Full Text

Введение. На сегодняшний день самым распространенным в промышленности типом электропривода является привод переменного тока на базе асинхронного двигателя (АД). К достоинствам АД можно отнести простоту изготовления, относительно низкою стоимость и надежность в эксплуатации. Стремление производителей к созданию высококачественного асинхронного электропривода без использования информационных датчиков, монтируемых на валу или встраиваемых непосредственно в двигатель, привело к распространению бездатчиковых систем электропривода с векторным управлением. Для реализации векторного управления необходимо очень точное знание активного и реактивного сопротивления статора и ротора, а также параметров намагничивающей цепи [1, 2]. Большинство из таких параметров схемы замещения АД (рис. 1) не приводится в справочниках или же не обладает достоверной точностью [3]. Us Lm Rs Rr Ls Рис. 1. Г-образная схема замещения асинхронной машины Кроме этого при работе электропривода имеется температурный дрейф активных сопротивлений статорных и роторных обмоток двигателя. Например, активные сопротивления двигателя во время работы могут увеличиваться на 50 % относительно своей величины в «холодном» состоянии [3, 4]. Параметрическая идентификация схемы замещения является одним из способов решения данной проблемы. Актуальность задачи поиска и реализации новых путей идентификации параметров АД обусловлена закрытостью алгоритмов работы и идентификационных моделей, применяемых в серийных преобразователях частоты, изготавливаемых зарубежными производителями. 1. Пареметры асинхронного двигателя. Основными параметрами, которые необходимо знать для синтеза регуляторов и настройки системы векторного управления, являются сопротивления и индуктивности обмоток статора (Rs и Ls), ротора (Rr и Lr), индуктивность цепи намагничивания Lm и момент инерции J, при этом не все эти параметры могут быть получены из паспортных данных, справочной литературы или каталогов. Обычно известными при проектировании электропривода являются параметры номинального режима работы электродвигателя [3]: - линейное или фазное напряжение питания Un, В; - линейный или фазный ток In, А; - механическая мощность Pn, Вт; - коэффициент полезного действия ηn; - скорость вращения nn, об/мин, (скольжение Sn); - коэффициент мощности cosφ; - перегрузочная способность по моменту, о·е. Для определения параметров схемы замещения АД (см. рис. 1) в большинстве методов идентификации используется математическая модель АД, которую с учетом общеизвестных допущений можно записать в виде [2, 4]: (1) где us(t) - напряжение на обмотках статора; is(t), ir(t) - токи статора и ротора; Rs, Rr - сопротивления обмоток статора и ротора, Ls, Lr, - индуктивности обмоток статора и ротора, Lm - индуктивность намагничивания, pt - число пар полюсов, Mc(t) - момент сопротивления, J - момент инерции. Как видно из системы уравнений (1), все необходимые для идентификации параметры представлены в данной модели. Заметим, что обычно для режима идентификации на интервалах коммутации скорость вращения вала будет изменяться незначительно (ω = const), и поэтому третье уравнение системы (1) может быть исключено из рассмотрения [4]. 2. Методы идентификации параметров асинхронного двигателя. Все многообразие методов параметрической идентификации можно разделить на методы, реализуемые в режиме реального времени [5, 6] и реализуемые в режиме адаптации электропривода, при первом запуске привода в эксплуатацию [7, 8] (рис. 2). При этом методы, основанные на обработке и регистрировании доступной информации о двигателе, такой как фазные токи и напряжения, являются наиболее распространенными. Рис. 2. Классификация способов идентификации параметров АД Определение параметров асинхронного двигателя в режиме реального времени в установившемся режиме рассмотрено в работах [5, 6, 9]. В работе [5] представлена методика использования расширенного фильтра Калмана для определения потокосцепления и активного сопротивления ротора. Использование фильтра Калмана является довольно распространенным способом решения задач параметрической идентификации. При этом в статье [5] доказывается невозможность одновременной оценки активного сопротивления ротора и бездатчиковой оценки скорости при установившемся режиме работы АД в режиме реального времени. Полученное в результате предварительной оценки потокосцепление и активное сопротивление можно использовать для расчета параметров регуляторов в системах векторного управления. Основной недостаток методов идентификации на основе фильтра Калмана заключается в том, что они могут быть использованы только для линейных систем. Однако в математической модели АД присутствуют перекрестные обратные связи, поэтому для линеаризации модели и решения уравнений в пространстве состояний требуется пренебречь некоторыми связями и тем самым уменьшить точность определения параметров схемы замещения. В установившихся режимах при постоянной частоте вращения ротора система уравнений может быть упрощена и задачи идентификации электрических и механических параметров могут быть разделены. В работе [7] представлена раздельная идентификация электрических и механических параметров. Для определения электрических параметров в этой работе использован метод наименьших квадратов, ещё один из методов, часто используемый при идентификации параметров АД. Данный метод основан на оценке неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. При этом задача метода состоит в выборе такого вектора, при котором сумма квадратов отклонений измерений от этого вектора будет минимальной. Простота, несложная реализация на микропроцессорной технике и наглядность в наладке делают данный класс методов идентификации довольно перспективным. При этом получаемые оценки являются достаточно точными и устойчивыми к внешним возбуждениям, действующим на объект наблюдения. Одной из модификаций рассмотренных выше способов идентификации является рекуррентный метод наименьших квадратов, который оценивает параметры с минимизацией ошибки по среднеквадратичному критерию. Из недостатков метода можно отметить высокие требования к точному описанию модели алгебраическими уравнениями. Достоинством же метода можно считать отсутствие требований к точности и полноте исходной информации. Рекуррентный метод рассмотрен в статье [9], где показано определение активного сопротивления статора, эквивалентной индуктивности рассеяния и постоянной времени роторной цепи АД. Другим классом методов идентификации являются так называемые активные методы, для реализации которых в силовую цепь привода вводят дополнительный тестовый информационный сигнал [10]. Использование методов с применением тестового идентифицирующего сигнала в режиме эксплуатации электродвигателя в условиях реального технологического процесса обычно является недопустимым. Поэтому обычно эти методы используют при предварительной настройке электропривода до ввода его в эксплуатацию, при этом на двигатель с помощью системы векторного управления [11-13] подается специально сформированный вектор напряжения с малой амплитудой и нулевой частотой вращения. По измеренному току статора вычисляется сопротивление. Предлагаемая структура системы идентификации для данного класса методов представлена на рис. 3. Микропроцессорная плата управления Система векторного управления Силовой модуль АД Алгоритм идентификации Обработка данных и расчет параметров Тестовые сигналы Измеряемые величины токов и напряжений Вывод результатов на ПК Рис. 3. Структура системы активной идентификации Недостатками метода является возникающая несимметрия питающего напряжения, а также непроизвольные потери мощности на измерительной цепи. Рассмотрим также группу методов идентификации на основе теории адаптивных систем. Адаптивные системы способны изменять параметры или структуру регулятора при изменении параметров объекта управления или возмущений, действующих на объект. Они применяются в тех случаях, когда другие принципы управления становятся недостаточно точными. Согласно этому методу выполняется адаптивная идентификация неизвестных параметров асинхронного привода с помощью его математической модели [14]. Используемые в адаптивных системах математические модели являются довольно сложными, поэтому для их расчета необходимо накапливать информацию во время работы привода, что является непростой задачей. В работе [15] рассмотрена процедура адаптивной параметрической идентификации тяговых асинхронных электродвигателей в реальном времени для эффективного управления. Предложенный метод показал достаточно высокую точность оценки параметров АД. Выводы. В заключение отметим, что вопросы оценки и идентификации параметров асинхронной машины являются актуальными на сегодняшний день и требуют дальнейшего изучения и разработки новых алгоритмов и способов с учетом развития современной микропроцессорной техники и программных средств. При этом поскольку реализация параметрической идентификации в режиме реального времени в системах векторного управления является сложной задачей и требует больших затрат ресурсов процессора и памяти, в дальнейших исследованиях планируется исследовать методы предварительной идентификацией параметров АД, используемые до ввода системы электропривода в эксплуатацию. При этом планируется разработать и промоделировать новые алгоритмы идентификации с использованием экспериментальной лабораторной установки электропривода переменного тока [16].

About the authors

A. A Terekhin

Perm National Research Polytechnic University

Email: rubin98765@gmail.com

D. A Dadenkov

Perm National Research Polytechnic University

Email: dadencov@mail.msa.pstu.ru

References

Statistics

Views

Abstract - 85

PDF (Russian) - 134

Refbacks

• There are currently no refbacks.