举报本文旨在为五相感应电机(IM)驱动器开发一种创新的无传感器控制方法，无传感器方案的运行原理是基于滑模理论，在滑模观测器(SMO)内同时估计转速和转子电阻。研究人员所提出的控制技术的运行方法是利用机器的数学模型和双时标方法制定的。该观测技术为多相传动的无传感器控制方法提供了一种简单、稳健的转速和转子电阻估计方案。本文以五相感应电机(IM)为例进行研究，但所提出的控制算法可以被不同类型的多相机所采用。为了测试所提出的无传感器控制方法的适用性，首先利用基于MATLAB/Simulink的仿真对驱动性能进行验证。然后，利用实时仿真和基于TMS320C32 DSP的控制板对仿真结果进行实验验证。得到的结果证实和验证了所提出的控制程序能够在参数变化等系统不确定因素的影响下，实现驱动器的稳健动态性能。
相关论文以题为“A Novel Sensorless Control for Multiphase Induction Motor Drives Based on Singularly Perturbed Sliding Mode Observer-Experimental Validation”发表在《Applied Sciences》上。
多相系统中功率的分段往往限制了应用于各相的电压和电流幅值，建议对功率逆变器的腿部电流进行大小化，因为这有助于减小元件的尺寸，同时消除它们并联所带来的问题。对于给定的功率率，当增加相数时，在不增加每相电压的情况下，相电流会减小（反之亦然）。总功率被分配到更多的相位上，因此，每个相位所需的功率就会减少。因此，该机可以由能够在较高的开关频率下工作的较低级的功率元件构成的功率逆变器提供。这样可以使电流和转矩纹波最小化。功率分段是多相机的优点，被认为是现在最需要的要求，特别是对于大功率的应用。
感应电机的高性能控制需要对转子位置的精确了解，这些信息可以由机械传感器提供，即发电机转速表、数字增量编码器等。然而，使用机械传感器会带来一些缺点。这些缺点包括体积的增加，系统的整体成本，以及系统可靠性的降低。此外，机械式传感器需要一个支轴来配合使用。最近，没有机械速度传感器（无传感器）的感应电机的运行已成为研究人员和工业家感兴趣的主要吸引力之一。它们可以细分为两个不同的策略家族：第一个策略是关于不使用机器模型估计速度。这些策略已经在转子槽中谐波的提取和分析以及注入高频信号中得到了阐述。第二种方法是基于使用机器模型观察速度。在这种类型中，观测器的设计主要衔接在IM模型上，因此观测器被认为是机器模型的一面镜子。在文献中，已经提出了许多无速度传感器技术。必不可少的有扩展卡尔曼滤波、自适应参考模型(MRAS)、Luenberger观测器、高增益观测器、滑动模式观测器和回步观测器。特定方法的优势主要衔接在速度估计的精度上。例如，模型依赖估计技术是由其简单性决定的。然而，对系统不确定性的敏感性被认为是这些观察者的主要问题。定子和转子绕组的电阻在估计过程中起着至关重要的作用，为此，必须准确地确定它们的值以实现精确的转速估计。事实上，在没有模型的情况下进行转速估算，需要对频谱进行分析，以增加转速控制频段。因此，程序变得复杂，需要更多的时间来执行。
在本研究中，为了避免以往的不足，研究人员采用奇异扰动理论，并与传统的间接转子场定向控制（IRFOC）技术相结合，以便在参数不确定的情况下实现更好的系统动力学。通过将状态观测过程分为两个不同的阶段来实现。首先，采用同时观测转子磁通量和转子转速的方法，其次，集成转子电阻观测，以提高无传感器方案的鲁棒性。
RT实时仿真和实验验证
所提出的控制机制采用6个PI控制器来构建，速度控制器配置了防卷扬，使其在整个速度运行范围内具有平稳的动态变化，特别是当速度与其他电气变量相比具有迟钝变化时，其动态变化更加平稳。利用Matlab/Simulink软件进行仿真，并对系统进行硬件RT仿真测试，其中涉及到状态观测作为反馈变量，以计算PI控制器的参数。此外，奇异扰动(SP)技术提供了一种方式来分解两个时间尺度的安排为不同时间尺度的慢速和快速动态，这显著促进了其架构的合理性。在此基础上，将原系统划分为低阶子系统，每个子系统都有自己的控制观测单元，然后将所有子系统的响应结合起来，形成完整的主系统的响应。因此，SP方法与SM策略相结合的理念，形成了实现系统标准控制目标的一个很好的选择，其特点是模型不精确、参数不确定或寄生动态。
提出的控制系统的总体布局如图1所示。间接转子场定向控制(IRFOC)被认为是制定拟议控制策略的基本原则。在IRFOC下，额定转子磁通量与旋转参考框架的直轴完全一致（λ∗r=λrn）。在这种拓扑结构中，负载转矩被限制在一个确定的值内，被视为未知量。驻车角估计的区块用于估计同步频率ω^s，然后用它来计算坐标系之间转换所需的同步角θ^s。此外，除转速和转子电阻外，所有电机参数均假定为常数，且为已知。控制参数和电机数据列在表1中，而滑动观测器的参数则列在表2中。
科研人员为五相感应电机(IM)驱动器开发了一种新的控制系统！
图1.完整的系统配置。
表1.电机数据。
科研人员为五相感应电机(IM)驱动器开发了一种新的控制系统！
表2.滑动模式自适应观测器参数。
科研人员为五相感应电机(IM)驱动器开发了一种新的控制系统！
所选的观测器参数必须保证非线性闭环系统的整体稳定性，必须采用高增益的观测器（快动态要忽略）和约束的状态反馈控制（以慢动态为主），那么就可以实现观测器设计和状态反馈的分离。为了验证所提出的SMO的有效性，利用Matlab/Simulink对图1所示的控制系统进行了测试，其中利用静态Runge-Kutta四阶方法求解描述系统运行的方程。为了减弱颤动，采样时间选择为50μs。采用PWM技术为10个IGBT VSI提供开关信号，开关频率为10 kHz。在假设所有参数和包括转子磁通在内的所有状态都可用的情况下，将转子转速、转子磁通和转子电阻的估计值与其实际值进行比较。所提出的无传感器控制系统，包括自适应法则和SMO，已经在恶劣的运行环境下进行了验证：转速回升、转子电阻不匹配(高达150%)、高低速运行和负载转矩变化。
RT实时仿真结果
RT实验室作为控制系统原型的实时仿真工具，被用来验证所提出的无传感器控制方法的有效性。硬件在环路RT是指实时执行的模拟，整个过程（发送输出信号、计算时间和读取输入信号，）所需时间以微秒为单位。
Opal实时（RT）模拟器由软件和硬件两部分组成。硬件由指挥站和目标节点组成，目标节点代表CPU集群，其多核快速处理器运行在QNX或Red Hawk等实时环境上。同时，指挥单元是红鹰PC机或目标节点与用户之间基于Windows的接口。利用它来建立相关模型进行实时执行，并监控模拟的执行和编译。用于实时模拟指定方案的目标节点采用模块化IO模块OP5142，该模块采用FPGA(Xilinx Spartan-3)处理器。它安装在万达4U机箱IO模块的后侧。OP5142提供了4个4U光和/或模拟I/O模块的调理接入。该模块的处理速度为100MHz。图2提供了实时Opal-RT模拟器的视图。使用实时Opal-RT模拟器对一个4极、1千瓦、额定扭矩为4牛米的五相IM进行了拟议的控制拓扑测试。
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图2.实时实现的框图。实时实现的框图。
在实现间接转子场定向(IRFO)控制的同时，对所提出的观测器的可行性进行了仿真测试，并考察了速度跟踪性能。结果如图3a-g所示。电机以其额定转速开始运行，然后转速反转，保持转子电阻值Rrn=2.4。然后，增加Rr的值，并设置为Rr=1.5∗Rrn（这是为了研究所提出的SMO对参数变化的鲁棒性）。图3a,b显示了速度响应（观察和参考）和电磁转矩。估计的速度信号有效地跟踪其参考值，误差最小。图3c-e为实际和观察到的定子电流，通过这些数字，证实了所提出的SMO在实现精确估计方面的有效性。图3d展示了参考和观察到的转子磁通量。很明显，即使在转子电阻值变化的情况下，观测到的磁通量也能很好地跟踪其参考值。图3f,g中也给出了转子电阻的估计值和实际值。研究人员注意到，估计值与实际值非常接近，因此可以说建议的观测器给出了正确的结果。从这些结果可以得出结论，该控制器表现出了稳健的动态性能。此外，转子电阻、转子转速和转子磁通量的估计信号也得到了收敛，这表明估计过程得到了很好的管理，误差最小；同时，磁通量方向也得到了准确的实现。表3总结了使用稳态下的跟踪误差和收敛时间两个标准得到的结果。
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图3.五相IM驱动的无传感器实时控制结果。五相IM驱动器的无传感器控制的实时结果。(a)速度，(b)转矩，(c)定子电流(全视图)，(d)转子磁通(参考和估计信号)，(e)定子电流放大图(实际和估计)，(f)转子磁通和转子电阻变化，(g)转子电阻变化下转子磁通动态。
表3.定子电流的收敛时间和跟踪误差。
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为了进一步研究在使用和不使用所提出的SMO观测器的情况下，转子电阻变化对转子磁通量估计值的影响，为此使用Matlab/Simulink工具，结果如图4所示。在图4a中，使转子电阻值变化为1.5∗Rrn，然后使用SMO观察器跟踪和估计电阻。从该图中可以看出，SMO有效地成功地估计了电阻的变化，而且精度很高。在图4b,c中，分别显示了使用和不使用SMO的转子磁通量的估计值。从这些图中可以得出结论，在系统不确定的情况下，所提出的SMO在估计转子磁通量方面起到了至关重要的作用。
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图4. 估计转子通量的动态与（b）和没有（c）滑动模式观察器（SMO）在不同的转子电阻（a）。
结论
本文提出了一种新颖的双时标程序，设计了一种自适应滑动模式观测器(SMO)，可以同时估计转子转速和转子电阻，从而实现五相IM的无传感器速度控制。该观测系统的设计考虑了定子电压和定子电流作为测量量。利用RT-lab实时仿真、Matlab/Simulnink软件和基于TMS320C32 DSP的控制板进行实验，证明了所提出的SMO观测器具有转子电阻和转速估计的可行性。在速度调节和参数灵敏度方面，证明了所提出的SMO观测器的高动态性能。这进一步表明，使用奇异扰动简化了五相IM驱动的鲁棒观测器的构造，同时达到了预期的动态性能。
论文链接：https://www.mdpi.com/2076-3417/10/8/2776/htm
,本文旨在为五相感应电机(IM)驱动器开发一种创新的无传感器控制方法，无传感器方案的运行原理是基于滑模理论，在滑模观测器(SMO)内同时估计转速和转子电阻。研究人员所提出的控制技术的运行方法是利用机器的数学模型和双时标方法制定的。该观测技术为多相传动的无传感器控制方法提供了一种简单、稳健的转速和转子电阻估计方案。本文以五相感应电机(IM)为例进行研究，但所提出的控制算法可以被不同类型的多相机所采用。为了测试所提出的无传感器控制方法的适用性，首先利用基于MATLAB/Simulink的仿真对驱动性能进行验证。然后，利用实时仿真和基于TMS320C32 DSP的控制板对仿真结果进行实验验证。得到的结果证实和验证了所提出的控制程序能够在参数变化等系统不确定因素的影响下，实现驱动器的稳健动态性能。
相关论文以题为“A Novel Sensorless Control for Multiphase Induction Motor Drives Based on Singularly Perturbed Sliding Mode Observer-Experimental Validation”发表在《Applied Sciences》上。
多相系统中功率的分段往往限制了应用于各相的电压和电流幅值，建议对功率逆变器的腿部电流进行大小化，因为这有助于减小元件的尺寸，同时消除它们并联所带来的问题。对于给定的功率率，当增加相数时，在不增加每相电压的情况下，相电流会减小（反之亦然）。总功率被分配到更多的相位上，因此，每个相位所需的功率就会减少。因此，该机可以由能够在较高的开关频率下工作的较低级的功率元件构成的功率逆变器提供。这样可以使电流和转矩纹波最小化。功率分段是多相机的优点，被认为是现在最需要的要求，特别是对于大功率的应用。
感应电机的高性能控制需要对转子位置的精确了解，这些信息可以由机械传感器提供，即发电机转速表、数字增量编码器等。然而，使用机械传感器会带来一些缺点。这些缺点包括体积的增加，系统的整体成本，以及系统可靠性的降低。此外，机械式传感器需要一个支轴来配合使用。最近，没有机械速度传感器（无传感器）的感应电机的运行已成为研究人员和工业家感兴趣的主要吸引力之一。它们可以细分为两个不同的策略家族：第一个策略是关于不使用机器模型估计速度。这些策略已经在转子槽中谐波的提取和分析以及注入高频信号中得到了阐述。第二种方法是基于使用机器模型观察速度。在这种类型中，观测器的设计主要衔接在IM模型上，因此观测器被认为是机器模型的一面镜子。在文献中，已经提出了许多无速度传感器技术。必不可少的有扩展卡尔曼滤波、自适应参考模型(MRAS)、Luenberger观测器、高增益观测器、滑动模式观测器和回步观测器。特定方法的优势主要衔接在速度估计的精度上。例如，模型依赖估计技术是由其简单性决定的。然而，对系统不确定性的敏感性被认为是这些观察者的主要问题。定子和转子绕组的电阻在估计过程中起着至关重要的作用，为此，必须准确地确定它们的值以实现精确的转速估计。事实上，在没有模型的情况下进行转速估算，需要对频谱进行分析，以增加转速控制频段。因此，程序变得复杂，需要更多的时间来执行。
在本研究中，为了避免以往的不足，研究人员采用奇异扰动理论，并与传统的间接转子场定向控制（IRFOC）技术相结合，以便在参数不确定的情况下实现更好的系统动力学。通过将状态观测过程分为两个不同的阶段来实现。首先，采用同时观测转子磁通量和转子转速的方法，其次，集成转子电阻观测，以提高无传感器方案的鲁棒性。
RT实时仿真和实验验证
所提出的控制机制采用6个PI控制器来构建，速度控制器配置了防卷扬，使其在整个速度运行范围内具有平稳的动态变化，特别是当速度与其他电气变量相比具有迟钝变化时，其动态变化更加平稳。利用Matlab/Simulink软件进行仿真，并对系统进行硬件RT仿真测试，其中涉及到状态观测作为反馈变量，以计算PI控制器的参数。此外，奇异扰动(SP)技术提供了一种方式来分解两个时间尺度的安排为不同时间尺度的慢速和快速动态，这显著促进了其架构的合理性。在此基础上，将原系统划分为低阶子系统，每个子系统都有自己的控制观测单元，然后将所有子系统的响应结合起来，形成完整的主系统的响应。因此，SP方法与SM策略相结合的理念，形成了实现系统标准控制目标的一个很好的选择，其特点是模型不精确、参数不确定或寄生动态。
提出的控制系统的总体布局如图1所示。间接转子场定向控制(IRFOC)被认为是制定拟议控制策略的基本原则。在IRFOC下，额定转子磁通量与旋转参考框架的直轴完全一致（λ∗r=λrn）。在这种拓扑结构中，负载转矩被限制在一个确定的值内，被视为未知量。驻车角估计的区块用于估计同步频率ω^s，然后用它来计算坐标系之间转换所需的同步角θ^s。此外，除转速和转子电阻外，所有电机参数均假定为常数，且为已知。控制参数和电机数据列在表1中，而滑动观测器的参数则列在表2中。
科研人员为五相感应电机(IM)驱动器开发了一种新的控制系统！
图1.完整的系统配置。
表1.电机数据。
科研人员为五相感应电机(IM)驱动器开发了一种新的控制系统！
表2.滑动模式自适应观测器参数。
科研人员为五相感应电机(IM)驱动器开发了一种新的控制系统！
所选的观测器参数必须保证非线性闭环系统的整体稳定性，必须采用高增益的观测器（快动态要忽略）和约束的状态反馈控制（以慢动态为主），那么就可以实现观测器设计和状态反馈的分离。为了验证所提出的SMO的有效性，利用Matlab/Simulink对图1所示的控制系统进行了测试，其中利用静态Runge-Kutta四阶方法求解描述系统运行的方程。为了减弱颤动，采样时间选择为50μs。采用PWM技术为10个IGBT VSI提供开关信号，开关频率为10 kHz。在假设所有参数和包括转子磁通在内的所有状态都可用的情况下，将转子转速、转子磁通和转子电阻的估计值与其实际值进行比较。所提出的无传感器控制系统，包括自适应法则和SMO，已经在恶劣的运行环境下进行了验证：转速回升、转子电阻不匹配(高达150%)、高低速运行和负载转矩变化。
RT实时仿真结果
RT实验室作为控制系统原型的实时仿真工具，被用来验证所提出的无传感器控制方法的有效性。硬件在环路RT是指实时执行的模拟，整个过程（发送输出信号、计算时间和读取输入信号，）所需时间以微秒为单位。
Opal实时（RT）模拟器由软件和硬件两部分组成。硬件由指挥站和目标节点组成，目标节点代表CPU集群，其多核快速处理器运行在QNX或Red Hawk等实时环境上。同时，指挥单元是红鹰PC机或目标节点与用户之间基于Windows的接口。利用它来建立相关模型进行实时执行，并监控模拟的执行和编译。用于实时模拟指定方案的目标节点采用模块化IO模块OP5142，该模块采用FPGA(Xilinx Spartan-3)处理器。它安装在万达4U机箱IO模块的后侧。OP5142提供了4个4U光和/或模拟I/O模块的调理接入。该模块的处理速度为100MHz。图2提供了实时Opal-RT模拟器的视图。使用实时Opal-RT模拟器对一个4极、1千瓦、额定扭矩为4牛米的五相IM进行了拟议的控制拓扑测试。
科研人员为五相感应电机(IM)驱动器开发了一种新的控制系统！
图2.实时实现的框图。实时实现的框图。
在实现间接转子场定向(IRFO)控制的同时，对所提出的观测器的可行性进行了仿真测试，并考察了速度跟踪性能。结果如图3a-g所示。电机以其额定转速开始运行，然后转速反转，保持转子电阻值Rrn=2.4。然后，增加Rr的值，并设置为Rr=1.5∗Rrn（这是为了研究所提出的SMO对参数变化的鲁棒性）。图3a,b显示了速度响应（观察和参考）和电磁转矩。估计的速度信号有效地跟踪其参考值，误差最小。图3c-e为实际和观察到的定子电流，通过这些数字，证实了所提出的SMO在实现精确估计方面的有效性。图3d展示了参考和观察到的转子磁通量。很明显，即使在转子电阻值变化的情况下，观测到的磁通量也能很好地跟踪其参考值。图3f,g中也给出了转子电阻的估计值和实际值。研究人员注意到，估计值与实际值非常接近，因此可以说建议的观测器给出了正确的结果。从这些结果可以得出结论，该控制器表现出了稳健的动态性能。此外，转子电阻、转子转速和转子磁通量的估计信号也得到了收敛，这表明估计过程得到了很好的管理，误差最小；同时，磁通量方向也得到了准确的实现。表3总结了使用稳态下的跟踪误差和收敛时间两个标准得到的结果。
科研人员为五相感应电机(IM)驱动器开发了一种新的控制系统！
科研人员为五相感应电机(IM)驱动器开发了一种新的控制系统！
图3.五相IM驱动的无传感器实时控制结果。五相IM驱动器的无传感器控制的实时结果。(a)速度，(b)转矩，(c)定子电流(全视图)，(d)转子磁通(参考和估计信号)，(e)定子电流放大图(实际和估计)，(f)转子磁通和转子电阻变化，(g)转子电阻变化下转子磁通动态。
表3.定子电流的收敛时间和跟踪误差。
科研人员为五相感应电机(IM)驱动器开发了一种新的控制系统！
为了进一步研究在使用和不使用所提出的SMO观测器的情况下，转子电阻变化对转子磁通量估计值的影响，为此使用Matlab/Simulink工具，结果如图4所示。在图4a中，使转子电阻值变化为1.5∗Rrn，然后使用SMO观察器跟踪和估计电阻。从该图中可以看出，SMO有效地成功地估计了电阻的变化，而且精度很高。在图4b,c中，分别显示了使用和不使用SMO的转子磁通量的估计值。从这些图中可以得出结论，在系统不确定的情况下，所提出的SMO在估计转子磁通量方面起到了至关重要的作用。
科研人员为五相感应电机(IM)驱动器开发了一种新的控制系统！
图4. 估计转子通量的动态与（b）和没有（c）滑动模式观察器（SMO）在不同的转子电阻（a）。
结论
本文提出了一种新颖的双时标程序，设计了一种自适应滑动模式观测器(SMO)，可以同时估计转子转速和转子电阻，从而实现五相IM的无传感器速度控制。该观测系统的设计考虑了定子电压和定子电流作为测量量。利用RT-lab实时仿真、Matlab/Simulnink软件和基于TMS320C32 DSP的控制板进行实验，证明了所提出的SMO观测器具有转子电阻和转速估计的可行性。在速度调节和参数灵敏度方面，证明了所提出的SMO观测器的高动态性能。这进一步表明，使用奇异扰动简化了五相IM驱动的鲁棒观测器的构造，同时达到了预期的动态性能。
论文链接：https://www.mdpi.com/2076-3417/10/8/2776/htm
