电机控制-滑模观测器(SWO)原理

1 前言

先前在软件上仿真过逆变器,但是对电机控制方面并不熟悉。电力电子换流器中的逆变器,控制目的是将输出电压稳定成交流电,供各种各样的负载使用,控制变量是输出电压、输出电流,假如有PFC功能,则增加输入电压和输入电流。而BLDC或者PMSM电机控制中,逆变器的目的是控制电机旋转速度或者是电机的位置。因此控制变量是速度或者位置。但速度或位置传感器,有霍尔传感器或编码器。一般是安装到电机的转轴上。造价较高,体积较大。前人研究发现,可以只采样电机的电压、电流,通过计算估计得到电机的状态。把整个为电机控制的闭环控制策略统称为FOC控制。FOC的优势在于,可以获得电机的位置,并控制电流让电机的输出转矩最大化。

2 电机模型

αβ坐标系下电机模型:

Vs是输入电压,R是绕组的等效电阻,L是电机的等效电感,es是反电动势。

\left\{\begin{matrix} v_\alpha=Ri_\alpha+L\frac{di_\alpha}{dt}+e_\alpha \\ v_\beta=Ri_\beta+L\frac{di_\beta}{dt}+e_\beta \end{matrix}\right. 公式(1)

求解电流is:

\left\{\begin{matrix} \frac{di_\alpha}{dt}=-\frac{R}{L}i_\alpha+\frac{1}{L}\left ( v_\alpha-e_\alpha \right ) \\ \frac{di_\beta}{dt}=-\frac{R}{L}i_\beta+\frac{1}{L}\left ( v_\beta-e_\beta\right ) \end{matrix}\right. 公式(2)

在数字域中,上式可以表示为:

\frac{i_s\left ( n+1 \right )-i_s\left ( n\right )}{T_s} = -\frac{R}{L}i_s\left ( n \right )+\frac{1}{L}\left ( v_s\left ( n \right )-e_s\left ( n \right ) \right ) 公式(3)

 其中s=α,β。

求解相电流is(n+1):

i_s\left ( n+1 \right )=\left ( 1-T_s\frac{R}{L} \right )i_s\left(n \right )+\frac{T_s}{L}\left(v_s\left ( n \right )- e_s\left ( n \right )\right ) 公式(4)

  其中s=α,β。

3 滑模观测器SMO

滑模观测器全称是Sliding Mode Observer(SMO)。在电机的应用场合中,SMO的作用是估计电机的感应电动势以及速度、位置。

以下两幅图是比较常见的,描述了滑模观测器总体结构。

3.1 相电流预测

\left\{\begin{matrix} i^*_s\left ( n \right )=Fi_s\left ( n \right )+G\left ( v_s\left(n \right ) -e^*_s\left(n \right ) -z\left(n \right ) \right ) \\F= 1-T_s\frac{R}{L} \\ G=\frac{T_s}{L} \end{matrix}\right.

3.2 感应电动势

感应电动势可以由z(n)经过LPF获得。一阶LPF的推导可见另外的博文。

e^*\left ( n \right )=\frac{2\pi f_cT_sz\left ( n \right )+e^*\left ( n-1 \right )} {1+2\pi f_cT_s}

对结果再次进行低通滤波:

e^*_{filtered}\left ( n \right )=\frac{2\pi f_cT_se\left ( n \right )+e^*_{filtered}\left ( n-1 \right )} {1+2\pi f_cT_s}

3.3 输出校正因子电压z

z\left ( n \right )=ksign\left ( i^*_s\left ( n \right ) -i_s\left ( n \right ) \right )

sign(a)输出a的符号。另外k是可调参数。

3.4 位置预测

\theta ^*\left ( n \right )=arctan\left ( \frac{e_{\alpha}}{e_\beta} \right )

3.5 位置补偿

角速度和位置有以下的关系:\theta =\omega t

同时,\theta =\int{ \omega dt} + \theta_0。因此需要自行对初始位置进行补偿。

最终的表达式是:\theta ^*_{comp}\left ( n \right )=\theta ^*\left ( n \right )+\theta ^*_{offset}\left ( n \right )

3.6 角速度预测

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