臺達變頻器無傳感器矢量控制技術摘要：本文主要闡述臺達變頻器的感應電動機無傳感器矢量控制技術，此控制技術展現出在感應電動機矢量控制上的突破，是未來矢量控制的主要方法之一。Abstract:Inthispaper,acontroltechniquebasedonFOCSensorlessforinductionmotorinsideDeltainverterispresented.Thiscontroltechniquecandisplaythebreakthroughonthevectorcontrolofinductionmotor,whichisoneofthemainmethodsoffuturevectorcontrol.1、引言基于CLARK-PARK變換的磁場定向矢量控制(FOC)已經在變頻器調速領域得到了廣泛的應用，其可實現感應馬達的解耦化控制，使得轉矩輸出能力最大化，是工業生產中高端應用必選的控制方式。但是FOC的一大缺陷在于，其速度回授必須依賴速度檢測裝置，例如編碼器等，若無速度檢測裝置，則無法形成有效的速度閉環，從而造成矢量控制無法進行。高精度、高分辨率的速度傳感器價格昂貴，提高系統成本的同時，還限制了系統在惡劣環境下的應用，因此，省去速度檢測裝置的無傳感器矢量控制技術(FOCSensorless)越來越受到重視，國內外研究的進展都很快，部分技術已經實用化，并整合進變頻器產品中。FOCSensorless的方案很多，涉及現代控制理論與人工智能控制，主要方法有模型參考自適、自適應觀測器和卡爾曼濾波器等，其中以模型參考自適應方法最為成熟，已經整合進產品，本文以該方法進行?。。Sensorless介紹。2、模型參考自適應系統2.1系統理論介紹模型參考自適應系統(ModelReferenceAdaptiveSystem,MRAS)是從20世紀50年代后期發展起來的，這類系統的主要特點是采用參考模型，由其規定了系統所要求的性能。1989年，國外學者首次利用一種基于模型參考自適應系統來估計轉速，其基本結構如圖1所示：圖1MRAS基本結構圖1中，參考模型和可調模型被相同的外部輸入所激勵，工和&分別是參考模型和可調模型的狀態矢量。參考模型用其狀態工規定了一個給定的性能指標，這個性能指標與測得的可調系統的性能金比較后，將其差值矢量V輸入自適應機構，由自適應機構來修改可調模型的參數，使得它的狀態金能夠快速而穩定地逼近工，

也就是V趨近于零。從而使得可調模型完全等效于參考模型。2.2參考模型、可調模型和狀態變量由于只有定子電壓和電流是可以直接測量的，所以通常由定子ABC軸系表示的定、轉子電壓矢量方程來構成MRAS，即有：dwus=Rsis+-—^^（2-1）八「.dw0=Rrir+；r-jwwr（2-2）定子電壓矢量方程中沒有電動機轉速變量，而轉子電壓矢量方程中包含有轉子速度信息，所以將定子電壓矢量方程作為參考模型，而將轉子電壓矢量方程作為可調模型。轉子電壓矢量方程中含有轉子電流矢量ir，是不可測量的，應設法將其消去。由轉子磁鏈矢量方程：也就是V趨近于零。從而使得可調模型完全等效于參考模型。2.2參考模型、可調模型和狀態變量由于只有定子電壓和電流是可以直接測量的，所以通常由定子ABC軸系表示的定、轉子電壓矢量方程來構成MRAS，即有：dwus=Rsis+-—^^（2-1）八「.dw0=Rrir+；r-jwwr（2-2）定子電壓矢量方程中沒有電動機轉速變量，而轉子電壓矢量方程中包含有轉子速度信息，所以將定子電壓矢量方程作為參考模型，而將轉子電壓矢量方程作為可調模型。轉子電壓矢量方程中含有轉子電流矢量ir，是不可測量的，應設法將其消去。由轉子磁鏈矢量方程：Wr=Lmis+Lrir（2-3）可得ir=—(wr-Lmis)r（2-4）將式（2-4）代入式（2-2），即有:T^^+Wr=Lmis+jwrTwr（2-5）這樣，可由式（2-5）構成可調模型。在MRAS中，參考模型和可調模型兩者比較的是同一狀態矢量，在式（2-1）和式（2-5）中，可調模型的狀態變量為Wr，而參考模型的狀態變量為Ws，應將兩者的狀態變量統一起來。這里，將轉子磁鏈矢量Wr作為兩者可比較的同一狀態矢量。由定、轉子磁鏈矢量方程可得：wr+Lsis（2-6）將式（2-6）代入定子電壓矢量方程（2-1），則有dwrdt="r[(u-Ri)-Lmdi偵]dt（2-7）-d中一L=一-^--Rs+LsP01「i1DL+—1-「u1Dd里L0R+LpiL一Lu——_dt_mssLQ」mQ（2-8）-d肌--1d一-wdt=Trd?r-1-7*w—_dt_LrT_r中Q中DL+-^mTrlLQ」(2-9)這里，認為參考模型是理想的模型，由它表示的電動機狀態與實際相符，即轉子磁鏈矢量］r是真實而又準確的。在可調模型中，假定參數Tr、Lm和Lr是準確的不變參數，而轉速wr是可調參數，也就是需要辨識的參數，記為噸。如果由可調模型估計的轉子磁鏈矢量Wr與參考模型確定的相同，即二者誤差為零，那么轉速估計值噸一定與實際值吧一致，如果兩者有偏差，說明估計值噸與實際值吧不一致。顯然，轉速估計偏差與兩個模型估計的轉子磁鏈矢量誤差間一定有必然的聯系，這種聯系即為自適應規律。2.3利用感應電壓矢量估計轉速在眾多的自適應規律方法中，感應電壓矢量估計法是最為實用的，這是因為其算法易于實現，且狀態量為定子電流，易于檢測。將式（2-7）寫成以下形式，即Lm虹=u-Rl-L也（2-10）Lrdtssssdt在基于轉子磁場定向的矢量控制中，由感應馬達等效電路圖可得：e=Lm也=u-Rl-L虹（2-11）rLrdtssssdter為轉子磁鏈矢量生成的感應電壓，如用er而不用轉子磁鏈Wr來構建MRAS，雖然采用的仍然是式（2-8），但不再需要積分器，這樣就避免了積分引起的低頻問題。同樣，可將轉子電壓矢量方程（2-5）寫成以下形式，即：LdwmrLdwmrLdtLmLr(Lmls-wr+jwrTwr)（2-12）方程中含有轉速wr，因此可將此方程作為可調模型，而將式（2-11）作為參考模型。可將誤差信息定義為erxer，即：s=exe=ee一ee（2-13）wrrdqdq式中，ed和eq是參考模型中er的坐標分量，由式（2-11）可知:（2-14）e=知也l=u-Rl-L虹

dLrdtDsDsdt

（2-14）（2-15）e=知％=u-Ri-L也

qLrdtQsQsdt（2-15）同理，ed和七是可調模型中er的坐標分量，由式（2-12）可得:ALdve=^~dLdtLmALdve=^~dLdtLm1Lt-vd-wrTvq)（2-16）rrLdvmq_LdtLmLr(LmiQ-VqfTVd)（2-17）由式（2-13）獲得的誤差信息￡w可計算出當前的速度信息噸（2-18）將式（2-13）至（2-18）代入圖1中，可得如下模型參考自適應關系圖:usisusis圖2基于電壓矢量轉速估測的MRAS結構3、基于MRAS的FOCSensorless臺達變頻器控制3.1控制架構采用基于MRAS的FOCSensorless控制模式可與矢量控制有效地結合起來，即將估算出的速度進行速度回授，從而完成速度環控制，同時通過馬達參數自學習，將勵磁曲線參數進行有效估測，以完成矢量控制的勵磁環構造。馬達參數自學習曲線如下：圖3馬達參數自學習曲線圖3馬達參數自學習曲線圖3中，黃線即為馬達勵磁電流曲線，可見當頻率超過基頻以上時，其越來越小，并且記錄相應的Lm,從而能夠通過table了解到當前頻率下的id電流值與Lm勵磁電感，并能推算出WFOCSensorless控制系統圖如下所示：mFOCSensorless控制系統圖如下所示：m圖4FOCSensorless控制系統圖圖4中FLUXREFERENCE模塊負責計算出當前的id勵磁電流，它的基礎即為馬達參數自學習中獲取的超頻電流與電感對應信息，通過該信息可以獲取高頻下的勵磁電感與磁通信息，構成ADR控制回路。同時，FLUXREFEREMCE模塊推算出的勵磁磁通，可以計算出iq轉矩電流，從而完成AQR控制回路。通過得到的iq和歷次磁通中^和計算出偏移角。，從而完成CLARK-PARK變換。MRASSPEEDESTIMATOR模塊為模型參考自適應轉速估測模塊，它負責估算出當前的轉子速度，其具體算法在第二部分已經詳細介紹。最終在FLUXREFENCE與MRASSPEEDESTIMATOR兩個模塊的作用下，FOCSensorless矢量控制形成。3.2臺達無傳感器算法變頻器當前，臺達VE與C2000系列變頻器均以開始FOCSensorless的應用測試，不久將會整合至標準韌體中，C2000與VE均為高性能矢量控制型變頻器，但C2000為VE的升級機種，其功能更為強大，頻寬也更快，控制方式也更為豐富，是未來的主推機種。圖5臺達C2000與圖5臺達C2000與VE外觀圖3.3實驗數據在臺達VE系列變頻器上進行FOCSensorless控制實驗，首先進行馬達參數自學習，將馬達參數進行偵測，而后對必要參數進行設定，如下所示：表1FOCSensorless實驗參數設定表參數地址參數內容參數描述00-105FOCSensorless控制模式00-200頻率命令來源為面板00-210運轉指令來源為面板11-001PIAUTOMODE11-1150零速頻寬調大FCMD10HZ從面板設定頻率指令實驗采取的為1HP400V系列VE變頻器，并搭配臺達750W伺服馬達，進行帶載測試，將伺服的出力從0逐步以10%遞增，直到80%，觀測變頻器轉矩電流逐步增加，但是馬達轉速為300RPM并保持不變，輸出頻率隨著負責的增加也增大，整個曲線狀況滿足矢量控制特性，表明臺達FOCSensorless控制策略的可靠。圖6FOCSensorle實驗曲線圖4、