周期性扰动自动抑制设备制造技术

技术编号:11863634 阅读:113 留言:0更新日期:2015-08-12 13:09
在通过使用周期性扰动观测器对转矩脉动进行抑制时,增益部分的调整是在监视操作状态的同时通过序列确定的,因此,存在许多调整参数,并且校正能否实现依赖于调整人员或设计人员的技术。周期性扰动观测器设有模型校正装置。该模型校正装置,在假设控制命令是零并且周期性扰动与时间无关地恒定的情况下,通过使用基于来自周期性扰动观测器的输出以及来自设备的感测值的时间差量来计算识别模型误差。识别模型被基于识别模型误差而校正,并且最后,基于高度精确的周期性扰动估计值来实施转矩脉动抑制控制。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及用于自动抑制诸如马达之类的旋转电气机械中的转矩脉动(torqueripple)的自动周期性扰动抑制装置或设备,并且更具体而言涉及适于在抑制控制期间根据需要校正周期性扰动观测器的识别模型的自动周期性扰动抑制装置。
技术介绍
用于抑制周期性扰动的发生的控制被用在各种控制中,比如受变电设施中的电力系统控制、对机器人的定位控制、测力计系统中的轴转矩共振抑制以及马达外壳的振动抑制(关联诸如电气车辆之类的车辆和电梯的乘坐舒适性)。在这些应用中,存在对精确地抑制周期性扰动的需求。例如,马达在原理上产生转矩脉动,并且由此造成各种问题,比如振动、噪声、对乘坐质量的不利影响以及电气和机械共振。尤其是,在内部PM马达的情况下,复合地产生齿槽转矩脉动和磁阻转矩脉动。作为对策,已提出用于抑制转矩脉动的周期性扰动观测器补偿方法。图6是示出专利文献I和非专利文献I中已知的用于周期性扰动观测器的第η阶转矩脉动频率分量的控制系统的控制框图。通过把正弦波/余弦波控制命令rn (通常等于零)与由周期性扰动观测器3估计的估计量dTA~n、dTB'n之差分别乘以正弦波/余弦波值并且把结果相加,转矩脉动补偿量计算部分I生成转矩脉动补偿命令Tc*n。转矩脉动补偿量计算部分I把转矩脉动补偿命令Tc*n递送到受控对象2。在受控对象2中,可能产生周期性扰动(下文中被称为周期性扰动dTn)。在马达作为受控对象的情况下,例如,周期性扰动可能以转矩脉动的形式产生,这是由于齿槽转矩造成的与旋转同步的扰动,并且周期性扰动引起振动和噪声。周期性扰动观测器3是用于抑制周期性扰动dTn的设备。周期性扰动观测器3对每个频率分量使用根据复向量表示的系统识别模型,以及扰动观测器的逆系统模型,并且由此直接估计要控制的频率的扰动,以执行补偿。这种控制配置相对简单,但是,对于在不考虑阶次的情况下向目标频率提供高抑制效果是有效的。为了获得系统识别模型P~n,在控制之前,对受控对象的设备Pn ( = PAn+jPBn)执行系统识别,并且以一维复向量的形式获得以下等式(I)。P'n = P'An+jP'Bn...(I)在这个等式中,下标中的字母η代表第η阶分量,并且每个变量是表示为Xn =XAn+jXBn的复向量。例如,当范围I?1000内的系统识别结果对IHz的每个间隔以复向量的形式表示时,能够用1000个一维复向量的元素的表来表示系统。作为替代,能够通过从识别结果获得的数学表达式来表示系统。在任何一种情况下,对于预定的频率分量,都能够利用简单的一维复向量构成系统模型。在说明中以及在系统识别模型中,P~n,rn,dTn,dT~n和Tn当中每一个都是表示为Xn = XAn+jXBn的复向量。转矩脉动是根据旋转相位Θ 周期性产生的扰动。因此,作为周期性扰动观测器3的控制,转矩脉动频率分量提取装置或部分被用来变换到任意阶次η (电气旋转频率的整数倍)的余弦系数TAn和正弦系数ΤΒη。对于频率分量的严格测量,可以使用傅立叶变换。但是,图6的系统重视简易性并且采用低通滤波器Gf(s)作为傅立叶变换的简化形式。该系统使设备输出经过低通滤波器Gf(S),并且由此提取其中周期性扰动dTn要被抑制的频率分量。该系统将由这样提取的系统识别模型的倒数PY1表示的逆系统乘以这个量,根据这样确定的量与经过低通滤波器Gf(S)的控制命令之差来估计周期性扰动dTn,并且把估计出的量作为估计的周期性扰动dT~n( = dT~An+jdT~Bn)递送到转矩脉动补偿计算部分I。转矩脉动补偿计算部分I从控制命令rn减去估计的周期性扰动,并且由此抑制周期性扰动dTn。专利文献1:TO2010/024195A1。非专利文献1:“Torque Ripple Suppress1n Control Based on the Per1dicDisturbance Observer with a Complex Vector Representat1n for Permanent MagnetSynchronous Motors,,,the transact1ns of the Institute of Electrical Engineersof Japan, D, Vol.132, N0.1.p.84-93 (2012)。
技术实现思路
在基于周期性扰动观测器的控制中,影响控制性能的控制的核心基础是关于系统识别模型P~n的真值的精度。为了提高抑制周期性扰动的性能,要求提高系统识别的精度。但是,获得精确的识别模型是困难的,并且有必要考虑由于老化或其它因素造成的设备的长期变化,以及由于意外的突然系统变化造成的短期变化。由于在最坏的情况下抑制控制本身充当扰动,因此识别模型中的误差可能增大到抑制结束的稳定时间,并且使控制不稳定。因此,存在提高对识别模型中误差的健壮性的需求。到目前为止,增益部分的调整是在监视操作条件的监视操作期间顺序地确定的。在这种情况下,涉及许多调整参数并且校正的实现依赖于负责调整或设计的人员的技术。而且,模型校正对于超出顺序假设范围的条件是不可行的。本专利技术的目的是减少调整参数的个数并且提供不依赖于调整和/或设计的人员的技术的周期性扰动抑制系统或装置。解决问题的手段根据本专利技术的一个方面,在用于通过将正产生周期性扰动的受控对象的输出输入到周期性扰动观测器来计算估计的周期性扰动或估计的周期性扰动的值并且用于根据计算出的估计的周期性扰动与控制命令之间的差来控制受控对象的周期性扰动自动抑制装置中,为周期性扰动观测器设有模型校正装置或部分,该模型校正装置或部分被配置为计算来自校正识别模型的误差,该校正识别模型是通过使用根据周期性扰动观测器的输出以及受控对象的感测值得到的时间差量而被校正的,并且该模型校正装置或部分被配置为将来自校正识别模型的误差反馈到周期性扰动观测器的识别模型中。根据本专利技术的一个方面,通过将在时刻t的受控对象的第η阶输出设置为ynt并且将识别模型P~n的估计的设备输出设置为y~n,模型校正装置或部分被配置为根据以下等式确定在时间差tl、t2的来自识别模型P~~n的误差,Pn= - (y~n.t2 - y~n.t/d^.t2 - d~n.( = P—n)其中Pn是设备,并且每个量是复数。根据本专利技术的另一方面,通过将在时刻t的受控对象的第η阶输出设置为ynt、将估计的周期性扰动设置为cfn并且将识别模型P~n的估计的设备输出设置为y~n,模型校正装置或部分被配置为根据以下等式确定在时间差tl、t2的来自识别模型PMfn.Ρ~η的误差,Pn = - (y~n.t2 - y~n.t/d^.t2 - d~n..P~n= Prefn.P'n其中Pn是设备,并且每个量是复数。根据本专利技术的另一方面,周期性扰动观测器还设有学习存储器功能部分,该学习存储器功能部分用于存储由模型校正装置或部分计算出的识别模型误差以及设备的旋转频率,并且校正识别模型是通过乘以所存储的识别模型误差来计算的并且被用作控制输出。根据本专利技术的又一方面,提供具有模型校正装置或部分的多个周期性扰动观测器,这多个周期性扰动观测器并联连接并且被配置为产生多个估计的周期性扰动。【附图说明】图1是示出基本周期性扰动观测器控制系统的框图。图2本文档来自技高网
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<a href="http://www.xjishu.com/zhuanli/54/CN104838322.html" title="周期性扰动自动抑制设备原文来自X技术">周期性扰动自动抑制设备</a>

【技术保护点】
一种周期性扰动自动抑制装置,用于通过将正经历周期性扰动的受控对象的输出输入到周期性扰动观测器中来计算估计的周期性扰动,并且用于根据所述估计的周期性扰动与控制命令之间的差来控制所述受控对象,所述周期性扰动自动抑制装置包括:为所述周期性扰动观测器设置的模型校正装置,所述模型校正装置被配置为计算来自校正识别模型的误差,所述校正识别模型是通过使用根据所述周期性扰动观测器的输出以及所述受控对象的感测值得到的时间差量而被校正的,并且所述模型校正装置被配置为将来自所述校正识别模型的误差反馈到所述周期性扰动观测器的识别模型中。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员:山口崇只野裕吾
申请(专利权)人:株式会社明电舍
类型:发明
国别省市:日本;JP

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