CACA优化的滑模观测器在IPMSM 调速中的应用

任 娇

(四川城市职业学院 智能制造与交通学院,成都 610000)

0 引 言

内埋式永磁同步电动机(IPMSM:Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)凭借自身良好的调速性能以及高效率等优势而被广泛应用于化工、医疗、汽车和自动化等领域[1]。伴随IPMSM控制技术的不断发展,以及实际应用过程中对减小调速系统设备体积、降低生产成本、方便安装维护等严苛要求,使无位置传感器控制技术得到越来越多的应用,国内外学者对该方法的研究也越来越深入[2]。无位置传感器技术主要包括模型参考自适应法、磁链估计法、卡尔曼滤波法、高频信号注入法、滑模观测器法和人工智能控制法等[3]。其中滑模观测器法具有参数敏感性低、抗干扰能力强、响应速度快等优点[4],是无位置传感器控制领域中常用的控制方法。因此笔者选用滑模观测器法对IPMSM进行调速控制,并将人工智能技术与滑模观测器法相结合,有效地提高了IPMSM转速的控制精度和转速控制系统的抗干扰能力。

1 基于IPMSM数学模型建立滑模观测器

1.1 传统滑模观测器的构建

滑模观测器法的核心思想是设定一个滑模面,并以该曲面为基准通过不断调整状态变量的位置使其在滑模面内进行滑动模态运动[5],并最终稳定于滑模面的某一点,即达到稳定状态。在IPMSM控制系统中,滑模观测器通过求取反电动势,然后进一步获得电动机转子位置,从而完成电机的调速控制[6]。

IPMSM控制系统的滑模观测器的建立依赖于IPMSM在α-β坐标系下的反电动势表达形式[7]

其中Ld、Lq分别为d、q轴电感分量;ωe为电角速度;id、iq为定子电流的d、q轴分量;p为微分算子;ψf为转子磁链;θe为转子角位置。……