感应电机直接转矩模糊控制技术研究
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摘要
随着电力电子技术和计算机技术的飞速发展，交流电气传动正在逐步替代传统的直流电气传动系统。交流异步电机(感应电机)控制方式有多种，其中直接转矩控制是目前较为先进的一种。它省掉了许多坐标旋转变换及复杂的运算，其控制思想新颖、控制结构简单、控制手段直接。模糊控制具有较强的鲁棒性，是直接转矩控制较好的实现手段。
本文通过电机反馈的电流和电压来直接计算转矩、磁通，通过模糊处理来实现对逆变器开关状态的选择，从而实现了对电机的直接转矩控制；采用模糊神经网络对定子电阻进行离线训练与在线检测，有效地改善了DTC系统的低速时，电机定子电阻的变化对系统的影响，同时采用PI对系统的速度进行控制，使得电机速度超调量小，脉动小，过渡平稳。
由实验结果看，定子电阻辨识的偏差在±3％以内，达到工业控制要求的5％。并据仿真结果看，此控制方式可使转矩在0.3μs内快速响应，且磁链轨迹接近圆形，电流及磁链波动都较小。因而此种控制方式具有转矩响应迅速，是一种具有高静、动态性能的交流调速方法，具有较好的发展前景。
With the rapid development of the power and electric system and computer technology, AC drivers are replacing the conventional DC drivers. The control method of AC motor (Induction Motor) is very excessive, Comparatively, DTC is much more advanced. In DTC, the mathematic model of AC induction motor is analyzed in the stator coordinate and the flux and torque are controlled directly. Therefore, much coordinate rotate transformation and complicated computation are saved and the control method is novel, simple and direct. Fuzzy control is robust, and it is a better way to realize direct toque control.
In this thesis, the feedback current and voltage of the motor are made use to compute the torque and flux directly, and use fuzzy control method to select the state of the inverter. The DTC of motor is realized; the stator is trained off-line and detected on-line by FNNS (fuzzy neural network system), so in DTC low speed performance is effectively improved; at the same time PI is used to control the speed, the low speed exceedance and transition placidity are attained.
From the result of the experiment, the observed error of the stator resistance is less than ?% , that can satisfy the industry control, and from the result of the simulation, the torque can reach the given demandiin 0.3μs, the flux trace is close to a circle. The fluctuation of current and flux is small. So, compared with the previous control method, the method in this paper has many advantages, such as quick torque response, high dynamic and static performance. Therefore, this method is promising.
本文通过电机反馈的电流和电压来直接计算转矩、磁通，通过模糊处理来实现对逆变器开关状态的选择，从而实现了对电机的直接转矩控制；采用模糊神经网络对定子电阻进行离线训练与在线检测，有效地改善了DTC系统的低速时，电机定子电阻的变化对系统的影响，同时采用PI对系统的速度进行控制，使得电机速度超调量小，脉动小，过渡平稳。
由实验结果看，定子电阻辨识的偏差在±3％以内，达到工业控制要求的5％。并据仿真结果看，此控制方式可使转矩在0.3μs内快速响应，且磁链轨迹接近圆形，电流及磁链波动都较小。因而此种控制方式具有转矩响应迅速，是一种具有高静、动态性能的交流调速方法，具有较好的发展前景。
With the rapid development of the power and electric system and computer technology, AC drivers are replacing the conventional DC drivers. The control method of AC motor (Induction Motor) is very excessive, Comparatively, DTC is much more advanced. In DTC, the mathematic model of AC induction motor is analyzed in the stator coordinate and the flux and torque are controlled directly. Therefore, much coordinate rotate transformation and complicated computation are saved and the control method is novel, simple and direct. Fuzzy control is robust, and it is a better way to realize direct toque control.
In this thesis, the feedback current and voltage of the motor are made use to compute the torque and flux directly, and use fuzzy control method to select the state of the inverter. The DTC of motor is realized; the stator is trained off-line and detected on-line by FNNS (fuzzy neural network system), so in DTC low speed performance is effectively improved; at the same time PI is used to control the speed, the low speed exceedance and transition placidity are attained.
From the result of the experiment, the observed error of the stator resistance is less than ?% , that can satisfy the industry control, and from the result of the simulation, the torque can reach the given demandiin 0.3μs, the flux trace is close to a circle. The fluctuation of current and flux is small. So, compared with the previous control method, the method in this paper has many advantages, such as quick torque response, high dynamic and static performance. Therefore, this method is promising.
引文
(1)李永东．交流电机数字控制系统．北京：机械工业出版社，2002．5．
(2)唐中琦，谢运祥．直接转矩控制技术发展综述．微电机．1998，31(1)，pp．32-35．
(3)Shyh-Jier Huang ,Ching-Lien Huang ,Yu-Shin Lin. Sensorless speed identification of vector-controlled induction drives via neural network based estimation .Electric Power Systems Research 1998, 48 (2),pp.1-10.
(4)诸德宏，李凤祥，朱湘临．异步电动机的直接转矩控制系统的设计．微电机，2002，35(6)pp．19-21．
(5)李夙．异步电动机直接转矩控制．北京：机械工业出版社，2001．4．pp．1-4．
(6)朱鹏程，康勇，陈坚．异步电机直接转矩控制系统研究．电力电子技术，2003，2．37(1)．pp．44-46．
(7)M.P. Kazmierkowskietc. Improved Direct Torque and Flux Vector Control of PWM Inverted-fed Induction Motor Drives. IEEE Trans. Ind. Electron, 1995,42(2).
(8)谢鸿鸣，陈伯时．异步电机定子磁链的间接观测方法．电气传动，1999，1．pp．11-15．
(9)Luis A. Cabrera, Malik E. Elbuluk, Iqbal Husain. Tuning the Stator Resistance of Induction Motors Using Artificial Neural Network. IEEE transactions on power electronics, 1997,9.12(5).
(10)A. Nikov, S. Stoeva, Quick fuzzy backpropagation algorithm. Neural Network 2001(14).pp. 231-244.
(11)Tito G.B. Amaral, Manual M. Crisostomo, Vitor Fernao Pires, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Modelling and Control. First international. IEEE Symposium Intelligent systems,.2002,9.
(12)P.K. Dash, H.P. Satpathy, A.C. Liew, A real-time short-term peak and average load forecasting system using a self-organising fuzzy neural network. Engineering Applications of Artificial Intelligence ,1998(11),pp. 307-316.
(13)Rafik A. Aliev, Bijan Fazlollahi, Rustam M. Vahidov. Genetic algorithm-based learning of fuzzy neural networks. Part 1:feed-forward fuzzy neural networks. Fuzzy Sets and Systems, 2001(118),pp. 351-358.
(14)Ralf Ostermark. A hybrid genetic fuzzy neural network algorithm designed for classification problems involving several groups. Fuzzy Sets and Systems, 2000(114),pp. 311-324.
(15)Yupu Yang, Xiaoming Xu,Wenyuan Zhang. Design neural networks based fuzzy logic. Fuzzy Sets and Systems, 2000(114),pp. 325-328.
(16)N.C. Sahoo, S.K. Panda*,P.K. Dash, A current modulation scheme for direct torque control of switched reluctance motor using fuzzy logic. Mechatronics 2000,10. pp. 353-370.
(17)Rong-Jong Wai, Faa-Jeng Lin.A fuzzy neural network controller with adaptive learning rates for nonlinear slider-crank mechanism. Neurocomputing, 1998(20), pp. 295-320.
(18)A.L. Orille, G.M.A. Sowilam. Application of neural networks for direct torque
control, Computer & Industrial Engineering. 1999(37),pp. 391-394.
(19)Pawel Z. Grabowski, Marian P. Kazmierkowski,Bimal KBose. A simple direct-torque neuro-fuzzy control of PWM-Inverter-Fed Induction Motor Drive. IEEE transactions on industrial electronics, 2000,8.47(4).
(20)张春梅，尔桂花．直接转矩控制研究现状与前景．微电机，2000，6．
(21)Uwe Baader etc. Direct Self Control (DSC)of Inverter-fed Induction Machine:A basis for Speed Control without Speed Measurement. IEEE Trans. Ind. Applicat. 1992,28(3).
(22)张宗桐．交流电机控制发展技术．http://www.chinakong.net/artical/chuandong/165.asp,中国工控网．
(23)袁寿财，朱长纯．现代交流传动控制技术的回顾与展望．光机电信息，2002，6．
(24)江一，朱凌，申仲涛．异步电动机直接转矩控制仿真研究．华北电力大学学报，2003，7．
(25)朱鹏程，康勇，陈坚．异步电机直接转矩控制系统研究．电力电子技术，2003，2．37(1)，pp．44-46．
(26)姚海彬．电工技术，第一版．高等教育出版社，天津大学电工学教研室，1999，9．
(27)刘凤君．正弦波逆变器．第一版．科学出版社，2002，2．
(28)詹波，吴浩烈．采用模糊控制器的感应电机直接转矩控制．贵州工业大学学报，1998，6．
(29)甘良志，伍斌，姜来东．采用模糊控制器的直接转矩控制系统仿真．继电器，2001，11．29(11)，pp．41-43．
(30)张永刚，申群太．基于DSP交流感应电机直接转矩模糊控制系统．微计算机信息，2003，8．
(31)雷良育，李秀莲，吴瑞明．模糊控制在直接转矩控制中的应用．自动化与仪表，2003，2．
(32)何新军．模糊控制在感应电动机直接转矩控制中的应用．电机电器技术，2001，6．pp．2-4．
(33)Yean-Ren Hwang, Masayoshi Tomizuka. Fuzzy smoothing Algorithms for Variable Structure Systems. IEEE Tran, 1994,2(4).
(34)李艳，邵日祥，邵世煌．模糊控制在电气传动中的运用现状及前景．电气传动，1997，2．
(35)鲁守荣．模糊控制器的参数及改进方法．湖北汽车工业学院学报，1998，12．
(36)贺力勤，廖晓钟．减小转矩脉动的异步电机直接转矩控制系统．火力与指挥控制，2003，3．
(37)薛峰，谢运祥．感应电机直接转矩控制系统中的转速估算．电气传动，1998，6．pp．9-12．
(38)I. Takahashi, T. Noguchi. A new quick-response and high-efficiency control strategy of an induction motor. IEEE Transactions on Industry Application, 1996,6, IA-22(5).
(39)庞晓虹．三相异步电动机直接转矩控制的一种实现方法．新疆石油学院学报，2001，13(4)pp．49-52．
(40)孙笑辉，张曾科，韩曾晋．基于直接转矩控制的感应电动机转矩脉动最小化方法研究．中国电机工程学报，2002，8，22(8)，pp．109-112．
(41)刘子建，陈特放，蒋新华，丁学工．采用DSP的异步电动机直接转矩控制系统．长沙铁道学院学报，2000，3，18(1)．
(42)于宏全，钟彦儒，曾光．基于TMS320X240的交流变频调速装置的设计．电气传动自动化，1999，8．21(3)．
(43)高建臣，吴平东．用DSP实现复杂控制算法的途径．微计算机信息，1996，3．
(44)曹承志，曲红梅，路战红，修国一．利用模糊神经网络对定子电阻进行在线检测的研究．电机与控制学报，2002，6．pp．291-294．
(45)鲁守荣．模糊控制器的参数及改进方法．湖北汽车工业学院学报，1998，12．
(46)贾建强，韩如成，左龙．直接转矩控制系统的低速性能分析．电机与控制学报，2001，3，5(1)，pp．24-26．
(47)陈其工．直接转矩控制系统中感应电机定子电阻模糊观察．电子科技大学学报，1999，6．pp．291-294．
(48)王盛奎，刘清亮，魏小平．定子电阻检测器的设计与实验．仪表技术，2000，6．pp．23-29．
(49)陈其工．基于模糊控制理论的感应电动机定子电阻在线检测器设计．仪器仪表学报，1999，6．244-248．
(50)王德明，刘国海．直接转矩控制系统定子电阻的神经网络辨识．江苏理工在学学报，2000，11．73-76．
(51)李艳，邵日祥，邵世煌，方建安．带有定子电阻辨识的直接转矩控制．电气传动，1997，1．
(52)王士同．神经模糊系统及其应用．第一版．北京：航空航天大学出版社，1998，6．
(53)丛爽．神经网络、模糊系统及其在运动控制中的应用．第一版．中国科学技术大学出版社，2001，5．
(54)徐昕，李涛，伯晓晨．MATLAB工具箱应用指南——控制工程篇．电子工业出版社，2000，5．
(55)曹开玉，徐中，刘晓冰．模糊神经网络在线检测定子电阻的直接转矩控制技术．电工技术，2003，4．
(56)L. Umanand, S.R. Bhat. Online Estimation of Stator Resistance of an Induction Motor for Speed Control Applications. IEEE proc. Electr. Power Applica, 1995,142(2).
(57)Uwe Baader ect. Direct Self Control (DSC)of Inverter-fed Induction Machine. A Bsis for Speed Control without Speed Measurement. IEEE Trans. Ind. Applicat, 1992,28(3).
(58)孙亮．MATLAB语言与控制系统仿真．北京工业大学出版社，2001，10．pp．1-12．
(59)王沫然．SIMULINK4建模及动态仿真．电子工业出版社，2002，1．pp．3-15．
(60)闻新，周露，李东江，贝超．MATLAB模糊逻辑工具箱的分析与应用，科学出版社，2001，pp．6-12．
(2)唐中琦，谢运祥．直接转矩控制技术发展综述．微电机．1998，31(1)，pp．32-35．
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