矢量控制论文参考文献

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留下邮箱吧 给你下了几篇© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 《自动化仪表》第31卷第2期 2010年2月上海市重点学科建设基金资助项目(编号: B504) 。修改稿收到日期: 2009 - 08 - 26。第一作者熊祥,男, 1984年生,现为华东理工大学控制科学与控制工程专业在读硕士研究生;主要从事先进控制和自适应控制方面的研究。基于MRAS的交流异步电机变频调速系统研究Study on MRAS2based Variable2frequency Driving System of AC AsynchronousMo to rs熊 祥 郭丙君(华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237)摘 要: 依据矢量控制的基本原理和方法,在基于转子磁场定向的旋转坐标系下,采用Matlab /Simulink模块构建了一个具有转矩、磁链闭环的交流异步电机矢量控制系统仿真模型。在此基础上,应用模型参考自适应方法,对无速度传感器矢量控制系统的转速估计进行研究,并针对常规速度辨识器中的基准模型易受积分初值和漂移影响的问题,对传统的MRAS方法进行改进,并对其进行建模仿真。仿真结果表明,该设计具有较强的可行性,且其推算转速能够很好地跟踪实测转速。关键词: Matlab /Simulink MRAS 矢量控制 变频调速系统 神经网络 无速度传感器中图分类号: TM343 文献标志码: AAbstract: In accordance with the basic p rincip le and method of vector control, by usingMatlab /Simulink module, a simulation model of vectorcontrol system that is offering torque and magnetic link for AC asynchronous motor is built based on rotor flux directional rotating coordinates.On the basis, with model reference adap tive method, the rotating speed estimation for vector control system with no2speed sensor is studied. Inaddition, aiming at the p roblem that the reference model is easily influenced by the initial value and drift of integral in normal speed recognizer,the traditionalMRAS is imp roved, and modeling simulation is also conducted. The result of simulation verifies the feasibility of the design andthe calculated rotating speed can well trace the measured rotating speed.Keywords: Matlab/Simulink Model reference adaptive system Vector control Variable2frequency driving system Neural network No2speed sensor0 引言随着电力电子技术的发展,交流异步电机控制技术已由标量控制转向了矢量控制。在矢量控制系统中,转速的闭环控制环节一般是必不可少的。为了实现转速闭环控制和磁场定向,通常采用速度传感器来进行转速检测。而速度传感器在安装、维护等方面易受环境影响,从而严重影响异步电动机的简便性、廉价性和可靠性。因此,无速度传感器的矢量控制系统成为交流调速的主要研究内容。目前,人们提出了各种速度辨识的方法来取代速度传感器,如动态估计法、模型参考自适应方法、扩展卡尔曼滤波法、神经网络法等。其中模型参考自适应方法的转速观测具有稳定性好、计算量小等特点[ 1 ]。本文从转子磁场定向的矢量控制理论出发,在静止坐标系上提出了一种基于模型参考自适应法理论的速度推算法, 并利用Matlab /Simulink 软件对系统进行了仿真。1 交流异步电机矢量控制根据用于定向的参数矢量的不同,矢量控制可以分为按转子磁场定向和按定子磁场定向的矢量控制。按转子磁场定向的矢量控制方法是目前应用较为广泛的一种高性能的交流电动机控制方法[ 2 ]。当两相同步旋转坐标系按转子磁链定向时,应有ψrd =ψr ,ψrq = 0,即得:Te = npLmLrisqisd =1 + Tr pLmψrψr =Lm1 + Tr pisdλ =LmTrψrisq ( 1)式中: Lm =32M 为d2q坐标系同轴等效定子与转子绕组间的互感; Lr =Lrl +Lm为d2q坐标系等效二相转子绕组的自感;λ为d2q坐标系相对于转子的旋转角速度;p为求导算符, 即p = d /dt; s表示定子; r表示转子; d表示d轴; q表示q轴; m 表示同轴定、转子间的互感;np 为极对数; Tr =Lr /Rr 为转子时间常数。51基于MRAS的交流异步电机变频调速系统研究 熊 祥,等© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. AUTOMATION INSTRUMENTATION Vol131 No12 February 20102 变频调速系统仿真模型图1为交流异步电动机无速度传感器矢量控制系统框图。系统由电机、逆变器、磁链观测器、转速辨识等环节组成,是一个带电流内环的转速、磁链闭环矢量控制系统。图1 无速度传感器矢量控制系统框图Fig. 1 Block diagram of the vector control system with no2speed sensor基于矢量控制变频调速系统的仿真模型,其具体实现步骤是:先将异步电机在三相坐标系下的定子电流Ia、Ib、Ic 通过三相/二相(Clarke)变换,再通过二相/二相旋转( Park)变换得到同步旋转坐标系d2q下的电流Id、Iq ,然后模仿直流电动机的控制方法,求得直流电动机的控制量,最后,经过相应的坐标反变换,实现对异步电动机的控制。其实质是将交流电动机等效为直流电动机, 分别对速度( speed control) 、磁场( phircontrol)两个分量进行独立控制。通过控制转子磁链,分解定子电流而获得转矩和磁场两个分量,然后经坐标变换,实现正交或解耦控制[ 3 ]。2. 1 基于MRAS的转速辨识2. 1. 1 基本模型参考自适应系统要实现按转子磁链定向的矢量控制系统,磁链观测是非常重要的。在无速度传感器控制中,通常采用基于两相静止α2β坐标系下定子电压和定子电流的电压模型对转子磁链进行估计[ 4 - 5 ]。根据两相静止坐标系下异步电动机的基本方程,可以得到电压和电流这两种形式的转子磁链估算模型。电压模型计算如下:ψrα =LrLm[ ∫( usα - Rs isα ) dt - σLs isα ]ψrβ =LrLm[ ∫( usβ - Rs isβ ) dt - σLs isβ ] ( 2)在计算得到电压模型值后, 基本模型参考自适应系统的电流模型计算如下:pψrα =LmTrisα -ψrαTr- ωrψrβpψrβ =LmTrisβ -ψrβTr- ωrψrα ( 3)式中:ψrα、ψrβ分别为两相静止α2β坐标系下α轴和β轴的转子磁链; isα、isβ为两相静止α2β坐标系下α轴和β轴的定子电流; usα、usβ为两相静止α2β坐标系下α轴和β轴的定子电压;σ为漏感系数。参考模型与可调模型输出(转子磁链) 的差值定义为:e =ψr - ψ3r ( 4)利用波波夫超稳定理论推导得出估算转子的自适应收敛率为[6 ] :ωr = kp +kiSe ( 5)式中: kp、ki 分别为自适应结构PI调节器中的比例系数和积分常数。基于MRAS的转速、辨识的具体步骤为:选取电压模型为参考模型、电流模型为理想模型,构造一个模型参考自适应系统,并选择合适的自适应规律,使可调模型的转速逼近真实的电机转速。该方法结构框图如图2所示。52基于MRAS的交流异步电机变频调速系统研究 熊 祥,等© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 《自动化仪表》第31卷第2期 2010年2月图2 模型参考自适应系统框图Fig. 2 Block diagram ofMRAS自适应机构采用PI调节器,即选择比例积分作为自适应规律。在模型参考自适应系统中,参考模型应该是理想的,即式( 2)应能始终映射出电动机的真实状态。该方程中定子电阻Rs 是一个变化的参数, Rs若不准确,对低频积分结果影响会很大。另外,采用低通滤波器来代替纯积分环节,可以有效克服积分器的部分缺陷,如误差积累或直流漂移问题;但在频率接近或低于截止频率时,所产生的幅度和相位偏差会严重影响磁链估计的精确性。2. 1. 2 改进型模型参考自适应系统模型参考自适应结构的优势在于模型的输出不必是实际的转子磁链,只要是与其相关的辅助变量即可。因此,可采用新的辅助变量作为模型的输出,构造出其他的MRAS速度辨识方法。将图2进行改进,可以得出相应的原理方框图,如图3所示。图3 改进型模型参考自适应系统框图Fig. 3 Block diagram of imp rovedMRAS参考模型的定子电压矢量方程可写成以下形式,即:LmLr×dψrαdt= usα - Rs isα - σLs ×disαdtLmLr×dψrβdt= usβ - Rs isβ - σLs ×disβdt(6)式中: Ls =Lsl + Lm 为d2q坐标系下的等效二相定子绕组的自感。在基于转子磁场定向的矢量控制中, 由其等效电路可以看出,εr =LmLrdψrdt为转子磁链矢量生成的感应电压,于是式(6)可以转换为:εrα =LmLr×dψrαdt= usα - Rs isα - σLs ×disαdtεrβ =LmLr×dψrβdt= usβ - Rs isβ - σLs ×disβdt(7)2. 2 转速控制模块在实际系统中,由于系统状态和参数等发生变化时,过程中会出现状态和参数的不确定性,系统很难达到最佳控制效果。基于上述问题考虑,本文利用RBF神经网络对PID 控制器的参数进行在线调整。基于RBF神经网络的PID控制系统如图4所示。图4 基于RBF神经网络的P ID控制系统Fig. 4 P ID control system based on RBF neural network系统的控制误差为:e ( k) = r( k) - y ( k) (8)PID的输入为:x ( 1) = e ( k) - e ( k - 1)x ( 2) = e ( k)x (3) = e ( k) - 2e ( k - 1) + e ( k - 2) (9)采用增量式PID的控制算法具体表达式为:u ( k) = u ( k - 1) + kp [ r( k) - y ( k) ] + ki [ e ( k) ] +kd [ e ( k) - 2e ( k - 1) + e ( k - 2) ]Du = kp [ r( k) - y ( k) ] + ki [ e ( k) ] +kd [ e ( k) - 2e ( k - 1) + e ( k - 2) ] ( 10)神经网络整定性能指标函数为:J ( k) =12[ r( k) - y ( k) ]2 ( 11)由梯度下降法,可得[ 7 ] :Δkp = - η9J9kp= - η9J9y×9y9Du×9Du9kp=ηe ( k)9y9Dux ( 1)Δki = - η9J9ki= - η9J9y×9y9Du×9Du9ki=ηe ( k)9y9Dux (2)Δkd = - η9J9kd= - η9J9y×9y9Du×9Du9kd=ηe ( k)9y9Dux (3)(12)式中:η为学习速率。被控对象的输出对控制输入变化的灵敏度信息Jacobian阵信息算法为:9y9Du≈9yL ( k)9Du=∑mj = 1ωj hjcji - u ( k)b2j(13)式中: hj为第j个隐含层点输出; cji为高斯转换函数的中心位置参数; bj 为第j个隐节点高斯函数的宽度参数。该神经网络的结构为3 - 6 - 1,即输入层有3个节点,隐含层有6个节点,输出层有1 个节点,学习率为53基于MRAS的交流异步电机变频调速系统研究 熊 祥,等© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. AUTOMATION INSTRUMENTATION Vol131 No12 February 20100. 25, a = 0. 05,β= 0. 01, PID初值= [ 0. 03, 0. 001, 0. 1 ] ,权重初值= [ 3, 4, 1 ] ,采样周期为0. 001。由于RBF神经网络PID控制器不能直接用传递函数加以描述,若简单地应用Simulink,则将无法对其进行仿真。本文中RBF神经网络PID控制器采用Matlab中的s2function实现[ 8 ]。2. 3 转矩控制模块和磁链控制模块转矩控制器和磁链控制器均采用PI控制算法,可得:Iq3= kp ( T3e - Te ) + ki ∫( T3e - Te ) dt ( 14)I3d = kp ( phir3- phir) + ki ∫( phir3- phir) dt (15)式中: kp、ki 分别为比例增益系数和积分增益系数。2. 4 仿真实验结果及分析采用上述仿真模型,对矢量控制变频调速系统进行空载及恒速加载运行仿真。当负载转矩值为0 时,得到的异步电机定子电流、转速、转矩仿真图形如图5所示。图5 定子电流、转速、转矩仿真图形Fig. 5 Simulation curves of current, rotating speed,torque of the stator选用的异步电动机有关参数如下: 额定数据为41 kW、380V、4极、50 Hz、转动惯量J =1. 662 kg·m2、Rs =0. 087Ω、Rr =0. 228Ω、Ls =Lr =0. 8mH、Lm =34. 7mH。逆变器电流直流母线电压为780V;转子磁链参考值取0. 96Wb;在powerful中指定所有的状态变量初始条件为0,或者对异步电机设定初始条件为[ 1, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0 ] ,这样就可以在停止状态启动电机。为了加快仿真速度,采用ode23 t仿真算法。电机启动阶段,磁链和电磁转矩处于上升阶段,在开始空载状态下,电磁转矩最后下降为0。在t =0 s、1 s时,由于转速给定的量从60 rad / s瞬间跳到80 rad / s,而在启动时,转子转速在0. 5 s已经趋于稳定状态,因此,定子电流在启动时有较大的变化,转矩电流和电磁转矩在启动及给定速度指令改变时有超调。在系统的自动调节下,转矩电流和电磁转矩量开始慢慢降低并趋于稳定。从仿真可以看出,在该控制系统所采用的控制方法下,系统具有良好的静态性能和动态性能,定子电流正弦度较好;且估计的转速稳态精度好,能准确地跟踪电机转速的变化;电机的机械角速度能够很快跟踪给定机械角速度的变化,电机具有良好的启动性能。实际转速与辨识转速仿真图形比较如图6所示。图6 实际转速与辨识转速仿真图形比较Fig. 6 Comparison between actual and identification rotating speed3 结束语本仿真试验利用易于测量的电机定子电压和电流,结合矢量控制和MRAS原理,实时辨识电机转速。通过理论分析和仿真研究,应用模型参考自适应方法估算交流异步电机转子转速,计算量小,收敛速度快。仿真结果验证了该系统的可行性和有效性。参考文献[ 1 ] CirrincioneM, PucciM. 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数控机床诊断维修方法经验浅述X 摘 要:本文就近几年来在对进口数控设备的维护中,逐渐学习并掌握了CNC 系统的一些故障规 律和快速诊断方法进行了整理。意在使其更好地为数控设备的使用与维修服务提供借鉴。 关键词:数控机床;诊断维修;方法 随着发达国家先进技术和装备的不断引进,使 我们设备维护人员的维修难度越来越大,这是不可 否认的事实。但怎样尽快适应和掌握它,是我们应 该认真探讨并急需解决的课题,下面就自己多年的 维修经验谈一点个人体会。 笔者近年引进的日立精机VA 一65 和HC 一 800 两台加工中心,不但具有交流伺服拖动、四轴联 动功能,而且还配有磁栅全闭环位置反馈及自动测 量、自动切削监视系统,其CNC 是当时国际上最先 进的FANUC 一11M 系统。运行11 年来,虽然随 着使用年限的增长,一些元器件的老化、故障期的到 来,特别是加工任务的增多,设备每天24h 不停机的 运转,出现了几乎每周都有故障报警的现象。但为 保证任务的按期完成,我们在没有经过国内外培训 且图纸资料不全的条件下,在无数次的维修测试中, 认真分析故障规律,不断积累有关数据,逐渐掌握维 修要领,尽量在最短的时间内查出故障点,用最快的 速度修复调整完成。以下从几方面论述快速诊断和 维修数控设备的方法: 1 先观察问询再动手处置 首先看报警信息,因为现在大多数CNC 系统都 有较完善的自诊断功能,通过提示信息可以马上知 道故障区域,缩小检测范围。像一次HC 一800 卧 式加工中心在运行中出现5010 # spindle drive unit alarm 报警。我们根据提示信息马上按顺序检查了 主轴电机及其执行元件、主轴控制板,查明过流断路 点后恢复正常,仅用20min 完成。但从我们的经验 中也有受报警信息误导的例子,因此说可依据它但 不能依赖它。 故障发生后如无报警信息,则需要进一步用感 官来了解设备状态,最重要的就是向操作人员问询 故障发生的前因后果。同样是该设备,有一次其 APC 系统在防护罩没有打开情况下B 轴突然旋转 起来刮坏护罩,这一现象以前从未出现过。经我们 现场仔细询问操作过程,清楚了故障经过:原来操作 人员先输入了M60 指令,使_bPm_�APC 系统程序运行(更 换旋转工作台) ,当执行元件失控中途停机后,又进 行了手动状态下的单步指令操作。当时M60 并没 有删除,使其执行元件恢复正常后继续了原程序动 作。经认真了解并仔细分析后,我们立刻清除所有 原设定的指令,检测并更换了失控元件,避免了更大 故障的发生。根据报警信息和故障前的设备状态, 来判断故障区域,争取维修时间。 2 遵循由外到里,由浅入深的检修原则 笔者对加工中心多年的维修经历来看,大多数 故障根源都是来自于外部元器件,因其受外界因素 影响较大,象机械碰撞磨损、冷却液腐蚀、积尘过多、 润滑不良等,使这些年久失修的元器件处于不完好、 不可靠状态,成为设备故障的最大隐患。像各轴经 常出现的超程报警、零点复归误差、位置信号不反馈 等,都是一些磁性或机械式开关失灵造成。还有的 故障也是出现在电磁阀、电机和经常伸缩的电缆上。 像HC 一800 的一次B 轴旋转不到位或有时根本不 旋转故障,报警提示为: feed axis fault (APC com2 mand) ,看起来与命令有关。但我们根据故障现象 还是果断地检查B 轴各行程限位,果然有一撞块与 开关接触不好,经调整后正常。这就避免无目标地 消耗很大精力去查整个CNC 系统,先把重点放在外 部环节上。 这实际上是一种经验上的诊断,如果我们手里 有原理接线图,那就应该正规地按图纸去相应对照, 顺序查找并针对性的去测试电位和波形,还能从中 悟出一些理论上的东西。正是因为没有这个条件, 所以我们在维修中就是遵循从外部到内部、从人为 到系统、由浅入深的原则去进行,这就大大缩短了设 备的停修时间。 3 充分利用PC 图查找故障点 根据报警信息调出与其相关的PC 图进行分析 核对,也是一种诊断的方便途径。一次VA 一65 自 动换刀机械手到位后不执行抓刀指令,我们马上调 出PC 图从各指令开关信号到各进、退、松、紧动作 信号逐一进行对应校验,最后查出机械手旋转到信 号没有发出,原因是由于一磁性接近开关松动移后 不起作用,使下一步抓刀动作无法进行,调整后恢复 正常。 由PC 图查故障点看来比较方便直观,但如果 不了解其内部动作原理和工作程序,那可以说也是 大海捞针,无从下手。特别是无电气原理图就更难 以判断,每个输出动作多达几十个开关条件才能满 足,确实要下很大工夫才能逐步认识并掌握。我们 就是靠平时维修时的日积月累,在不断的了解和运 用它。 4 疑难故障的检测分析和快捷处理 此两台加工中心的一些元器件年久老化,使其参数随温度 或电流的变化而极不稳定,造成故障后能自动恢复 即时好时坏现象,这是我们最为之挠头的故障。因 为搞维修的都知道,元件坏了容易检测,而不正常的 通断情况则很难判断是元件坏了还是线路接触不良 造成,因为无法进行正常的信号检测。如B 轴工作 台换位;刀库进刀口自动打开;B 轴台板夹紧、松开 失灵等故障,其执行元件均是固态继电器接受指令 信号接通后带动电磁阀动作。当检测时可能未见异 常,启动后又可能一切正常,待连续动作几次后又停 机报警。我们根据故障现象及反复周期判定应该是 执行元件性能下降造成,因图纸不详、标识不清,只 能将关联的一组执行元件在正常和异常的情况下分 别进行检测,经反复测试后,最后从30 多只继电元 件中分别查出并更换了其性能下降的元件。 一次HC 一800 B 轴原点复归失控,指令发出 后旋转不停,没有报警信息。经现场了解分析,首先 认定应该是B 轴零点检测系统故障,而该系统是由 一只磁性接近开关发出到位信号后控制执行元件减 速停车。我们马上对这一信号进行线路测试,结果 无信号发出,人为设定一个到位信号则准确复归停 车,确认检测开关到设定信号点这一段有故障。但 如果想直接检测接近开关则必须将B 轴和与其关 联的调轴解体,因为此开关装在B 轴工作台体内。 这样的大结构拆修以前从未干过,测算一下工作量 需半个月时间,而且还要特别精心地对十多根控制 电缆和几十根油管拆除和恢复,这就很难保证拆装 后各部分的精度,但要想解决问题还必须露出这一 开关进行检测和维修。能否用一个简便的方法既能 节省拆装工作量又能拿出这一检测开关,经反复论 证后终于想出一个只拆B 轴端盖和调轴磁尺支架 拿出此开关的方法。虽然电气维修人员拆装、检测 难度很大,但保证了台面不大解体,把后患影响减小 到了最低限度。经实际测试开关、处理断路点原位 安装后恢复了B 轴复归功能,又对拆装后影响到的 调轴位置误差和B 轴定位故障进行了补偿和调整, 一切正常后仅用三天时间即交付使用,保证了试制 加工任务的完成。 5 结语 总之,在处理故障过程中怎样尽快打开思路、进 入状态,缩小检测范围,直触故障根源是维修技术人 员水平高低的关键所在。看似简单的道理却饱含着 方方面面,也是维修人员多年辛勤劳动的结晶。我 们就是在这种高频率故障的压力下,克服了重重困 难,尽力在短时间内解决问题,减少设备停歇台时, 为车型试制做出了我们应有的贡献。 [参考文献] [1 ] 李亚芹,龙泽明,韩阳阳. 数控机床爬行问题的 分析与研究[J ] . 组合机床与自动化加工技术, 2006 , (10) :76～78. [2 ] 卓迪仕. 数控技术及应用[M] . 北京:国防工出 版社,1997.

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