igbt模型仿真研究论文

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5:14 10:9 Q-Driver系列IGBT驱动电路由深圳青铜剑电力电子科技有限公司推出，采用国际通用的工业级芯片设计，与国际主流IGBT驱动电路兼容，可驱动各品牌全系IGBT，与同类产品相比具有高性价比、高可靠等优点。 本产品可广泛应用于风力发电机控制、电力系统无功补偿装置、变频器、高频开关电源、不间断电源、电焊机、感应加热、斩波器、电动/混合动力汽车电机控制等领域

使用幸福校园需要安装Adobe Flash Player 版本以上。 请安装Flash Player。[页数]:31 [字数]:14854 [目录] 1 绪 言 2 系统设计方案的研究 3 系统设计应用举例 4 总结与展望 [摘要] 随着晶闸管的出现，现代电力电子和控制理论、计算机的结合促进了电力拖动控制技术研究和应用的繁荣,为工业生产，交通运输，楼宇、办公、家庭自动化提供了现代化的高新技术。提高了生产效率和人们的生活质量，使人类社会生产、生活发生了巨大的变化。晶闸管-直流电动机调速系统的成熟为现代工业提供了高效、高性能的动力。直流电动机调速系统以其优良的调速性能具有广阔的市场，并且建立在反馈控制理论基础上的直流调速原理是交流调速控制的基础。本文介绍了带电流截止负反馈转速单闭环直流电动机调速系统的设计研究，由直流电机模块、晶闸管整流模块、转速反馈环节、电流截止负反馈环节和脉冲产生模块等组成。该系统主要采用转速反馈量和电流截止负反馈量与给定量的偏差经来改变触发器移相控制信号调节晶闸管的控制角，从而改变整流器的输出电压实现对直流电动机的转速进行调节的原理。首先给出电动机的数学模型，分析了转速闭环调速系统的工作原理。为了限制启动电流过大引入了电流截止负反馈，并介绍了电流截止负反馈环节的作用。其次根据原理方案建构出系统原理框图，并利用Matlab/Simulink工具软件对该系统建立了仿真模型，对系统进行了仿真研究。然后给出了直流电动机调速系统的应用实例，并按实例设置各模块的参数进行仿真。本系统经过综合考虑和合理分析，各物理量仿真波形基本符合要求。 [正文] 1 绪 言 课题研究背景在现代化的生产和生活中，电动机一直起着十分重要的作用，无论是交通运输、国防、航空航天、医疗卫生、农业生产、商务与办公设备，还是日常中的家用电器，都大量地使用各种各样的电动机。据相关资料介绍，现有90%以上的动力源来自于电动机，我国生产的电能大约有60%消耗于电动机而动力与运动是可以互相转换的，从这个意义上讲，电动机也是最常见的运动源，对运动控制的最有效方式是对运动源的控制，因此，常常通过对电动机的控制来实现运动控制。直流调速是现代电力拖动自动控制系统中发展较早的技术。在20世纪60年代发展起来的电力电子技术，使电能可以变换和控制，产生了现代各种高效、节能的新型电源和交直流调速装置，为工业生产，交通运输，楼宇、办公、家庭自动化提供了现代化的高新技术，提高了生产效率和人们的生活质量，使人类社会生产、生活发生了巨大的变化。随着新型电力电子器件的研究和开发以及先进控制技术的发展，电力电子和电力拖动控制装置的性能也不断优化和提高，这种变化的影响将越来越大。随着晶闸管的出现，现代电力电子和控制理论、计算机的结合促进了电力转动控制技术研究和应用的繁荣。晶闸管-直流电动机调速系统为现代工业提供了高效、高性能的动力。尽管目前交流调速的迅速发展，交流调速技术越趋成熟，以及交流电动机的经济性和易维护性，使交流调速广泛受到用户的欢迎。但是直流电动机调速系统以其优良的调速性能仍有广阔的市场，并且建立在反馈控制理论基础上的直流调速原理也是交流调速控制的基础。现在的直流和交流调速装置都是数字化的，使用的芯片和软件各有特点，但基本控制原理有其共性，此文章主要通过仿真研究直流调速的基本原理和调速性能

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 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 : 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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李如春：1990浙江大学半导体物理与器件专业毕业并获学士学位，1991年进入浙江大学信电系微电子与固体电子学专业攻读硕士学位，进行“三重扩散型IGBT的模型和仿真研究”，1994年获得硕士学位并进入浙江工业大学信息学院任教至今。2001年进入浙江大学微电子与固体电子学专业在职攻读博士学位，参与项目“数字调制谐振式光纤陀螺”的研究工作，2006年获博士学位。在教学方面，主要从事电子技术和微电子技术方面的课程讲授，曾作为副主编参与《模拟集成电路教程》的编写工作，是浙江省精品课程《模拟电子技术》、《数字电子技术》的主要建设骨干，曾获校级教学质量优秀奖和院级教学优秀奖，现任信息学院电子工程系副主任。任教期间，主持过两项教育厅项目和多项横向开发项目，参与多项省基金的研究工作。主要研究方向：微弱信号的检测、微电子技术等，发表论文十几篇。