八方股份申请“一种基于 DSP 的高速电摩永磁同步电机的控制器及控制方法”专利，能明显提高永磁同步电机的控制精度

金融界 2024 年 7 月 9 日消息，天眼查知识产权信息显示，八方电气（苏州）股份有限公司申请一项名为“一种基于 DSP 的高速电摩永磁同步电机的控制器及控制方法“，公开号 CN202410439660.3，申请日期为 2024 年 4 月。

专利摘要显示，本发明公开了一种基于 DSP 的高速电摩永磁同步电机的控制器及控制方法，其包括电压环路、电流环路、电压前馈环路、力矩环路和转速环路；电压环路在永磁同步电机的数学模型下给定 Ud、Uq，根据磁编码器反馈的电机角度信息θ，经过反变换得到三相电压，并根据 SVPWM 输出三路互补的 PWM 信号，控制三相逆变器的高频开关，实现对电机三相电压的控制；电流环路在永磁同步电机的数学模型下，给定 id、iq，根据电机控制器中电流传感器采集的相电流与磁编码器反馈的电机角度信息θ，经过变换得到 d、q 轴电流形成反馈，再经过 PI 调节器输出得到 Ud、Uq 指令输入电压环路。本发明通过五种环路的结合能明显提高永磁同步电机的控制精度。

本文源自金融界

永磁同步电机驱动系统，控制器最佳的设计，和传统控制器有何区别

文/静浅说

编辑/静浅说

前言

在永磁同步电机驱动系统的协同控制器的最佳设计中，科研人员提出了一个创新的方法，通过广泛的控制参数调整来实现最佳性能。这个协同控制器具有许多优势，其中之一是显著改善了与传统控制器相比的性能。

它通过消除直轴电流id中的稳态误差，提高了电机的效率和响应速度。此外，我们还发现协同控制器在面对干扰时表现更加鲁棒，特别是静摩擦等干扰。

实验结果还表明，协同控制器在低速度参考值下的收敛速度方面优于传统的磁场定向控制器。此外，协同控制器还通过减小系统谐波来改善了系统性能，并且在低带宽下运行，减少了电流波形的扭曲。

结果显示，FOC在电机基频的倍频处增加了更多的谐波。SC产生的电压波形与FOC产生的电压波形不同，这是由于非线性输出命令定律造成的。然而，基波成分仍然是所期望的正弦波。

两种控制器在信号变化较大的情况下进行了测试，结果表明，SC在面对广泛信号变化时表现出更好的性能，在更短的时间内以更少的能量收敛，与FOC相比。这证实了在非线性系统中使用非线性控制器的好处，FOC中使用的线性PI控制器对广泛信号变化的响应较差，与SC相反。

最后，结果表明，使用力矩控制模式进行再生制动可以进行能量收集。与FOC相比，SC显示出类似的能量收集效率。然而，由于弹性联轴器引起的电机速度振荡会妨碍控制器的性能，因为生成的q轴电流iq是电机速度的函数。

系统建模

所提出的FPIM的PTC的模块。电机由一个二级五相电压源逆变器供电。逆变器由PTC控制器生成的控制信号驱动。控制系统分为四个子部分：FPIM、2L-5Ф逆变器、PTC控制器和故障识别。

外部速度环和PI控制器生成参考扭矩。PTC使用测得的定子电流和直流链接电压，还从故障识别子部分接收电机的状态，无论它是否健康或故障，以预测控制目标，如定子电流，谐波电流，定子磁通和扭矩。

预测的控制目标与它们相应的参考值进行比较，并计算所有可能的2L-5Φ逆变器电压矢量的误差成本。根据计算得到的误差成本，优化函数选择产生最小误差成本的开关状态，然后通过逆变器将与所选开关状态对应的电压矢量应用于电机。

如果发生OPF，故障识别部分将识别故障并向控制器发出重新配置的信号 。由于重新配置的控制结构，电机可以在故障状态下平稳运行，扭矩容量降低。

在电机中发生故障时，控制器首先会检测到故障。然后，控制器将自身重新配置以适应故障，并在故障条件下继续操作电机驱动。在电机驱动正常运行时得到验证。但是，当发生OPF时，健康相电压的总和不再等于零。

然后，根据方程中的α分量和x分量的定子电流之间的关系。五个矢量空间分解相电流不再是独立的。由于相电压的对称性应在故障后保持有效 ，而由于背电动势引起的振荡，故障相'a'的电压不再可控，相电压必须相应修改以满足方程。

其中，第二项是关于VSD变量的反电动势。根据提出的模型进行的VSD导致了描述具有非对称d-q绕组的两相电机的不对称方程系统，该模型基于正交解耦矩阵。

由于有四个健康相，所以在故障状态下，可用的开关状态数量从25=32减少到24=16。因此，为了减小复杂性，推导出非正交降阶变换矩阵，仍然可以使用健康电机模型。稳态α-β电流参考是圆形的，在故障前和故障后操作中都不是椭圆形的。

新的降阶Clarke变换矩阵允许在故障后的条件下使用与健康操作条件相同的α-β和x-y方程集。应注意，在OPF发生时，控制器不会被告知电机的非活动相。因此，在OPF发生时，PTC仍将使用不正确的模型调节电机 。故障识别的延迟对PTC的影响比FOC更大。这就是为什么PTC应尽快采用集成的故障检测技术的原因。

重点关注基于VSD变量和观察相电流的不同容错技术。使用直接依赖于x-y电流分量的故障指标来分析故障发生。使用x-y电流分量进行故障识别更简单，因为它们的值在电机处于正常状态时等于零，并且这些电流分量对于产生磁通或扭矩没有贡献。

生成故障指标的过程涉及使用方程的变换矩阵来产生相电流方程，并将它们设置为零。

但是，控制器必须确保如果除'a'相外还有开路相故障，它应该将故障相视为'a'相，并按顺序重新组织其他相。这个操作将允许故障后的变换矩阵从故障前模式平稳过渡到故障后模式，并实现适当的控制性能。例如，如果现在将相'b'视为故障相。

可以使用移动平均法对Rk进行积分。然后，将滞后带，应用于Rk的比率。这个滞后带确保了健康相的故障指数更低的纹波，并生成了故障指数比的滤波值。这些滤波值在移动平均期间创建新的故障指数 ，最后，将故障指数与阈值进行比较，并确定故障标志。

当发生任何OPF时，必须根据修改后的变换矩阵计算亚空间正交电压分量α−β和x−y。因此，可以使用以下函数来计算正交亚空间电压分量。

两电平五相逆变器 2L–5Φ VSI有十个开关 ，总状态数为25=32，其中有两个零矢量和30个主动矢量。

PTC算法

PTC工作分为三个步骤：产生逆变器的可用电压矢量、控制目标的预测以及通过最小化预定义成本函数选择最优电压矢量。2L-5Φ逆变器的可用电压矢量数为32 ，如果任一相发生OPF，则为16。控制器通过使用FPIM和逆变器的离散数学模型来选择最优电压矢量。

通过IM和逆变器的离散数学模型来预测定子电流、定子通量和转矩等控制目标。使用两步预测策略来预测控制目标。因此，控制目标被预测到时刻k+2。然后，通过预定义的成本函数评估预测的控制目标。

其中，K是高电流保护常数，λf是加权系数。在健康情况下，谐波参考电流i∗sxy∗为零。请注意，成本函数在故障操作时需要进行轻微修改。 在故障状态下，由故障识别子部分生成了新的i∗sxy∗，用于成本函数。

运行模式

使用PTC算法控制的FPIM在健康和故障条件下运行。电机和控制器的参数列在附录中。

在健康状态下，无负载速度、转矩、定子电流、定子通量和故障指数的响应。电机在无负载情况下以500转/分钟的速度运行，定子通量矢量保持在0.55 wb恒定。

可以看到电机的性能良好。电机只需要0.4秒即可跟踪参考速度，速度响应非常快。估计的开发转矩准确地跟踪参考转矩，转矩响应中的纹波是令人满意的。定子电流和估计的定子通量呈现在α−β平面中。

定子电流的谐波成分在x−y平面中表示，几乎为零。注意，在无负载的稳态条件下，定子电流和定子通量构成一个圆形路径。故障指数也表明每个相都处于健康状态，因为每个相的故障指数都保持在0.15的阈值以下。

负载运行

驱动系统的负载行为在t = 2秒时，突然施加了额定负载的56％到电机上。由于这个负载干扰，电机出现了轻微的速度下降。然而，控制器在短时间内恢复了速度。

因此，该系统对负载干扰具有鲁棒性。转矩纹波较小。定子电流和定子通量包含较少的谐波，与健康状态相同，所有相的故障指数保持接近零。

速度反转运行

电机驱动的速度瞬变行为电机以500 rpm的速度运行，并在t = 6秒时以额定转矩的56％命令反向速度为-500 rpm。电机迅速跟随命令速度，没有明显的超调或欠振现象。

因此，在健康状态下，基于PTC的驱动的速度瞬变行为良好。电机只需要0.5秒的时间就能跟随反向速度命令。在改变旋转方向时，定子电流经过一个瞬间的条件，在这段时间内，定子电流变成直流，相位‘a’的电流在短时间内趋于零。

因此，控制器必须检测到相位‘a’存在开路故障，并且相位‘a’的故障指数试图超过0.15的阈值，但这种现象不会持续很长时间。因此，故障指数再次被迫保持接近零。

在速度瞬变时设置较高的故障指数阈值可以解决这个问题，但会引入故障检测延迟，可能导致系统在故障情况下不稳定。因此，需要在故障指数的阈值和故障检测延迟之间进行权衡。

故障检测

对基于PTC的FPIM驱动的行为在故障状态下进行了测试。只考虑了OPF行为，并使用VSDFD技术检测故障。电机以500 rpm的速度运行，负载为额定负载的56％，并且VSDFD算法是在电机处于健康状态时从一开始就执行的。

当电机达到稳态时，相位‘a’在t = 4秒时从逆变器中断开连接，证明了当相位‘a’发生OPF时，定子电流的x分量和α分量之间发生的关系。在预故障或健康状态下，故障指数几乎为零，而在故障后的情况下，故障指数‘ea’增加。

请注意，在故障后情况下，除了‘ea’之外，所有其他剩余的健康相的指数都具有类似的值 ，就像在故障前的情况一样。设置了0.15的指数阈值来检测故障并避免虚警，一旦指数的值大于或等于0.15，控制器就会检测到相应相位的故障。

控制器只需要17毫秒就能检测到相位‘a’的故障，这占了基波电流周期的51％。

负载运行

电机驱动在健康状态和故障状态之间有平稳的过渡。由于在t = 4秒时在相位‘a’中注入了故障，所以在故障状态下，相电流‘ia’为零。在故障状态下，控制器迅速跟踪500 rpm的参考速度，并且在故障前后的情况下也产生类似的转矩响应。但是，在故障情况下，相电流变得不平衡。 相‘b’和相‘e’的电流相同，但高于相‘c’和相‘d’的电流。为了避免电流过大流经定子绕组，电机以额定转矩的56％的降额转矩条件运行。

然而，x−y电流分量沿x轴绘制一条直线，因为在故障后的情况下，y分量保持为零。α−β磁通追踪一个圆，这是预期的。在70％的额定负载转矩下，也可以看到类似的速度、转矩、电流、磁通和故障指标响应。

在额定负载扭矩的70％下，驱动系统的速度、转矩、电流、磁通和故障指标响应。可以看到，控制器无法正确跟踪参考扭矩。这是因为存在定子电流额定限制，以保护定子绕组免受过电流的损害，其值为is = 2.3A。然而，控制器可以正确检测到OPF并实现从故障前到故障后的平稳过渡。

速度反转操作

在机器承载额定负载的56%的情况下，机器在OPF情况下的额定速度瞬态响应。电扭矩满意地跟随参考扭矩，波动较小。还可以看到定子a相电流为零， 因为出现了OPF。定子电流和定子磁通的行为也是令人满意的。

有容错能力的五相感应电动机的预测扭矩控制。已经分析了电动机驱动器的正常和故障条件。在PTC中使用了矢量空间分解故障检测技术来检测故障。根据检测到的故障，PTC重新配置其控制结构，以便在故障情况下控制电动机。

基本上，控制器为处理故障后的情况在成本函数中设置了新的谐波电流参考。VSDFD算法在正常和故障条件下都执行。如果没有发生故障，VSDFD算法会为每个相生成零的输出，否则为一。

根据这个零或一的输出，控制器确定是否需要重新配置自身。 适用于多相驱动器的故障检测算法有两个挑战：一个是故障检测速度，另一个是从故障前到故障后情况的平稳过渡。

总结

结果表明，控制器可以在17毫秒内检测到故障，速度快，这个检测时间是基本电流周期的一小部分。所提出的FPIM驱动的PTC可以在正常和故障条件下有效地控制电机。此外，在正常和故障条件下，都能保持从负载干扰到负载的平滑过渡。因此，所提出的FPIM驱动的PTC具有容错性，并且对负载干扰具有稳健性。

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