鄭 彬,王茂森,戴勁松
(南京理工大學(xué),南京 210094)
基于多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的多軸永磁同步電動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)研究
鄭 彬,王茂森,戴勁松
(南京理工大學(xué),南京 210094)
為了更好地滿(mǎn)足各類(lèi)永磁同步電動(dòng)機(jī)在不同工況下對(duì)電機(jī)性能目標(biāo)的多樣化需求,介紹了一種在MATLAB中進(jìn)行多目標(biāo)最優(yōu)控制算法設(shè)計(jì)方法。采用JMAG進(jìn)行實(shí)際PMSM物理模型仿真,得到更為直接真實(shí)的觀測(cè)結(jié)果并依據(jù)結(jié)果分析得出最優(yōu)方案。利用FPGA完成單芯片資源定制式高性能多軸永磁同步電動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。其后,本文依據(jù)該高性能永磁同步電動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法,通過(guò)能源利用最優(yōu)、轉(zhuǎn)矩特性最好的多目標(biāo)多永磁同步控制典型實(shí)驗(yàn),證明其效果優(yōu)越。該項(xiàng)研究可為定制化制造及高性能專(zhuān)用電機(jī)控制提供一定的借鑒意義。
多軸;永磁同步電動(dòng)機(jī);FPGA;多目標(biāo)最優(yōu);定制式;MATLAB;JMAG
永磁同步電動(dòng)機(jī)具有體積小、質(zhì)量輕、效率高、控制性能高等優(yōu)勢(shì)[1],近幾年在工業(yè)生產(chǎn)、電動(dòng)汽車(chē)、機(jī)器人等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[2]。但由于其在工作過(guò)程中具有多場(chǎng)強(qiáng)耦合的特點(diǎn),理論分析上具有很高的難度,這成為高性能永磁同步電動(dòng)機(jī)控制策略針對(duì)性設(shè)計(jì)的難點(diǎn)[3]。為此,本文利用JMAG進(jìn)行更為真實(shí)的PMSM運(yùn)行仿真。
現(xiàn)今市面上許多MCU或DSP控制板具有通用的控制電路及相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)模塊[4],但是,這些控制板的高速存儲(chǔ)空間有限,模擬信號(hào)采集范圍較窄、PWM通道數(shù)量有限,無(wú)法滿(mǎn)足高性能多軸永磁同步電動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)的需求。下一代驅(qū)動(dòng)器將會(huì)對(duì)驅(qū)動(dòng)性能提出更高的需求,如效率、穩(wěn)定性、壽命、實(shí)時(shí)性、多軸并行控制等,而采用FPGA作為驅(qū)動(dòng)器可以實(shí)現(xiàn)上述多項(xiàng)功能,因此FPGA可以成為下一代主流驅(qū)動(dòng)器。
目前,基于FPGA的多永磁同步控制器設(shè)計(jì)研究的學(xué)者主要集中在高校和研究所[5]。從國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)上可以看到,進(jìn)行此類(lèi)研究并取得一定成果的還不多,而針對(duì)PMSM多目標(biāo)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的研究則更加少。隨著我國(guó)工業(yè)4.0戰(zhàn)略的到來(lái),基于多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的多軸永磁同步電動(dòng)機(jī)控制器設(shè)計(jì),將在節(jié)約能源、提高性能等方面發(fā)揮重要作用。
為了更好地在實(shí)現(xiàn)單電機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化最優(yōu)控制的同時(shí),進(jìn)行PMSM并行控制,本文在MATLAB中建立針對(duì)多目標(biāo)的控制方法設(shè)計(jì),使用JMAG進(jìn)行PMSM運(yùn)行仿真,并將MATLAB設(shè)計(jì)的電機(jī)控制方法與其對(duì)接。通過(guò)對(duì)指定控制方法下電機(jī)的熱場(chǎng)分布、磁滯情況、能量消耗、退磁等進(jìn)行分析,可以得到增強(qiáng)型磁場(chǎng)定向控制(FOC)策略控制系統(tǒng)的最優(yōu)控制參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)定制式最優(yōu)控制方法的設(shè)計(jì)。并將MATLAB控制方法模型轉(zhuǎn)入Quartus II中,建立各PMSM目標(biāo)針對(duì)性的片內(nèi)檢測(cè)與控制電路。通過(guò)參數(shù)及模塊的調(diào)整、組合,實(shí)現(xiàn)單芯片多目標(biāo)定制式多電機(jī)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。
在工業(yè)能耗領(lǐng)域中,來(lái)自工業(yè)電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備的能源消耗量占了總能耗的2/3以上[6]。因此,為了更好地降低工廠生產(chǎn)費(fèi)用,提高生產(chǎn)質(zhì)量,高效的電氣控制性能成為了核心要素[7]。
1) 在工業(yè)自動(dòng)化設(shè)備電機(jī)控制設(shè)計(jì)中,企業(yè)在使用電機(jī)的時(shí)候通常會(huì)以電機(jī)轉(zhuǎn)矩控制特性、速度控制特性、電機(jī)振動(dòng)情況、電機(jī)溫度控制、電機(jī)壽命提出不同的目標(biāo)需求[8]。
2) 往往在同一個(gè)設(shè)備的不同部位,電機(jī)的控制性能需求可能完全不同。如在機(jī)床中,控制主軸和風(fēng)扇的驅(qū)動(dòng)器有不同的要求和反饋機(jī)制。
3) 由于不同廠商生產(chǎn)的同一類(lèi)型電機(jī)在結(jié)構(gòu)和材料上也都存在一定的差異。為了更好地利用電機(jī)的性能,節(jié)約成本,設(shè)計(jì)針對(duì)所使用電機(jī)的專(zhuān)用針對(duì)性控制策略,以進(jìn)一步提高電機(jī)的控制性能。
采用本文介紹的基于多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的多軸永磁同步電動(dòng)機(jī)控制方法,具有設(shè)計(jì)周期短、綜合性能提高顯著、設(shè)計(jì)成本低、面積小、穩(wěn)定性高等諸多優(yōu)點(diǎn)。
1.1 JMAG仿真設(shè)計(jì)
為解決電機(jī)多場(chǎng)強(qiáng)耦合(如圖1所示)、非線(xiàn)性時(shí)變系統(tǒng)理論分析的瓶頸和在實(shí)際環(huán)境下部分特性無(wú)法測(cè)量的困難,更好地了解電機(jī)內(nèi)部工作情況。使用JMAG進(jìn)行電機(jī)參數(shù)化快速建模,并通過(guò)仿真了解電機(jī)各場(chǎng)情況及工作性能特性曲線(xiàn),如:熱場(chǎng)分析、鐵損分析、轉(zhuǎn)矩分析、退磁分析等。
圖1 雙向耦合系統(tǒng)框圖
1.2 MATLAB控制算法設(shè)計(jì)及仿真
為提高電機(jī)控制性能的魯棒性及各項(xiàng)控制性能,針對(duì)應(yīng)用模型建立對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。通過(guò)JMAG-RT將電機(jī)模型導(dǎo)入Simulink當(dāng)中,形成控制單元。由于多電機(jī)運(yùn)動(dòng)控制在數(shù)控機(jī)床及機(jī)器人領(lǐng)域廣泛應(yīng)用,本文在MATLAB中建立如圖2機(jī)械手臂增強(qiáng)型FOC控制策略控制系統(tǒng)模型。采用數(shù)學(xué)模型與反饋機(jī)制并行控制的方式,通過(guò)基于模型的重力距及關(guān)節(jié)間力矩的評(píng)估(Ta,Td),減少控制的波動(dòng),實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)。采用物理場(chǎng)與控制模型雙向?qū)拥姆绞?,可以?shí)時(shí)地了解各場(chǎng)及控制特性情況,從而尋找定制目標(biāo)最優(yōu)控制參數(shù)解。
圖2 機(jī)械手臂增強(qiáng)型FOC控制方法
通過(guò)MATLAB/Simulink求得最優(yōu)仿真控制策略模型,后將其控制策略模型利用DSP Builder導(dǎo)入FPGA當(dāng)中形成專(zhuān)用IP核。
在增強(qiáng)型FOC控制策略中的關(guān)節(jié)間力矩估計(jì)中,我們將機(jī)器關(guān)節(jié)看作剛體結(jié)構(gòu)。其電動(dòng)機(jī)-齒輪-負(fù)載聯(lián)合裝置傳動(dòng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。
圖3 機(jī)器關(guān)節(jié)傳動(dòng)示意圖
圖3中,Ja為驅(qū)動(dòng)電機(jī)側(cè)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;Jm為傳動(dòng)側(cè)等效轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;Jl為連接桿側(cè)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;Bm為傳動(dòng)側(cè)阻尼系數(shù);Bl為負(fù)載側(cè)阻尼系數(shù);θm為傳動(dòng)側(cè)角位移;θs為負(fù)載側(cè)角位移;η=rm/rs=Nm/Ns為減速齒輪的傳動(dòng)比。
令F為從電動(dòng)機(jī)傳至負(fù)載的作用在齒輪嚙合點(diǎn)上的力,則
Tl′=Frm
(1)
Tl′為電動(dòng)機(jī)軸側(cè)的等效負(fù)載力矩,而且
Tl=Frs
(2)
又因?yàn)棣萴=2π/Nm,θs=2π/Ns,所以
θs=θmNm/Ns=ηθm
(3)
傳動(dòng)側(cè)、負(fù)載側(cè)角速度和角加速度關(guān)系如下:
(4)
(5)
或?qū)憺椋?/p>
(6)
在傳動(dòng)軸一側(cè),同理可得:
(7)
得到下式:
(8)
整合得到關(guān)節(jié)間力矩:
(9)
在增強(qiáng)型FOC控制策略矢量控制中,采用三相靜止的ABC坐標(biāo)系、兩相靜止的α-β坐標(biāo)系和兩相旋轉(zhuǎn)的d-q坐標(biāo)系。通過(guò)旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)變換,對(duì)電機(jī)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行解耦。
根據(jù)以上理論,可以推導(dǎo)出ABC靜止坐標(biāo)系到α-β靜止坐標(biāo)系的坐標(biāo)變換矩陣,又稱(chēng)為Clarke變換矩陣:
(10)
從α-β兩相靜止坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為ABC三相靜止坐標(biāo)系的坐標(biāo)變換稱(chēng)為Clarke逆變換。其變換矩陣:
(11)
從兩相靜止的α-β坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為兩相旋轉(zhuǎn)的d-q坐標(biāo)系的坐標(biāo)系變換被稱(chēng)為Park變換。其變換矩陣:
(12)
從d-q兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為α-β兩相靜止坐標(biāo)系的坐標(biāo)變換為Park逆變換。其變換矩陣為:
(13)
其電壓方程:
(14)
其磁鏈方程:
(15)
其電磁轉(zhuǎn)矩方程:
(16)
1.3 FPGA控制算法實(shí)現(xiàn)
為更好地降低多PMSM控制器的開(kāi)發(fā)成本,提高多PMSM控制器的控制性能,該驅(qū)動(dòng)器充分利用FPGA柔性化設(shè)計(jì)的特點(diǎn),通過(guò)使用FPGA片內(nèi)處理器及靈活的DSP資源,實(shí)現(xiàn)精度可調(diào)的浮點(diǎn)型磁場(chǎng)定向控制或直接轉(zhuǎn)矩控制(DTC)及其他需要大量數(shù)學(xué)計(jì)算的算法。保證了在順序操作下系統(tǒng)工作的實(shí)時(shí)性需求。這些基于DSP的復(fù)雜控制功能、協(xié)同控制、通信、標(biāo)準(zhǔn)接口的大量應(yīng)用使得FPGA控制構(gòu)架成為了工業(yè)多電機(jī)高性能驅(qū)動(dòng)領(lǐng)域的理想平臺(tái)。另外,該系統(tǒng)采用Internet接口與互聯(lián)網(wǎng)對(duì)接,滿(mǎn)足未來(lái)伺服系統(tǒng)分布式、網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展方向。采用NIOS II或ARM進(jìn)行多電機(jī)任務(wù)協(xié)同。
為了更好地滿(mǎn)足電機(jī)的定制式高性能控制,本文采用基于DSP技術(shù)的控制策略實(shí)現(xiàn)基于物理模型和控制環(huán)算法的矢量控制。該項(xiàng)改進(jìn)能大大縮小電機(jī)體積,降低成本和功耗。FOC控制算法通過(guò)準(zhǔn)確地檢測(cè)各相電流及電機(jī)轉(zhuǎn)速,可以良好地控制電機(jī)轉(zhuǎn)速及轉(zhuǎn)矩,使得電機(jī)在變載荷環(huán)境下也能保持恒轉(zhuǎn)矩輸出。圖2所示的增強(qiáng)型FOC控制策略,數(shù)學(xué)模型非常復(fù)雜,在電機(jī)高速工作時(shí)需要很強(qiáng)的運(yùn)算能力。而基于圖4的電機(jī)控制系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)高實(shí)時(shí)性的復(fù)雜算法運(yùn)作,并將頂層控制系統(tǒng)集成在單一芯片內(nèi),可以通過(guò)調(diào)節(jié)電機(jī)性能參數(shù),實(shí)現(xiàn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)的多樣化需求。
圖4 FPGA多電機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖
1.4 多目標(biāo)規(guī)劃策略選擇
為解決電機(jī)在實(shí)際工況下的多目標(biāo)工作需求,分析如圖5控制策略與目標(biāo)關(guān)系,對(duì)控制模型及工作特性進(jìn)行觀測(cè),尋找各目標(biāo)隨控制參數(shù)的關(guān)系函數(shù),分配目標(biāo)權(quán)重,建立多目標(biāo)最優(yōu)模型。
圖5 控制策略與目標(biāo)關(guān)系圖
minJ=WTeKTe+WopKop+WenKen+WliKli+WevKev
(17)
式中:WTe,Wop,Wen,Wli,Wev分別為最優(yōu)電磁轉(zhuǎn)矩性能、最優(yōu)運(yùn)行狀態(tài)、最優(yōu)能源利用、最優(yōu)壽命、最優(yōu)環(huán)境影響加權(quán)系數(shù)。KTe,Kop,Ken,Kli,Kev分別為電磁轉(zhuǎn)矩、運(yùn)行狀態(tài)、能源利用、壽命、環(huán)境影響情況。
為了更好地詮釋該多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的多軸永磁同步電動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的可行性,本文建立了以能源效率最高和轉(zhuǎn)矩特性最好為目標(biāo)的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)例。
2.1 JMAG仿真模型搭建
本研究建立以能源效率最高和轉(zhuǎn)矩特性最好為目標(biāo)的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。該實(shí)驗(yàn)選擇電阻值0.89 Ω、電感0.62 mH、工作電壓DC 24 V、功率62 W、額定電流4 A、額定轉(zhuǎn)矩0.2 N·m的永磁同步電動(dòng)機(jī)做為實(shí)驗(yàn)電機(jī)。
首先在JMAG中依據(jù)電機(jī)參數(shù),建立幾何模型,如圖6所示。
圖6 JMAG模型及物理場(chǎng)分布云圖
將JMAG中模型通過(guò)JMAG-RT導(dǎo)入MATLAB當(dāng)中。建立增強(qiáng)型FOC控制策略模型(如圖2所示)。
其次,在MATLAB/Simulink中建立增強(qiáng)型FOC控制策略模型,采用S-function設(shè)計(jì)控制單元,通過(guò)參數(shù)化設(shè)計(jì)的方式快速建模,并以便捷的模塊化組合實(shí)現(xiàn)控制,為JMAG-MATLAB-Quartus II聯(lián)合仿真及應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
2.2 雙目標(biāo)控制仿真數(shù)據(jù)分析及參數(shù)確定
首先,進(jìn)行能源利用率最優(yōu)參數(shù)解分析:
1) 對(duì)電機(jī)能源利用率分析。由于電機(jī)無(wú)用功損耗主要為鐵損,電機(jī)鐵損主要受電機(jī)渦流損耗影響。通過(guò)JMAG采集數(shù)據(jù)分析,電機(jī)渦流損耗主要受到電壓相位角θ的影響。
2)在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,我們將MATLAB中建立在2 000~6 000 r/min速度條件下的增強(qiáng)型FOC控制模型導(dǎo)入到JAMG中,經(jīng)過(guò)電機(jī)渦流損耗及總能耗的計(jì)算,得到電壓相位角在90°~180°范圍內(nèi)的電機(jī)的功率因數(shù)隨電壓相位變化曲線(xiàn)如圖7所示。
圖7 功率因數(shù)隨電壓相位變化曲線(xiàn)
經(jīng)過(guò)對(duì)圖7功率因數(shù)曲線(xiàn)進(jìn)行分析,可以得到:
1) 在不同速度環(huán)境下,電機(jī)都有各自對(duì)應(yīng)的最高功率因數(shù)相位點(diǎn)。
2) 電機(jī)最高功率因數(shù)速度點(diǎn)隨速度增加由相位角180°不斷的向140°移動(dòng)。
3) 在各相關(guān)控制參數(shù)相同情況下,電機(jī)功率因數(shù)隨速度的提升不斷增加。
為了實(shí)現(xiàn)更高的能源利用率,不僅需要尋找各速度點(diǎn)上的最優(yōu)相位角,而且還應(yīng)該在控制上保證更高的轉(zhuǎn)矩,使其盡快地進(jìn)入到高轉(zhuǎn)速目標(biāo)運(yùn)行狀態(tài)。
本臺(tái)電機(jī)的最終目標(biāo)轉(zhuǎn)速范圍在1 000~2 000 r/min之間,我們將實(shí)驗(yàn)電機(jī)控制目標(biāo)定為1 500 r/min。在該環(huán)境下,得到電機(jī)控制的最佳參數(shù)為KR=0.63,K2=0.88,Kp1=3.2,Ki1=1.3,Kd1=0.2,Kp2=1.6,Ki2=1.4,Kd2=0.3,Kp3=1.6,Ki3=0.8,Kd3=0.1,電壓相位角θ=130°,電流相位角α=95°。當(dāng)速度在1 500 r/min時(shí),能源利用率可達(dá)97.3%。
其次,進(jìn)行轉(zhuǎn)矩特性最優(yōu)參數(shù)解分析。
1) 利用增強(qiáng)型FOC控制模型,對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)矩隨轉(zhuǎn)矩角α特性進(jìn)行分析。如圖8所示,曲線(xiàn)1為永磁轉(zhuǎn)矩,顯然其最大值出現(xiàn)在90°。曲線(xiàn)2為磁阻轉(zhuǎn)矩。由于PMSM中的Ld
圖8 轉(zhuǎn)矩角特性曲線(xiàn)圖
2) 由于電機(jī)在工作過(guò)程轉(zhuǎn)矩需求的不同,在不同轉(zhuǎn)矩下最佳電流相位角有所差異。如圖9所示,一方面,電機(jī)轉(zhuǎn)矩隨電流的增加而不斷增加;另一方面,電機(jī)的最大轉(zhuǎn)矩負(fù)載角隨電流的增加,發(fā)生微弱的變化。產(chǎn)生一個(gè)轉(zhuǎn)矩,存在著不同的電流幅值和負(fù)載角。該實(shí)驗(yàn)電機(jī)設(shè)定負(fù)載轉(zhuǎn)矩為0.14 N·m,其對(duì)應(yīng)最大轉(zhuǎn)矩負(fù)載角則對(duì)應(yīng)為115°。
圖9 不同電流下的轉(zhuǎn)矩角特性曲線(xiàn)圖
3) 以id,iq為變量,針對(duì)前述電機(jī)參數(shù),采用MATLAB中增強(qiáng)式FOC控制模型,通過(guò)JMAG模型仿真計(jì)算出電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩后,繪圖得出圖10。圖10中,每一條恒轉(zhuǎn)矩曲線(xiàn)中都存在某一電流與轉(zhuǎn)矩的關(guān)系,還在圖中畫(huà)出了4條同心圓曲線(xiàn)??梢园l(fā)現(xiàn):在轉(zhuǎn)矩較小時(shí),最小電流的工作點(diǎn)靠近q軸,隨著轉(zhuǎn)矩的增加,id分量有明顯增大以充分利用磁阻轉(zhuǎn)矩,此時(shí)最小電流工作點(diǎn)逐漸偏離q軸。
圖10 電機(jī)轉(zhuǎn)矩與id,iq關(guān)系曲線(xiàn)
通過(guò)圖6我們還可以發(fā)現(xiàn),在第一象限內(nèi)也可以產(chǎn)生期望的電磁轉(zhuǎn)矩。但是很多顯然,一方面電機(jī)電流很大,另一方面由于正值id起到加強(qiáng)磁場(chǎng)的作用,所以對(duì)應(yīng)的電動(dòng)機(jī)定制電壓會(huì)更大,因此基本不會(huì)考慮第一象限內(nèi)的工作點(diǎn)。
通過(guò)以上數(shù)據(jù),可以在FPGA中通過(guò)ROM建立轉(zhuǎn)矩和最小電流關(guān)系參數(shù)表。而在FPGA中,采用由外界仿真實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù),通過(guò)ROM存儲(chǔ)在某目標(biāo)條件下最優(yōu)參數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,可以極大程度地降低芯片計(jì)算的工作壓力。當(dāng)采用復(fù)雜計(jì)算、尤其是sin,cos三角函數(shù)計(jì)算時(shí),芯片的資源時(shí)常超過(guò)90%,而使用查找表則可將芯片的資源的使用率降低到30%以下。留下足夠的資源為多電機(jī)高性能驅(qū)動(dòng)提供設(shè)計(jì)空間。
經(jīng)過(guò)對(duì)增強(qiáng)型FOC控制策略參數(shù)變化對(duì)轉(zhuǎn)矩性能的分析,我們可以通過(guò)上述聯(lián)合仿真各圖中找到,電機(jī)轉(zhuǎn)矩性能與交直軸電流及電流相位角參數(shù)之間的關(guān)系。而電機(jī)其他控制參數(shù),如KR,K2等對(duì)電機(jī)的轉(zhuǎn)矩性能影響較小,主要作用體現(xiàn)在電機(jī)穩(wěn)態(tài)性能改進(jìn)上。通過(guò)使用參數(shù)KR=0.69,K2=0.73,Kp1=2.8,Ki1=1.1,Kd1=0.4,Kp1=2.7,Ki1=1.5,Kd1=1.3,Kp1=1.9,Ki1=0.5,Kd1=0.1,電流相位角α=115°,可以實(shí)現(xiàn)快速達(dá)到目標(biāo)轉(zhuǎn)速并較快的進(jìn)入穩(wěn)態(tài)。
采用多目標(biāo)最優(yōu)模型(式(17)),在本臺(tái)電機(jī)中,我們以能源利用及轉(zhuǎn)矩特性為最優(yōu)為模型最優(yōu)目標(biāo)。設(shè)置權(quán)重分別為0.7和0.3。以上基于模型的數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果,通過(guò)MATLAB擬合函數(shù),建立能源利用率、轉(zhuǎn)矩性能與各項(xiàng)參數(shù)的關(guān)系函數(shù)。得到在目標(biāo)轉(zhuǎn)速為1 500 r/min下,穩(wěn)態(tài)最優(yōu)參數(shù)解為KR=0.65,K2=0.82,Kp1=3.1,Ki1=1.2,Kd1=0.3,Kp1=2.3,Ki1=1.4,Kd1=0.6,Kp1=1.7,Ki1=0.7,Kd1=0.1,電流相位角α=103°。
最后,根據(jù)MATLAB模型仿真得到最優(yōu)模型控制參數(shù),通過(guò)DSP-Builder轉(zhuǎn)入Quartus II中,建立各標(biāo)準(zhǔn)接口及處理控制模型。最終實(shí)現(xiàn)高性能多電機(jī)FPGA控制器。
由于FPGA是基于電路的硬件描述設(shè)計(jì),其各模塊間相互獨(dú)立,并行工作,互不影響。電機(jī)數(shù)量對(duì)電機(jī)性能不產(chǎn)生任何影響??梢愿鶕?jù)實(shí)際情況,參考本文電機(jī)控制器目標(biāo)最優(yōu)設(shè)計(jì)流程,實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的多軸永磁同步電動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)。
該套設(shè)計(jì)流程完整地對(duì)能源效率最高和轉(zhuǎn)矩特性最優(yōu)的雙目標(biāo)永磁同步電動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了介紹。多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的多軸永磁同步電動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)中其他PMSM則根據(jù)實(shí)際目標(biāo)需求,進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
根據(jù)前述理論,設(shè)計(jì)相關(guān)軟硬件系統(tǒng)。采用AD7278作為各電機(jī)電流檢測(cè)AD,其工作頻率高達(dá)48 MHz,可以充分滿(mǎn)足高精度采集系統(tǒng)的要求。使用三菱公司生產(chǎn)的PS21767作為IPM驅(qū)動(dòng)器,其PWM開(kāi)關(guān)頻率最高可達(dá)20 kHz,具有電流、電壓、過(guò)熱保護(hù)功能,其最高工作電壓可達(dá)400 V。使用cyclone IV EP4CE15F17C8 作為FPGA控制芯片,其核心DSP工作頻率達(dá)到200 MHz,核心計(jì)算模塊計(jì)算延時(shí)控制在10 μs內(nèi)??梢詽M(mǎn)足多電機(jī)10 000 r/min以上、多級(jí)數(shù)高精度的控制需求。采用Candence進(jìn)行高速信號(hào)完整性分析,保證各路信號(hào)的時(shí)序約束及抗干擾性能。實(shí)驗(yàn)設(shè)備如圖12所示。
圖12 電機(jī)控制系統(tǒng)實(shí)物圖
在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,將轉(zhuǎn)速目標(biāo)為1 500 r/min。圖13為電機(jī)起動(dòng)后的電機(jī)轉(zhuǎn)速檢測(cè)情況。電機(jī)具有較好的啟動(dòng)性能,后期波動(dòng)較小,在轉(zhuǎn)矩控制上有較好的效果。根據(jù)仿真結(jié)果,其電機(jī)能源利用率(即當(dāng)前控制策略工作環(huán)境下電機(jī)的運(yùn)行效率)達(dá)到96.7%。
圖13 實(shí)際編碼器測(cè)速數(shù)據(jù)圖
本文介紹的基于多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的多軸永磁同步電動(dòng)機(jī)控制方法,能較準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)出多目標(biāo)條件下各電機(jī)最佳的控制方法。采用FPGA作為多PMSM的控制器,極大降低控制器的設(shè)計(jì)周期,提高設(shè)計(jì)靈活度,降低成本,提高穩(wěn)定性及計(jì)算精度等,滿(mǎn)足多樣化的應(yīng)用需求。為了更好地展示該目標(biāo)優(yōu)化后的控制方法的可行性,本文通過(guò)理論仿真與實(shí)際實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)及其多PMSM控制的實(shí)用性和有效性,并取得良好的控制效果,具有較高的使用價(jià)值,在數(shù)控機(jī)床、機(jī)器人等各個(gè)定制化需求領(lǐng)域都具有一定借鑒意義。
[1] 寇寶泉,程樹(shù)康.交流伺服電機(jī)及其控制[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2008: 2-4.
[2] GEORGE W Y.Industrial servo control system fundamentals and applications[M].Wisconsin:Marcel Dekker,2013: 78-82.
[3] YUN J M,KO J P,LEE J M.An inexpensive and accurate absolute position sensor for driving assistance[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2008,57(4): 864-873.
[4] DEVASIA S.Should model-based inverse inputs be used as feed forward under plant uncertainty[J].IEEE Transactions on Automat Control,2012,47(11): 1865-1870.
[5] 路甬祥.走向綠色和智能制造-中國(guó)制造發(fā)展之路[J].電氣制造,2012(5):22-24.
[6] 程樹(shù)康,宮海龍.永磁輪轂電機(jī)齒槽轉(zhuǎn)矩研究[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2009,30(29):47-51.
[7] KURIHARA K,WAKUI,KUBOTA T.Steady-state performance analysis of permanent magnet synchronous motors including space harmonics[J].IEEE Transactions on Magnetics,1994,30(3):1306-1315.
[8] ZHU Z Q,CHEN J T.Influence of stator asymmetry on cogging torque of permanent magnet rushless machines[J].IEEE Transactions on Magnetics,2008,44(11):3851-3854.
Study on PMSM Control System Based on Multi-Objective Optimization
ZHENGBin,WANGMao-sen,DAIJin-song
(Nanjing University of Science & Technology,Nanjing 210094,China)
This paper aims to meet the needs of various types of permanent magnet synchronous motor under different conditions for the diverse needs of the motor performance objectives, and a multi-objective optimal control algorithm design in MATLAB is introduced. By adopting JMAG to realize actual PMSM physical model simulation, a more direct real observations is revealed and the optimal solution is found. Based on the single-chip resource customized FPGA, this paper fulfills the design of high performance multi-axis permanent magnet synchronous motor control system. Thus, in the light of the typical permanent magnet synchronous control experiments of optimal energy efficiency and torque characteristics, the high-performance permanent magnet synchronous motor control system design method proves its superior effect. The research can provide reference for the customized manufacture and high-performance motor control.
multi-axis; PMSM; FPGA; multi-objective optimal; customized; MATLAB; JMAG
2016-05-12
TM341;TM351
A
1004-7018(2016)12-0063-05