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永磁无刷电动机是通过电子电路换相或电流控制的永磁电动机。永磁无刷电动机有正弦波驱动和方波驱动两种型式;驱动电流为矩形波的通常称为永磁无刷直流电动机,驱动电流为正弦波的通常称为永磁交流伺服电动机,接传感类型可分为有传感器电动机和正传感器电动机。

类型

  永磁无刷电机根据驱动电流波形、控制方式不同可分为方波电流驱动的“方波永磁同步电机”(也称为永磁无刷直流电机BLDCM)和正弦波电流驱动的“正弦波永磁同步电机(PMSM)”。

  PMSM的电机定子一般采用三相分布、短距绕组,转子结构的设计保证气隙磁密接近正弦,通过SPWM变压变频器输出正弦定子电压和电流。

  BLDCM的转子永磁体常采用瓦片形磁钢,以获得(接近)方波分布的气隙磁密,而定子一般采用集中整距绕组,其感应的反电势为梯形波。永磁无刷直流电机的相数有两相、三相、四相等,绕组的接法有星形和封闭式两种,逆变电路有桥式和非桥式两类,其有多种相互配合的方案,其中三相绕组应用最广。

  由于BLDCM的逆变器只需输出方波电流,可象有刷直流电动机一样,采用线性PWM控制,较采用SPWM控制的PMSM逆变器控制简单。总体上,PMSM在电机本体设计加工、位置检测、控制策略等方面较BLDCM复杂,但在抑制转矩脉动、调速性能等指标上,PMSM占优势。


应用

  永磁无刷电机具有和直流电动机相似的优良调速性能,又克服了直流电动机采用机械式换向装置所引起的换向火花、可靠性低等缺点,且运行效率高、体积小和质量轻,因此广泛应用在航空航天、电动车辆、医疗器械、仪器仪表、伺服系统、数控机床、军事装备、化工、轻纺和现代家用电器等领域。随着稀土永磁材料性价比不断提高,电力电子技术和微电子技术的不断进步,永磁无刷电机的应用日益普及。

原理

  永磁无刷直流电动机的控制系统主要有永磁无刷直流电动机、直流电压、逆变器、位置传感器和控制器几部分组成,采用“三相六拍—120°方波型”驱动。

  永磁无刷直流电动机通过逆变器功率管按一定的规律导通、关断,使电动机定子电枢产生按60°电角度不断前进的磁势,带动电动机转子旋转来实现的。分析如图5.21所示。图a是理想条件下的电枢各相反电势和电流,每个功率管导通120°电角度,互差60°电角度,当功率管V3和V4导通时,电动机的V和—U(电流流进绕组方向为正向)相通(参考图1)。定子电枢合成磁势为图b所示的Fa5;若功率管V3关断,功率管V5导通,此时电动机的W相和—U相通电,电枢合成磁势变为Fa5,Fa5 比Fa4顺时针前进了60°电角度。

  由此可知,定子电枢产生的磁势将随着功率管有规律地不断导通和关断,并按60°电角度不断地顺时针转动。逆变器功率管共有六种出发组合状态,每种出发组合状态只有与确定的转子位置或发电动机波形相对应,才能产生的平均电磁转矩。当两个磁势向量的夹角为90°是,相互作用力。而电子电枢产生的磁势是以60°电角度在前进,因此在每种出发模式下,转子磁势与定子磁势的夹角在60°~120°范围变化才能产生的平均电磁转矩。如图c所示,假如在t1时刻,转子的此时Fj处于线圈U、X平面内,且使转子顺时针旋转,此时应该导通功率管V5和V4,使定子的合成磁势为Fa5与Fj的夹角成120°。转子在Fa5与Fj相互作用产生电磁转矩的作用下顺时针旋转,到t3时刻Fa5与Fj的夹角成60°,此时关断功率管V4,导通功率管V6,定子合成磁势为Fa6,与Fj的夹角成120°,两者产生的电磁转矩使转子进一步旋转。

  基于稳态模型的标量控制

  交流电动机最初的运行方式是不受控运行。其控制功能仅限于接通和关断以及某些情况下的辅助起动、制动和反转。为了满足一些调速传动的需要,产生了一些性能较差的控制:如鼠笼异步电动机降压调速、绕线式异步电动机转子串电阻调速和电磁转差离合器调速、绕线式异步电动机串极调速、鼠笼异步电动机变压变频调速(VVVF)、变极调速和同步电机变压变频调速。在以上调速方法中,除变压变频调速外,一般为开环控制,不需变频器,设备简单,但效率低,性能差。鼠笼异步电动机基于恒压频比控制而构成的转差频率闭环控制,性能相对较好,但由于它们都是基于稳态模型,动态性能较差,一般只用于水泵、风机等动态性能要求较低的节能调速和一般调速场合。

  矢量控制

  1971年由德国学者Blaschke提出的矢量控制理论使交流电机控制由外部宏观稳态控制深入到电机内部电磁过程的瞬态控制。永磁同步电机的控制性能由此发生了质的飞跃。矢量控制最本质的特征是通过坐标变换将交流电机内部复杂耦合的非线性变量变换为相对坐标系为静止的直流变量(如电流,磁链,电压等),从中找到约束条件,获得某一目标的控制策略。

  直接转矩控制

  1985年,Depenbrock教授提出异步电机直接转矩控制方法。该方法在定子坐标系下分析交流电机的数学模型,在近似圆形旋转磁场的条件下强调对电机的转矩进行直接控制,省掉了矢量坐标变换等复杂的计算。其磁场定向应用的是定子磁链,只需知道定子电阻就可以把它观测出来,相对矢量控制更不易受电机参数变化的影响。近年来,直接转矩控制方式被移植到永磁同步电机的控制中,其控制规律和关键技术正逐渐被人们了解、掌握。直接转矩控制在全数字化、大转矩、快速响应的交流伺服系统中有广阔应用前景。

  非线性控制

  交流电机是一个强耦合、非线性、多变量系统:非线性控制通过非线性状态反馈和非线性变换,实现系统的动态解耦和全局线性化,将非线性、多变量、强耦合的交流电动机系统分解为两个独立的线性单变量系统。其中转子磁链子系统由两个惯性环节组成。两个子系统的调节按线性控制理论分别设计,以使系统达到预期的性能指标。

  但是,非线性系统反馈线性化的基础是已知参数的电动机模型和系统的精确测量或观测,而电机在运行中,参数受各个因素的影响会发生变化,磁链观测的准确性也很难论证,这些都会影响系统的鲁棒性,甚至造成系统性能恶化,但这种控制方法仍有待进一步完善。

  自适应控制

  自适应控制能在系统运行过程中不断提取有关模型的信息,使模型逐渐完善,是克服参数变化影响的有力手段。应用于永磁交流电机控制的自适应方法有模型参考自适应、参数辨识自校正控制以及新发展的各种非线性自适应控制。但所有这些方法都存在的问题是:①数学模型和运算繁琐,使控制系统复杂化;②辨识和校正都需要一个过程,所以对一些参数变化较快的系统,就会因来不及校正而难以产生很好的效果。

  滑模变结构控制

  滑模变结构控制是变结构控制的一种控制策略,它与常规控制的根本区别在于控制的不连续性,即一种使系统“结构”随时变化的开关特性。其主要特点是,根据被调量的偏差及其导数,有目地的使系统沿设计好的“滑动模态”轨迹运动。这种滑动模态是可以设计的,且与系统的参数及扰动无关,因而使系统具有很强的鲁棒性。另外,滑模变结构控制不需要任何在线辨识,所以很容易实现。在过去10多年里,将滑模变结构控制应用于交流传动一直是国内外学者的研究热点,并已取得了一些有效的结果。但滑模变结构控制本质上的不连续开关特性使系统存在“抖振”问题。主要原因是:①对于实际的滑模变结构系统,其控制力总是受到限制的,从而使系统的加速度有限;②系统的惯性、切换开关的时间空间滞后及状态检测的误差,特别对于计算机的采样系统,当采样时间较长时,形成“准滑模”等。所以,在实际系统中“抖振”必定存在且无法消除,这就限制了它的应用。

  专家系统智能控制

  专家控制(Expert control)是智能控制的一个重要分支。专家控制的实质是基于控制对象和控制规律各种知识,并以智能方式利用这些知识使控制系统尽可能优化。

  专家控制的基本思想是:自动控制理论+专家系统技术。自动控制系统中存在大量的启发式逻辑,这是因为工业控制对象及其环境的变化呈现出多样性、非线性和不确定性,这些启发式逻辑实际上是实现控制目标的各种经验知识,难以用一般的数值形式描述,而适于用符号形式来表达,人工智能中的专家系统技术恰恰为这类经验知识提供了有效的表示和处理方法。

  知识库和推理机为专家系统的两大要素,知识库存储某一专门领域的专家知识、条目,推理机制按照专家水平的问题求解方法调用知识库中的知识条目进行推理、判断和决策。专家系统与传统自动控制理论的结合,形成了专家控制系统,这类系统以模仿人类智能为基础,弥补了以数学模型为基础的控制系统的不足。

  专家控制的研究大致包括用于传统PID控制和自适应控制的专家控制和.基于模糊规则的控制方法。

  模糊逻辑智能控制

  模糊逻辑控制实质上是利用计算机模拟人的模糊逻辑思维功能实现的一种数字反馈控制。人的思维具有模糊逻辑的特点,因此用计算机模拟人的模糊思维,即模糊概念、模糊判断和模糊推理,就是模糊控制的思维科学基础,再和反馈控制理论相结合就可以实现模糊控制。

  传统的PID控制系统设计中需要给出被控对象的精确模型。模型的不精确性及不确定性都会影响PID控制性能。相反,模糊控制不需要知道被控对象的精确模型,它是基于控制系统输入/输出数据因果关系的模糊推理控制。

  模糊控制不是基于被控对象精确模型的控制方式,因此具有较强的鲁棒性,其稳态精度可以通过引进智能积分等方法达到所要求的精度。此外,还可以将模糊逻辑推理和PID控制相结合,对PID控制参数进行自适应调整,实现无静态跟踪伺服控制。

  神经网络智能控制

  人工神经网络是利用计算机模拟人类大脑神经系统的联接机制而设计的一种信息处理的网络结构,一般简称神经网络(NN)。神经网络中最基本单元是神经细胞,简称神经元。它是一种多输入单输出的信息处理单元,包括输入处理、活化处理和输出处理三个部分。从控制的观点,神经元模型由加权加法器、单输入单输出线性动态系统和静态非线性函数所组成。它们模拟神经细胞综合处理信息的突变性和饱和性的非线性特征。

  神经网络是由大量神经元构成网络,能够根据某种学习规则,通过调整神经元之间的联接强度(权重)来不断改进网络的逼近性能,即神经网络具有非常强的非线性映射能力。正因为如此,神经网络在智能控制、模式识别、故障诊断、系统辩识等领域获得了广泛应用。


结构

  永磁无刷电动机可以看做是一台用电子换向装置取代机械换向的直流电动机,主要由同步电动机本体、电力电子逆变器、转子位置检测器和控制器组成。其中,同步电动机的转子主要由永磁体和导磁体等构成。永磁直流无刷电动机主要由永磁电动机本体、转子位置传感器和电子换向电路组成。无论是结构或控制方式,永磁直流无刷电动机与传统的直流电动机都有很多相似之处:用装有永磁体的转子取代有刷直流电动机的定子磁极;用具有多相绕组的定子取代电枢;用由固态逆变器和轴位置检测器组成的电子换向器取代机械换向器和电刷。

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