基于EKF的異步電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)仿真研究

作者：時(shí)間：2011-02-09 來源：網(wǎng)絡(luò)

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這樣就得到了離散化及線性化處理后的適合進(jìn)行卡爾曼濾波運(yùn)算的函數(shù)表達(dá)式，可以代入EKF算法進(jìn)行迭代運(yùn)算。

3 EKF建模與DTC系統(tǒng)仿真
本文的仿真和建模是在Matlab7．O的Simulink環(huán)境下完成的，主要包括異步電動(dòng)機(jī)模型、轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)器、磁鏈調(diào)節(jié)器、磁鏈自控制、開關(guān)信號(hào)選擇單元，其中擴(kuò)展卡爾曼濾波模塊是由S函數(shù)編寫。
感應(yīng)電機(jī)參數(shù)如下：定子自感Ls=0．610 8 H，轉(zhuǎn)子自感Lr=0．607 9 H，定、轉(zhuǎn)子互感Lm=0．593 2 H，定子相繞組電阻Rs=3．67 Ω，轉(zhuǎn)子相繞組電阻Rr=2．613 Ω，轉(zhuǎn)動(dòng)慣量J=0．027 5kg·m2，極對(duì)數(shù)p=2。
為驗(yàn)證該系統(tǒng)的精、動(dòng)態(tài)性能，系統(tǒng)空載啟動(dòng)，設(shè)定轉(zhuǎn)速為100 rad／s，進(jìn)入穩(wěn)定后，在t=0．5 s時(shí)加入負(fù)載TL=5 N·m，仿真圖如圖2～圖5所示。

本文引用地址：http://2s4d.com/article/162474.htm

從仿真波形圖2對(duì)比可以看出，采用無速度傳感器控制算法后控制過程的上升時(shí)間比有速度傳感器控制稍微長(zhǎng)一些，但仍能滿足系統(tǒng)性能指標(biāo)要求。系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)定后無速度傳感器控制的效果和有傳感器控制是一致的。圖4顯示的是突加負(fù)載后，從圖3看出定子電流幅值穩(wěn)定，轉(zhuǎn)速變化很小并很快恢復(fù)穩(wěn)定，輸出轉(zhuǎn)矩能很快達(dá)到給定負(fù)載轉(zhuǎn)矩，體現(xiàn)了DTC控制系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩響應(yīng)快的特點(diǎn)，由此可見電機(jī)在運(yùn)行過程中，受到各種擾動(dòng)時(shí)，電機(jī)轉(zhuǎn)速穩(wěn)定性好，可以滿足對(duì)控制特性的要求。
EKF算法在異步電機(jī)轉(zhuǎn)子速度估計(jì)的應(yīng)用過程中采用直接更新系統(tǒng)狀態(tài)量和協(xié)方差矩陣的方法，可以避免直接計(jì)算最大值動(dòng)態(tài)范圍較大的增益矩陣Kk。利用EKF算法的關(guān)鍵在于協(xié)方差矩陣Q和R的選取。Q與模登誤差、系統(tǒng)分布、A／D量化誤差有關(guān)；R與電流傳感器噪聲以及A／D變換器的編碼誤差有關(guān)。

4 結(jié)論
從算法分析和系統(tǒng)仿真分析討論的結(jié)果，可以得出擴(kuò)展卡爾曼算法在無速度傳感器應(yīng)用中的優(yōu)點(diǎn)是：利用擴(kuò)展卡爾曼濾波器可以不必了解電機(jī)的機(jī)械參數(shù)知識(shí)(可以克服電機(jī)參數(shù)反應(yīng)靈敏的問題)，在電機(jī)啟動(dòng)過程中不必知道電機(jī)轉(zhuǎn)子初始位置(可以解決電機(jī)的啟動(dòng)問題)，此外，EKF算法可以確保系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性(其他一些通過狀態(tài)觀測(cè)器實(shí)現(xiàn)電機(jī)無速度傳感器控制的方法，通常僅在標(biāo)稱狀態(tài)的軌跡上將電機(jī)非線性化，不能保證系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性)，而且整個(gè)系統(tǒng)易于數(shù)字化實(shí)現(xiàn)。但是擴(kuò)展卡爾曼算法復(fù)雜，需要矩陣求逆運(yùn)算，計(jì)算量大，為滿足實(shí)時(shí)控制的要求，需要高速，高精度的數(shù)字信號(hào)處理器。另一方面，擴(kuò)展卡爾曼濾波器要用到很多隨機(jī)誤差的統(tǒng)計(jì)參數(shù)，由于模型復(fù)雜，涉及因素多，使得分析這些參數(shù)的工作比較困難，需要通過大量調(diào)試才能確定合適的隨機(jī)參數(shù)，而且調(diào)速范圍有一定的局限性，只適合中高速調(diào)速系統(tǒng)。