按转子磁链定向矢量的智能控制

D0L:10.13374.issn1001-053x.2013.08.019 第35卷第8期 北京科技大学学报 Vol.35 No.8 2013年8月 Journal of University of Science and Technology Beijing Aug.2013 按转子磁链定向矢量的智能控制 沈翠凤☒ 盐城工学院，盐城224003 ☒通信作者，E-mail:fengcuishen@yahoo.com.cn 摘要对按转子磁链定向的矢量控制系统进行了智能控制研究.根据矢量控制的特点，充分运用计算机丰富的逻辑判 断和数值运算功能对控制系统进行设计，不仅可以实现模拟控制器的数字化，而且可以突破模拟控制器参数为定值的局 限.重点介绍了根据系统的变量变化趋势来确定数字调节器参数的变化规则，同时对于各个不同的调节规律，采用不同 的控制策略，使得系统具有更好的动、静态性能指标，更强的鲁棒性。最后通过仿真和实验证明了本文理论的正确性. 关键词电动机：智能控制：逻辑：矢量：鲁棒性 分类号TM343 Intelligent control of a rotor flux oriented vector control system SHEN Cui--feng☒ Yancheng Institute of Technology,Yancheng 224003,China Corresponding author,E-mail:fengcuishen@yahoo.com.cn ABSTRACT The intelligent control of a rotor flux oriented vector control system was studied.According to the characteristics of vector control systems,the control system was designed by making full use of the computer features of logical judgment and numerical calculation.It not only realizes the digitizing of the analog regulator but also overcomes the shortcoming of the control parameters being constant.The article emphatically introduced the adjustment of the digital controller in rules on the basis of the variables'variation tendency of the control system.Since different control strategies were adopt for different regulating laws,the control system has better static and dynamic performance and robustness.Simulation and experimental results show the correctness of the proposed method. KEY WORDS electric motors:intelligent control:logic;vectors:;robustness 交流感应电动机以其结构简单、维修便捷等优1按转子磁链矢量控制系统的工作原理 点得到了广泛应用.由于交流电动机是一个多变 由于交流电动机的控制的复杂性，为了提高异 量、强耦合和非线性系统，在控制上比直流电机复 步电动机调速系统性能指标，提出了按转子磁链定 杂.一些学者按转子磁链定向的矢量控制技术给出 向矢量控制系统，其基本思路是把电动机进行坐标 了交流电动机控制的新方法，但许多文献在按转子 变换，由三相旋转坐标转变为两相静止坐标.把交 磁链定向控制调速系统中只给了常规PI调节器，并 流电动机数学模型部分等效于直流电动机，从而按 没有充分利用微机控制的特点和优良性-).本文 照直流调速系统的策略来控制交流电动机，得到了 是在按转子磁链定向矢量控制的基础上，根据不同 直流调速系统同样的效果.其思路是将静止正交坐 的控制规律，采用智能控制和模糊控制相结合的方 标系中的转子磁链旋转矢量写成复数形式： 法，对按转子磁链定向的矢量控制进行了研究，充分 利用智能控制和模糊控制的特点来进行调节器的设 业.=亚a+j亚g=亚e地 (1) 计.仿真和实验结果表明，该控制方案有较高的动、 式中，亚为转子磁链，亚a为a轴转子磁链，亚B为 静态性能. 6轴转子磁链. 收稿日期：2012-09-20

第 35 卷 第 8 期 北 京 科 技 大 学 学 报 Vol. 35 No. 8 2013 年 8 月 Journal of University of Science and Technology Beijing Aug. 2013 按转子磁链定向矢量的智能控制 沈翠凤 盐城工学院, 盐城 224003 通信作者，E-mail: fengcuishen@yahoo.com.cn 摘 要 对按转子磁链定向的矢量控制系统进行了智能控制研究. 根据矢量控制的特点, 充分运用计算机丰富的逻辑判 断和数值运算功能对控制系统进行设计, 不仅可以实现模拟控制器的数字化, 而且可以突破模拟控制器参数为定值的局 限. 重点介绍了根据系统的变量变化趋势来确定数字调节器参数的变化规则, 同时对于各个不同的调节规律, 采用不同 的控制策略, 使得系统具有更好的动、静态性能指标, 更强的鲁棒性. 最后通过仿真和实验证明了本文理论的正确性. 关键词 电动机；智能控制；逻辑；矢量；鲁棒性 分类号 TM343 Intelligent control of a rotor flux oriented vector control system SHEN Cui-feng Yancheng Institute of Technology, Yancheng 224003, China Corresponding author, E-mail: fengcuishen@yahoo.com.cn ABSTRACT The intelligent control of a rotor flux oriented vector control system was studied. According to the characteristics of vector control systems, the control system was designed by making full use of the computer features of logical judgment and numerical calculation. It not only realizes the digitizing of the analog regulator but also overcomes the shortcoming of the control parameters being constant. The article emphatically introduced the adjustment of the digital controller in rules on the basis of the variables’ variation tendency of the control system. Since different control strategies were adopt for different regulating laws, the control system has better static and dynamic performance and robustness. Simulation and experimental results show the correctness of the proposed method. KEY WORDS electric motors; intelligent control; logic; vectors; robustness 交流感应电动机以其结构简单、维修便捷等优 点得到了广泛应用. 由于交流电动机是一个多变 量、强耦合和非线性系统, 在控制上比直流电机复 杂. 一些学者按转子磁链定向的矢量控制技术给出 了交流电动机控制的新方法, 但许多文献在按转子 磁链定向控制调速系统中只给了常规 PI 调节器, 并 没有充分利用微机控制的特点和优良性[1−5] . 本文 是在按转子磁链定向矢量控制的基础上, 根据不同 的控制规律, 采用智能控制和模糊控制相结合的方 法, 对按转子磁链定向的矢量控制进行了研究, 充分 利用智能控制和模糊控制的特点来进行调节器的设 计. 仿真和实验结果表明, 该控制方案有较高的动、 静态性能. 1 按转子磁链矢量控制系统的工作原理 由于交流电动机的控制的复杂性, 为了提高异 步电动机调速系统性能指标, 提出了按转子磁链定 向矢量控制系统, 其基本思路是把电动机进行坐标 变换, 由三相旋转坐标转变为两相静止坐标[1] . 把交 流电动机数学模型部分等效于直流电动机, 从而按 照直流调速系统的策略来控制交流电动机, 得到了 直流调速系统同样的效果. 其思路是将静止正交坐 标系中的转子磁链旋转矢量写成复数形式： Ψr = Ψrα + jΨrβ = Ψre jφ . (1) 式中, Ψr 为转子磁链, Ψrα 为 α 轴转子磁链, Ψrβ 为 β 轴转子磁链. 收稿日期：2012–09–20 DOI:10.13374/j.issn1001-053x.2013.08.019

·1100 北京科技大学学报 第35卷 旋转正交dg坐标系中，若令d轴与转子磁链 间互感，L,为dg坐标系上转子等效两相绕组的自 矢量重合，称为按转子磁链定向的同步旋转正交坐 感，Ls为dg坐标系上定子等效两相绕组的自感，T 标系，简称为mt坐标系，可以得到 为转子电磁时间常数，T为负载转矩，t为mt坐 标系上t轴上定子电流，ism为mt坐标系上m轴 亚m=亚rd=亚r; (2) 上定子电流，σ为电机漏磁系数，ust为mt坐标系 亚t=亚rg=0. 上t轴上定子电压，usm为mt坐标系上m轴上定 式中，亚m为m轴上的转子磁链，亚d为d轴上的 子电压，R。为电机定子电阻，R为转子电阻. 转子磁链，亚t为t轴上的转子磁链，亚g为q轴上 为了进一步提高调速性能，转速和转子磁链也 转子磁链. 必须进行解耦.其中一个有效方法是在转速环内增 在三相坐标系上定子电流，通过3/2变换可以 设转矩控制环，如图1所示，因为磁链对控制对象 等效成两相静止正交坐标系上的交流电流，再通过 的影响是一种扰动，增加转矩内环就可以抑制这个 与转子磁链同步的旋转变换，就可以等效成同步旋 扰动，从而改造了子系统，图中T。表示电磁转矩.从 转正交坐标系上的直流电流 而使得交流电动机的调速性能指标能和直流调速系 由此可以得到按转子磁链定向的交流异步电 统相同6. 动机的数学模型： 由于采用微机控制，可以充分利用微机丰富的 逻辑判断功能和数字计算的特点和优良性[可，在按 dw dt nmit亚：一 转子磁链定向矢量控制基础上，针对不同的调节规 JLr Tii J d亚 1 律，采用智能控制和模糊控制相结合的方法来进行 dt T 设计.其基本思路是根据偏差来确定转速调节器、 dism dt oLsLT R+R,Limtwit+O 磁链调节器参数的大小，使得两者调节器参数能够 oLsL? 根据偏差的大小和方向进行自动调节，同时由于转 dist Lm -w亚- dt OLsL R好+R,L品i-om+ GLsL? Ls 矩调节器在内环中起着解耦作用，采用模糊控制，而 (3) 转速调节器和磁链调节器作为给定量，对系统的性 式中，w为电机的角速度，np为电机极对数，J为转 能有着根本的影响，采用智能控制.通过这种控制测 动惯量，Lm为dg坐标系定子与转子同轴等效绕组 量，能够得到较好的动、静态性能指标8， 电流变换 和磁链观 测 T ASR ATR 2/3 3- FBS A亚R 电流滞环型PWM变频器 图1按转子磁链定向矢量控制系统 Fig.1 Rotor flux oriented vector control system

· 1100 · 北 京 科 技 大 学 学 报 第 35 卷 旋转正交 dq 坐标系中, 若令 d 轴与转子磁链 矢量重合, 称为按转子磁链定向的同步旋转正交坐 标系, 简称为 mt 坐标系, 可以得到 ( Ψrm = Ψrd = Ψr; Ψrt = Ψrq = 0. (2) 式中, Ψrm 为 m 轴上的转子磁链, Ψrd 为 d 轴上的 转子磁链, Ψrt 为 t 轴上的转子磁链, Ψrq 为 q 轴上 转子磁链. 在三相坐标系上定子电流, 通过 3/2 变换可以 等效成两相静止正交坐标系上的交流电流, 再通过 与转子磁链同步的旋转变换, 就可以等效成同步旋 转正交坐标系上的直流电流. 由此可以得到按转子磁链定向的交流异步电 动机的数学模型：    dω dt = n 2 pLm JLr istΨr − np J TL; dΨr dt = − 1 Tr Ψr + Lm Tr im; dism dt = Lm σLsLrTr Ψr− RsL 2 r +RrL 2 m σLsL2 r ism+ω1ist+ usm σLs ; dist dt =− Lm σLsLr ωΨr− RsL 2 r +RrL 2 m σLsL2 r ist−ω1ism+ ust σLs . (3) 式中, ω 为电机的角速度, np 为电机极对数, J 为转 动惯量, Lm 为 dq 坐标系定子与转子同轴等效绕组 间互感, Lr 为 dq 坐标系上转子等效两相绕组的自 感, Ls 为 dq 坐标系上定子等效两相绕组的自感, Tr 为转子电磁时间常数, TL 为负载转矩, ist 为 mt 坐 标系上 t 轴上定子电流, ism 为 mt 坐标系上 m 轴 上定子电流, σ 为电机漏磁系数, ust 为 mt 坐标系 上 t 轴上定子电压, usm 为 mt 坐标系上 m 轴上定 子电压, Rs 为电机定子电阻, Rr 为转子电阻. 为了进一步提高调速性能, 转速和转子磁链也 必须进行解耦. 其中一个有效方法是在转速环内增 设转矩控制环, 如图 1 所示, 因为磁链对控制对象 的影响是一种扰动, 增加转矩内环就可以抑制这个 扰动, 从而改造了子系统, 图中 Te 表示电磁转矩. 从 而使得交流电动机的调速性能指标能和直流调速系 统相同[6] . 由于采用微机控制, 可以充分利用微机丰富的 逻辑判断功能和数字计算的特点和优良性[7] , 在按 转子磁链定向矢量控制基础上, 针对不同的调节规 律, 采用智能控制和模糊控制相结合的方法来进行 设计. 其基本思路是根据偏差来确定转速调节器、 磁链调节器参数的大小, 使得两者调节器参数能够 根据偏差的大小和方向进行自动调节, 同时由于转 矩调节器在内环中起着解耦作用, 采用模糊控制, 而 转速调节器和磁链调节器作为给定量, 对系统的性 能有着根本的影响, 采用智能控制. 通过这种控制测 量, 能够得到较好的动、静态性能指标[8] . 图 1 按转子磁链定向矢量控制系统 Fig.1 Rotor flux oriented vector control system

第8期 沈翠凤：按转子磁链定向矢量的智能控制 .1101· 2按转子磁链定向矢量控制的智能控制原理 d亚 Kp=Kp+k1 △亚； dt 2.1转矩调节器参数设置的原则 d亚 (4) 由于转矩调节器在整个系统运行的过程中可 KI=K1+k2 △亚 dt 以抑制磁链的影响，它的实际作用是改造了被控对 式中，K?、K?、K。和K分别为调整规则前后的系 象，提高了系统快速响应性.故设计采用模糊控制， 数. 首选确定数据库的设计，转矩调节器的输入变量为 和磁链变化率-正它们的标准论域均为一6 当△亚>0及∫△亚dt>0时，说明积分部分 产生加速转矩，同时使得偏差变小，此时应采用较小 +61. 的比例系数：当△亚和∫△亚dt变化趋势相反时候， 转换系数k。由允许偏差决定，因此取ke=0.1, 说明是减速转矩，偏差变大，应采用较大的比例系数 k由允许的-亚决定，这里取92，决定了被控 dt 和较小的积分系数 过程静态放大倍数，初步确定k。=ku. 从以上可以说明，调整规则为： 模糊变量的确定，由于标准论域值n=6,所以 m=78,故对输入和输出取七个模糊变量，分别为 Kp=Kg+k1△（∫亚dt) (5) 负大NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(O)、正小 Ki=K+2△亚（亚dt) (PS)、正中(PM)、正大(PB),对输入取八个，即将 其中，K?为采用的较小的值，而K。为采用的较大 零分为正零(P0)和负零(N0),其余六个与上面相 的值.ASR调节器参数设置原则与此相同 同. △亚 隶属函数采用预先设定方法得到，而对于规则 库的确定，规则选用“f△Tand-证hen心"的方 周整规则 dt △d 系统 法获得 2.2转速调节器和磁链调节器参数设置的原则 d△ dt 转速调节器和磁链调节器采用智能控制方法， 图2按转子磁链定向矢量智能控制结构图 结构如图2所示，现以转子磁链调节器为例说明调 Fig.2 Structure diagram of the rotor flux oriented vector 节过程.△亚为转子磁链偏差，∫△亚dt为磁链偏差 control system 的积分，- ·为实际磁链变化率的负值，按照专家 系统的方法，根据△业、∫△和-d确定调整 3仿真研究 dt 规则和调整强度，使智能型PI调节器参数随着偏 为了验证以上结果分析，借助Simulink工具， 差的变化而有选择性的变化.当偏差比较大时，停 对按转子磁链控制的智能控制进行了仿真研究.电 止积分，增大比例系数，使得系统以最大能力消除 机参数为电压380V,50Hz,二对极.定子电阻 偏差：当偏差较小时，投入积分，调整比例系数和积 R。=0.4352,定子漏感Ls=0.002H,转子电阻 分系数，使系统以最佳过程达到稳态.其调整规则 R=0.8162,转子漏感1r=0.002H. 确定如下： 整个系统仿真模型如图3所示.ASR调节器 (1)当磁链偏差比较大时，减小积分K1,采用较 仿真模型如图4所示，A亚R调节器仿真模型与此相 大的比例系数Kp,使调节器输出达到限幅值，系统 同.ATR仿真模型就是采用fzy模块等封装而成， 以允许最大的能力快速减小偏差回， 如图5所示. (2)当磁链偏差比较小时，应及时调整的智 4 仿真与实验结果 能PI调节器的值，使系统快速进入稳态，对于 A”△d止和-的正负情况，对应者k,和 图6是智能调节器和常规调节器转速为 n=1450r-mim-1仿真结果，图7是两种控制方案转 K1变化趋势. d亚 矩的仿真结果，图8是两种方案电流的仿真结果，图 当△亚>0、- E0 时，表明磁链偏差正尚零逼近，此时应采用袭小的 9是对于负载扰动时仿真结果. 比例系数和较小的积分系数，以减小比例部分作用， 从仿真结果可以看出，对于空载转矩，当给定信 使之很快进入稳态，防止系统出现振荡).反之，表 号n=1450rmin-1时，在常规调节器作用下电机转 明磁链偏差正趋与增大，此时应采用较大的比例系 速要到0.6s时候才能达到稳态，而对于智能调节器 只要0.4s就可以达到稳态，表明系统动态响应快， 数，使系统尽快减小偏差。调整规则为：

第 8 期 沈翠凤：按转子磁链定向矢量的智能控制 1101 ·· 2 按转子磁链定向矢量控制的智能控制原理 2.1 转矩调节器参数设置的原则 由于转矩调节器在整个系统运行的过程中可 以抑制磁链的影响, 它的实际作用是改造了被控对 象, 提高了系统快速响应性. 故设计采用模糊控制, 首选确定数据库的设计, 转矩调节器的输入变量为 ∆Te 和磁链变化率 − dTe dt , 它们的标准论域均为 [−6, +6]. 转换系数 ke 由允许偏差决定, 因此取 ke = 0.1, kc 由允许的 − dTe dt 决定, 这里取 92, ku 决定了被控 过程静态放大倍数, 初步确定 ke = ku. 模糊变量的确定, 由于标准论域值 n=6, 所以 m=7∼8, 故对输入和输出取七个模糊变量, 分别为 负大 (NB)、负中 (NM)、负小 (NS)、零 (0)、正小 (PS)、正中 (PM)、正大 (PB), 对输入取八个, 即将 零分为正零 (P0) 和负零 (N0), 其余六个与上面相 同. 隶属函数采用预先设定方法得到, 而对于规则 库的确定, 规则选用 “if ∆Te and − dTe dt then u” 的方 法获得. 2.2 转速调节器和磁链调节器参数设置的原则 转速调节器和磁链调节器采用智能控制方法, 结构如图 2 所示, 现以转子磁链调节器为例说明调 节过程. ∆Ψ 为转子磁链偏差, R ∆Ψ dt 为磁链偏差 的积分, − dΨ dt 为实际磁链变化率的负值, 按照专家 系统的方法, 根据 ∆Ψ、 R ∆Ψdt 和 − dΨ dt 确定调整 规则和调整强度, 使智能型 PI 调节器参数随着偏 差的变化而有选择性的变化. 当偏差比较大时, 停 止积分, 增大比例系数, 使得系统以最大能力消除 偏差；当偏差较小时, 投入积分, 调整比例系数和积 分系数, 使系统以最佳过程达到稳态. 其调整规则 确定如下： (1) 当磁链偏差比较大时, 减小积分 KI , 采用较 大的比例系数 Kp, 使调节器输出达到限幅值, 系统 以允许最大的能力快速减小偏差[9] . (2) 当磁链偏差比较小时, 应及时调整的智 能 PI 调节器的值, 使系统快速进入稳态, 对于 ∆Ψ、 R ∆Ψ dt 和 − dΨ dt 的正负情况, 对应着 Kp 和 KI 变化趋势. 当 ∆Ψ > 0、− dΨ dt 0 时, 表明磁链偏差正向零逼近, 此时应采用较小的 比例系数和较小的积分系数, 以减小比例部分作用, 使之很快进入稳态, 防止系统出现振荡[10] . 反之, 表 明磁链偏差正趋与增大, 此时应采用较大的比例系 数, 使系统尽快减小偏差. 调整规则为：    Kp = K0 p + k1 µ − dΨ dt ¶ ∆Ψ; KI = K0 I + k2 µ − dΨ dt ¶ ∆Ψ. (4) 式中, K0 p、K0 I、Kp 和 KI 分别为调整规则前后的系 数. 当 ∆Ψ > 0 及 R ∆Ψdt > 0 时, 说明积分部分 产生加速转矩, 同时使得偏差变小, 此时应采用较小 的比例系数；当 ∆Ψ 和 R ∆Ψdt 变化趋势相反时候, 说明是减速转矩, 偏差变大, 应采用较大的比例系数 和较小的积分系数. 从以上可以说明, 调整规则为； ( Kp = K0 p + k1∆Ψ( R Ψdt) KI = K0 I + k2∆Ψ( R Ψdt) (5) 其中, K0 p 为采用的较小的值, 而 Kp 为采用的较大 的值. ASR 调节器参数设置原则与此相同. 图 2 按转子磁链定向矢量智能控制结构图 Fig.2 Structure diagram of the rotor flux oriented vector control system 3 仿真研究 为了验证以上结果分析, 借助 Simulink 工具[11] , 对按转子磁链控制的智能控制进行了仿真研究. 电 机参数为电压 380 V, 50 Hz, 二对极. 定子电阻 Rs = 0.435 Ω, 定子漏感 Lls = 0.002 H, 转子电阻 R0 r = 0.816 Ω, 转子漏感 L 0 lr = 0.002 H. 整个系统仿真模型如图 3 所示. ASR 调节器 仿真模型如图 4 所示, AΨR 调节器仿真模型与此相 同. ATR 仿真模型就是采用 fuzzy 模块等封装而成, 如图 5 所示. 4 仿真与实验结果 图 6 是智能调节器和常规调节器转速为 n=1450 r·min−1 仿真结果, 图 7 是两种控制方案转 矩的仿真结果, 图 8 是两种方案电流的仿真结果, 图 9 是对于负载扰动时仿真结果. 从仿真结果可以看出, 对于空载转矩, 当给定信 号 n=1450 r·min−1 时, 在常规调节器作用下电机转 速要到 0.6 s 时候才能达到稳态, 而对于智能调节器 只要 0.4 s 就可以达到稳态, 表明系统动态响应快

.1102. 北京科技大学学报 第35卷 负载 逆变器 6 直流电源 交流异步电动机测量模块 is_abc B wm Gain? 交流异步电动机 示波器 Multimeter 电流果踪控制器 电流变换和磁链理测 Pabc f(u) psir labe incos Puls ope2 ist sqrt(3/2 0/6.28 1 ism sir'I 转子磁鞋给定值 45网 dpo 转速给定值 sin cos 旋转坐标到三相坐标变换 转速调节器 转矩调节器 0轴电流0 图3按转子磁链定向矢量智能控制仿其模型 Fig.3 Simulation modeling of the rotor flux oriented vector intelligent control system 相乘 du/dt 相乘 取反 微分 相乘 0 常数0 常数 积分 1● PI 输人 1○ 比例积分调节器 输出 PI 选择开关模型 比例积分调节器 今 比例积分调节器 选择开关模型 图4ASR调节器的仿真模型 Fig.4 Simulation modeling of the ASR regulator 1 最后稳定在1450rmin-1.两种控制方案下电流和 输人 ke系数 k系数 输出 转矩波形都不同，但智能调节方案的电流波动小12， 模糊调节器 而且当负载产生变化时，由于系统智能调节器的参 2 数变化，使得系统很快回复原来的转速，表明系统动 输人 kc系数 态性能较好.电机的稳态转速由给定转速信号控制， 图5ATR调节器的仿真模型 对于闭环内的扰动能够进行克服).这说明智能调 Fig.5 Simulation modeling of ATR regulator 节优于常规调节

· 1102 · 北 京 科 技 大 学 学 报 第 35 卷 图 3 按转子磁链定向矢量智能控制仿真模型 Fig.3 Simulation modeling of the rotor flux oriented vector intelligent control system 图 4 ASR 调节器的仿真模型 Fig.4 Simulation modeling of the ASR regulator 图 5 ATR 调节器的仿真模型 Fig.5 Simulation modeling of ATR regulator 最后稳定在 1450 r·min−1 . 两种控制方案下电流和 转矩波形都不同, 但智能调节方案的电流波动小[12] , 而且当负载产生变化时, 由于系统智能调节器的参 数变化, 使得系统很快回复原来的转速, 表明系统动 态性能较好. 电机的稳态转速由给定转速信号控制, 对于闭环内的扰动能够进行克服[13] . 这说明智能调 节优于常规调节

第8期 沈翠凤：按转子磁链定向矢量的智能控制 ,1103· 1600 1600 (a): b) 1400 1400 1200 1200 1000 1000 u.I)/u 800 1/ 800 600 600 400 400 200 200 -200 -200 00.20.40.60.81.01.21.41.61.82.0 00.20.40.60.81.01.21.41.61.82.0 t/s t/s 图6转速仿真结果.(a)智能控制：(b)常规调节器控制 Fig.6 Simulation results of speed:(a)intelligent control;(b)conventional regulator control 120 100 a (b) 100 0 0 0 -50 20 -100 -40 -6 00.20.40.60.81.01.21.41.61.82.0 00.20.40.60.81.01.21.41.61.82.0 t/s t/s 图7转矩仿真结果.(a)智能控制：(b)常规调节器控制 Fig.7 Simulation results of torque:(a)intelligent control;(b)conventional regulator control 100 a 60 % 20 0 0 -40 -20 -60 40 -80 -100 60 00.20.40.60.81.01.21.41.61.82.0 00.20.40.60.81.01.21.41.61.82.0 t/s t/s 图8电流仿真结果.(a)智能控制：(b)常规调节器控制 Fig.8 Simulation results of electric current:(a)intelligent control;(b)conventional regulator control 实验条件：开关频率为5kHz,给定转子磁链为 ()中横坐标一格表示0.5s,纵坐标一格表示500 1Wb,感应电机额定电压为380V,额定电流为5A, r-min-1. 额定转速为1420rmi血-1，定子电阻为42，转子电 从实验结果可以看出，智能控制的定子磁链圆 阻为3.62，定子电感为0.025H,转子电感为0.025 明显比常规控制磁链圆波动小，对于相同负载扰动 H,定、转子互感为0.0208H,实验平台由11kW 下，智能控制抗扰动性能优于常规控制，说明本论文 电压型逆变器和基于DSP的控制系统，DSP采用 理论的正确性 TMS320F240.实验结果如图10所示，图10(c)和

第 8 期 沈翠凤：按转子磁链定向矢量的智能控制 1103 ·· 图 6 转速仿真结果. (a) 智能控制；(b) 常规调节器控制 Fig.6 Simulation results of speed: (a) intelligent control; (b) conventional regulator control 图 7 转矩仿真结果. (a) 智能控制；(b) 常规调节器控制 Fig.7 Simulation results of torque: (a) intelligent control; (b) conventional regulator control 图 8 电流仿真结果. (a) 智能控制；(b) 常规调节器控制 Fig.8 Simulation results of electric current: (a) intelligent control; (b) conventional regulator control 实验条件：开关频率为 5 kHz, 给定转子磁链为 1 Wb, 感应电机额定电压为 380 V, 额定电流为 5 A, 额定转速为 1420 r·min−1 , 定子电阻为 4 Ω, 转子电 阻为 3.6 Ω, 定子电感为 0.025 H, 转子电感为 0.025 H, 定、转子互感为 0.0208 H, 实验平台由 11 kW 电压型逆变器和基于 DSP 的控制系统, DSP 采用 TMS320F240. 实验结果如图 10 所示, 图 10(c) 和 (d) 中横坐标一格表示 0.5 s, 纵坐标一格表示 500 r·min−1 . 从实验结果可以看出, 智能控制的定子磁链圆 明显比常规控制磁链圆波动小, 对于相同负载扰动 下, 智能控制抗扰动性能优于常规控制, 说明本论文 理论的正确性

.1104· 北京科技大学学报 第35卷 1600 (a) 1600 1400 1400 1200 1200 1000 1000 800 600 600 400 400 200 0 -200 -200 0.20.40.60.81.0 1.21.4 00.51.01.52.02.53.03.54.04.5 t/s t/s 图9扰动仿真结果.(a)智能控制：(b)常规调节器控制 Fig.9 Simulation results of disturbance:(a)intelligent control;(b)conventional regulator control X (a) 6 时间/s 时间/s (c) (d) 图I0两种不同控制方案扰动实验结果.(a)智能控制下的定子磁链圆：(b)常规控制下的定子磁链圆：(c)智能控制下的负载扰 动转速波形：(d)常规控制下的负载扰动转速波形 Fig.10 Experimental results of anti-disturbance of two different control schemes:(a)stator flux circle under intelligent control; (b)stator flux circle under conventional regulator control;(c)speed waveforms with load disturbance under intelligent control:(d) speed waveforms with load disturbance under conventional regulator control 5结论 供了新的思路。 本文是在按转子磁链矢量控制的电动机数学 模型基础上，充分利用微机的逻辑判断功能和数值 参考文献 计算，根据变量偏差的大小，采用变参数的调节器来 [1]Chen B S.Electric Drive Automatic Control System:Mo- 对系统进行系统控制.仿真和实验结果表明该理论 tion Control System.3rd Ed.Beijing:China Machine 正确可靠.采用该控制方案策略，充分利用计算机计 Press,2003 算的优越性，通过变量偏差来设置不同参数，可以使 (陈伯时.电力拖动自动控制系统：运动控制系统.3版.北 得系统具有较高的鲁棒性，提高系统的动、静态性 京：机械工业出版社，2003 能指标，为设计交流异步电动机的矢量控制系统提 [2]Chen Z,Gu C L.Simulation of vector control system for

· 1104 · 北 京 科 技 大 学 学 报 第 35 卷 图 9 扰动仿真结果. (a) 智能控制；(b) 常规调节器控制 Fig.9 Simulation results of disturbance: (a) intelligent control; (b) conventional regulator control 图 10 两种不同控制方案扰动实验结果. (a) 智能控制下的定子磁链圆；(b) 常规控制下的定子磁链圆；(c) 智能控制下的负载扰 动转速波形；(d) 常规控制下的负载扰动转速波形 Fig.10 Experimental results of anti-disturbance of two different control schemes: (a) stator flux circle under intelligent control; (b) stator flux circle under conventional regulator control; (c) speed waveforms with load disturbance under intelligent control; (d) speed waveforms with load disturbance under conventional regulator control 5 结论 本文是在按转子磁链矢量控制的电动机数学 模型基础上, 充分利用微机的逻辑判断功能和数值 计算, 根据变量偏差的大小, 采用变参数的调节器来 对系统进行系统控制. 仿真和实验结果表明该理论 正确可靠. 采用该控制方案策略, 充分利用计算机计 算的优越性, 通过变量偏差来设置不同参数, 可以使 得系统具有较高的鲁棒性, 提高系统的动、静态性 能指标, 为设计交流异步电动机的矢量控制系统提 供了新的思路. 参 考 文 献 [1] Chen B S. Electric Drive Automatic Control System: Mo￾tion Control System. 3rd Ed. Beijing: China Machine Press, 2003 (陈伯时. 电力拖动自动控制系统: 运动控制系统. 3 版. 北 京: 机械工业出版社, 2003 [2] Chen Z, Gu C L. Simulation of vector control system for

第8期 沈翠凤：按转子磁链定向矢量的智能控制 .1105· rotor flux orientation based on Matlab.J Hefei Univ sign of AC Motor based on vector control.Micromotors Technol Nat Sci.2009.32(9):1331 Servo Tech,2005,38(6):45 (陈中，顾春雷.基于Matlab按转子磁链定向矢量控制系 (林立，黄声华.矢量控制高性能异步电机速度控制器设计 统的仿真.合肥工业大学学报：自然科学版，2009,32(9)： 微电机，2005,38(6)：45) 1331) [9]Lorenz R D,Lawson D B.Performance of feedforward cur- [3]Zhong L,Rahman M F,Hu W Y,et al.Analysis of direct rent regulators for field-oriented induction machine con- torque control in permanent magnet synchronous motor trollers.IEEE Trans Ind Appl,1997,IA-23(4):597 drives.IEEE Trans Power Electron,1997,12(3):528 [10 Yu X,Dunnigan M W,Williams B W.A novel rotor re- [4]Zhou Z G.A induction motor de-couple control method. sistance identification method for an indirect rotor flux- Proc CSEE,2003.23(2):121 orientated controlled induction machine system.IEEE (周志刚.一种感应电机的解耦控制方法.中因电机工程学 Trans Power Electron,2002,17(3):353 报，2003,23(2：121) [11]Ha I J,Lee S H.An online identification method for both 5]Wade S,Dunnigan M W,Williams B W.A new method of stator and rotor resistances of induction motors without rotor resistance estimation for vector-controlled induction rotational transducers.IEEE Trans Ind Electron,2002, machines.JEEE Trans Ind Electron.1997,44(2):247 47(4):842 [6]Wang Y,Ma H F,Zhao K Q,et al.Field-oriented vec- tor control of induction motor for electric vehicles.Proc [12]He Y K,Nian H,Ruan B T.Optimized air-gap-flux orien- CSEE,2005,25(11:113 tated control of an induction-type bearingless motor.Proc (王毅，马洪飞，赵凯岐，等.电动车用感应电机磁场定向矢 CSEE,2004,24(6):116 量控制研究.中因电机工程学报，2005,25(11)：113) (贺益康，年珩，阮秉涛.感应型无轴承异步进电机的优化 [7]Zhang X,Ji J Q.Yu Y,et al.Study of low voltage stress 气隙磁场定向控制研究.中国电机工程学报，2004,24(6)： space vector PWM control for current source PWM recti- 116) fier.Proc CSEE,2004,24(2):144 [13 Deng Z Q,Wang X L,Zhang H Q,et al.The nonlinear (张兴，季建强，余勇，等.电流型PWM整流器低电压应力 control of bearingless induction motors based on the mo 空间矢量PWM(SVPWM)研究.中国电机工程学报，2004， tor rotor flux orientation.Proc CSEE,2003,23(3):89 242):144) (邓智泉，王晓琳，张宏荃，等.无轴承异步电动机的转子磁 [8 Ling L,Huang S H.High performance speed controller de- 场定向控制研究.中国电机工程学报，2003,23(3)：89)

第 8 期 沈翠凤：按转子磁链定向矢量的智能控制 1105 ·· rotor flux orientation based on Matlab. J Hefei Univ Technol Nat Sci, 2009, 32(9):1331 (陈中, 顾春雷. 基于 Matlab 按转子磁链定向矢量控制系 统的仿真. 合肥工业大学学报: 自然科学版, 2009, 32(9): 1331) [3] Zhong L, Rahman M F, Hu W Y, et al. Analysis of direct torque control in permanent magnet synchronous motor drives. IEEE Trans Power Electron, 1997, 12(3): 528 [4] Zhou Z G. A induction motor de-couple control method. Proc CSEE, 2003, 23(2): 121 (周志刚. 一种感应电机的解耦控制方法. 中国电机工程学 报, 2003, 23(2): 121) [5] Wade S, Dunnigan M W, Williams B W. A new method of rotor resistance estimation for vector-controlled induction machines. IEEE Trans Ind Electron, 1997, 44(2): 247 [6] Wang Y, Ma H F, Zhao K Q, et al. Field-oriented vec￾tor control of induction motor for electric vehicles. Proc CSEE, 2005, 25(11): 113 (王毅, 马洪飞, 赵凯岐, 等. 电动车用感应电机磁场定向矢 量控制研究. 中国电机工程学报, 2005, 25(11): 113) [7] Zhang X, Ji J Q, Yu Y, et al. Study of low voltage stress space vector PWM control for current source PWM recti- fier. Proc CSEE, 2004, 24(2): 144 (张兴, 季建强, 余勇, 等. 电流型 PWM 整流器低电压应力 空间矢量 PWM(SVPWM) 研究. 中国电机工程学报, 2004, 24(2): 144) [8] Ling L, Huang S H. High performance speed controller de￾sign of AC Motor based on vector control. Micromotors Servo Tech, 2005, 38(6): 45 (林立, 黄声华. 矢量控制高性能异步电机速度控制器设计. 微电机, 2005, 38(6): 45) [9] Lorenz R D, Lawson D B. Performance of feedforward cur￾rent regulators for field-oriented induction machine con￾trollers. IEEE Trans Ind Appl, 1997, IA-23(4): 597 [10] Yu X, Dunnigan M W, Williams B W. A novel rotor re￾sistance identification method for an indirect rotor flux￾orientated controlled induction machine system. IEEE Trans Power Electron, 2002, 17(3):353 [11] Ha I J, Lee S H. An online identification method for both stator and rotor resistances of induction motors without rotational transducers. IEEE Trans Ind Electron, 2002, 47(4): 842 [12] He Y K, Nian H, Ruan B T. Optimized air-gap-flux orien￾tated control of an induction-type bearingless motor. Proc CSEE, 2004, 24(6): 116 (贺益康, 年珩, 阮秉涛. 感应型无轴承异步进电机的优化 气隙磁场定向控制研究. 中国电机工程学报, 2004, 24(6): 116) [13] Deng Z Q ,Wang X L, Zhang H Q, et al. The nonlinear control of bearingless induction motors based on the mo￾tor rotor flux orientation. Proc CSEE, 2003, 23(3): 89 (邓智泉, 王晓琳, 张宏荃, 等. 无轴承异步电动机的转子磁 场定向控制研究. 中国电机工程学报, 2003, 23(3): 89)