冯厚攀 张锐刚
杭州微光电子股份有限公司
摘要：实际生产中无速度传感器永磁同步电机系统有很高的控制竞速，且安装维护简单方便、可靠性高等优势，因而近些年成为行业研究的重点。此类永磁同步电机控制系统运行中，在电机定子侧电流与端电压转子部位代替传统机械位置传感器，促使电机稳定安全的运行。基于此，针对无传感器永磁同步电机控制策略相关知识，本文进行了简单地分析。
关键词：无速度传感器；同步电机；系统控制
引言
永磁同步电机自身具有明显的优势如损耗小、效率高且功率因数大，因而近年来在工业职业、高精度数控机床、航空航天及电动汽车等领域应用日益广泛。传统永磁同步电机以PI调速控制系统为主，其控制原理简单且调节方便，但因永磁同步电机系统复杂，应用此类调速控制系统无法展现永磁同步电机控制性能优势。复杂工作环境下为了更好的满足可靠性与控制性能高的运行要求，准确获得电机转子位置与转速信号是十分必要的。传统方法往往是利用机械传感器获得转子位置与转速信号，该方法操作简单但却增加了系统成本、体积，甚至受周围环境影响会失效。此种情况下，深入研究无传感器永磁同步电机控制策略具有非常重要的意义。
1、分析永磁同步电机实际工作原理
无传感器永磁同步电机是指电机没有安装光电传感器情况下，利用电机绕组传播信号，其可测量电机绕组数据，同时进行计算与分析，从而更好的掌握电机转速与位置。电机绕组过程中方便测量定子，利用各项数据结合相应模型，有效测量整个电机转子位置与速度，电机采用无传感器形式取代传统机械传感器应用于工业生产中，促使电机具有闭环控制功能。
2、分析永磁同步电机控制技术发展现状
以DSP数字信号处理器为核心研发永磁同步电机，其可将数字发展信号、系统控制及相关信息技术等融合在一起，以此全面提升无速度传感器永磁同步电机系统控制水平。很早之前，无传感器永磁同步电机已经发明问世并应用于实际生产中，但无传感永磁同步电机应用初期，人们只能判断其静态方程，电机调速比保持在10:1，以此形成无传感器永磁同步电机，但此类电机控制系统是非动态化的，因而精度比较低，实际应用过程中存在一定的误差；后期应用过程中经过创业电机研究人员借助转子齿谐波检测电机转速，受检测技术等因素影响此类检测方法转速准确范围比较小，转子速度在300r/min时才能获得精确的测量数据。近年来，相关学者开始研究卡尔曼滤波器永磁电机雕塑系统，同时对全阶状态下测量的无传感器永磁同步电机实施了相应的调试，但电机数据参数极易对状态观测器带来影响，此种情况下要综合分析个多状态观测器数据，从而加剧了无传感器永磁同步电机整体结构的复杂性，而实际应用过程中也很容易出现各种问题。在我国无传感器永磁同步电机研究始于各高校实验研究，其研究内容主要包含一方面研究无速度传感器感应电动机变量控制系统；另一方面是研究异步电动机转差型无传感器变量控制系统；还有无速度传感器软件感应电机控制系统。尽管无速度传感器永磁永不电机随着时代的进步，电机水平不断提高，但实际应用中还存在一些问题亟待创新完善。
3、分析无传感器永磁同步电机控制系统策略
3.1基于定子端电压与电流计算和w
电机定子端电压与电流而言，其主要是应用场转理论进行计算，是指先确保电机保持在稳定状态下，然后同时宣传定子与转子磁链，且该磁链间角度有一定标准要求，这一标准角度就是公角，表面式永磁同步电机适用于稳定状态下电机控制方法。定子电压与电流直接计算控制方法操作简单且有明显的规律性，但电机各项参数有很高的精准度要求，因而实际生产中，要根据电机具体数据与相关信息合理选择控制方法。
3.2模型参考自适应控制方法
无传感器永磁同步电机控制中，模型参考自适应方法的应用原理在于预先设定好先进行转子位置，在利用电机模型计算出电机预设位置电压与电流数值，在此基础上计算电流与电压数据间的差值。此过程中要注意电压与电流数据差计算结果要与预设转子位置及实际转子文章间的角度差相同。假若电压与电流数据差比较接近于零，那么预设转子位置可看作是电机实际位置，应用该方法测量电机控制系统，要充分考虑所选模型与预设位置精确性等问题。
3.3通过观测器估计控制电机系统
无速度传感器永磁同步电机中，借助观测器判断测量电机转速与位置，其原理在于观测器具备重新构建结构系统的功能，可利用原有系统测量与分析变量，再根据变量初始量与最终输出量输入相应的信息，以此统一输出信号及原有状态。无速度传感器永磁同步电机运行中，常用观测器包含很多种类，例如全阶状态型观测器、降阶型状态观测器还有滑模型观测器。其中应用滑模观测器过程中，要注意应用观测器观测与控制不连续开关，因而实际应用过程中极易导致系统发生抖动现象，在无速度传感器永磁同步电机低转速状态下会带来一定的负面影响，最终产生转矩脉动问题。因而实际生产中，要结合实际情况与观测器特点合理选择观测器，在此基础上确保有效控制电机系统转速与位置信息。
3.4高频注入电机系统控制方法
同步电机控制系统中，高频注入控制法主要是基于人为操作、电机自身与高频数学模型等因素进行控制，其与电机各项参数、基波等没有什么联系，应用该方法可有效估计电机转子初始位置。因高频注入控制方法无需参考电机参数就可控制电机系统，因而在电机转速较小且系统工作量不大的电子测速中适用该控制方法，但且也有一定的缺陷，即电机要有凸磁极。
因基波激励方法操作方便，然而零速度或低速情况下因反电势太小或无法正常检测无法成功应用，因而在高转速电机转速中常用该控制方法。高频信号注入法的应用可有效解决这一问题，此控制方法基本原理在于：将高频电压信号注入电动机定子，促使其形成稳定幅值旋转磁场或沿某一轴线脉动形成交变磁场，该轴线可以是静止状态也可以是旋转运行的。假若转子具有凸极性，凸极转子就会对磁场发生调制作用，此种情况下定子电流中产生与转子位置或素质有关的高频载波信号，由此从载波中提取转子位置与速度信息，以此明确电机位置与速度。
3.5人工智能估计电机系统控制方法
近些年，随着现代信息技术的快速发展，现代控制理论与人工智能发展水平不断提高，无传感器控制技术中各类新理论方法应用日益广泛，而人工神经网络的应用备受关注。无速度传感器中应用人工神经网络，可充分发挥其非线性系统控制特点，同时还可促使系统有稳定的参数摄动、噪音与干扰等。然而该方法有复杂的结构，且设计与调试有很大的难度，尤其是实时性是否符合系统运行要求。
无速度传感器永磁同步电机控制系统运行中，定子与电压、电流间函数比为转速，且无速度传感器永磁同步电机控制系统包含的函数知识比较多，因而电机控制系统各数据计算过程中应用人工智能技术，为交流传动行业领域发展带来了新的压力，利用神经元网络估计法促使无速度传感器永磁同步电机控制系统实现自动化生产目标。
结束语
综上所述，通过研究分析无速度传感器永磁同步电机控制系统策略与内容，发现只有积极应用各类新技术与方法方可逐步优化无速度传感器永磁同步电机结构，节省运行成本。同时结合实际情况合理选择电机系统控制方式，由此有效解决该同步电机运行中出现的各种问题，提高同步电机运行安全与可靠性，从根本上推动企业实现可持续发展。
参考文献
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