基于均匀分布边缘粒子滤波永磁同步电动机转速估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于均匀分布边缘粒子滤波永磁同步电动机转速估计方法，步骤包括：步骤1、初始化；步骤2、在速度估计定时中断到来时，计算当前时刻的转子位置；然后产生N个随机粒子；步骤3、进行dq坐标变换，分别得到d‑q轴电流、电压的四个值，以及每个粒子对应的四个估计值；步骤4、分别计算各个数值；步骤5、进行卡尔曼滤波；步骤6、计算每个粒子的权重；步骤7、更新状态，输出永磁同步电动机的估计转速和转子位置；步骤8、再次进行更新，当下一个速度估计定时中断到来时，回到步骤2开始下一个循环。本发明专利技术方法的结果准确，可靠。

【技术实现步骤摘要】
基于均匀分布边缘粒子滤波永磁同步电动机转速估计方法
本专利技术属于永磁同步电动机控制
，涉及一种基于均匀分布边缘粒子滤波永磁同步电动机转速估计方法。
技术介绍
近年来，永磁同步电机的应用越来越广泛，在高性能的永磁同步电动机矢量控制系统中，转子位置的检测与转速的闭环控制十分重要。基于矢量控制的一系列控制算法都是通过对转速与位置的精确测量进行反馈闭环控制的，一般采用同轴安装编码器或者安装旋转变压器。但是在实际应用中，有些电机形状特殊导致传感器安装复杂，增大了电机体积，需要专门的硬件电路对位置进行检测与处理，增加了控制器的复杂程度，同时降低了系统可靠性；传感器本身也容易受到外部环境的影响，在长期的使用过程中易造成损坏。而无传感器控制方法主要通过已知的电机参数及定子端电压或端电流估算出电机的实际位置和速度，以取代转速和位置传感器，降低成本，提高可靠性。现有的永磁同步电机无速度传感器转速估计方法有反电势法、模型参考自适应法、滑模观测器法、高频注入法等。反电势法通过测取反电势估计出位置角及转速。这种方法计算简单，但是对电机参数敏感，且电机低速时误差较大。滑模观测器法工程上容易实现，但是滑模观测器在低速时会产生更加明显的抖振，观测结果不准确，影响控制效果。模型参考自适应法的估算精度依赖于电机模型参数的精度，不适用于低速时的速度辨识。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于均匀分布边缘粒子滤波永磁同步电动机转速估计方法，解决了现有技术在低速时误差大，对电机参数精度要求高的问题。本专利技术采用的技术方案是，一种基于均匀分布边缘粒子滤波永磁同步电动机转速估计方法，按照以下步骤实施：步骤1、初始化：设置ωe,0为永磁同步电动机的转速初值，θe,0为永磁同步电动机的转子初始位置，P0为卡尔曼滤波过程初始协方差，t＝1为初始化时刻；步骤2、在速度估计定时中断到来时，t时刻的转子位置θe,t由下式(1)计算得到：θe,t＝θe,t-1+ωe,t-1Δt，(1)其中，θe,t为t时刻位置基准值，θe,t-1为t-1时刻的转子位置，ωe,t-1为t-1时刻的永磁同步电动机估计转速，Δt为采样时间；然后产生N个均匀分布在(θe,t-1,θe,t+1)上的随机粒子，记为i＝1,...,N；步骤3、将θe,t和产生的N个粒子位置分别进行dq轴坐标变换，采用Clark变换式(2)、Park变换式(3)和(4)，分别得到dq轴电流、电压的四个值id,iq,ud,uq，以及每个粒子对应的四个估计值iɑ、iβ分别是α-β坐标系下的电流，iB、iC分别是霍尔元件H0和H1采样得到的电动机B相和C相电流值，iA＝-(iB+iC)；uα,uβ分别是α-β坐标系下的电压值，利用公式(3)和公式(4)得到dq轴电流电压的四个标准值id,iq,ud,uq，θe,t分别取i＝1,...,N，代入公式(3)和(4)则可得到N个位置估计值各自对应的四个估计值步骤4、根据下面的三个表达式分别计算各个数值：yt＝[id,t-adid,t-1-cdud,t-1,iq,t-aqiq,t-1-cquq,t-1]T，(5)其中，右上标T是代表向量转置；yt是基准转速对应的计算向量；为yt的第i个粒子的估计值，Ci对应第i个粒子的计算值，常数步骤5、利用前面步骤得到的yt,Ci,ωe,t-1,Pt-1数值，通过卡尔曼滤波得到和为第i个粒子对应的转速估计值，为第i个粒子对应的协方差，Pt-1为t-1时刻的协方差，卡尔曼滤波的计算式见下式(6)：其中，Ki是卡尔曼增益，CiT是第i个粒子对应的Ci的转置，ρi为第i个粒子对应的计算值，r,Q分别为测量噪声方差和过程噪声方差；步骤6、根据前面步骤得到的yt,Ci，分别计算每个粒子的权重，得到权重最大粒子的序号imax，满足i＝1,2,...,N，权重计算表达式如下式(7)：步骤7、更新状态，即将同时更新，输出永磁同步电动机的估计转速ωe,t和转子位置θe,t；步骤8、再次进行更新，取t＝t+1，当下一个速度估计定时中断到来时，回到步骤2开始下一个循环。本专利技术的有益效果是，包括以下方面：1)在不需要传感器的情况下，能够使永磁同步电动机工作在期望的转速，提高了电机可靠性，扩展了电机在工业过程中的应用范围。2)本专利技术方法与传统的粒子滤波无速度传感器矢量控制方法相比，在低速时也有较好的估算精度，并且依赖电机准确参数。附图说明图1是本专利技术方法控制过程中所依赖的系统框图；图2是现有技术卡尔曼滤波方法的估计转速仿真结果；图3是本专利技术方法控制过程中的转速估计仿真结果。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。边缘粒子滤波英文为Marginalizedparticlefilter，以下简称MPF。以下所述的电动机均指永磁同步电动机。如图1所示，本专利技术方法依赖的控制系统结构是，包括数字信号控制器、驱动逆变器和电动机三大部分，分别如图1中三个实线框所示，其中的数字信号控制器包括并列设置的A/D(即两路模拟数字转换器ADC0和ADC1)和空间矢量调制(即六路驱动信号发生器)；驱动逆变器中包括三相全桥逆变器和不控整流，三相全桥逆变器通过不控整流与三相工频电源连接；空间矢量调制(模块)产生的驱动信号驱动三相全桥逆变器给电动机供电，电机驱动的两相电流分别通过霍尔元件H0和H1测量和变换，结果分别通过ADC0和ADC1(接口)送入数字信号控制器进行运算，实现对永磁同步电动机的控制。永磁同步电动机启动阶段采用电流环开环启动方式，此时边缘粒子滤波计算的转速并未加入转速闭环控制；当启动过程结束永磁同步电动机转速达到给定参考值附近时，加入转速反馈环。运算过程概述如下：电动机的两相电流通过霍尔元件和变换电路，送入A/D(模块)中的ADC0和ADC1进行采样，采样结果先送入CLARK变换(模块)，得到α-β坐标系下的电流iα和iβ，再经过PARK变换(模块)得到dq轴系下的电流id和iq，d轴电流id与直轴电流给定量idref作差后，通过直轴电流调节器得到ud，q轴电流iq与速度调节器输出的iqref作差后通过交轴电流调节器得到uq，ud与uq经过PARK反变换(模块)得到α-β坐标系下的电压uα与uβ，uα与uβ再通过空间矢量调制得到6个驱动信号，用于驱动三相全桥逆变器，控制电动机的工作；另一路，经过采样计算得到的iα和iβ与经过PARK反变换得到的uα和uβ，一起送入边缘粒子滤波，经过滤波估计算法得到电动机角速度ωe,t和电动机角位置θe,t，将边缘粒子滤波算法得到的转速ωe,t与参考转速给定量ωeref做差得到误差信号通过速度调节器得到iqref作为交轴电流参考值，电动机角位置θe,t被送到PARK变换(模块)和PARK反变换(模块)作为电动机角位置参与变换。数字信号控制器的最优型号选用TMS320F28335。以下所述的边缘粒子滤波算法是本专利技术方法采用的主要运算方法。本专利技术的方法，依赖于图1所述的控制系统，按照以下步骤实施：步骤1、初始化：设置ωe,0为永磁同步电动机的转速初值，θe,0为永磁同步电动机的转子初始位置，P0为卡尔曼滤波过程初始协方差，t＝1为初始化时刻；实施例中，优选初值ωe,0＝0，P0＝1，θe,0＝0，t＝1。步骤2、在本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于均匀分布边缘粒子滤波永磁同步电动机转速估计方法，其特征在于，按照以下步骤实施：步骤1、初始化：设置ω

【技术特征摘要】
1.一种基于均匀分布边缘粒子滤波永磁同步电动机转速估计方法，其特征在于，按照以下步骤实施：步骤1、初始化：设置ωe,0为永磁同步电动机的转速初值，θe,0为永磁同步电动机的转子初始位置，P0为卡尔曼滤波过程初始协方差，t＝1为初始化时刻；步骤2、在速度估计定时中断到来时，t时刻的转子位置θe,t由下式(1)计算得到：θe,t＝θe,t-1+ωe,t-1Δt，(1)其中，θe,t为t时刻位置基准值，θe,t-1为t-1时刻的转子位置，ωe,t-1为t-1时刻的永磁同步电动机估计转速，Δt为采样时间；然后产生N个均匀分布在(θe,t-1,θe,t+1)上的随机粒子，记为步骤3、将θe,t和产生的N个粒子位置分别进行dq轴坐标变换，采用Clark变换式(2)、Park变换式(3)和(4)，分别得到dq轴电流、电压的四个值id,iq,ud,uq，以及每个粒子对应的四个估计值iɑ、iβ分别是α-β坐标系下的电流，iB、iC分别是霍尔元件H0和H1采样得到的电动机B相和C相电流值，iA＝-(iB+iC)；uα,uβ分别是α-β坐标系下的电压值，利用公式(3)和公式(4)得到dq轴电流电压的四个标准值id,iq,ud,uq，θe,t分别取代入公式(3)和(4)则可得到N个位置估计值各自对应的四个估计值步骤4、根据下面的三个表达式分别计算各个数值：yt＝[id,t-adid,t-1-cdud,t-1,iq,t-aqiq,t-1-cquq,t-1]T，(5)

【专利技术属性】
技术研发人员：任海鹏，南子元，李洁，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61