技術(shù)知識
異步電動機的速度控制方法有哪幾種
一、直接轉(zhuǎn)矩控制
直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)是繼矢量控制系統(tǒng)后的又一種高動態(tài)性能的交流傳動控統(tǒng)。其特點是在靜止的兩相坐標(biāo)系中控制定子磁鏈幅值基本保持恒定并實現(xiàn)轉(zhuǎn)矩反饋控制。其核心問題是轉(zhuǎn)矩和定子磁鏈反饋模型，以及如何根據(jù)轉(zhuǎn)矩和磁鏈控制信號來選擇電壓空間矢量控制器的開關(guān)狀態(tài)。直接轉(zhuǎn)矩控制磁場定向所采用的是定子磁鏈，只要知道定子電阻就可以把它觀測出來，因此直接轉(zhuǎn)矩控制大大減少了矢量控制技術(shù)中控制性能易受參數(shù)變化影響的問題;而且直接轉(zhuǎn)矩控制直接在定子坐標(biāo)系下分析交流電機的數(shù)學(xué)模型，控制電機的磁鏈和轉(zhuǎn)矩，不需要為解禍而簡化交流電機數(shù)學(xué)模型，即省掉矢量旋轉(zhuǎn)變化等復(fù)雜的變換和計算。但是其缺點是:輸出轉(zhuǎn)矩有脈動，低速性能較差，限制了系統(tǒng)的調(diào)速范圍。
二、自適應(yīng)控制
具有固定的控制器參數(shù)的線性控制系統(tǒng)可以利用經(jīng)典設(shè)計理論比較容易實現(xiàn)。理想狀態(tài)下，矢量控制的交流傳動系統(tǒng)可以認(rèn)為是線性的，就像直流電機傳動系統(tǒng)一樣。但是在實際的工業(yè)應(yīng)用中，控制對象參數(shù)很少保持不變，另外負(fù)載轉(zhuǎn)矩也變動，而且結(jié)果系統(tǒng)性能可能惡化，在極端情況下引起不穩(wěn)定，這個問題能夠用自適應(yīng)控制技術(shù)來解決。因此，能夠克服參數(shù)變化影響的各種自適應(yīng)控制便成為研究工作的重要課題。主要的自適應(yīng)控制有自校正控制、模型參考自適應(yīng)控制、滑模變結(jié)構(gòu)控制、專家系統(tǒng)、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等。
三、矢量控制技術(shù)
在異步電動機中，定子電流不但建立旋轉(zhuǎn)磁場，也建立了電機的電磁轉(zhuǎn)矩。假如能定子電流的總效應(yīng)等效兩個虛擬的彼此垂直的直流分量，一個控制轉(zhuǎn)子磁鏈，另一個控制電磁轉(zhuǎn)矩，那么對異步電動機的控制就如同對直流電動機的控制一樣簡單了。矢量控制正是基于這一想法而提出的。矢量控制根據(jù)矢量變換理論，采用按轉(zhuǎn)子磁場方向定向，把定子電流矢量分解為在同步旋坐標(biāo)系中的兩個互相垂直的勵磁電流分量與轉(zhuǎn)矩電流分量，實現(xiàn)了定子電流勵磁分量與轉(zhuǎn)矩分量的解耦；通過控制轉(zhuǎn)子磁鏈幅值保持恒定不變，實現(xiàn)了轉(zhuǎn)矩的線性化處理，得到了與他勵直流電動機一樣的線性機械特性。異步電動機經(jīng)過矢量變換控制后獲得了與他勵直流電動機一樣的控制特性，采用矢量控制技術(shù)的交流傳動系統(tǒng)的動、靜態(tài)性能達(dá)到了直流雙閉環(huán)傳動系統(tǒng)的水平。實現(xiàn)矢量控制的關(guān)鍵是要解決沿轉(zhuǎn)子磁場定向的問題，即MT同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)M軸要沿轉(zhuǎn)子磁場方向定向。直接磁場定向控制需要獲得電機轉(zhuǎn)子磁鏈的知識，一般采用磁鏈反饋控制方式。電機轉(zhuǎn)子磁鏈可直接檢測，或用磁鏈觀測器得到。磁場定向是異步電動機實現(xiàn)矢量控制的基礎(chǔ)，在上述的磁場定向系統(tǒng)中，無論采用哪種方法，均涉及到電動機參數(shù)。若參數(shù)值與實際不符，或者在運行中發(fā)生了變化，都將直接影響到磁場定向的準(zhǔn)確性。磁場定向不準(zhǔn)確，會使矢量控制失去原本方法上的優(yōu)勢，造成系統(tǒng)不穩(wěn)定和動態(tài)性能下降。
四、基于人工智能的異步電動機控制
在經(jīng)典和各種近代的控制理論基礎(chǔ)上提出的控制策略都有一個共同的問題，即控制算法依賴于電機的模型，當(dāng)模型受到參數(shù)變化和擾動作用的影響時，如何進(jìn)行有效的控制，系統(tǒng)仍能保持優(yōu)良的動靜態(tài)性能，是困擾設(shè)計者的一大課題。專家系統(tǒng)、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法屬于人工智能的范疇，是計算機科學(xué)的一個重要分支。近年來，人工智能快速的滲透到電氣工程學(xué)科中，其在電力電子和傳動控制方面非常有發(fā)展前途。近年來，人們提出了各種基于智能控制的電機控制策略，主要包括以下幾個方面:
1、基于智能控制的電流、速度和位置調(diào)節(jié)器。
2、基于智能控制的參數(shù)估計和狀態(tài)估計。
3、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的智能逆變器。
4、基于智能控制的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。
5、基于遺傳算法的智能控制技術(shù)。雖然基于人工智能的異步電動機控制系統(tǒng)的研究已取得了不少成果，但是還有諸多理論和技術(shù)問題尚未解決，如智能控制器主要憑經(jīng)驗設(shè)計，對系統(tǒng)性能尚缺少客觀的理論預(yù)見，且智能控制系統(tǒng)非常復(fù)雜，計算量大，對硬件要求高。到目前為止，僅依靠智能控制還很難理想地解決電機控制問題，一般多是和傳統(tǒng)的異步電機控制相結(jié)合，取長補短交叉綜合控制異步電動機。
五、無速度傳感器高動態(tài)性能控制
高精度、高分辨率的速度和位置傳感器價格昂貴，而且在惡劣環(huán)境下無法使用。為了克服這個缺點，無速度傳感器控制技術(shù)的研究進(jìn)展很快。無速度傳感器控制技術(shù)的核心問題是如何獲取電機的旋轉(zhuǎn)速度，解決的出發(fā)點是利用容易測量到的定子電流、定子電壓量推算出速度或估計出速度，常用的方法有：
1、利用電機模型計算轉(zhuǎn)差頻率，進(jìn)行補償。
2、利用電機模型推導(dǎo)出轉(zhuǎn)速方程式，從而計算轉(zhuǎn)速。
3、根據(jù)模型參考自適應(yīng)控制理論，選擇合適的參考模型和可調(diào)模型，利用自適應(yīng)算法辯識轉(zhuǎn)速，或者同時辯識轉(zhuǎn)子磁鏈和轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速。
4、利用增廣卡爾曼濾波方法。
5、利用電機的齒諧波電勢計算轉(zhuǎn)速。
6、利用滑模變結(jié)構(gòu)控制，同時辨識轉(zhuǎn)子磁鏈和轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速。目前，已有若干品種的無速度矢量控制變頻器問世，但是電機參數(shù)變化問題，當(dāng)電動機接近零速情況下速度的正確估算，仍需要進(jìn)一步研究。
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