无速度传感器技术PPT课件.ppt
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1、无速度传感器技术无速度传感器技术 王王 军军交流传动系统交流传动系统 在在高性能高性能的交流传动系统中,的交流传动系统中,高精度的位置高精度的位置和和速度传感速度传感器是必器是必不可少不可少的的.Data交流传动控制系统交流传动控制系统 为了实现高精度、高动态性能的速度和位置控制,为了实现高精度、高动态性能的速度和位置控制,交流传动系统一般采用以下两种控制策略交流传动系统一般采用以下两种控制策略:磁场定向磁场定向矢量控制矢量控制:通过:通过坐标变换坐标变换,将定子电流,将定子电流(矢量)分解为(矢量)分解为励磁电流分量励磁电流分量与与转矩电流分量转矩电流分量(标量(标量),实现电机),实现电机
2、磁通和转矩的解耦控制磁通和转矩的解耦控制。直接转矩控制直接转矩控制:通过检测电机定子电压和电流,:通过检测电机定子电压和电流,借助借助电压空间矢量电压空间矢量计算电机的磁链和转矩,并根据与计算电机的磁链和转矩,并根据与给定值比较所得的差值,采用给定值比较所得的差值,采用bang-bangbang-bang(两位)控两位)控制,实现制,实现磁链和转矩的直接调节磁链和转矩的直接调节。r rUsbUsaC Co oo or rd di i-n na at te eT Tr ra an ns s-f fo or rmma a-t ti io on nF Fi ie el ld dS St ta at
3、to or rP PWWMMCurrentiSaCurrent iSbUsqUsdi -controlsdi -controlsqw w-controlrefw wsdiisqw wPMSMPMSMCoordinateCoordinateTransformationTransformationPosition异步电机的矢量控制框图异步电机的矢量控制框图异步电机直接转矩控制框图异步电机直接转矩控制框图传感器传感器电压和电流传电压和电流传感器感器转子位置和速度转子位置和速度传感器传感器磁链和转矩观磁链和转矩观测器测器交流传动系统中的传感器交流传动系统中的传感器关键技术:全速度范围下的转子位置检测关
4、键技术:全速度范围下的转子位置检测机械位置传感器机械位置传感器成本成本分辨率分辨率传统的霍尔传感器传统的霍尔传感器光电编码器光电编码器无传感器技术无传感器技术解算器解算器问题的提出问题的提出 机械传感器的安装给系统带来以下一些缺陷:机械传感器的安装给系统带来以下一些缺陷:系统的成本大大增加。系统的成本大大增加。码盘在电机轴上的安装,存在同心度问题,安装码盘在电机轴上的安装,存在同心度问题,安装不当将影响测速精度。不当将影响测速精度。增增加加了了电电机机轴轴上上的的转转动动惯惯量量,加加大大了了电电机机空空间间尺尺寸寸和和体体积积,增增加加了了电电机机与与控控制制系系统统之之间间的的连连线线和和
5、接接口口电电路路,使系统易受干扰,降低了可靠性使系统易受干扰,降低了可靠性。在在高高温温、高高湿湿的的恶恶劣劣环环境境下下无无法法工工作作,而而且且码码盘盘工工作作精度易受环境条件的影响。精度易受环境条件的影响。因因此此,无无传传感感器器交交流流调调速速系系统统成成为为近近年年来来的的一一个个研究热点。研究热点。无传感器控制技术无传感器控制技术第第一一类类:取取决决于于电电机机基基波波励励磁磁和和与与转转速速有有关关的的现现象象(所所产产生生的的反反电电动动势势)。这这类类方方法法实实施施虽虽然然简简单单,但但在在零零速速或或低低速速时时因反电势过小或根本无法检测,因此只因反电势过小或根本无法
6、检测,因此只适用于高转速适用于高转速运行。运行。第第二二类类:具具有有三三个个基基本本特特征征起起决决定定作作用用的的空空间间凸凸起起、持持续续励励磁磁和和高高带带宽宽、噪噪声声过过滤滤的的估估算算,可可以以实实现现电电机机全全速速度度范范围内转子位置的检测。围内转子位置的检测。第一类无传感器控制技术第一类无传感器控制技术异步电机中的无异步电机中的无传感器控制技术传感器控制技术动态速度估计器方法动态速度估计器方法模型参考自适应方法(模型参考自适应方法(MRAS)自适应速度观测器自适应速度观测器转子齿谐波法转子齿谐波法 高频注入法高频注入法基于基于PI调节器方法调节器方法人工智能理论基础上的估算
7、方法(如神经网络、人工智能理论基础上的估算方法(如神经网络、模糊控制等)模糊控制等)动态速度估计器方法动态速度估计器方法两种典型的算法:两种典型的算法:1.直接计算方法直接计算方法利用的数学模型推算利用的数学模型推算2.利用磁通的代数计算方法利用磁通的代数计算方法通过计算两相静止坐标系通过计算两相静止坐标系下的电机方程,以三角函数的形式得到转子的位置角下的电机方程,以三角函数的形式得到转子的位置角优点:计算简单,动态响应快,几乎没有什么延迟缺点:需要准确测量定子端量,对电机参数的准确性要求也比较高,因此鲁棒性较差。这种方法的出发点是基于动态关系的电机派克方程,从电机电磁关系式及转速的饿定义中得
8、到关于转差或转速关系的表达式.多数情况下,角速度计算表达式是由同步角速度 与转差角速度 相减得到的.(4-109)同步角速度的计算公式可由静止坐标系下的定子电压方程式推得,重写该方程式为:动态转速估计器动态转速估计器 由定子磁通矢量关系可知 (4-112)(4-110)(4-111)将式(4-110)与式(4-111)代入式(4-112)得 在转子磁场定向控制中,重写式(4-14)为在定子磁场定向控制中重写式(4-28)为 (4-115)(4-113)(4-114)由式(4-113)(4-115)可得转子角速度 .除了上述从推导转差角速度入手的思想之外,还可以根据电机方程式直接推导角速度,下面
9、给出推导过程.静止参考坐标下,由转子电压方程式 消去转子电压电阻 得 (4-116)再由定子磁链方程式得 (4-117)(4-118)把式(4-117)和式(4-118)代入式(4-116),整理得 (4-119)再联解转子磁链方程式与定子磁链方程式,并消去转子电流 ,可得 (4-120)(4-121)再将式(4-120)和式(4-121)代入式(4-119)得 (4-122)这种方法的优点是直观性强,从理论上讲速度计算没有延时。但缺点也很突出:1.速度的计算需要知道磁通,因而磁通观测与控制的好坏直接影响转速辩识的精度。2.计算过程中用到大量电机参数,如果缺少任何参数辩识环节,当电机参数变化时
10、计算精度受到严重影响。3.由于缺少任何误差校正环节,难以保证系统的抗干扰性能,甚至有可能出现不稳定的情况。这种适用于转子磁场定向的矢量 控制系统,其基本思想失 利用某些量的误差项,使其通过PI自适应控制器而得到转速信息。具体原理可由转子磁场定向下电机派克方程推得。同步 旋转坐标系下,转子电压方程式与 转子磁链方程式为 (4123)基于基于PIPI自适应控制器方法自适应控制器方法(4124)将式(4124)代入(4123)消去 可得 (4125)(4126)式中,由转子磁场定向转差角速度方程式(4127)来决定。(4127)将式(4126)代入式(4125)可得 (4128)由式(4127)与
11、 式(4128)可知,稳态时,若 0,则有 此时,辨识角速度 应该等于实际角速度。可采用 一个 PI调节器对 进行为为零得调节控制,并令该调节器得输出即为 ,可得角速度估计表达式为 (4129)转子磁链的q轴分量可由静止坐标系下 的 转子磁链观测器得到,即 (4130)(4131)这样控制的结果,即使得 达零的同时,电机转速的估计值达到实际值。另一种基于PI调节器方法时利用机电运动方程式(4132)推得的。(4132)转子磁场定向控制中 (4133)认为控制过程中 保持恒定,则 完全由 决定。因而给定转矩电流分量 与其实际响应 之间的差值就反映了转速的变化特性,对它进行处理就可得到转速信息。误
12、差信号送入PI调节器,其输出为角速度估计:(4134)这种基于PI调节器方法的最大优点是算法 结构简单,有一定的自适应能力,但由于涉及转子磁链的估计及控制问题,辨识精度很大程度上受磁链控制性能的 影响,而且线性PI调节器的有限调节能力也限制了 辨识范围的进一步扩大。但总的来说,它仍是一种简单易行,效果良好的速度估算方法。基本思想基本思想:将含有待估计参数的方程作为:将含有待估计参数的方程作为可调模可调模 型型,将不含未知参数的方程作为,将不含未知参数的方程作为参考模型参考模型,两个模型,两个模型具有相同物理意义的输出量。两个模型同时工作,并具有相同物理意义的输出量。两个模型同时工作,并利用其输
13、出量的差值,根据合适的自适应率来实施调利用其输出量的差值,根据合适的自适应率来实施调节可调模型的参数,以达到节可调模型的参数,以达到控制对象的输出跟踪参考控制对象的输出跟踪参考模型模型的目的。的目的。模型参考自适应方法模型参考自适应方法 由于电机参数的变化,由于电机参数的变化,低速低速时估计时估计精度较差精度较差。电流-电压模型法模型参考自适应方法模型参考自适应方法模型参考自适应方法模型参考自适应方法电压模型是参考模型,当给定定子 和 轴的电压电流,可以直接计算出 ,这是希望的磁链;而电流模型是可调模型,它不但需要定子轴的电流在 轴的分量,而且需要 ,这是需要辨识的角速度,得到实际的 ,把两个
14、模型得到的偏差调到0,通过一个PI调节器,就可以得到一个 ,因此构成反馈,这是一个自适应的原理。模型参考自适应方法模型参考自适应方法模型参考自适应方法模型参考自适应方法基于定子端电压和电流的估算法基于定子端电压和电流的估算法基于神经元网络结构的转速辨识方法基于神经元网络结构的转速辨识方法 由于神经网络具有自适应和自学习性,故它与线性系统的自适应控制有许多相似之处,基于神经网络的自适应转速辩识方法便由此而产生,利用神经网络进行辩识,一般都是预先规定网络结构,然后通过学习系统的输入和输出,使要求的误差函数达最小,进而归纳出隐含在系统输入和输出的关系.基于神经元网络结构的转速辨识方法基于神经元网络结
15、构的转速辨识方法 感应电动机的速度估计使用BP算法两层神经网络技术,神经网络的输出期望的值进行比较。期望值和估计值之间的误差用作回馈来调节权位,以使得估计转速跟踪实际电动机转速。采用人工神经网络(ANN)的方法辨识转速,是将可调模型用ADALINE模型替代,其中PI自适应律则利用ADALINE在学习过程中自动调节权值(即采用LMS学习算法),是一个自适应可调的线性神经元网络。基于神经元网络结构的转速辨识方法基于神经元网络结构的转速辨识方法 1 自适应线性神经元结构自适应线性神经元结构(ADALINE)其中 基于神经元网络结构的转速辨识方法基于神经元网络结构的转速辨识方法 图中,x xl,x2,
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