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基于粒子群算法的永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)速自抗擾控制

2022-05-27 07:51李自成
自動化與儀表 2022年5期
關(guān)鍵詞:觀測器永磁擾動

陳 前,李自成

(武漢工程大學(xué) 電氣信息學(xué)院,武漢430205)

隨著我國工業(yè)的不斷發(fā)展,永磁同步電機(jī)(permanent magnet synchronous machine,PMSM)因其結(jié)構(gòu)簡單、損耗小、效率高等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛使用[1]。然而,PMSM 是一個(gè)多變量,強(qiáng)耦合,非線性,集磁鏈、電流和轉(zhuǎn)速等多變量的復(fù)雜系統(tǒng)[2],在實(shí)際運(yùn)行過程中會受到各種干擾影響,導(dǎo)致系統(tǒng)的控制性能下降[3]。為了獲得好的控制性能,在無法改進(jìn)電機(jī)硬件性能的前提下,好的控制方法尤為重要。在工程實(shí)踐中,PMSM 控制系統(tǒng)中應(yīng)用最為廣泛的是PI 控制器[4],但傳統(tǒng)的PI 控制器易受外界擾動的影響,對電機(jī)參數(shù)變化敏感[5],在面對非線性復(fù)雜系統(tǒng)時(shí),難以滿足PMSM 所需求的跟蹤性能和抗擾動能力[6]。因此,目前大多通過研究其他先進(jìn)控制策略來獲得更好的控制性能。

自抗擾控制(active disturbance rejection control technique,ADRC)由我國著名學(xué)者韓京清研究員在控制帶有內(nèi)外不確定因素的控制對象的情況下提出。自抗擾控制將作用于控制對象的所有不確定因素都?xì)w類為未知擾動,對控制對象的輸入與輸出進(jìn)行估計(jì)和補(bǔ)償,因此自抗擾控制不需要依賴被控對象的數(shù)學(xué)模型,因而在復(fù)雜的非線性系統(tǒng)中得到廣泛的應(yīng)用[7]。自抗擾控制由微分跟蹤器(TD)、擴(kuò)張狀態(tài)觀測器(ESO)和非線性誤差反饋控制律(NLSEF)組成[8],具有強(qiáng)魯棒性,抗擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。但是非線性自抗擾參數(shù)難以整定,線性自抗擾控制精度又不夠高。因此,國內(nèi)外學(xué)者對自抗擾控制進(jìn)行了大量研究和改進(jìn)。文獻(xiàn)[9]提出將PI 觀測器與自抗擾控制器的ESO 相結(jié)合來實(shí)現(xiàn)d-q軸間電流解耦和擾動抑制,但采用線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測器限制了ADRC的控制精度和抗擾能力。文獻(xiàn)[10]提出利用線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測器設(shè)計(jì)擾動轉(zhuǎn)矩觀測器,增加了系統(tǒng)的抗擾能力和觀測精度,但其使用的函數(shù)易產(chǎn)生高頻抖振。文獻(xiàn)[11]提出線性-非線性自抗擾切換控制,文獻(xiàn)[12]提出線性-非線性切換擴(kuò)張狀態(tài)觀測器,以此來彌補(bǔ)線性自抗擾控制器控制精度低、抗擾能力弱的缺點(diǎn),也能改善非線性自抗擾控制器參數(shù)整定困難的弱點(diǎn),但其設(shè)計(jì)的線性-非線性切換使得控制系統(tǒng)更加復(fù)雜,需要整定的參數(shù)更多。

本文針對上述問題,采用非線性自抗擾控制作用于PMSM 速度環(huán),以此提高系統(tǒng)的魯棒性和抗擾能力。為避免發(fā)生高頻振動,對ADRC 的ESO 和NLSEF中的函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。對于非線性自抗擾控制產(chǎn)生的參數(shù)較多,難以通過試湊法調(diào)整參數(shù)的問題,本文采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)并對其進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明,該方法能提高永磁同步電機(jī)閉環(huán)系統(tǒng)的抗擾能力和魯棒性。

1 PMSM 數(shù)學(xué)模型

忽略摩擦系數(shù)和庫倫摩擦轉(zhuǎn)矩,PMSM 在旋轉(zhuǎn)d-q軸坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型包括電磁和機(jī)械系統(tǒng)兩部分:

式中:ud,uq分別是定子電壓的d-q軸分量;id,iq分別是定子電流的d-q軸分量;R是定子電阻;ωm是機(jī)械角速度;Ld,Lq分別是d-q軸電感分量;np是電機(jī)極對數(shù);J為轉(zhuǎn)動慣量;ψf是永磁鐵磁鏈;TL為負(fù)載轉(zhuǎn)矩;B為阻尼系數(shù)。

對于表貼式三相PMSM,定子電感滿足:

因此,機(jī)械運(yùn)動方程可以簡寫為

2 轉(zhuǎn)速環(huán)自抗擾控制器設(shè)計(jì)

2.1 非線性光滑函數(shù)

由文獻(xiàn)[13]可知,非線性組合冪次函數(shù)為

式中:e為函數(shù)fal(e,α,δ)變量;δ 為影響濾波效果的常數(shù);α∈(0,1)。

由此可知fal函數(shù)以符號函數(shù)sgn(e)為基礎(chǔ),在原點(diǎn)和e=δ 點(diǎn)處是連續(xù)但不可導(dǎo)的,將其應(yīng)用于ESO 和NLSEF 的設(shè)計(jì)中,將會產(chǎn)生高頻抖振。

由文獻(xiàn)[14]提出的一種非線性光滑函數(shù)為

式中:g(x,δ)為連續(xù)光滑函數(shù),滿足了“小誤差大增益、大誤差小增益”的特點(diǎn),也避免了高頻抖振現(xiàn)象的發(fā)生。

2.2 ADRC 控制器設(shè)計(jì)

自抗擾控制器由跟蹤微分器、擴(kuò)張狀態(tài)觀測器和非線性反饋控制率組成,由式(6)可將一階自抗擾控制器寫為

跟蹤微分器:

擴(kuò)張狀態(tài)觀測器:

非線性誤差反饋控制律:

式中:e0,e1,e2為誤差信號;v0為TD 的輸入型號,也是目標(biāo)跟蹤信號,在速度環(huán)中為給定轉(zhuǎn)速;v1是v0的跟蹤信號;r是速度因子;z1為y的跟蹤信號;z2為擾動觀測值;β1為ESO 觀測誤差增益;β2為調(diào)節(jié)增益;δ0,δ1,δ2為觀測誤差免疫因子。其原理框圖如圖1所示。

圖1 ADRC 原理圖Fig.1 Principle diagram of the ADRC

2.3 粒子群參數(shù)尋優(yōu)

粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)通過利用個(gè)體當(dāng)前的位置和速度,在群體中尋找出最優(yōu)值,然后不斷更新,層層迭代,以此來尋找全局最優(yōu)值。粒子群算法實(shí)現(xiàn)簡單,所需調(diào)整的參數(shù)少。本文利用PSO 對上述β1,β2和k參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),將每個(gè)控制參數(shù)定義為PSO 的一個(gè)粒子:

式中:M為粒子群個(gè)數(shù)。

設(shè)速度與位置公式如下:

式中:vi(t)為粒子當(dāng)前速度;vi(t+1)為下一時(shí)刻粒子速度;w為慣性權(quán)重;r1,r2為值域在(0,1)之間的隨機(jī)數(shù);c1為單粒子加速常數(shù);c2為全局最優(yōu)加速常數(shù);PBest為當(dāng)前單個(gè)粒子的歷史最優(yōu)解;GBest為當(dāng)前粒子群最優(yōu)解。

為避免PSO 在迭代過程中陷入局部最優(yōu),對權(quán)重w采用如下函數(shù)[15]:

式中:wmin,wmax為慣性權(quán)重的最小值和最大值;ηi為當(dāng)前迭代次數(shù);ηmax為最大迭代次數(shù)。

PSO 優(yōu)化ADRC 參數(shù)流程如圖2所示。

圖2 PSO 流程Fig.2 Flow chart of PSO

3 仿真分析

為驗(yàn)證本文所提出的控制方法的有效性,在Matlab/Simulink 上對基于PSO 參數(shù)尋優(yōu)的ADRC控制PMSM 系統(tǒng)進(jìn)行了仿真研究,仿真電機(jī)參數(shù)如表1所示。為降低實(shí)驗(yàn)復(fù)雜度,選取粒子群個(gè)數(shù)N=10,c1=c2=2,wmax=0.9,wmin=0.4,ηmax=30,r=9500,δ0=1,δ1=0.3,δ2=0.08。

表1 永磁同步電機(jī)參數(shù)Tab.1 Parameters of PMSM

為驗(yàn)證優(yōu)化后的ADRC 在負(fù)載切換時(shí)的穩(wěn)定性,在額定轉(zhuǎn)速下與PI 控制作比較,帶2.5 N·m負(fù)載啟動,在0.03 s 時(shí)突加負(fù)載轉(zhuǎn)矩1.5 N·m,在0.07 s 時(shí)突減1.5 N·m 負(fù)載。其轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩曲線如圖3、圖4所示。

圖3 轉(zhuǎn)速曲線對比圖Fig.3 Contrast diagram of speed curve

圖4 轉(zhuǎn)矩曲線圖Fig.4 Torque curve comparison diagram

從圖3 中可以看出ADRC 控制下PMSM 轉(zhuǎn)速曲線相比于PI 控制超調(diào)更小,在0.03 s 突加轉(zhuǎn)矩和0.07 s 減載時(shí),產(chǎn)生的波動更小,恢復(fù)能力更強(qiáng),抗擾動能力更強(qiáng)。從圖4 可以看出ADRC 控制下啟動轉(zhuǎn)矩略高于PI 控制,啟動時(shí)波動小于PI 控制,進(jìn)入穩(wěn)態(tài)時(shí),PI 控制下電機(jī)轉(zhuǎn)矩波動在1 N·m 左右,ADRC 控制下電機(jī)轉(zhuǎn)矩波動在0.8 N·m 左右,ADRC控制下電機(jī)的穩(wěn)態(tài)精度更高。

為驗(yàn)證優(yōu)化后的ADRC 對外來擾動的抗擾能力,在電機(jī)處于額定轉(zhuǎn)速時(shí)帶4 N·m 負(fù)載啟動。在0.03 s 時(shí)在速度環(huán)施加外來擾動,在0.07 s 時(shí)消去擾動。其轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩曲線如圖5、圖6所示。

圖5 轉(zhuǎn)速曲線對比圖Fig.5 Contrast diagram of speed curve

圖6 轉(zhuǎn)矩曲線圖Fig.6 Torque curve comparison diagram

從圖5 中可以看出ADRC 控制下PMSM 轉(zhuǎn)速曲線在0.03 s 施加擾動和0.07 s 去除擾動時(shí),產(chǎn)生的波動更小,并且在0.01 s 內(nèi)恢復(fù)到穩(wěn)定狀態(tài),而PI 控制施加擾動和去除擾動后波動較大,經(jīng)過0.035 s 才恢復(fù)穩(wěn)定。從圖6 可以看出ADRC 控制相比于PI 控制,在施加擾動和去除擾動時(shí)的轉(zhuǎn)矩波動更小,恢復(fù)更快。

4 結(jié)語

本文對永磁同步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)轉(zhuǎn)速控制進(jìn)行了改進(jìn),用一階非線性ADRC 替代傳統(tǒng)的PI控制器,并替換了傳統(tǒng)的ADRC 的非線性函數(shù),解決了傳統(tǒng)的非線性ADRC 易發(fā)生高頻振動的問題。針對于非線性ADRC 參數(shù)多,難以整定的問題,本文通過使用粒子群算法整定ADRC 控制中無法確定范圍的3 個(gè)參數(shù),并將粒子群算法中的慣性權(quán)重用權(quán)重函數(shù)替代,避免了算法在迭代過程中陷入局部最優(yōu)的問題。仿真結(jié)果表明,優(yōu)化后的ADRC 控制器與傳統(tǒng)的PI 控制器相比,在負(fù)載切換時(shí),穩(wěn)態(tài)精度更高,抗擾能力更強(qiáng),波動更小,恢復(fù)速度更快。

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