孫軍濤,殷智祺,陸新東,侯永輝,袁震,陳鑫
(1.河南省計量科學研究院,河南 鄭州 450000;2.南陽防爆電氣研究所有限公司,河南 南陽 473000)
模型預(yù)測控制(model predictive control,MPC)理論起源于20世紀80年代,后憑借其多目標、易添加約束條件和動態(tài)特性好等特點,在異步電動機控制領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用[1-3]。根據(jù)控制目標不同,異步電動機MPC方法主要被分為模型預(yù)測控制[4]、模型預(yù)測轉(zhuǎn)矩控制[5]和模型預(yù)測轉(zhuǎn)速控制[6]三大類,它們的實現(xiàn)方法是利用MPC控制器代替?zhèn)鹘y(tǒng)矢量控制或直接轉(zhuǎn)矩控制方案中的PI控制器,以克服傳統(tǒng)方法中參數(shù)校核復雜和動態(tài)響應(yīng)速度慢的缺點。
與傳統(tǒng)PI控制器不同,MPC控制器利用狀態(tài)反饋信息以及離散系統(tǒng)模型預(yù)測未來狀態(tài),并根據(jù)評價函數(shù)選擇并施加最優(yōu)電壓矢量。因此,異步電動機MPC是一種基于系統(tǒng)模型的控制方法,系統(tǒng)參數(shù)的準確度對MPC控制性能有顯著影響[7]。一般地,用于預(yù)測計算的異步電動機定子參數(shù)(電阻和電感)是由生產(chǎn)廠家通過離線測試得到的。但由于異步電動機結(jié)構(gòu)特點,與轉(zhuǎn)子相關(guān)的參數(shù)(如轉(zhuǎn)子電感以及定轉(zhuǎn)子間互感等)無法利用測試儀器直接測量獲得,工程中一般采用信號注入法實現(xiàn)參數(shù)辨識。文獻[8]直流信號注入,在空載-堵轉(zhuǎn)條件下運用最小二乘法,測得電機的定轉(zhuǎn)子漏感和勵磁電感等電機參數(shù);考慮到堵轉(zhuǎn)在實際中不容易操作,文獻[9-10]通過向電機輸入單相交流或直流階躍電流,并檢測其響應(yīng),從而計算求得電機的參數(shù)??梢钥闯觯盘栕⑷敕ū举|(zhì)上仍屬于離線檢測方法,只能在特定的環(huán)境與工作狀態(tài)下完成??紤]到轉(zhuǎn)子電阻及電感在實際中會隨著工作溫度、飽和情況而不斷變化,導致實際值與檢測值之間存在誤差,但是當把不準確的轉(zhuǎn)子參數(shù)用于MPC估計未來狀態(tài)并選擇最佳控制量時,會產(chǎn)生穩(wěn)態(tài)控制誤差,嚴重時影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性[11]。為解決參數(shù)失配問題,文獻[12-15]采用實時在線參數(shù)辨識法獲取系統(tǒng)參數(shù),觀測到的實時參數(shù)可被用于預(yù)測計算過程中,保證良好的控制性能。文獻[12]采用全階自適應(yīng)觀測器辨識異步電動機轉(zhuǎn)子電阻和電感等參數(shù);文獻[13]建立了電機模型并采用擴展卡爾曼濾波器實現(xiàn)對轉(zhuǎn)子參數(shù)的在線估計;文獻[14]設(shè)計了一個雙復合滑模面滑模觀測器在線辨識異步電動機轉(zhuǎn)子電阻,用于提高異步電動機間接磁場定向矢量控制性能;文獻[15]利用最小二乘法實現(xiàn)了異步電動機轉(zhuǎn)子電感和電阻實時觀測。在線參數(shù)檢測法無疑為解決MPC控制受參數(shù)不匹配影響而性能下降的問題提供了思路,在工程應(yīng)用中具有重要的價值。
由文獻[14]可知,由于變結(jié)構(gòu)滑模觀測器具有強魯棒性和易執(zhí)行的優(yōu)勢,已經(jīng)在異步電動機轉(zhuǎn)子參數(shù)辨識中取得了應(yīng)用。然而,傳統(tǒng)的基于開關(guān)函數(shù)趨近律的滑模觀測器在應(yīng)用中會有明顯的抖振現(xiàn)象,需要采用低通濾波器抑制抖振帶來的影響,但低通濾波器的延時效果會降低所觀測參數(shù)的實時性,進而對MPC的預(yù)測精度產(chǎn)生影響。
本文提出了一種用于在線辨識異步電動機轉(zhuǎn)子自感及定轉(zhuǎn)子互感參數(shù)的滑模觀測器,并將實時估算參數(shù)用于MPC預(yù)測過程中,以提高系統(tǒng)的控制精度。為解決傳統(tǒng)滑模觀測器抖振問題,采用一種新型的基于雙曲正切函數(shù)趨近律的滑模觀測器,優(yōu)勢為:不再使用低通濾波器,可避免由此引入的延時,所觀測的參數(shù)具有更強的實時性。
構(gòu)建滑模轉(zhuǎn)子參數(shù)觀測器和MPC控制器需要依靠異步電動機模型,考慮到轉(zhuǎn)子磁場定向技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)自然解耦,本文建立異步電動機在M-T軸旋轉(zhuǎn)坐標系下的模型[16]如下:
式中:isM,T為定子M,T軸電流;irM,T為轉(zhuǎn)子M,T軸電流;usM,T為M,T軸控制電壓;Lm為定轉(zhuǎn)子互感;Ls為定子自感;Lr為轉(zhuǎn)子自感;Rs,Rr分別為定、轉(zhuǎn)子電阻;ωr,ωe和Δω分別為電機實際轉(zhuǎn)速、同步轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)差速率;J為轉(zhuǎn)動慣量;Te,TL分別為電磁轉(zhuǎn)矩與負載轉(zhuǎn)矩;p為電機極對數(shù);B為阻尼系數(shù);Ψr為轉(zhuǎn)子磁鏈,可由轉(zhuǎn)子磁鏈觀測器估算得到[16]。
式(1)~式(3)分別為電機定子電氣模型、轉(zhuǎn)子電氣模型和機械模型。由于模型預(yù)測電流控制只需要對定子模型進行離散化處理,且模型中的轉(zhuǎn)子電流無法直接測量,異步電動機電氣模型需要進一步簡化。
首先,將轉(zhuǎn)子模型代入式(1)可得:
式中:C為電感常數(shù)。
其次,考慮到電機模型是根據(jù)轉(zhuǎn)子磁鏈定向理論建立,轉(zhuǎn)子M,T軸磁鏈ΨrM和ΨrT滿足以下條件[17]:
式中:T1為轉(zhuǎn)子繞組電氣時間常數(shù)。
由式(5)可得,轉(zhuǎn)子磁鏈與定子電流之間為一階延時關(guān)系,即當定子電流改變時,轉(zhuǎn)子磁鏈會有相同的變化趨勢??紤]到轉(zhuǎn)子繞組電氣時間常數(shù)非常小,延時效應(yīng)可以忽略,可以得到:
即在M-T坐標系下,轉(zhuǎn)子M軸電流可近似地滿足以下條件:
將式(5)~式(7)代入式(4),異步電動機模型可表示為
由于式(8)中不包含不可檢測的轉(zhuǎn)子電流信息,適合于直接構(gòu)建MPC控制器及滑模轉(zhuǎn)子參數(shù)觀測器。
對于異步電動機而言,與轉(zhuǎn)子相關(guān)的電感參數(shù)包括轉(zhuǎn)子自感與定轉(zhuǎn)子互感,本節(jié)以電機模型為基礎(chǔ),構(gòu)造以雙曲正切函數(shù)為趨近律的變結(jié)構(gòu)滑模觀測器,實現(xiàn)電感參數(shù)在線辨識。
根據(jù)文獻[18],可通過設(shè)計連續(xù)型趨近律來削弱滑模觀測器抖振現(xiàn)象,常用的連續(xù)型開關(guān)函數(shù)包括飽和函數(shù)和s-函數(shù),這些函數(shù)具有以下特點:1)當變量值趨于-∞和+∞時,函數(shù)值趨于-1和1;2)開關(guān)函數(shù)為奇函數(shù);3)在0處連續(xù)可導。然而,對于滿足這些條件的雙曲正切函數(shù),將其用于構(gòu)建滑模觀測器的研究非常少。雙曲正切函數(shù)的表達式為
其中,a為常數(shù),用于調(diào)節(jié)函數(shù)曲線在0附近的斜率,使得趨近律接近實際系統(tǒng)的真實特性,從而降低抖振帶來的影響。
由式(3)和式(8)可以看出,Lm和Lr沒有以獨立系數(shù)的形式出現(xiàn)在表達式的某一項中,這導致無法利用滑模觀測器直接辨識轉(zhuǎn)子電感與定轉(zhuǎn)子互感。為解決該問題,本文先構(gòu)建滑模觀測器估算Lr/C和Lm/Lr的值,然后通過解析計算得到電感值。根據(jù)M軸電流方程和機械方程,Lr/C和Lm/Lr觀測器構(gòu)建為
其中
在實際應(yīng)用中,當滑模觀測器穩(wěn)定后,由式(11)辨識得到的Lr/C和Lm/Lr滿足以下條件:
進而,Lr和Lm滿足以下方程組:
解方程組可得估算轉(zhuǎn)子自感與定轉(zhuǎn)子互感為
所提出的新型滑模轉(zhuǎn)子參數(shù)觀測器實現(xiàn)框圖如圖1所示。在應(yīng)用中,將檢測得到的轉(zhuǎn)速和T軸電流輸入觀測器,并根據(jù)所施加的電壓和負載轉(zhuǎn)矩計算出Lr/C和Lm/Lr的值,然后利用式(14)便可估算出實時電感值Lm和Lr。
圖1 新型滑模轉(zhuǎn)子參數(shù)觀測器實現(xiàn)框圖Fig.1 Implementation diagram of the proposed novel sliding mode rotor parameter observer
與傳統(tǒng)的基于符號函數(shù)趨近律的滑模觀測器一樣,Lyapunov方程是分析新型滑模觀測器穩(wěn)定性的重要手段。首先,定義滑模面SS為
構(gòu)造Lyapunov方程為
對Lyapunov方程求導得:
另外,根據(jù)式(3)、式(8)和式(10)可得:
將式(18)代入(17)可得:
其中,第1項和第2項為負值,為保證滑模觀測器穩(wěn)定,需要令第3項和第4項滿足小于0的條件,即
由于實際控制,usM為負值,而isT為轉(zhuǎn)矩電流,考慮阻尼影響,其為正值,且p,Ψr和J是正值[16],則式(20)可進一步化簡為下兩式:
進而可得滑模觀測器穩(wěn)定性條件為
由于雙曲正切函數(shù)值范圍為(-1,1),要保證系統(tǒng)絕對穩(wěn)定,理論上k1和k2應(yīng)取無窮大,但這在工程應(yīng)用中是無法實現(xiàn)的??紤]到表示估算值與實際值之間的誤差,可接受的誤差范圍是可人為設(shè)置的,且只要該誤差足夠小,系統(tǒng)也可認為是穩(wěn)定的,記最小電流和轉(zhuǎn)速估算誤差分別為ξi和ξωr,即
故當k1和k2滿足以下條件時,電流和轉(zhuǎn)速真實值與估算值間存在很小的誤差,滑模觀測器將維持穩(wěn)定。
利用Euler法將異步電動機定子電流模型離散化得到用于MPC的預(yù)測模型如下:
式中:isM(k),isT(k),ωe(k)和Δω(k)為當前時刻狀態(tài)量;isM(k+1),isT(k+1)為1個采樣周期Ts后的預(yù)測電流值;usM(k),usT(k)為控制電壓。
有限集MPC在每一控制周期內(nèi)可選擇的電壓矢量是固定的,對于兩電平逆變器而言,共有7個可用電壓矢量(6個有效電壓矢量和1個零電壓矢量),即S0=[0,0,0]T,S1=[1,0,0]T,S2=[1,1,0]T,S3=[0,1,0]T,S4=[0,1,1]T,S5=[0,0,1]T和S6=[1,0,1]T,對應(yīng)的三相電壓為
利用a-b-c/M-T坐標變換得到用于預(yù)測計算的M,T軸7個電壓矢量為
式中:θ為磁鏈角度。
在1個采樣周期內(nèi),根據(jù)當前電動機轉(zhuǎn)速、位置和電流信息,將7個待選電壓矢量分別代入預(yù)測模型得到預(yù)測電流isM(k+1)和isT(k+1),值得注意的是,式(27)中的轉(zhuǎn)子自感和定轉(zhuǎn)子互感參數(shù)采用滑模轉(zhuǎn)子參數(shù)觀測器的估算值;然后,計算出對應(yīng)的代價函數(shù)值,并通過比較選擇,使代價函數(shù)最小的電壓矢量及開關(guān)狀態(tài)發(fā)送該周期的控制信號,便可實現(xiàn)基于滑模觀測器的MPC。其中,以電流為控制目標的代價函數(shù)為
為驗證所提轉(zhuǎn)子參數(shù)觀測方法及有限集MPC控制方法的有效性,搭建一套異步電動機測試平臺進行算法驗證,平臺參數(shù)如下:轉(zhuǎn)速500 r/min,直流電壓Udc=310 V,轉(zhuǎn)矩TL=5.5 N·m,定子繞組電感Ls=0.17 H,定子電阻Rs=0.55 Ω,轉(zhuǎn)子電阻Rr=0.044 Ω,轉(zhuǎn)動慣量J=0.000 5 kg·m2,摩擦系數(shù)B=0.000 1,控制頻率10 kHz,由廠家提供的轉(zhuǎn)子自感和定轉(zhuǎn)子互感分別為95 mH和75 mH。試驗控制平臺以DSP TMS320F2812為主控芯片,逆變器采用智能功率模塊(IPM)PM20RLA(安全電流20 A),加載和記錄轉(zhuǎn)速由Magtrol公司的10 kW測功臺完成。為了綜合驗證所提方法,實驗設(shè)置如下:首先,利用離線測得的轉(zhuǎn)子自感和定轉(zhuǎn)子互感實現(xiàn)模型預(yù)測控制,同時執(zhí)行滑模觀測器算法辨識電感參數(shù);其次,將由滑模觀測器實時估算的電感值接入MPC控制器中,比較基于離線參數(shù)和在線參數(shù)MPC的性能差異;最后,電機由空載啟動(參考轉(zhuǎn)速為500 r/min),運行至5.0 s突加5.5 N·m恒定負載,在10.0 s時結(jié)束測試。
圖2為基于離線參數(shù)的MPC控制性能。首先,MPC控制算法具有良好的穩(wěn)態(tài)性能。異步電動機能夠無誤差跟蹤轉(zhuǎn)速參考值,當電機轉(zhuǎn)速達到500 r/min后,轉(zhuǎn)速波動值非常小,約為±30 r/min;另外,空載條件下,電機輸出電磁轉(zhuǎn)矩約為0.5 N·m,這是電機阻尼導致的,同時,T軸電流平均值約為1.2 A,說明式(20)中認為isT為正是合理的;isM在穩(wěn)態(tài)條件下維持在0 A,波動大小約為±3 A。此外,電機也具有良好的動態(tài)性能,啟動階段電機轉(zhuǎn)速無超調(diào),上升時間約為0.6 s,轉(zhuǎn)矩在加速階段峰值達到6.8 N·m;M,T軸電流受限幅影響,最大值為20 A;在突加負載時,MPC控制算法體現(xiàn)出了良好的抗負載干擾魯棒性,在短暫(1 s)調(diào)節(jié)后,系統(tǒng)恢復至穩(wěn)定狀態(tài)。為了更直觀地對比電感參數(shù)對控制性能的影響,圖2b給出了負載穩(wěn)態(tài)條件下的相電流曲線。
圖2 基于離線參數(shù)的MPC控制性能Fig.2 MPC control performance based on offline parameters
圖3為由滑模轉(zhuǎn)子參數(shù)觀測器辨識得到的轉(zhuǎn)子自感與定轉(zhuǎn)子互感值。首先,轉(zhuǎn)子自感與定轉(zhuǎn)子互感并不是恒定值,這說明構(gòu)建在線參數(shù)觀測器是有意義的,在線參數(shù)辨識算法對實現(xiàn)高精度MPC控制算法具有很高的價值;其次,在穩(wěn)態(tài)時,轉(zhuǎn)子電感估測值在95 mH附近波動,相比于空載狀態(tài),帶載條件下波動更大,互感值在75 mH左右波動,但波動幅度在空載和帶載條件下相似。這表明本文構(gòu)建的滑模轉(zhuǎn)子自感和定轉(zhuǎn)子互感觀測器是有效的。
圖3 轉(zhuǎn)子自感與定轉(zhuǎn)子互感估算值Fig.3 Estimation of rotor self-inductance and mutual inductance
圖4為基于滑模轉(zhuǎn)子參數(shù)觀測器的MPC控制性能。與圖1相似,異步電動機具有良好的穩(wěn)態(tài)和動態(tài)性能,且轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩和M,T軸電流與基于離線參數(shù)的MPC差距很小。然而,圖4b給出相電流THD已經(jīng)減小至6.54%,這說明采用實時估算參數(shù)后,系統(tǒng)的電流波動降低,穩(wěn)態(tài)性能更好,進一步證明所提出的參數(shù)觀測器對提高MPC控制性能具有重要意義。
圖4 基于滑模轉(zhuǎn)子參數(shù)觀測器的MPC控制性能Fig.4 MPC control performance based on sliding mode rotor parameter observer
為提高異步電動機控制性能,本文提出基于新型趨近律滑模轉(zhuǎn)子參數(shù)觀測器的MPC方法。首先,在搭建異步電動機模型后,依靠M軸電氣方程和機械方程構(gòu)建了基于雙曲正切函數(shù)趨近律的滑模轉(zhuǎn)子自感和定轉(zhuǎn)子互感觀測器,并通過構(gòu)建Lyapunov方程對滑模觀測器穩(wěn)定性條件進行了分析。其次,利用異步電動機M,T軸電氣方程實現(xiàn)了有限集模型預(yù)測電流控制方法,并將滑模觀測器估算電感值融入進了MPC控制器中。最后,通過實驗驗證可得,所提出的基于滑模轉(zhuǎn)子參數(shù)觀測器的MPC比傳統(tǒng)的基于離線參數(shù)的MPC具有更好的穩(wěn)態(tài)性能,證明所提出的MPC具有較高的應(yīng)用價值。