申请/专利权人：四川大学

申请日：2023-09-15

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN117254735B

主分类号：H02P21/24

分类号：H02P21/24;H02P21/14;H02P21/13;H02P21/18;H02P25/022

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2024.01.05#实质审查的生效;2023.12.19#公开

摘要：本发明涉及无位置传感器技术领域，涉及一种基于高频方波注入的无位置传感器自抗扰控制方法，其包括以下步骤：一、向内置式永磁同步电机IPMSM的估计旋转坐标系注入高频方波，通过信号提取和处理获得转子位置估计误差；二、利用误差信号设计基于微分代数谱理论的自适应扩展状态观测器ASEO，对系统的总扰动和状态变量进行估计，获得精确的转子位置；三、构建自适应扩展状态观测器的ADRC控制器ASEO_ADRC取代速度环中传统的PI控制器。该方法可以使得系统在受到外界干扰、未建模动态、参数不确定性等干扰因素影响时仍然具有良好的动态性能和转子位置估计精度。

主权项：1.基于高频方波注入的无位置传感器自抗扰控制方法，其特征在于：包括以下步骤：一、向内置式永磁同步电机IPMSM的估计旋转坐标系注入高频方波，通过信号提取和处理获得转子位置估计误差；二、利用误差信号设计基于微分代数谱理论的自适应扩展状态观测器AESO，对系统的总扰动和状态变量进行估计，获得精确的转子位置；三、构建自适应扩展状态观测器的ADRC控制器ASEO_ADRC取代速度环中传统的PI控制器；步骤一中，在同步旋转坐标系下，当IPMSM在低速运行时，忽略反电动势和定子电阻电压降，注入高频信号后的高频电压方程表示： 式中，下标h表示相应的高频信号；p为微分算子；udh、uqh分别为d、q轴高频定子电压；idh、iqh分别为d、q轴高频电流；Ldh、Lqh分别为d、q轴电感；在估计坐标系的de轴注入如下式2-3中的高频方波信号： 式中，uinj为注入高频方波在估计旋转坐标系的向量，为注入高频方波在估计旋转坐标系de轴和qe轴的分量，Vin表示注入的高频方波，t是时间变量，Ts为正负电压持续时间，Vh为注入电压幅值，n为序列数；由式1，当高频方波信号注入后，得到静止坐标系αβ中的高频电流响应为Δiαh、Δiβh： 式中，θerr是估计转子位置误差，定义为θr和分别为转子位置的实际值和估计值，以变量x为代表的坐标变换矩阵Rx表示为： 求解式4可得高频电流响应，表示为式6： 式中，静止坐标系αβ中的高频电流响应可通过时间延时器获取，当估计误差θerr趋于0时，具有转子位置信息的高频电流响应的包络可以由式6化简为式7： 式中静止坐标系αβ中的高频电流Δiαh、Δiβh用Isin、Icos表示，由式7可知，设计合适的位置观测器可得到转子位置信息；ADRC由最速跟踪微分器TD、非线性状态误差反馈控制律NLSEF、扩张状态观测器ESO和扰动补偿四部分构成；ADRC中的跟踪微分器快速度跟踪输入指令，并获得跟踪信号的微分；设输入信号为vt，对于二阶系统最速跟踪微分器的离散表示为： 式中，k表示离散化次数，x1k为输入信号vt的k次离散化vk的跟踪信号；x2k为输入信号vt的k次离散化vk的微分信号；ek为k次估计误差，x2k微分的最大值为r0；h为采样周期；r0为速度因子，r0越大，其跟踪性能越好；h0为滤波因子，h0越大，噪声滤波越强；r0和h0均为可调参数；sign为符号函数；fhan·为离散系统的最速跟踪综合函数，表示为： ESO的算法如式17所示： 式中，fal·为非线性函数，表示为： 式中，ε为控制对象的输出和其观测值误差；ESO的输出信号z1、z2、z3分别为系统的输出估计值、输出微分的估计值和总扰动的估计值；β01、β02、β03为ESO的观测器增益；d、a0、y、sy、sa、a为函数因子，a1、a2、a3为非线性因子；δ为滤波因子；u为输入；f0为扰动；非线性状态误差反馈控制的输入为TD输出跟踪信号x1和跟踪微分信号x2分别与ESO估计的信号z1、z2的误差，其算法为：u0＝β1fale01,a4,δ0+β2fale02,a5,δ019β1、β2为比例增益，u0为控制器控制量，e01、e02分别为式19中的两非线性函数fal·的控制对象的输出和其观测值误差，a4、a5分别为两非线性函数fal·的幂次，δ0为滤波因子；根据ESO输出的扰动估计信号和被控制对象的已知部分，可得到扰动的补偿过程为： 式中，u为被控对象输入信号，b0为补偿因子；由式17，自适应扩展状态观测器AESO设计为： 式中，e1、e2、e3为转子位置、转速和总扰动的估计误差；定义：得到一个三阶误差动态方程： mie1是fal·函数，l1t、l2t、l3t为非线性函数，改进的AESO选择mie1＝e1；由式22，误差动态方程的状态空间表示为： 式中，状态误差e＝[e1,e2,e3]T，矩阵矩阵B＝[0,0,1]T；x是状态变量，w是外部干扰；定义：观测器增益矩阵Lt＝[-l1t-l2t-l3t]T；式23是一个输入未知但有界的可控线性时变LTV系统，通过设计增益矩阵At以保证式23的稳定性，并获得良好的估计性能；首先进行Lyapunov变换，以z为状态变量，将AESO误差动态方程转换为可控标准形式，如式24： 其中，矩阵矩阵Bc＝[0,0,1]T；可控标准形式24是线性标量微分系统25的实现，Act中的元素为式25的系数； 用ξ表示线性系统的变量，观测器增益矩阵Lt可以转化为： 将观测器增益lit设计转换为设计时变参数git使AESO稳定；线性标量微分方程25的齐次表示为： 使用标量多项式微分算子SPDO，LTV系统27的SPDO表示为如式28所示： 式中，δ＝ddt为导数算子，表示标量多项式微分算子；用Floquet对SPDO的经典因式分解建立LTV的统一普论，Floquet分解式为： 在谱论中，式29中集合称为的SD谱；集合称为的PD谱，其中，λ1,kt是λ1t满足一些非线性独立约束的n个特解；Act被称为与相关联的伴生矩阵；对角矩阵diag[ρ1t,ρ2t,ρ3t]称为和Act的平行谱标准形式；利用变换矩阵Vt，将伴生矩阵Act简化为其相关的规范形式ηt，其中： 为了通过ρit来计算git引入如下两个定理：定理1：令为的PD谱，Vkt为式30中的k阶变换矩阵的行列式，则的SD谱为： 式中，k＝1,...,p和V0t＝1；定理2：令为的SD谱，将的p个系数定义为gp,jt，gk,0t＝0、gk,k+1t＝1；则gp,jt通过递归计算为： 式中，j＝1,…,p和k＝1,…,p-1；根据定理1、定理2，通过分配适当的特征值ρit得到git。

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