永磁同步电机系统转速波动抑制策略研究

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时间:2019-05-14

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1、永磁同步电机系统转速波动抑制策略研究SpeedRippleMinimizationforPermanentMagnetSynchronousMotorDrives学科专业:电气工程作者姓名:刘宁指导教师:夏长亮教授天津大学电气自动化与信息工程学院二零一七年十一月摘要永磁同步电机伺服驱动系统以其效率高、性能好、功率密度大等优点,被广泛应用于牵引驱动、航空航天、机器人、电动汽车等诸多工业领域。然而,由于死区效应、磁链谐波和电流采样误差等非理想因素会引入周期性扰动,从而造成转速波动,严重削弱了永磁同步电机驱动系统的稳态控制性能。针对这一问题,本文从传统比例-积分(PI)控制和线性二

2、次最优控制两个角度开展了转速波动抑制算法的研究。针对采用传统PI控制的永磁同步电机驱动系统中转速波动问题,利用卡尔曼滤波对各主要频次转速波动分量进行估算,然后把这些转速波动分量与PI控制器并联,嵌入到转速控制环的前向通道中,并根据系统对周期性扰动转矩的衰减程度,选取各主要频次转速波动分量对应的比例增益补偿值,从而对传统PI型转速控制器进行改进。实验结果表明,该算法能够实现对周期性扰动转矩的抑制,提高稳态控制性能。为了改善基于传统线性二次最优控制在永磁同步电机系统上的稳态性能,降低周期性扰动的影响,本文根据永磁同步电机系统周期性扰动特点及分布,构建包含周期性扰动信息的增广系统状

3、态空间模型,实现对永磁同步电机系统更精确的描述。在此基础上,基于线性二次最优理论求取永磁同步电机系统状态反馈控制律。然后,将扰动观测器与卡尔曼滤波理论相结合设计周期性扰动观测器,用于估算关于周期性扰动的增广状态变量,从而使状态反馈控制得以实现。实验结果表明,与传统线性二次最优控制相比,本文提出的新型线性二次最优控制算法在不影响动态性能的同时能够获得更好的稳态性能。关键词:永磁同步电机,转速波动抑制,卡尔曼滤波,比例增益补偿,最优控制IABSTRACTPermanentmagnetsynchronousmotor(PMSM)driveshasbeenwidelyappliedi

4、naerospace,tractiondrive,robots,electricvehiclesandotherindustrialfieldsbecauseoftheadvantagesofhighefficiency,goodcontrolperformance,highpowerdensityandsoon.Thenonidealfactorssuchasdeadtimeeffect,fluxharmonicandcurrentsamplingerrorcancausethespeedripples,whichseriouslyweakensthesteady-stat

5、econtrolperformanceofthePMSMdrives.Tosolvethisproblem,thispaperstudiesthespeedrippleminimizationalgorithmfromtwoaspectsoftraditionalproportionalintegral(PI)controlandlinearquadraticoptimalcontrol.AimingattheproblemofspeedripplesinPMSMvectorcontrolsystembasedonPIcontroller,thisarticleestimat

6、esthemainorderspeedripplecomponentsbyKalmanfilter,andembedstheseestimatedcomponentsinforwardchannelofspeedloopbyparallelingthemwiththePIcontroller.Then,accordingtoattenuationdegreeofperiodicdisturbancetorques,thevaluesofproportionalgaincompensationcorrespondingtothesespeedripplecomponentsar

7、eselected.Thustheseperiodicdisturbancetorquesaresuppressed.Theexperimentalresultsshowthattheproposedstrategycanefficientlyimprovethesteady-stateperformanceofthePMSMdrives.Inordertoimprovethesteady-stateperformanceandreducetheinfluenceofnonidealfactorsfor

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