方法[[95] 并且将仿真结果与传统的标量控制相比较,比较结果显示无速度传感器控制的动 态性能更好。通过观测转子位置有学者针对无刷双馈电动机提出了间接得到转子 转速的方法。

文献【IS]针对BDFG提出了一种转速辨识方法,针对BDFG内部复杂的电磁关 系,以两相静止坐标系作为参考坐标系,通过对转子磁链同步速和转差速度的估 算来得到发电机转速,实现无速度传感器控制。但在本质上依据电机参数从数学 模型中推算出转速值,并且引入了模糊控制来克服估算转差速度的准确性易受负 载变化的影响。该算法的优点是:计算没有延时、简单、直观。由于是需要大量 电机参数的开环运算,无误差校正环节,系统抗参数变化的鲁棒性和转速辨识的 精度得不到保障。

文献【98]全阶观测器法本身含有MRAS的控制思想,它的参考模型 是电机本体,可调模型是闭环全阶观测器,调节可调模型进行状态偏差计算,达 到辨识转速的目的。通过重新构造一个系统,系统的输入信号是原系统中可直接 测量的变量(如输出矢量和输入矢量),并在一定条件下保证输出信号与原系统的状 态等价。通过全阶观测器辨识转速,能在全速度域得到较好的稳定性、动态闭环 特性。但电机的非线性以及电机参数变化(定子电阻,转子电阻等)仍然影响转速 估计[[160]。目前基于状态观测器的常用方法有降阶状态观测器、全阶状态观测器、 滑模观测器等。这些方法均能对转子位置辨识取得较好的效果,但也存在着对电 机参数变化较为敏感,计算量大,对处理器要求高等问题,实际应用中受到限制。

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