台达变频器无传感器矢量控制技术

台达变频器无传感器矢量控制技术摘要：本文主要阐述台达变频器的感应电动机无传感器矢量控制技术，此控制技术展现出在感应电动机矢量控制上的突破，是未来矢量控制的主要方法之一。Abstract: In this paper, a control technique based on FOC Sensorless for induction motor inside Delta inverter is presented. This control technique can display the breakthrough on the vector control of induction motor, which is one of the main methods of future vector control.1、 引言基于CLARK-PARK变换的磁场定向矢量控制（FOC）已经在变频器调速领域得到了广泛的应用，其可实现感应马达的解耦化控制，使得转矩输出能力最大化，是工业生产中高端应用必选的控制方式。但是FOC的一大缺陷在于，其速度回授必须依赖速度检测装置，例如编码器等，若无速度检测装置，则无法形成有效的速度闭环，从而造成矢量控制无法进行。高精度、高分辨率的速度传感器价格昂贵，提高系统成本的同时，还限制了系统在恶劣环境下的应用，因此，省去速度检测装置的无传感器矢量控制技术（FOC Sensorless）越来越受到重视，国内外研究的进展都很快，部分技术已经实用化，并整合进变频器产品中。FOC Sensorless的方案很多，涉及现代控制理论与人工智能控制，主要方法有模型参考自适、自适应观测器和卡尔曼滤波器等，其中以模型参考自适应方法最为成熟，已经整合进产品，本文以该方法进行FOC Sensorless介绍。2、 模型参考自适应系统2.1 系统理论介绍模型参考自适应系统（Model Reference Adaptive System, MRAS）是从20世纪50年代后期发展起来的，这类系统的主要特点是采用参考模型，由其规定了系统所要求的性能。1989年，国外学者首次利用一种基于模型参考自适应系统来估计转速，其基本结构如图1所示：参考模型自适应机构可调模型uxx+-v参数自适应图 1 MRAS 基本结构图 1 中，参考模型和可调模型被相同的外部输入所激励， 和 分别是参考模型和可调模型的状态矢量。x参考模型用其状态 规定了一个给定的性能指标，这个性能指标与测得的可调系统的性能 比较后，将其x x差值矢量 输入自适应机构，由自适应机构来修改可调模型的参数，使得它的状态 能够快速而稳定地逼v近 ，也就是 趋近于零。从而使得可调模型完全等效于参考模型。xv2.2 参考模型、可调模型和状态变量由于只有定子电压和电流是可以直接测量的，所以通常由定子 ABC 轴系表示的定、转子电压矢量方程来构成 MRAS，即有：（2-dtiRusss1）（2-rrr0jwti2）定子电压矢量方程中没有电动机转速变量，而转子电压矢量方程中包含有转子速度信息，所以将定子电压矢量方程作为参考模型，而将转子电压矢量方程作为可调模型。转子电压矢量方程中含有转子电流矢量 ，是不可测量的，应设法将其消去。由转子磁链矢量方程：ri（2-rsmriL3）可得（2-)(1smrriLi4）将式（2-4）代入式（2-2） ，即有：（2-rsmrr TjwiLdtT5）这样，可由式（2-5）构成可调模型。在 MRAS 中，参考模型和可调模型两者比较的是同一状态矢量，在式（2-1）和式（2-5）中，可调模型的状态变量为 ，而参考模型的状态变量为 ，应将两者的状态变量统一起来。这里，将转子磁链矢rs量 作为两者可比较的同一状态矢量。r由定、转子磁链矢量方程可得：（2-srmsiL6）将式（2-6）代入定子电压矢量方程（2-1） ，则有（2-)(sssr dtiLiRuLdtm7）于是，可由式（2-7）构成参考模型。将式（2-7）和式（2-5）写成坐标分量形式，即以静止 DQ 坐标表示，可得（2- QDmrssmrqd0uLipRLt8）（2-QDrmqd1iTLwTtrrr9）式（2-8）表示的参考模型又称为转子磁链的电压模型，因为它是由测量的定子电压和电流而确定的。式（2-9）表示的可调模型又称为转子磁链的电流模型，因为若将转子速度 作为一个已知的参数，那么转rw子磁链便可由测量的定子电流而求得。这里，认为参考模型是理想的模型，由它表示的电动机状态与实际相符，即转子磁链矢量 是真实而r又准确的。在可调模型中，假定参数 、 和 是准确的不变参数，而转速 是可调参数，也就是需rTmLr r要辨识的参数，记为 。如果由可调模型估计的转子磁链矢量 与参考模型确定的相同，即二者误差为rwr零，那么转速估计值 一定与实际值 一致，如果两者有偏差，说明估计值 与实际值 不一致。显rrwr然，转速估计偏差与两个模型估计的转子磁链矢量误差间一定有必然的联系，这种联系即为自适应规律。2.3 利用感应电压矢量估计转速在众多的自适应规律方法中，感应电压矢量估计法是最为实用的，这是因为其算法易于实现，且状态量为定子电流，易于检测。将式（2-7）写成以下形式，即（2-dtiLiRudtLsssrrm10）在基于转子磁场定向的矢量控制中，由感应马达等效电路图可得：（2-dtiLiRudtLesssrrmr 11）为转子磁链矢量生成的感应电压，如用 而不用转子磁链 来构建 MRAS，虽然采用的仍然是式（2-8） ，re rer但不再需要积分器，这样就避免了积分引起的低频问题。同样，可将转子电压矢量方程（2-5）写成以下形式，即：（2-)(1rrsmrrrmr TjwiLTdtLe12）方程中含有转速 ，因此可将此方程作为可调模型，而将式（2-11）作为参考模型。可将误差信息定义为rw，即：re（2-qdrwee13）式中， 和 是参考模型中 的坐标分量，由式（2-11）可知：deqre（2-dtiLiRudtLDssDrmd 14）（2-dtiiudteQssQqrmq 15）同理， 和 是可调模型中 的坐标分量，由式（2-12）可得：deqre（2-)(1qrdDmrdrmd TwiLTtL16）（2-)(1drqQmrqrmq idte17）由式（2-13）获得的误差信息 可计算出当前的速度信息wrw（2-PirKp18）将式（2-13）至（2-18）代入图 1 中，可得如下模型参考自适应关系图：参考模型自适应机构可调模型usis速度调整信息ererererwr图 2 基于电压矢量转速估测的 MRAS 结构3、 基于MRAS的FOC Sensorless台达变频器控制3.1 控制架构采用基于MRAS的FOC Sensorless控制模式可与矢量控制有效地结合起来，即将估算出的速度进行速度回授，从而完成速度环控制，同时通过马达参数自学习，将励磁曲线参数进行有效估测，以完成矢量控制的励磁环构造。马达参数自学习曲线如下：图 3 马达参数自学习曲线图 3 中，黄线即为马达励磁电流曲线，可见当频率超过基频以上时，其越来越小，并且记录相应的 Lm，从而能够通过 table 了解到当前频率下的 id 电流值与 Lm 励磁电感，并能推算出 。mFOC Sensorless 控制系统图如下所示：图 4 FOC Sensorless 控制系统图图 4 中 FLUX REFERENCE 模块负责计算出当前的 id 励磁电流，它的基础即为马达参数自学习中获取的超频电流与电感对应信息，通过该信息可以获取高频下的励磁电感与磁通信息，构成 ADR 控制回路。同时，FLUX REFEREMCE 模块推算出的励磁磁通，可以计算出 iq 转矩电流，从而完成 AQR 控制回路。通过得到的iq 和历次磁通 和计算出偏移角 ，从而完成 CLARK-PARK 变换。MRAS SPEED ESTIMATOR 模块为模型参考d自适应转速估测模块，它负责估算出当前的转子速度，其具体算法在第二部分已经详细介绍。最终在 FLUX REFENCE 与 MRAS SPEED ESTIMATOR 两个模块的作用下，FOC Sensorless 矢量控制形成。3.2 台达无传感器算法变频器当前，台达 VE 与 C2000 系列变频器均以开始 FOC Sensorless 的应用测试，不久将会整合至标准韧体中，C2000 与 VE 均为高性能矢量控制型变频器，但 C2000 为 VE 的升级机种，其功能更为强大，频宽也更快，控制方式也更为丰富，是未来的主推机种。图 5 台达 C2000 与 VE 外观图3.3 实验数据在台达 VE 系列变频器上进行 FOC Sensorless 控制实验，首先进行马达参数自学习，将马达参数进行侦测，而后对必要参数进行设定，如下所示：表 1 FOC Sensorless 实验参数设定表参数地址 参数内容 参数描述00-10 5 FOC Sensorless 控制模式00-20 0 频率命令来源为面板00-21 0 运转指令来源为面板11-00 1 PI AUTO MODE11-11 50 零速频宽调大FCMD 10HZ 从面板设定频率指令实验采取的为 1HP 400V 系列 VE 变频器，并搭配台达 750W 伺服马达，进行带载测试，将伺服的出力从 0逐步以 10%递增，直到 80%，观测变频器转矩电流逐步增加，但是马达转速为 300RPM 并保持不变，输出频率随着负责的增加也增大，整个曲线状况满足矢量控制特性，表明台达 FOC Sensorless 控制策略的可靠。图 6 FOC Sensorless 实验曲线图4、 结语基于 MRAS 模型参考