交流电机高性能控制方法的探讨
随着电力电子技术和数字控制技术的发展 ，交流传动取代直流传动具有明显的优越性 ，各种通用的和高性能的交流传动控制系统相继诞生 。但是 ，由于交流电机的非线性多变量耦合性质 ，研究其控锤式反击破碎机制策略引起许多专家和学者的兴趣 ，且取得了许多成果 。目前 ，交流传动控制较先进和热门的方法是矢量控制和直接转矩控制 ，特别是直接转矩控制法受到国内外学者的关注 ，通过理论分析和实践检验仍存在各自的优缺点 。
FTS-190型旋转筛一、交流传动的基本类型
异步电机从定子传入转子的电磁功率P不锈钢螺旋输送机em可分为两部分：机械功率PΩ和转差功率Ps即：
PΩ=（l-s')P单电机双辊机em
Ps大倾角波形挡边输送机=sPem
从能量转换大型破碎机效率的角度看 ，交流电动机的传动可分为下面几类：
转差功率消耗型传动系统 ，如变石头粉碎机压、串电阻等调速系统；
转差功率回馈煤粉筛型传动系统 ，如绕线式异步电动机串级和双馈型调速系统；
转差功率不变型传动系统 ，如变压锤式碎石机变频调速系统 。
其中 ，转差功率消耗型传动系统控制方法最简单 ，只是一般的开环和闭环控制 ，但其速度只能调在额定转速以下 ，它是以增加转差功率的消耗来换取转速的降低(恒转矩负载时) ，故越向下调速效率越低；转差功率回馈型传动系统中 ，转差功率的一部分消耗掉 ，大部分则通过变流装置回馈NE系列斗式板链提升机电网或转化为机械能加以利用 ，转速越低时回收的功率越多 ，但增设的交流装置要多消耗一些功率；转差功率不变型传动系统中转子铜损部分的消耗是不可避免的 ，但这类系统中无论转速高低 ，其转差功率的消耗基本不变 ，因此效率最高 。
同步电动机没有转差功率 ，属于转差功率不变型传动系统 ，只能用变压变频给料机方式控制 ，分他控变频调速和自控变频调速两种 。
二、高振动传感器性能交流传动控制方法
交流电机的数学模型是非线性多变量的 ，其输入变量是定子电压和频率 ，输出变量石子破碎机是转速和磁链(定子磁链或转子磁链、或气隙磁链) ，要获得高动态性能 ，就必须依据电动机的动态数学模型 ，就必须对数学模型加以改造 ，使之解耦和线性化 。
1. 按转子磁链定向的矢yzs振动电机量控制
矢量控制实现的基本原理是通过测量和控制异步电动机定子电流矢量 ，根据磁场定向原理分别对异步电动机的励磁电移动输送机流和转矩电流进行控制 ，从而达到控制异步电动机转矩的目的 。具体是将异步电动机的定子电流矢量分解为产生磁场的电流分量 (励磁电流) 和产生转矩的电流分量 (转矩电流) 分别加以控制 ，并同时控制两分量间的幅值和相位 ，即控制定子电流矢量 ，所以称这种控制方式为矢量控制方式 。矢量控制方式又有基于转差频率控制的矢量控制方式、无速度传感器矢量控制方式和有速度传感器的矢量控制方式等 。
2. 基于转差频率控制的矢量控制方式
基于转差频率控制的矢量控制方式同样是在进行U / f ＝恒定控制的基础上 ，通过检测异步电动机的实际速度n ，并得到对应的控制频率f ，然后根据希望得到的转矩 ，分别控制定子电流矢量及两个分量间的相位 ，对通用变频器的输出频率f进行控制的 。基于转差频率控制的矢量控制方式的最大特点是 ，可以消除动态过程中转矩电流的波动 ，从而提高了通用变频器的动态性能 。早期的矢量控制通用变频器基本上都是采用的基于转差频率控制的矢量控制方式 。
3. 无速度传感器的矢量控制方式
无速度传感器的矢量控制方式是基于磁场定向控制理论发展而来的 。实现精确的磁场定向矢量控制需要在异步电动机内安装磁通检测装置.要在异步电动机内安装磁通检测装置是很困难的,但即使不在异步电动机中直接安装磁通检测装置 ，也可以在通用变频器内部得到与磁通相应的量 ，并由此得到了所谓的无速度传感器的矢量控制方式 。它的基本控制思想是根据输入的电动机的铭牌参数 ，按照转矩计算公式分别对作为基本控制量的励磁电流(或者磁通)和转矩电流进行检测 ，并通过控制电动机定子绕组上的电压的频率使励磁电流(或者磁通)和转矩电流的指令值和检测值达到一致 ，并输出转矩 ，从而实现矢量控制 。
4. 按定子磁链定向的直接转矩控制
直接转矩控制技术 ，是利用空间矢量、定子磁场定向的分析方法 ，直接在定子坐标系下分析异步电动机的数学模型 ，计算与控制异步电动机的磁链和转矩 ，采用离散的两点式调节器(Band—Band控制) ，把转矩检测值与转矩给定值作比较 ，使转矩波动限制在一定的容差范围内 ，容差的大小由频率调节器来控制 ，并产生PWM脉宽调制信号 ，直接对逆变器的开关状态进行控制 ，以获得高动态性能的转矩输出 。
它的控制效果不取决于异步电动机的数学模型是否能够简化 ，而是取决于转矩的实际状况 ，它不需要将交流电动机与直流电动机作比较、等效、转化 ，即不需要模仿直流电动机的控制 ，由于它省掉了矢量变换方式的坐标变换与计算和为解耦而简化异步电动机数学模型 ，没有通常的PWM脉宽调制信号发生器 ，所以它的控制结构简单、控制信号处理的物理概念明确、系统的转矩响应迅速且无超调 ，是一种具有高静、动态性能的交流调速控制方式 。
三、两种控制方式的应用展望
1. 矢量控制方式的应用展望
无速度传感器矢量控制的优势
概括来说 ，无速度传感器矢量控制可以获得接近闭环控制的性能 ，同时省去了速度传感器 ，具有较低的维护成本 。与传统V/f控制比较 ，无速度传感器矢量控制可以获得改进的低速运行特性 ，变负载下的速度调节能力亦得到改善 ，同时还可获得高的起动转矩 ，这在高摩擦与惯性负载的起动中有明显的优势 。正是由于这些驱动特性 ，该控制技术已逐渐成为通用恒转矩驱动应用的选择 。事实上 ，基本上所有的AC驱动厂家都提供该控制模式 。
无速度传感器矢量控制需解决的问题
矢量控制从基本原理上讲能够获得优异的动静态特性 ，但是对电机参数的敏感性却成为实际应用中必须解决的问题 。驱动器通过启动前的自整定以及运行过程中的在线整定 ，适应电机参数变化 ，保持矢量控制的动静态性能 ，这些复杂的自适应控制算法都必须通过强大的信号处理器才能完成 。
无速度传感器矢量控制尽管省略了闭环控制中使用的速度传感器 ，SVC仍然需要采用电压、电流传感器对电机进行控制 ，在高速运算处理器的平台上通过使用复杂的电机模型与高强度的数学运算 ，对传感器输入信号进行处理获得电机控制所需的磁通与转矩分量 ，再通过自适应的磁场向量方法实现解耦控制 ，以获得良好的动态响应 。
应当说 ，该控制方式目前没有标准的解决方案 ，SVC控制的关键在于正确的转速估计与解耦控制 ，但这两者之间又存在相互耦合的关系 。转速估计的精度不仅决定于测量的定子电压与电流 ，同时与电机参数密切相关 。在数字化电机控制系统中 ，转速估计的精度又与采样频率以及反馈信号的分辨率有关 ，而转速估计的精确程度不仅影响到速度控制的准确度, 也会影响到速度环路补偿器的设计 。这些问题环环相扣, 稍有失误甚至会影响到系统的稳定性 。
SVC技术要实用化 ，必须解决几个基本问题：磁通辨识、速度估计以及参数适应性 。过去十几年里 ，研究人员开发出了多种磁通辨识与转速估计方法 。其中以磁场定向为基础的转速估计法由于其快速性与较高的准确度 ，已成为行业设计的主流 。
无论是磁通辨识还是速度估计 ，对参数的依赖性都较强 ，也正是因为如此SVC与采用速度或位置传感器的闭环磁通矢量控制(FVC)相比 ，对电机参数的变化更为敏感 ，在速度调节与转矩响应等动态指标上要落后于FVC控制 。目前业界对SVC参数整定的设计包括初始整定与在线整定两种 。有关参数自适应这方面的研究仍在深入 ，如何提高SVC系统的适应性、鲁棒性无疑是一个重要的研究课题 。
总的来看 ，由于不需要速度传感器 ，SVC的电机控制模型要十分精确 。从运算量来讲 ，SVC控制比FVC更为复杂 ，这也使得无速度传感器控制的难度要明显高于闭环控制 。由于电机参数在运行过程变化很大 ，因此SVC驱动器的自整定能力对于获得准确的电机参数尤为重要 ，这也直接决定了矢量控制的性能 。事实上 ，如何适应电机运行条件的变化 ，保持模型的精确性是避免高转矩波动的关键；而模型的自适应能力也是电机接近零速运行时最为重要的因素 ，因为此时的电机参考模型误差已经大大增加 。尽管采用了自适应的精确电机模型 ，目前的最高水平的SVC控制在动静态特性上与FVC仍然存在一定差距 ，这在低速运行区域尤为明显 。
无速度传感矢量控制的展望
概括来讲 ，未来无速度传感器矢量控制的动静态特性的进一步提高 ，需要更为完善的逆变器/电机模型 ，综合考虑不同运行条件下的电机磁路饱和、绕组集肤效应、逆变器的非线性以及电机参数变化等因素 。在更为精确的自适应电机模型基础上 ，低速转矩脉动将进一步减小 ，稳速精度将进一步提高 ，对负载扰动的响应更快 ，对电机参数变化的稳定性将进一步加强 。特别是具有宽范围调速(包括零速)和高精度转速调节、转矩控制(而不仅是转矩限定)的SVC控制系统与FVC控制系统的差距将逐步减小 ，并有望取代部分伺服应用领域 。
未来的一些进步还将体现在高速处理器及外设上 。DSP+ASIC/FPGA的控制器结构使得系统的信号并行处理能力更为强大 ，在此基础上可以支持核心程序以非常快的速度运行 ，保证SVC系统对速度指令及负载变化有更快的响应 ，这对高性能的数字控制系统来讲是非常重要的 。
此外 ，无速度传感器控制方式下的多机运行以及在高功率低速运行的应用也将成为未来的发展方向 。
2. 直接转矩控制的应用展望
异步机直接转矩控制法(DTC) ，它不需要解耦电机数学模型 ，强调对电机转矩进行直接控制 ，在很大程度上克服了矢量控制计算复杂和易受转子参数变化的影响 ，成为交流调速控制理论第二次质的飞跃 。多年来随着智能控制理论的发展和引入 ，涌现了许多基于模糊控制、神经网络和模糊神经网络的直接转矩控制 ，控制性能得到进一步的改善和提高 。直接转矩控制的不足之处是存在谐波分量和低速性能较差等问题 ，可以通过下面方法加以完善 。
控制环节内部结构的改进
磁通调节器和转矩调节器的细化改进 。只有根据当前的转矩和磁通的实时偏差合理的选择电压矢量 ，才有可能使转矩和磁通的调节过程达到较理想状态 ，因此转矩、磁通的偏差区分得越细 ，电压矢量的选择越精确 ，控制性能就越好 。这样通过改进转矩、磁通调节器的结构 ，细化转矩和磁通的偏差区分 ，如图1将转矩调节器设计成两个滞环特性单元的组合结构形式 。
图1 转矩调节器细化结构图
图2 磁通调节器细化结构图
智能开关状态选择器的完善
通过使用模糊控制器或人工神经网络来选择开关状态 ，完全抵消了触发器容差的影响 ，性能改善更加明显 。但是 ，由于人为选取的模糊状态选择器中各变量隶属度具有较大的主观性和盲目性 ，一旦选择不当 ，系统性能的改善就不复存在 ，甚至还会变差 。采用遗传算法来学习转差误差的隶属度函数分布 ，进一步提高了转矩的响应速度 ，减小了转矩谐波和电流谐波 。另外 ，用神经网络来构造开关状态选择器 ，也可以取得较好的效果 。
电压矢量选择方式的改进
一种新的电压矢量选择方法——预期电压法见图3：首先根据转矩、磁通偏差和转速计算出一个能达到最佳控制的预期电压VK ，然后用电压型逆变器的6个工作电压中与之相邻的两个VK1、VK2来合成它 。
图3 预期电压合成示
传统方式下对定子电阻观测器的改进
传统直接转矩控制中 ，定子磁通一般采用u-i模型： 在低速运行时应考虑RS的影响 ，如果对RS估计误差偏大 ，就会严重影响运行性能 ，基于此种考虑 ，提出了一种基于模糊控制的定子电阻观测器 ，该观测把对定子电阻影响较大的三个因素：定子电流、转速、运行时间作为输入量 ，以定子电阻变化ΔRS作为输出量 ，并考虑到定子电阻上升和下降的变化规律不一样 ，将这两种情况分别对待 ，设计各自对应的模糊观测器 。 该观测器在系统不断改变运行方式的情况下 ，仍能准确跟踪RS的变化 ，为改善低速性能提供了一个有效的方法 。
另一种定子电阻观测器是用神经网络实现的 ，用3层BP神经网络定子电阻观测器 ，效果非常理想 。该网络采用 3-12-1结构 ，3个输入量分别为定子电流、定子电压频率、运行时间 ，输出是阻值变化ΔRS 。离线训练好的网络在线运行时 ，能正确的估计电阻因is.f.t的变化而产生的变化值 。另一种更为简单的3层神经网络定子电阻观测器 ，它只有两个输入 ，分别是电流偏差及其差分： 输出仍然是电阻变化值 。当该网络在隐含层设置2个神经单元 ，即组成2-2-1结构时 ，就能成功的估计出低速时定子阻值变化 。若采用2-3-1或2-5-1结构时 ，估计效果更佳 。由于这种网络所含神经元少 ，实现起来简单 ，训练起来也很方便 ，可以直接在线学习 。
基于气隙磁通直接转矩控制
直接转矩控制低速性能较差的根本原因是系统未能彻底摆脱电机参数的变化所带来的影响 ，若要从根本上解决这一问题 ，就必须选择一种完全独立于各种易变参数之外的实现方法 。利用定子电压的三次谐波分量计算气隙磁通进行控制 ，就体现了这一思想 。
无速度传感器直接转矩控制的探讨
利用转子磁通方程构造无速度传感器直接转矩控制系统 ，其中的参考模型就是α、β坐标下的转子磁通方程 。在分析直接转矩控制理论的基础上 ，将电机的漏抗全部折算到转子边 ，可推导出实际转速的计算公式 ，这样就可以用软件来实现转速的计算 ，从而可以省略硬件上的速度辩识器 。不影响系统的动静态性能 ，具有一定的实用性 。
四、结语
目前新型矢量控制通用变频器中已经具备异步电动机参数自动检测、自动辨识、自适应功能 ，带有这种功能的通用变频器在驱动异步电动机进行正常运转之前可以自动地对异步电动机的参数进行辨识 ，并根据辨识结果调整控制算法中的有关参数 ，从而对普通的异步电动机进行有效的矢量控制 。
除了上述的无传感器矢量控制和转矩矢量控制等 ，可提高异步电动机转矩控制性能的技术外 ，目前的新技术还包括异步电动机控制常数的调节及与机械系统匹配的适应性控制等 ，以提高异步电动机应用性能的技术 。为了防止异步电动机转速偏差以及在低速区域获得较理想的平滑转速 ，应用大规模集成电路并采用专用数字式自动电压调整(AVR)控制技术的控制方式 ，已实用化并取得良好的效果 。
和矢量控制不同 ，直接转矩控制不采用解耦的方式 ，从而在算法上不存在旋转坐标变换 ，简单地通过检测电机定子电压和电流 ，借助瞬时空间矢量理论计算电机的磁链和转矩 ，并根据与给定值比较所得差值 ，实现磁链和转矩的直接控制 。
追求整体性能的最优是直接转矩控制的发展方向 ，通过改进系统组成环节的内部结构 ，来提高系统性能 ，其效果非常有限 ，从软件方面改进系统将是大势所趋 ，智能控制会发挥越来越大的作用 ，成为整个系统的控制核心 ，近几年发展起来的将神经网络和模糊控制结合起来的模糊神经网络或神经网络模糊控制肯定会成为直接转矩控制的重要手段 。用DSP或CPU实现DTC系统的全数字化也是一个重要发展方向 。 (
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