Алгоритмы бессенсорного управления асинхронными двигателями на основе адаптивных наблюдателей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Нгуен Куанг Кыонг

• Нгуен Куанг Кыонг
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Нгуен Куанг Кыонг

Оглавление

Реферат

Synopsis

Введение

Глава 1. Обзор способов и методов управления асинхронными

двигателями

1.1. Обзор способов управления приводами робототехнических систем

1.1.1. Электропривод робототехнических систем

1.1.2. Микроэлектроника и силовая электроника системы управления проводом

1.2. Обзор полеориентированного управления асинхронными двигателями

1.2.1. Элементы асинхронного двигателя

1.2.2. Математические модели асинхронного двигателя

1.2.3. Полеориентированное управление асинхронными двигателями

1.3. Методы адаптивного управления и оценивания с приложением

для асинхронных двигателей

1.4. Обобщенная постановка задачи

Глава 2. Алгоритмы адаптивного оценивания постоянных

параметров асинхронного двигателя

2.1. Постановка задачи

2.2. Метод оценивания параметров и переменных состояния для дискретных моделей

2.2.1. Перевод задачи проектирования наблюдателя к оценке параметров

2.2.2. Параметризация изменяющихся во времени параметров

2.2.3. Проектирование адаптивного наблюдателя

2.2.4. Численный пример

2.3. Оценивание параметров асинхронного двигателя

2.3.1. Параметризация математической модели

2.3.2. Оценивание параметров

2.4. Выводы по Главе

Глава 3. Синтез алгоритмов оценивания параметров и

переменных состояния двигателя

3.1. Постановка задачи

3.2. Оценивание переменных с известными параметрами

3.2.1. Итеративная процедура параметризации

3.2.2. Наблюдатель магнитного потокосцепления

3.3. Оценивание магнитного потоксцепления и скорости вращения ротора при неизвестных сопротивлеии, индуктивности и

моменте нагрузки

3.3.1. Оценка сопротивления ротора

3.3.2. Наблюдатель скорости ротора и оценка крутящего момента

3.3.3. Численное моделирование

3.4. Выводы по Главе

Глава 4. Синтез алгоритмов бессенсорного управления

асинхронными двигателями

4.1. Постановка задачи

4.2. Глобально сходящийся дискретный регулятор с известными параметры двигателя

4.3. Адаптивное управление асинхронным двигателем по измеряемой скорости

4.4. Адаптивное бессенсорное управление асинхронным двигателем

по измерениям токов и напряжений I

4.5. Адаптивное бессенсорное управление асинхронным двигателем

по измерениям токов и напряжений II

4.6. Выводы по Главе

Заключение

Словарь основных терминов и обозначений

Список литературы

Приложение. Публикации по теме диссертации

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы бессенсорного управления асинхронными двигателями на основе адаптивных наблюдателей»

Реферат

Общая характеристика диссертации

Актуальность темы исследования. Высокопроизводительные алгоритмы оценивания и управления получили широкое распространение в различных областях техники, включая робототехнику, бытовую электронику, судостроение и электромобилестроение. Благодаря развитию микроэлектроники и силовой электроники, такие подходы позволяют синтезировать эффективные законы управления в широком спектре электромеханических систем. Особое внимание уделяется разработке бездатчиковых (бессенсорных) систем управления для двигателей переменного тока. Отсутствие датчиков положения и скорости позволяет снизить стоимость системы и повысить ее надёжность, особенно в условиях ограниченного пространства или агрессивной среды.

Благодаря относительно простой и дешёвой конструкции широкое распространение в транспортных системах и промышленности получили асинхронные электродвигатели для разнообразных технических задач. Динамическая модель асинхронного двигателя характеризуется существенной нелинейностью. При этом ряд ключевых переменных состояния, таких как магнитный поток ротора, угловое положение и скорость вращения ротора, могут быть недоступны для прямого измерения. В связи с этим к современным системам управления предъявляются высокие требования, обеспечивающие эффективную работу двигателя.

Асинхронные двигатели — теоретически интересный и практически важный класс электромеханических систем. Их поведение описывается нелинейным дифференциальными моделями пятого порядка с двумя входами и только тремя переменными состояния, доступными для измерения. Задача управления усложняется еще и тем, что асинхронные двигатели подвержены неизвестным (нагрузочным) возмущениям, а параметры могут изменяться во времени и быть недоступными для регулятора.

Задача управления асинхронными двигателями актуальна не одно десятилетие. В настоящее время благодаря развитию полупроводниковых технологий, микропроцессорной техники появились достаточно продвинутые способы управления двигателями переменного тока. Методы адаптивного управления

позволяют, в частности, синтезировать регуляторы, нечувствительные к дрейфу параметров электродвигателя и внешних возмущающих сило-моментных воздействий.

Благодаря современным методам адаптивного управления становится возможным синтезировать эффективные регуляторы электромеханическими системами при большой степени параметрической и сигнальной неопределенности. Неизвестные параметры могут оцениваться встроенными в регулятор соответствующими алгоритмами. Некоторые переменные состояния могут быть недоступны для измерения, что объясняется дороговизной и сложностью интеграции датчиков.

Хорошо известны методы поле-ориентированного управления, не требующие знания мгновенного значения магнитного потокосцепления, но тем не менее обеспечивающего его ограниченность и стабилизацию на заданном уровне. Однако на практике такие методы перестают быть эффективными при параметрическом дрейфе, или вовсе нереализуемыми при отсутствии измерений механических переменных (угловое положение или скорость вращения ротора). В этом случае крайне актуальными выступают методы адаптивного управления, позволяющие синтезировать адаптивные наблюдатели неизмеряемых переменных состояния (в том числе и регулируемых) в условиях параметрической неопределенности. Такой подход называют бездатчиковым управлением, когда регулируемые переменные не измеряются напрямую, но их мгновенные значения восстанавливаются по косвенным измерениям с помощью наблюдателей.

Степень разработанности темы исследования. В работе развивается метод векторного полеориентированного управления (field-oriented control - FOC), впервые предложенный в работах Ф. Блашке и К. Хассе в середине прошлого столетия, который позволяет независимо управлять скоростью и крутящим моментом электродвигателя в условиях переменной нагрузки. Ключевым преимуществом данного подхода является математическое разделение контуров управления электромагнитной и механической подсистем. Наряду с традиционным методом прямого векторного управления (полеориентированного управления), широко применяется метод косвенного (indirect) векторного управления асинхронным двигателем, не требующий измерения мгновенного значения магнитного потокосцепления для формирования закона управления.

Несмотря на ряд преимуществ по сравнению со скалярным управлением, векторные методы управления асинхронными двигателями имеют существенный недостаток, связанный с требованием точного знания параметров двигателя, таких как сопротивление ротора и индуктивность обмоток статора. Поскольку при работе электродвигатель неизбежно нагревается, значения этих параметров меняются со временем, что негативно сказывается на показателях качества и устойчивости системы управления электроприводом.

В представленной диссертации проведен анализ математических моделей асинхронного двигателя, необходимых для синтеза алгоритмов управления. Предложен адаптивный алгоритм косвенного векторного управления без использования датчиков регулируемых переменных: магнитного потокосцепле-ния и электромагнитного момента. Показано, что можно отказаться и от датчиков положения и скорости вращения ротора, заменив их соответствующим адаптивным наблюдателем, реализовав таким образом адаптивное бессенсорное (бездатчиковое) управление.

Цель работы Целью работы является разработка алгоритмов бессенсорного управления асинхронными двигателями на основе адаптивных наблюдателей в условиях параметрической и сигнальной неопределенности.

Научные задачи. Для достижения заявленной цели в рамках диссертации были поставлены и решены следующие задачи:

Задача 1. Синтез алгоритмов оценивания в режиме онлайн неизвестных параметров математической модели асинхронного двигателя: сопротивление ротора, индуктивность ротора, момент нагрузки, — по измерениям углового положения и скорости вращения ротора, токов и напряжения в обмотках статора.

Задача 2. Синтез адаптивных наблюдателей магнитного потокосцепления и скорости вращения ротора по измерениям токов и напряжений в обмотках статора при неизвестных сопротивлении ротора, индуктивности ротора и моменте нагрузки.

Задача 3. Синтез алгоритмов бессенсорного управления асинхронным двигателем на основе адаптивных наблюдателей магнитного потока и угловой скорости вращения ротора по измерениям токов и напряжений в обмотках статора при неизвестных сопротивлении ротора, индуктивности ротора и моменте нагрузки.

Методы исследования. Для получения теоретических результатов были применены современные методы параметрической идентификации, метод векторного полеориентированного управления, а также методы адаптивного управления. Для оценивания неизвестных параметров был представлен метод динамического расширения и смешивания регрессора. Компьютерное моделирование выполнено в среде Ма^аЬ/БтиНпк для проверки эффективности разработанных алгоритмов оценивания и управления.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Алгоритм оценивания неизвестных параметров асинхронного двигателя в режиме онлайн по измерениям токов, напряжения, углового положения и скорости вращения ротора.

2. Адаптивные наблюдатели магнитного потокосцепления и скорости вращения ротора по измерениям токов и напряжений в обмотках статора при неизвестных сопротивлении ротора, индуктивности ротора и моменте нагрузки.

3. Алгоритм бессенсорного управления асинхронным двигателем на основе адаптивных наблюдателей магнитного потокосцепления и угловой скорости вращения ротора по измерениям токов и напряжений в обмотках статора при неизвестных сопротивлении ротора, индуктивности ротора и моменте нагрузки.

Научная новизна. В диссертационной работе есть три новых научных результата. Первый заключается в новой параметризации динамической модели асинхронного двигателя в дискретном времени, позволяющей по измерениям токов и напряжениям в обмотках статора оценивать в режиме онлайн сопротивление и индуктивность ротора как в разомкнутом, так и замкнутом контуре управления. На основе адаптивного оценивания сопротивления и индуктивности ротора синтезированы адаптивные наблюдатели магнитного потокосцеп-ления и скорости вращения ротора, как основа для бессенсорного регулятора скорости. Третий результат — это адаптивный дискретный по времени регулятор, обеспечивающий стабилизацию заданной скорости вращения ротора (или слежение за заданным значением) при неизвестных сопротивлении и индуктивности ротора и моменте нагрузки. Впервые синтезирован алгоритм управления

асинхронным двигателем, гарантирующий нулевую ошибку стабилизации заданной скорости вращения ротора асинхронного двигателя по измерениям силы тока и напряжений в обмотках статора без использования прямых и косвенных измерений магнитного потокосцепления, скорости вращения и углового положения ротора при неизвестных параметрах индуктивности и сопротивления ротора и моменте нагрузки.

Теоретическая значимость. Научная значимость диссертационной работы заключается в разработке регуляторов асинхронными электродвигателями на основе адаптивных наблюдателей со встроенными алгоритмами оценивания неизвестных физических параметров. Важным достоинством диссертации является то, что объединение полученных теоретических результатов позволило синтезировать бессенсорный регулятор крутящего момента и скорости вращения ротора по измерениям только токов и напряжения в обмотках статора и без использования знаний о сопротивлении и индуктивности ротора. При этом система управления обеспечивает нулевую ошибку регулирования при наличии постоянного момента нагрузки, значение которого может быть неизвестным. При этом гарантируется устойчивость замкнутой системы управления и ограниченность всех переменных состояния.

Практическая значимость. Практическая значимость обусловлена возможностью применения полученных результатов в широком классе мехатрон-ных и робототехнических систем. Важно отметить, что для синтеза регулятора не требуется наличие датчиков всех переменных состояния электропривода. Разработанная система управления асинхронным двигателем позволяет регулировать механические переменные состояния (скорость вращения ротора, крутящий момент) по измерениям только электрических сигналов в обмотках статора (сила тока, фазные напряжения). Показаны робастные свойства системы управления по отношению к параметрам математической модели, записанной в физическом базисе, поскольку для синтеза регулятора не требуется значения сопротивления и индуктивности ротора, а также измерение момента нагрузки.

Достоверность. Степень достоверности полученных результатов подтверждается строгими математическими доказательствами устойчивости разработанных алгоритмов, иллюстративными примерами численного моделирования

с использованием среды Matlab (Simulink), публикациями в рецензируемых научных изданиях.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на следующих конференциях и семинарах:

- 14th IFAC International Workshop on Adaptation and Learning in Control and Signal Processing, ALCOS 2022;

- Конференции "Научная и учебно-методическая конференция университета ИТМО" (Санкт-Петербург 2021, 2022, 2024);

- Всероссийской конференции "Конгресс молодых ученых" (Санкт-Петербург, 2021, 2022, 2023, 2024);

- XXV конференция молодых ученых «Навигация и управление движением» (Санкт-Петербург 2023)

- XIV Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ (2024) Результаты работы использовались при выполнении следующих НИР для

подготовки магистрантов и аспирантов фонда учебной нагрузки Университета ИТМО: Методы искусственного интеллекта для киберфизических систем.

Работа поддержана Министерством науки и высшего образования РФ (паспорт госзадания № 2019-0898) и грантом Президента Российской Федерации № МД-3574.2022.4.

Публикации по теме работы. Основное содержание научно-исследовательской работы (диссертации) опубликовано в 6 статьях, из них 3 публикации в изданиях, индексируемых в Scopus, 1 публикация в журнале из перечня ВАК, 2 публикации в сборниках трудов конференций.

Личный вклад автора. Личный вклад автора заключается в активном участии на всех этапах исследования, включая анализ научной литературы, выбор тематики исследования, разработку алгоритмов управления асинхронными двигателями. Было проведено компьютерное моделирование в среде MATLAB/Simulink для подтверждения эффективности разработанных алгоритмов. Автор принимал непосредственное участие в подготовке результатов исследования к публикации в научных журналах и для представления на научных конференциях.

Рисунок 1—Система управления движением роботами с адаптивным полеори-

ентированием управлением Тип датчиков I: Датчики для локализации работа.

Тип датчиков II: Датчики механических переменных состояний.

Объём и структура работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложения с оттисками публикаций. В списке литературы представлено 93 наименования. Полный объём диссертации с рефератом составляет 196 страниц, включая 81 рисунок.

Заключение диссертации по теме «Другие cпециальности», Нгуен Куанг Кыонг

Заключение

В работе рассмотрена задача синтеза следящего управления для класса нелинейных систем, где движение системы обусловлено произведением сигнала управления и динамической подсистемы, движимой тем же сигналом управления. Предложен метод динамической линеаризации, декомпозирующий модель системы на две части, последовательно соединенные виртуальным управлением. Синтезирован закон управления, использующий измерение только выходной ре-

гулируемой переменной. Исходная система может быть неустойчивой. Параметры динамической подсистемы в контуре управления предполагаются известными, однако вектор состояния и начальные условия заранее неизвестны. В дальнейших исследованиях планируется ослабить принятые допущения о параметрической неопределенности и собственных числах матрицы состояния динамической подсистемы в контуре управления, что позволило бы синтезировать закон управления для более широкого класса систем в общем виде.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Нгуен Куанг Кыонг, 2024 год

Литература

1. Isidori A. Lectures in Feedback Design for Multivariable Systems. Basel, Switzerland: Springer International Publishing, 2017.

2. Бобцов А.А. Адаптивное и робастное управление неопределенными системами по выходу. СПб.: Наука, 2011. 174 с.

3. Никифоров В.О. Адаптивное и робастное управление с компенсацией возмущений. СПб.: Наука, 2003. 282 с.

4. Pyrkin A., Bobtsov A., Ortega R., Isidori A. An adaptive observer for uncertain linear time-varying systems with unknown additive perturbations // Automatica. 2023. V. 147. P. 110677. https://doi. org/10.1016/j.automatica.2022.110677

References

1. Isidori A. Lectures in Feedback Design for Multivariable Systems. Basel, Switzerland, Springer International Publishing, 2017.

2. Bobtsov A.A. Adaptive and Robust Control of Uncertain Systems Based on Output. St. Petersburg, Nauka Publ., 2011, 174 p. (in Russian)

3. Nikiforov V.O. Adaptive and Robust Control with Compensation of the Disturbances. St. Petersburg, Nauka Publ., 2003, 282 p. (in Russian)

4. Pyrkin A., Bobtsov A., Ortega R., Isidori A. An adaptive observer for uncertain linear time-varying systems with unknown additive

5. Ortega R., Bobtsov A., Nikolaev N., Schiffer J., Dochain D. Generalized parameter estimation-based observers: Application to power systems and chemical-biological reactors // Automatica. 2021. V. 129. P. 109635. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2021.109635

6. Та М.Ш., Пыркин А.А. Алгоритм параметризации нестационарных систем с использованием динамического регулятора // Известия вузов. Приборостроение. 2023. Т. 66. № 12. С. 10501059. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2023-66-12-1050-1059

7. Nikiforov V., Gerasimov D. Adaptive Regulation: Reference Tracking and Disturbance Rejection. Springer Nature, 2022. XVI, 358 p. (Lecture Notes in Control and Information Sciences, V. 491). https:// doi.org/10.1007/978-3-030-96091-9

8. Krstic M. Delay Compensation for Nonlinear, Adaptive, and PDE Systems. Birkhauser Boston, 2009. 466 p.

9. Фуртат И.Б., Цы^нов А.М. Робастное управление нестационарными нелинейными структурно неопределенными объектами // Проблемы управления. 2008. № 5. С. 2-7.

10. Pyrkin A., Smyshlyaev A., Bekiaris-Liberis N., Krstic M. Rejection of sinusoidal disturbance of unknown frequency for linear system with input delay // Proc. of the 2010 American Control Conference, 2010. P. 5688-5693. https://doi.org/10.1109/acc.2010.5531131

11. Ortega R., Loria A., Nicklasson P.J., Sira-Ramirez H. Euler-Lagrange systems // Passivity-based Control of Euler-Lagrange Systems: Mechanical, Electrical and Electromechanical Applications. Springer London, 1998. P. 15-37. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-3603-3_2

12. Nam K.H. AC Motor Control and Electric Vehicle Applications. CRC Press, 2010. 435 p.

13. Ortega R., Nicklasson P.J., Espinosa-Perez G. On speed control of induction motors // Automatica. 1996. V. 32. N 3. P. 455-460. https:// doi.org/10.1016/0005-1098(95)00171-9

14. Aranovskiy S., Bobtsov A., Ortega R., Pyrkin A. Performance enhancement of parameter estimators via dynamic regressor extension and mixing // IEEE Transactions on Automatic Control. 2017. V. 62. N 7. P. 3546-3550. https://doi.org/10.1109/tac.2016.2614889

15. Ortega R., Aranovskiy S., Pyrkin A.A., Astolfi A., Bobtsov A.A. New results on parameter estimation via dynamic regressor extension and mixing: Continuous and discrete-time cases // IEEE Transactions on Automatic Control. 2021. V. 66. N 5. P. 2265-2272. https://doi. org/10.1109/tac.2020.3003651