永磁同步電機無位置傳感器控制技術(shù)研究綜述

王猛

摘要：磁同步電機無位置傳感器控制系統(tǒng)，通過測量定子側(cè)電流和端電壓計算出轉(zhuǎn)子位置，替代了傳統(tǒng)的機械位置傳感器，不僅降低了成本，而且提高了控制精度和可靠性。

關(guān)鍵詞：永磁同步電機;無位置傳感器;控制算法

永磁同步電機，特別是內(nèi)置式結(jié)構(gòu)，具有很高的功率、轉(zhuǎn)矩密度以及功率因數(shù)，在電動汽車、航空、航海等體積受限的工業(yè)領(lǐng)域獲得較大的應(yīng)用。為了降低控制系統(tǒng)的成本、提升高速區(qū)域的控制精度，無位置傳感器控制技術(shù)已成為一個研究熱點。但是，目前無位置控制技術(shù)普遍存在低速區(qū)觀測精度較差的問題，而該轉(zhuǎn)速區(qū)域的策略直接決定了全速度范圍無位置控制的穩(wěn)定性和算法的可行性，因此低速區(qū)的無位置傳感器控制技術(shù)控制策略及其算法研究更亟待研究。

一、無傳感器永磁同步電機工作原理

無傳感器永磁同步電機是在電機轉(zhuǎn)子和機座不安裝電磁或光電傳感器的情況下，利用電機繞組中的有關(guān)電信號，通過直接計算、參數(shù)辨識、狀態(tài)估計、間接測量等手段，從定子邊較易測量的量如定子電壓、定子電流中提取出與速度、位置有關(guān)的量，利用這些檢測到的量和電機的數(shù)學(xué)模型推測出電機轉(zhuǎn)子的位置和轉(zhuǎn)速，取代機械傳感器，實現(xiàn)電機閉環(huán)控制。

二、不同轉(zhuǎn)速下的無位置傳感器控制技術(shù)

1.中高速無位置傳感器。電機運行在中高速時，電機的電流、電壓和反電動勢等信號都比較強，因而，利用它們進行速度和位置的估計相對比較簡單。而且這些有利于電機凸極性的無位置傳感器技術(shù)，可以用于各種類型的永磁同步電機。目前，應(yīng)用比較多的中高速無位置傳感器技術(shù)有：（l）基于反電勢的位置估計法。通過電機的電壓方程計算出感應(yīng)電動勢來進行轉(zhuǎn)子位置的估計，這種方法僅依賴于電機的基波方程，實施起來非常簡單。由于反電動勢幅值與速度成正比，在零速時，反電動勢為零;當(dāng)轉(zhuǎn)速很低時，由于信噪比很小，加之其他干擾因素，也不能精確的估計轉(zhuǎn)子的速度和位置，所以在靜止和低速時，利用反電勢的估計算法都不能正常工作。（2）基于磁鏈的位置估計法。這類方法是通過電機端部電壓和電流來進行定子磁鏈的計算，以估計電機位置和速度。這種方法直觀性強、易于實現(xiàn)、無需復(fù)雜的計算，一般采用數(shù)字積分，因此，直流偏置和積分漂移的問題難以避免。觀測速度的準(zhǔn)確性還受電機參數(shù)和測量誤差的較大影響，在實際實現(xiàn)時，需加上參數(shù)辨識和誤差校正環(huán)節(jié)來提高系統(tǒng)抗參數(shù)變化和抗干擾的魯棒性，才能使系統(tǒng)獲得良好的控制效果。為了改善純積分器帶來直流偏置和積分漂移問題，研究者提出了不少先進算法來代替純積分器，如低通濾波、低通濾波加飽和反饋、純積分器加P I調(diào)節(jié)這些對純積分器的改進方法都有一定的應(yīng)用價值，但算法和硬件要求都比單純的純積分復(fù)雜。（3）基于狀態(tài)觀測器的估計法。狀態(tài)觀測器法通過完整的電機數(shù)學(xué)模型（電氣和機械方程），包括可測的電壓、電流變量和未知的轉(zhuǎn)子速度和位置變量。這種位置估計算法具有動態(tài)性能好、穩(wěn)定性高、參數(shù)魯棒性強及適應(yīng)面廣等特點，不足之處是算法復(fù)雜，計算量大。（4）基于智能控制器的位置估計法閣。最常用的人工智能方法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯兩種。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代電流模型的轉(zhuǎn)子磁鏈觀測器，用誤差反向傳播算法的自適應(yīng)律進行轉(zhuǎn)速估計。網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值為電機的參數(shù)，可以通過訓(xùn)練一個多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行對電機轉(zhuǎn)子速度的估計，然而在系統(tǒng)中必須根據(jù)樣本數(shù)據(jù)采用實驗法確定該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層、輸入節(jié)點的數(shù)目、節(jié)點的權(quán)值以及其初始值。同時，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度估計器的性能受樣本數(shù)據(jù)的影響很大，通過引入模糊邏輯到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可以解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上述問題。這種結(jié)構(gòu)基本上是一種具有模糊特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是這種系統(tǒng)中估計器結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，使其結(jié)構(gòu)的設(shè)計和參數(shù)的調(diào)節(jié)都變得非常困難。

2.低速無位置傳感器。電機運行在較低速度時，反電動勢很小，無法從中提取位置和速度信號。另外，電機低速運行時，特別是帶負載運行情況下，散熱效果差，溫升大，定子電阻不再是常量。因而，前面提到的幾種無位置傳感器估計方法，都無法滿足低速時的控制要求。為了避開利用反電勢和定子電阻變化的影響，有效估計低速時永磁同步電機的位置，國內(nèi)外學(xué)者進行了廣泛研究，解決途徑主要有以下幾種：（1）高頻信號注入法，是目前應(yīng)用最多的一種適用于低速時的無位置傳感器估計方法。高頻信號注入法具有三個基本特征：適用的電動機必須能表現(xiàn)出凸極效應(yīng)，需要注入高頻激勵信號，需要高帶寬的噪聲過濾器，每個特征都可以利用多種方法來實現(xiàn)，因此高頻注入法的實現(xiàn)也有多種方式。高頻信號注入法對電機參數(shù)變化完全不敏感。另外，由于高頻信號直接注入到定子坐標(biāo)系的坐標(biāo)軸中，不需要進行從旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系到靜止坐標(biāo)系的變換，具有良好的動態(tài)性能。缺點是需要電機表現(xiàn)出凸極性，對于凸極同步電機、內(nèi)埋式和內(nèi)插式永磁同步電機可以直接應(yīng)用，而對于表貼式永磁同步電機，凸極性不明顯，必須通過結(jié)構(gòu)上的改變或者利用磁飽和得到顯著的凸極性，才可以運用高頻信號注入法。（2）基于電流模型的模型參考自適應(yīng)法[川，利用定子電流偏差作為反饋信號，通過方程微分得到自適應(yīng)率函數(shù)。由于該方法在估計電機速度和位置的同時，還可以在線辨識定子電阻，因而不受定子電阻變化影響。但該估計方法的輸入信號是定子電流偏差，估計精度直接依賴定子電流的檢測精度，因而對電流檢測方法要求較高。（3）基于電壓模型的系統(tǒng)辨識法，該方法將磁飽和特性引入電壓模型，直接利用電壓電流信號即可估計出磁極位置，不需要其他電機參數(shù)，而且此模型不僅可以建在靜止坐標(biāo)系上，也可以建在旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系上。但該估計算法中和系統(tǒng)辨識相關(guān)的幾個參數(shù)只能憑經(jīng)驗選取，若不能正確選取，估計算法根本就不能收斂。

3.初始位置的估計和起動。無位置傳感器技術(shù)的應(yīng)用給永磁同步電機帶來了起動問題。機械式位置傳感器能探知電機靜止時轉(zhuǎn)子磁極位置，使電機和逆變器配合工作與自控同步狀態(tài)，因而電機起動不會失步。目前，無位置傳感器技術(shù)還無法在電機靜止時從電機的電氣特性知道轉(zhuǎn)子的初始位置，只有電機起動到一定的轉(zhuǎn)速后，電機才能正常運行于無位置傳感器狀態(tài)下因此起動問題是同步電機實現(xiàn)無位置傳感器運行的一大難題。

在永磁同步電機無位置傳感器控制中，轉(zhuǎn)子初始位置檢測和低速運行控制主要依靠轉(zhuǎn)子凸極跟蹤，該凸極特性可以是結(jié)構(gòu)性凸極或飽和性凸極，但高頻信號注入法引起額外損耗，對數(shù)字信號處理能力要求較高。在中高速運行區(qū)域，主要依靠電機的基波模型采用各類觀測器進行轉(zhuǎn)子位置估計，但要重視算法對電機參數(shù)敏感和參數(shù)漂移問題。復(fù)合控制算法重點關(guān)注算法切換的過渡過程。根據(jù)永磁同步電機無位置傳感器控制策略的發(fā)展歷程，該研究方向今后可能具有以下的發(fā)展趨勢：一是針對高頻信號注入法，研究更加可靠高效的數(shù)字信號處理算法用于分離高頻響應(yīng)，盡量降低相位延遲對算法精度的影響;二是針對基于觀測器的算法，提高算法的自適應(yīng)能力，使算法受電機參數(shù)影響更小，降低算法的參數(shù)依賴性和敏感性;三是研究可靠性高、銜接性好的復(fù)合控制算法，尤其是恰當(dāng)處理算法切換的過渡過程。由于每種算法都有各自的優(yōu)缺點，各自的適用范圍。如果要實現(xiàn)永磁同步電機全速范圍內(nèi)的無位置傳感器，就需要將各種算法結(jié)合起來，發(fā)揮各自的優(yōu)點，以其達到較理想的控制效果。這也體現(xiàn)了無傳感器控制技術(shù)今后的發(fā)展趨勢

參考文獻

[1]王峰.內(nèi)置式永磁同步電機無位置傳感器控制.2014

[2]毛曉英.改進高頻信號注入法的IPMSM轉(zhuǎn)子位置檢測研究.2014

（作者單位：丹佛斯（天津）有限公司）