劉亞峰

[摘要]隨著電機調(diào)速理論的突破和調(diào)速裝置性能的完善,電機調(diào)速控制技術(shù)和控制手段也在不斷提高。對電機調(diào)速控制技術(shù)進行深入研究和分析,并指出電機控制技術(shù)將走向多元化、智能化和多種方法綜合運用的發(fā)展方向。

[關(guān)鍵詞]電機調(diào)速 矢量控制 直接轉(zhuǎn)矩控制 現(xiàn)代控制理論 智能控制

中圖分類號:TM3文獻標(biāo)識碼:A文章編號:1671-7597(2009)0920135-01

交流傳動系統(tǒng)中的交流電動機是一個多變量、非線性、強耦合、時變的被控對象,隨著交流電動機調(diào)速理論的突破和調(diào)速裝置性能的完善,電動機的調(diào)速從直流發(fā)電機-電動機組調(diào)速、晶閘管可控整流器直流調(diào)壓調(diào)速逐步發(fā)展到交流電動機變頻調(diào)速,變頻調(diào)速又由VVVF控制的PWM變頻調(diào)速發(fā)展到矢量控制、直接轉(zhuǎn)矩控制變頻調(diào)速?，F(xiàn)代控制理論中的控制方法,實現(xiàn)方法簡便,在電機調(diào)速領(lǐng)域中,具有更廣闊的應(yīng)用前景。由目前國內(nèi)外的研究成果可以看出,電機傳動的控制逐步向多元化、智能化和多種方法綜合運用的方向發(fā)展。

一、矢量控制技術(shù)

VVVF控制是從電動機穩(wěn)態(tài)方程出發(fā)研究其控制特性,動態(tài)控制效果很不理想。20世紀70年代初德國工程師F.Blaschke首先提出用矢量變換的方法來研究交流電動機的動態(tài)控制過程,不但要控制各變量的幅值,同時還要控制其相位,以實現(xiàn)交流電動機磁通和轉(zhuǎn)矩的解耦,促使了高性能交流傳動系統(tǒng)逐步走向?qū)嵱没?目前高動態(tài)性能的矢量控制變頻器已經(jīng)成功地應(yīng)用在軋機主傳動、電力機車牽引系統(tǒng)和數(shù)控機床中。這種理論的主要思想是將異步電動機模擬成直流機,通過坐標(biāo)變換的方法,分別控制勵磁電流分量與轉(zhuǎn)矩電流分量,從而獲得與直流電動機一樣良好的動態(tài)調(diào)速特性[1]。這種控制方法現(xiàn)已較成熟,產(chǎn)品質(zhì)量較穩(wěn)定。這種方法采用了坐標(biāo)變換,所以對控制器的運算速度、處理能力等性能要求較高。近年來,圍繞著矢量變換控制的缺陷,如系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、非線性和電機參數(shù)變化影響系統(tǒng)性能等等問題,國內(nèi)、外學(xué)者也進行了大量的研究。

二、直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)

1985年,德國的Depenbrock教授提出了異步電動機直接轉(zhuǎn)矩控制方法,解決了系統(tǒng)復(fù)雜性和控制精度之間的矛盾。直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)不需要坐標(biāo)變換,也不需要依賴轉(zhuǎn)子數(shù)學(xué)模型,理論上非常誘人。實驗室條件下也已做出性能指標(biāo)相當(dāng)高的樣機。只是還有些問題未解決,如低速時轉(zhuǎn)矩觀測器和轉(zhuǎn)速波動等,未能產(chǎn)品化?，F(xiàn)在市面上自稱實現(xiàn)了轉(zhuǎn)矩直接控制的系統(tǒng),大多都是或者采用了將磁鏈定向與直接轉(zhuǎn)矩控制相結(jié)合的方法,低速時采用磁鏈定向矢量變換控制,高速時采用直接轉(zhuǎn)矩控制?；蛘咄瑫r觀測轉(zhuǎn)子磁鏈,作為直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的校正。

直接轉(zhuǎn)矩?zé)o差拍控制是基于離散化直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)提出來的一種控制方法。無差拍控制可以在一個控制周期內(nèi),完全消除定子磁鏈模值和電磁轉(zhuǎn)矩的動、靜態(tài)誤差,消除由于使用滯環(huán)比較器產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩脈動,使電機可以運行在極低速下,擴大了調(diào)速范圍。

轉(zhuǎn)矩(磁鏈)跟蹤預(yù)測控制方法認為磁鏈模值已經(jīng)被準確控制或只發(fā)生緩慢地變化,沒有考慮磁鏈模值的控制問題。對磁鏈和轉(zhuǎn)矩都進行了預(yù)測跟蹤控制,控制效果明顯優(yōu)于單純的轉(zhuǎn)矩跟蹤預(yù)測控制[2]。

PI調(diào)節(jié)器控制是使用PI調(diào)節(jié)器輸出定子電壓矢量的直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù),其中磁鏈調(diào)節(jié)器AΨR和轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)器ATR都使用PI調(diào)節(jié)器,通過兩個PI調(diào)節(jié)器給出相應(yīng)定子電壓分量,提高控制系統(tǒng)對參數(shù)變化的魯棒性,同時也減少了控制算法的計算量。

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)必將有所突破。一是交流調(diào)速向高頻化方向發(fā)展,進一步提高控制性能,消除脈動,其中空間矢量脈寬調(diào)制和軟關(guān)斷技術(shù)又是重點。二是與智能控制相結(jié)合,使交流調(diào)速系統(tǒng)的性能有一個根本的提高,這是直接轉(zhuǎn)矩控制的未來。

三、現(xiàn)代控制理論在電機控制中的技術(shù)應(yīng)用

隨著微處理器控制技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)代控制理論中的各種控制方法也得到應(yīng)用,如二次型性能指標(biāo)的最優(yōu)控制和雙位模擬調(diào)節(jié)器控制可提高系統(tǒng)的動態(tài)性能,滑模變結(jié)構(gòu)控制可增強系統(tǒng)的魯棒性,狀態(tài)觀測器和卡爾曼濾波器可以獲得無法實測的狀態(tài)信息,自適應(yīng)控制則能全面地提高系統(tǒng)的性能。

基于現(xiàn)代控制理論的滑模變結(jié)構(gòu)控制技術(shù)、采用微分幾何理論的非線性解耦控制、模型參考自適應(yīng)控制等等方法的引入,使系統(tǒng)性能得到了改善。但這些理論仍然建立在對象精確的數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上,有的需要大量的傳感器、觀察器,因而結(jié)構(gòu)復(fù)雜,有的仍無法擺脫非線性和電機參數(shù)變化的影響,因而需進一步探討解決上述問題的途徑。

魯棒控制是針對時間域或頻率域來說的,一般假設(shè)過程動態(tài)特性的信息和它的變化范圍。算法不需要精確的過程模型,但需要離線辨識。近年來,在多電機協(xié)調(diào)控制中有重要的應(yīng)用[3]。

四、智能控制在交流調(diào)速中的技術(shù)應(yīng)用

異步電動機具有多變量、強耦合、系統(tǒng)參數(shù)時變及系統(tǒng)結(jié)構(gòu)非線性與不確定性等特點,所以難以建立其精確的數(shù)學(xué)模型。智能控制是近年來發(fā)展起來的一門新興學(xué)科。與經(jīng)典和現(xiàn)代的控制方法相比,智能控制突破了傳統(tǒng)控制理論中過分依賴系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的束縛,按照實際效果進行控制,不依賴或者不完全依賴系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型;控制具有非線性;尤其是隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展,可完成更加復(fù)雜系統(tǒng)的控制,且具有在線辨識或總體自適應(yīng)自尋優(yōu)的特點。所以,將已有的控制方法和智能控制手段相結(jié)合,是當(dāng)代交流調(diào)速的基本思路。[4]因而許多學(xué)者將智能控制方法如模糊控制、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制等引入了電機控制系統(tǒng)的研究,并預(yù)言未來的十年將開創(chuàng)電力電子和運動控制的新紀元。智能控制的主要方法有模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、變結(jié)構(gòu)控制、自適應(yīng)控制及專家系統(tǒng)控制等。

(一)模糊控制技術(shù)。由于模糊控制是智能控制中最為簡單、最具實際意義的方法,因而在交流調(diào)速系統(tǒng)中得到了廣泛地應(yīng)用。將模糊控制應(yīng)用于交流電動機的矢量控制中,可以很好地克服傳統(tǒng)矢量控制方法所帶來的諸如非線性、參數(shù)變化等對系統(tǒng)性能影響過大的缺點,使系統(tǒng)具有較強的魯棒性[5]。

模糊控制在速度控制中一般處于最外環(huán),而內(nèi)環(huán)仍保留矢量控制、滑模解耦控制等傳統(tǒng)控制方法。用模糊控制器代替常規(guī)PID控制器,在參數(shù)變化、負載擾動情況下仍可得到快速、強魯棒性的控制。與傳統(tǒng)的PID控制相比,模糊控制器具有更小的超調(diào)量和更強的抗干擾性[6]。典型應(yīng)用如:用于電機速度控制的模糊控制器;模糊邏輯在電機模型及參數(shù)辨識中的應(yīng)用;基于模糊邏輯的異步電動機效率優(yōu)化控制;基于模糊邏輯的智能逆變器等。

(二)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的信息處理方式,有并行處理、分布儲存信息和容錯能力和在線或離線方式進行自學(xué)習(xí)和自組織的能力,具有非線性、非局域性、非定常性等特點[7],用于控制時可以不依賴控制對象的數(shù)學(xué)模型,為了實現(xiàn)對交流電機的快速和精確控制,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度控制器,并加入在線辨識補償技術(shù),既可提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度控制器的實時性,又可增強整個系統(tǒng)的魯棒性,還可有效地克服負載轉(zhuǎn)矩變化、轉(zhuǎn)動慣量變化、粘滯摩擦系數(shù)變化等帶來的不良影響,從而實現(xiàn)高性能的速度控制。

采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電機參數(shù)中非線性參數(shù)進行在線辯識和檢測,可以使系統(tǒng)的性能在各個方面得到全面改善,尤其是對提高系統(tǒng)的動態(tài)性能和穩(wěn)定性能等方面具有非常大的優(yōu)越性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)控制器方法有多種,但基于多層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜,在線調(diào)節(jié)權(quán)重用時較長,難以適應(yīng)快速控制的要求,且目前尚缺乏相應(yīng)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實用型計算機硬件支持,因此將基于多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于交流調(diào)速系統(tǒng)時,在線學(xué)習(xí)和實時快速控制存在較大困難[8]。在實際中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用主要集中在定子電阻、轉(zhuǎn)子電阻、定子電流以及磁鏈的檢測上。