基于PLC的异步电动机自适应控制方法

牛卜巧

（宿迁泽达职业技术学院，江苏 宿迁 223800）

目前，传统电动机在机电工业方面发挥重要作用，在传统电动机的基础上，提出了一种新型电动机——异步电动机。异步电动机比传统电动机性能更高、运行更简便且自动化程度也更高[1]，但是异步电动机的自适应控制方法存在一定问题。

目前，市面上有2种较为常见的异步电动机控制方法，第一种是传统的异步电动机自适应控制方法，该方法是最基础的；第二种是基于自适应模糊的异步电动机自适应控制方法。在传统的控制策略中，异步电动机的动态模型往往忽略了旋转、旋转和相互饱和的磁力抑制规律。其中，传统的异步电动机控制方法在运行过程中较烦琐且方法步骤繁多，需要较多的操作经验，而另外一种基于自适应模糊的异步电动机控制方法是基于自适应模糊来实现控制的，这种方法的使用率较高，其原因是该方法基于自适应模糊来实现控制，简单快捷，可以减少人力工作量，但是其缺点是控制效果一般。因此，该文提出了基于PLC的异步电动机自适应控制方法。

1 基于PLC的异步电动机自适应控制方法

1.1 基于PLC构建控制异步电动机控制模型

异步电动机具有结构简单、生产成本相对较低、能源效率高和运行稳定性好等优点，在交流输电系统中得到了广泛应用。尽管一些研究人员提出了许多异步电机控制的控制方法和模型，但是在异步电机的速度控制系统中，关注随机扰动加权的控制策略相对较少。在传统的控制策略中，异步电动机的动态模型往往忽略了旋转、旋转和相互饱和的磁力抑制规律[2]。以上这些物理变量会让异步电动机的转动规律、互相感知能力以及电阻数值等参数发生变化，即产生千变万化的非线性问题，会影响异步电动机的动态响应速度和控制精度。因此，基于PLC构建控制异步电动机控制方法需要基于PLC构建控制异步电动机动态控制模型。在同步旋转坐标d-q下，异步电动机系统的模型如公式（1）～公式（3）所示。

式中：σ为电感系数，ω为转矩的角速率；Lm为互相感知能力系数；np为对数系数；J为电动机旋转时的惯性常量；TL为负载转动频率；φd为相互吸引磁力；ud和uq为2个电压数值；id和iq为2个电流数值；Rs和Ls为异步电动机的2个电阻值；Rr和Lr为2个转子电感值；ω为转矩的角速率。

基于PLC进行优化可以得到公式（4）。

式中：i为转子惯量。

基于PLC构建控制异步电动机控制模型，如图1所示。

图1 基于PLC构建控制异步电动机控制模型

基于以上步骤可以基于PLC构建控制异步电动机控制模型。

1.2 提取影响因素

基于已经建立的异步电动机控制模型提取、分析影响因素。根据《旋转电机定额和性能》提取影响异步电动机的因素：当异动电动机运行时，要保证异动电动机的电源电压在额定的95%～105%变化，并且还要确保输出功率应仍能维持额定值，或者从节能的角度来说，异步电动机的接触末端电压需要稍微小于或等于额定的数值，因此异动电动机正常运行的负载率为50%～80%。异步电动机主要影响参数见表1。

表1 异步电动机主要影响参数

由表1可知，当负载值达到1/2时，如果把电压的数值下降10%左右，那么异步电动机的运行效率将会增加1%～2%，同时功率因数也会增加4%～5%。当负载为1/2时，将电压提高10%左右，那么异步电动机的效率也会下降1%～2%，同时功率因数下降5%～6%。对影响因素的提取过程中需要注意，目前企业中的异步电动机的负载率只有40%左右。

1.3 构建校正控制模块

基于已经构建的异步电动机控制模型和提取的影响因素设计校正控制模块。校正控制具有提高系统带宽和改善系统动态性能的能力，校正控制器的参数可以通过被控对象的己知传递函数及闭环系统对带宽、幅值裕度和相角裕度的需求以及提取的影响因素直接计算得到。该文利用已经建立的基于PLC构建控制异步电动机控制模型的线性部分设计校正控制模块[3]。由图1可知，该方法的特性是为了充分提高系统在异步电动机较低频率时段获得的收益，从而保证异步电动机对稳态误差的要求，并且运行时需要占据充分的频率模块，以保证具备合适的校正控制。

基于上述设计思想，设计校正控制模块需要建立函数关系，基于公式运行控制模块，即设T为校正的转折时间，k为控制器的比例因子，由此得出校正控制模块的函数表达式如公式（5）所示。

基于以上步骤完成构建校正控制模块的工作。

1.4 实现异步电动机的自动控制

为了实现变频调速异步电动机的同步自动控制功能，需要在PLC补偿算法的基础上分别解决瞬时无功功率、电流谐波和电压谐波。电流无功功率是指异步电机设备无功运行时的输出功率，变频器调速元件对电机设备的控制既体现在电压上，也体现在电流上。在异步电动机运行的过程中，瞬时无功电压决定了物理电压值[4]，当对变频器的部件进行调速处理时，物理电压值必须在某个时刻释放。在变频器的闭合电路中，瞬时无功电压高或低对保持异步电动机设备的运行稳定性没有贡献。因此，为了使用PLC补偿算法控制电机的运行状态，要求瞬时无功电压值保持在±10%的物理范围。由于负载电流的瞬时值在异步发动机运行期间不能保持完全稳定的状态，因此瞬时无功电流值在波动值的范围内。如果变频器部分的输出功率在给定时刻达到最大值，那么表明瞬时无功电流在该时刻也达到最大值。

电流谐波可以用来描述异步电动机负载电流在一段时间内的数值变化，如果变频器被视为连续功率稳定的应用组件，那么当将速度调节过程应用于任务时，电机设备的电流谐波越高，电机在该时间单位内的物理操作就越高。在不考虑其他干扰条件的情况下，应定义电信号总线的电流负载矢量和电流系数，以解决电流谐波。电压力学可以用来描述异步电动机每单位负载电压的数值变化。尽管电流谐波保持恒定，但是电压谐波越高，PLC控制器闭合电路的输入电压和输出电压之间的差就越大，异步电机在速度控制循环中运行的机会也越大。

异步电动机实现控制的另外一种较为常见的方法是直接转矩控制方法，该方法采用直接转矩控制，优点是保留了原有的良好的驱动力，同时降低了系统结构的繁琐程度，在异步电动机的控制中达到了与控制变量相同的重要区域。采用该方法实现控制的基本原理是转动矩波以及电流控制的分离状态[5]，具体步骤是异步电动机在定子坐标系下的动态数学模型的输入和输出，它消除了异步电机模型与直流电机的比较、模拟和转换过程，消除了对矢量控制等直流电机控制进行模拟的需要，从而避免了异步电机模型的坐标转换和断开。因此，它具有所实现的自动控制程序结构较简单、控制模块反应速度快以及运行噪音较低等优点。但是该自动控制在运用过程中也存在局限，例如转矩波和速度会互相限制。

为了在具有参数不确定性和非线性特性的系统上建立一个简单、有效的控制器，科学家在1990年率先提出了退出策略。反馈控制是为每个阶子系统设计相应的李雅普诺夫方程，并在每个阶子的控制过程中创建适当的虚拟控制因子，从而保证每一个影响因素变量受到约束。同时，当异步电动机再次运行时，还会系统记忆这些控制程序信号，也就是将前一阶子系统控制中设计的虚拟控制信号视为重点的监控信号，在异步电动机长时间运行后，可以构造稳定的程序变量约束取值，并且提出对应的自适应率，最终使用Ljapunov稳定决策的条件来确认该控制器是实现基于构建实际的经济活动与自适应活动的联合管理方法的有限工具。采用该反向控制器设计方式在撤回设计策略方面简化了控制器的计算流程，达到了对异步自动机进行自动控制的目的。

2 对比试验

2.1 试验说明

为了验证该文设计的方法的有效性，建立对比试验。将基于PLC的异步电动机自适应控制方法与传统的异步电动机自适应控制方法以及基于自适应模糊的异步电动机自适应控制方法进行对比。

2.2 试验准备

试验采用MATLAB进行仿真，逆变电路采用三相桥式逆变电路，开关器件选择1GBT。

首先，利用设备元件搭建试验环境，见表2。其次，采用基于PID补偿算法的同步自动控制方法对异步电动机进行雾速控制，以调节电动机设备的运行行为，并将由此产生的数据记录为试验组的变量。再次，使用传统的脉冲控制方法来调节电机设备的运行行为，所获得的数据应记录为控制组变量。最后，收集试验数据，总结试验规律。对变频器元件来说，当变频器的工作功率能够长期稳定在额定功率范围内时，说明变频器装置的工作功率在当前情况下相对稳定，能够同步控制异步电动机。该试验选用的VFD-M1.5变频装置额定功率范围为400 W～450 W，异步电动机的相关基本参数见表3。

表2 试验设备

表3 异步电动机参数

2.3 试验结果

试验结果如图2所示。由图2可知，基于PLC的异步电动机自适应控制方法的转速呈1条直线，而传统的异步电动机自适应控制方法以及基于自适应模糊的异步机电动机自适应控制方法与该文提出的方法的趋势类似，但是线条为曲线，并且传统的异步电动机自适应控制方法的曲线变化程度比基于自适应模糊的异步电动机自适应控制方法的波动程度高，基于自适应模糊的异步自动机自适应控制方法相对稳定，但是仍有明显波动。综上所述，基于PLC的异步电动机自适应控制方法控制的转速较稳定，进一步证明了该文设计的方法的有效性。

图2 高速阶段3种方法的转速曲线

3 结语

随着技术进步和发动机应用场景不断变化，需要研究考虑随机干扰和输入非线性的异步发动机控制器的设计方法，使异步发动机的速度控制策略更适合实际生产应用。该文将异步电动机速度控制方法的研究扩展到随机系统，并考虑输入饱和限制的影响。基于神经网络管理原理使动态曲面技术与自适应退出方法相结合，构建了一种新的速度控制方案。仿真验证了该方法具有控制精度高、耐久性强等优点，具有一定的理论意义和实际应用价值。