Voll

Wissenschaftliche Berichte Band 13, Artikelnummer: 6200 (2023) Diesen Artikel zitieren

412 Zugriffe

Details zu den Metriken

Um die Drehzahlregelung eines Hochgeschwindigkeits-Permanentmagnet-Synchronmotors mit hoher Präzision zu erreichen, wird üblicherweise die Sliding-Mode-Steuerung (SMC) eingesetzt. Allerdings beeinträchtigt das inhärente Ratterphänomen die Leistung der Geschwindigkeitsregelung. Um dieses Problem zu lösen, wird in diesem Artikel ein zusammengesetzter Geschwindigkeitsregler vorgeschlagen, der aus zwei Teilen besteht: dem adaptiven SMC voller Ordnung und dem erweiterten Zustandsbeobachter (ESO). Um das Flattern so weit wie möglich zu minimieren und gleichzeitig die Robustheit der Gleitmodussteuerung sicherzustellen, wird ein Gesetz zur Anpassung der Schaltverstärkung vorgeschlagen. Die Gesamtstörung wird vom ESO und durch Feedforward geschätzt, wodurch die Fähigkeit des Systems zur Störungsbeseitigung verbessert wird. Abschließend wurde die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Geschwindigkeitsreglers im Prüfstand validiert.

Der Hochgeschwindigkeits-Permanentmagnet-Synchronmotor (PMSM) spielt aufgrund seiner hohen Leistung, Effizienz und Leistungsdichte1 eine wichtige Rolle für Automobilanwendungen. Bei der Drehzahlregelung werden die Antriebssysteme durch die Änderung interner Parameter (z. B. die Änderung des Ausgangsdrehmoments aufgrund der Änderung der Rotationsträgheit und Induktivität) und die Änderung des externen Lastdrehmoments des Systems beeinflusst. Um die Robustheit des Geschwindigkeitsregelkreises in Hochleistungsanwendungen zu verbessern, wurden viele Untersuchungen durchgeführt.

Die PI-Steuerung ist einfach und leicht zu implementieren. Dies ist die gängige Steuerungsmethode des Geschwindigkeitsregelkreises1. Obwohl ein PI-Regler mit einem Freiheitsgrad (1DOF) die Störungsunterdrückung bewältigen kann, ist dies jedoch sehr begrenzt, da ein Widerspruch zwischen Überschwing- und Störungsunterdrückungsleistung besteht. Darüber hinaus ist aufgrund des durch den PI-Regler eingeführten Nullpunkts ein Überschwingen des Geschwindigkeitsregelkreises unvermeidbar. Dieses Problem kann gelöst werden, indem man ihn durch einen IP-Controller ersetzt, aber die Bandbreite dieser Struktur ist geringer als die des PI-Controllers2. Um den Widerspruch zwischen Überschwingen und Störungsunterdrückung aufzulösen, werden PI-Regler mit zwei Freiheitsgraden (2DOF) genutzt3,4,5. In Ref. 3 werden die 2DOF-PI-Regler unter Berücksichtigung der Schleifenübertragungsfunktion und unter Berücksichtigung des Referenzbefehls entworfen. Diese Controller können die Nachverfolgung bzw. die Störungsbekämpfung übernehmen. In Ref. 5 wird ein neuer 2DOF-PI-Geschwindigkeitsregler vorgeschlagen, der nicht nur die Geschwindigkeitsverfolgungsleistung sicherstellen kann, sondern auch die Anti-Last-Störfähigkeit des Systems wirksam verbessern und die Robustheit des Systems gegenüber Trägheitsänderungen verbessern kann . Allerdings ist die Struktur im Vergleich zu den 1DOF-PI-Reglern komplex, was bedeutet, dass die Parameterabstimmung schwierig sein kann und auch die Anti-Windup6,7-Algorithmen unterschiedlich sind.

Allerdings weist die PI-Regelung aufgrund von Drehmomentmutationen und Parameterschwankungen eine geringe Robustheit auf, was zu großen Drehzahlschwankungen führt. Daher wird die Verbesserung der Robustheit des Geschwindigkeitsregelkreises zu einem wichtigen Index zur Messung der Leistung des Geschwindigkeitsregelkreises. Sliding Mode Control (SMC) erfreut sich bei Forschern aufgrund seiner hohen Robustheit und einfachen Struktur großer Beliebtheit8. Das größte Problem von SMC ist jedoch das Vorhandensein von Rattereffekten, die auf verschiedene unerwünschte Faktoren zurückzuführen sind9. Die Grenzschichttheorie reduziert das Ratterproblem des Systems, indem sie die Schaltfunktion in eine kontinuierliche Funktion umwandelt, wie zum Beispiel: Sättigungsfunktion10 oder hyperbolische Tangensfunktion11, aber diese Methode kann nur eine praktische Stabilisierung und die Steuergenauigkeit des Systems erreichen. dh der stationäre Fehler der Geschwindigkeit, hängt von den Parametern der kontinuierlichen Funktion ab. Um das Flatterproblem im gegebenen Signal des Drehmomentbefehls zu beseitigen, wird das verbesserte Reaching-Gesetz verwendet12,13 (d. h. das Reaching-Gesetz wird durch die Kombination des Zustands der Systeme entworfen), was jedoch die Robustheit von SMC erheblich verringert Die Regelgenauigkeit des Geschwindigkeitsreglers und der Geschwindigkeitsverfolgungsfehler können nicht streng gegen Null konvergieren. In Ref. 14 wird eine adaptive Sliding-Mode-Reglerentwurfsmethode vorgeschlagen, der Begriff der Schaltsteuerung tauchte jedoch explizit im Entwurf des Steuergesetzes auf und es wurde keine Strategie zur Abschwächung oder Eliminierung von Rattern in Betracht gezogen. Daher kam es zu hochfrequentem Rattern im Steuersignal, das die Stabilität des Systems beeinträchtigte. In der Literatur werden SMCs höherer Ordnung eingeführt, um das Chattering zu reduzieren, indem die diskontinuierlichen Terme in die Integrale übernommen werden, wodurch das Chattering-Phänomen ausreichend verringert wird15,16. Es entstehen jedoch eine komplexe Struktur und ein schwieriger Stabilitätsnachweis. Zusätzlich zur Verbesserung des Hauptgeschwindigkeitsreglers werden die Störungsbeobachter17,18 eingeführt, um die Gesamt- oder Teilstörung abzuschätzen, die an den Reglerausgang weitergeleitet wird. Durch die Kompensation der Störung kann der Drehzahlregler die Störungsunterdrückung bewältigen und die Dynamik des Systems wird verbessert. Wenn die Kompensation an den SMC weitergeleitet wird, wird die durch die Gesamtstörung bestimmte Schaltverstärkung reduziert und somit auch das Rattern verringert.

Angesichts der obigen Analyse wird ein zusammengesetzter Geschwindigkeitsregler vorgeschlagen, der aus zwei Teilen besteht: Adaptive Full-Order-SMC und der Extend State Observer (ESO). Zu den Hauptbeiträgen gehören:

Es wird ein adaptiver SMC voller Ordnung eingeführt, der die einfache Struktur des SMC erster Ordnung beibehält. Die diskontinuierlichen Terme werden im Integral ausgeblendet und so wird eine Ratter-Reduktion erreicht.

Das Gesetz zur Anpassung der Schaltverstärkung dient dazu, das Flattern so weit wie möglich zu minimieren und gleichzeitig die Robustheit der Gleitmodussteuerung sicherzustellen. Die Gesamtstörung wird vom ESO und durch Feedforward geschätzt, und die Kompensation wird dem Reglerausgang hinzugefügt, um die Störungsschutzfähigkeit des Systems zu verbessern.

Dieses Papier ist wie folgt aufgebaut. Das mechanische Modell von PMSM wird im Abschnitt „Mechanisches Modell von PMSM“ ausführlich vorgestellt. In „Design eines zusammengesetzten Geschwindigkeitsreglers für Hochgeschwindigkeits-PMSM“ wird der vorgeschlagene zusammengesetzte Geschwindigkeitsregler im Vergleich zu anderen herkömmlichen Geschwindigkeitsreglern diskutiert. Es werden Vergleichsexperimente durchgeführt, um die überlegene Leistung des vorgeschlagenen Geschwindigkeitsreglers zu beweisen. Abschließend wird die Arbeit mit der „experimentellen Verifizierung“ abgeschlossen.

Die Drehzahl des Motors wird durch Drehmoment, Reibung, Belastung und das Trägheitsmoment des Systems bestimmt. Das traditionelle mechanische Modell von PMSM kann durch das Newtonsche Gesetz der rotierenden starren Körper wie folgt beschrieben werden:

Dabei ist \(\omega_{m}\) die mechanische Drehzahl des Motors, \(T_{e}\) das tatsächlich vom Motor erzeugte elektromagnetische Drehmoment und \(T_{e}^{*}\) das Befehl elektromagnetisches Drehmoment, das von der Geschwindigkeitsregelung erzeugt wird. Der Unterschied zwischen ihnen berücksichtigt die Strom- oder Drehmomentschleifendynamik und die digitale Signalverarbeitung. \(T_{L}\) ist das Lastdrehmoment und \(B\) ist der viskose Reibungskoeffizient. \(J\), \(J_{n}\) sind das tatsächliche Trägheitsmoment und das nominelle Trägheitsmoment, die zur Geschwindigkeitsregelung verwendet werden. \(d(t)\) bezeichnet die Gesamtstörung. Unter Berücksichtigung der oben genannten inneren und äußeren Störungen ist das Modell zum Entwurf des Geschwindigkeitsreglers in (2) dargestellt:

Aus praktischer Sicht ist \(d(t)\) begrenzt und ändert sich langsam mit der Zeit, was bedeutet, dass \(|d(t)| < \sigma\) und \(|\dot{d}(t) | \le \, \Delta\). Hochgeschwindigkeits-Luftkompressorsysteme werden durch verschiedene Störungen wie Luftstromstörungen, nicht modellierte Schwankungen und Unsicherheiten beeinflusst und weisen nichtlineare Eigenschaften auf. Die hochpräzise Geschwindigkeitsregelung sollte die komplexen Störungen und Unsicherheitsfaktoren vollständig berücksichtigen, die durch den in diesem Artikel beschriebenen zusammengesetzten Geschwindigkeitsregler realisiert werden können.

In diesem Abschnitt werden wir zunächst die Nachteile des traditionellen SMC diskutieren. Um das Flatterproblem zu mildern, werden drei Teile eingeführt: SMC voller Ordnung, das adaptive Schaltverstärkungsgesetz und der Störungsbeobachter. Darüber hinaus wird die Stabilität der Geschwindigkeitsschleife durch die Lyapunov-Stabilitätstheorie garantiert.

Das Design des Sliding-Mode-Controllers gliedert sich in zwei Teile: Der eine ist die Auswahl der Sliding-Mode-Oberfläche; Das zweite ist das Design des Sliding-Mode-Controllers. Die Sliding-Mode-Oberfläche wird so ausgewählt, dass das System nach Erreichen der Sliding-Mode-Oberfläche in der gewünschten Weise arbeiten kann, und die Steuerung ist so ausgelegt, dass sie die Existenz- oder Ankunftsbedingungen des Sliding-Modes sicherstellt, damit das System die Sliding-Mode-Oberfläche erreichen kann und in einer begrenzten Zeit auf der Gleitmodusoberfläche bleiben19.

Der Geschwindigkeitsregelkreis ist ein System erster Ordnung. Um die Gleitmodussteuerung zu entwerfen und die Dynamik reduzierter Ordnung seit Erreichen der Gleitphase zu erfüllen, wird die Gleitvariable als Fehler \(e\) zwischen der Referenzgeschwindigkeit \(\omega_{m}^{*}\) festgelegt. und die gemessene Geschwindigkeit \(\omega_{m}\).

Um die Kontrollgröße explizit zu machen, kann die Ableitung des Fehlers wie folgt ausgedrückt werden:

Das Exponentenerreichungsgesetz kann zum Entwerfen des Drehmomentbefehls verwendet werden:

Die asymptotische Stabilität von Lyapunov kann leicht abgeleitet werden, indem \(1/2 \cdot s^{2}\) als alternative Lyapunov-Funktion ausgewählt wird20,21.

Um die Robustheit während der Gleitphase zu erreichen, muss die Schaltverstärkung ausreichend groß sein, um den Auswirkungen konzentrierter Störungen entgegenzuwirken. In der tatsächlichen Situation ist es schwierig, den Störungsterm \(d(t)\) in Echtzeit zu erhalten, daher wird die Schaltverstärkung größer genug eingestellt, um \(s\dot{s} < 0\) zu erfüllen. Wie im vorherigen Abschnitt erwähnt, können kontinuierliche SMC und SMC, die auf einem verbesserten Reaching-Gesetz8 basieren, das Flatterphänomen reduzieren, aber diese Methoden erreichen nur eine praktische Stabilisierung, die die Robustheit von SMC verringert.

Obwohl herkömmliche SMCs während der Gleitphase robust sind, führt die große Schaltverstärkung zu starkem Rattern, was die Regelleistung beeinträchtigen und mehr unerwünschte Oberwellen in die Stromschleife einbringen kann.

Wenn jedoch gemäß Referenz 22 ein Gleitmodusregler voller Ordnung entworfen wird, kann die Steuervariable in Form eines Integrals des diskontinuierlichen Steuerterms entworfen werden. Somit wird der Zweck der Unterdrückung von hochfrequentem Rattern erreicht. Die Vollordnung bedeutet, dass während der Gleitphase die Dynamik des Systems nicht reduziert wird. Daher ist die entsprechende Gleitvariable wie folgt gestaltet:

Ersetzen von Gl. (2) in Gl. (6) erhalten wir:

Der Drehmomentbefehl kann in zwei Teile gegliedert werden:

wobei \(u_{eq} = J_{n} \left[ {c\left( {\omega_{m}^{*} - \omega_{m} } \right) + \dot{\omega }_{m }^{*} } \right],\quad u_{r} = J_{n} \int_{0}^{t} {\chi (\tau )d\tau }\). \(\chi (t)\) muss entsprechend der Stabilität, Schnelligkeit und stationären Leistung des Systems entworfen werden, das den Kernbestandteil des gesamten SMC darstellt.

Ersetzen von Gl. (8) in Gl. (7) erhalten wir:

Die Ableitung von \(s\) nach der Zeit ist:

\(\chi (t)\) kann wie folgt gestaltet werden:

Betrachtet man die alternative Lyapunov-Funktion \(V = 1/2 \cdot s^{2}\). Daher kann die Zeitableitung erhalten werden:

Sobald \(\varepsilon > |\dot{d}(t)|\), \(s\dot{s} \le 0\). Gemäß der Invarianztheorie von Lyapunov und LaSalle22,23 kann die Gleitvariable die Gleitfläche in endlicher Zeit erreichen und die Stabilität des SMC-Designs voller Ordnung kann überprüft werden.

Wir bemerken jedoch immer noch, dass die Grenze von \(|\dot{d}(t)|\) schwer zu bestimmen ist. In der Praxis wird \(\varepsilon\) groß genug eingestellt, um \(s\dot{s} \le 0\) zu erfüllen und die Stabilität zu gewährleisten. Obwohl im SMC-Design voller Ordnung der diskontinuierliche Term integriert wird, um die entsprechende Kontrollgröße zu erhalten, führt dies dennoch zu unvermeidlichem Rattern.

Die unbekannte Unsicherheit der inneren und äußeren Störung wird durch das adaptive Gesetz der Online-Schaltverstärkung gehandhabt, um das Flatterphänomen zu reduzieren. Das Kontrollgesetz kann wie folgt gestaltet werden:

wobei \(K_{1} \left( 0 \right),\overline{K},\mu ,\varepsilon\) kleine positive Zahlen sind. Laut Referenz24 hat \(K_{1}\) den Maximalwert.

Die alternative Lyapunov-Funktion kann ausgewählt werden als:

Unter Berücksichtigung der Gleichungen. (12) und (13) ist die Zeitableitung der alternativen Lyapunov-Funktion:

Durch Einführung des Koeffizienten \(\beta_{1}\) > 0 kann aus Referenz24 entnommen werden, dass immer \(K_{1}^{*}\) > 0 existiert, sodass ab dem Zeitpunkt t > 0 gilt ist immer \(K_{1} < K_{1}^{*}\) und \(K_{1}^{*} > \dot{d}\left( t \right)\). Darüber hinaus führt dies zu:

Das Positive und Negative von \(\delta\) ist unbekannt. Die folgenden zwei Bedingungen werden besprochen.

Wenn \(|s| > \varepsilon\), \(\delta > 0\):

Weil \(\dot{V} \le - \beta_{\min } \cdot V^{1/2} - \delta \le - \beta_{\min } \cdot V^{1/2}\), Das System ist stabil.

Wenn \(|s| < \varepsilon\), kann \(\delta\) negativ sein, was auch zu \(\dot{V} > 0\) führen kann.

Da das System möglicherweise nicht konvergiert, erhöht sich der Wert von \(|s|\). Sobald \(|s|\) größer als \(\varepsilon\) ist, wird die Stabilität des Systems durch Bedingung ① bestimmt. Somit wird die Stabilität des adaptiven SMC voller Ordnung überprüft.

Wenn der einfache Sliding-Mode-Controller und der Sliding-Mode-Beobachter zur Steuerung des Motors verwendet werden, können Rattern und Phasenverzögerung aufgrund der großen Schaltverstärkung, die zur Überwindung der großen Systemstörung erforderlich ist, nicht vermieden werden. Daher kommt der Auswahl und Verbesserung des Reglers und Störbeobachters eine besondere Bedeutung zu.

Um das Flattern der Geschwindigkeitsschleife weiter zu reduzieren, wird der Extend State Observer (ESO) verwendet, um die Gesamtstörung abzuschätzen, die als Feedforward-Kompensation zurückgeführt wird. Auch wenn die Störung möglicherweise ungenau geschätzt wird, kann die Gesamtstörung teilweise kompensiert werden, was die Schaltverstärkung und damit das Rattern verringern kann.

Nach Gl. (2) kann das lineare ESO25 zweiter Ordnung wie folgt entworfen werden:

\(z_{1}\), \(z_{2}\) sind die geschätzten \(\omega_{m}\) bzw. \(d\left( t \right)\). \(l_{1}\), \(l_{2}\) sind die Gewinne des ESO, die wie in Ref.25 dargestellt angepasst werden können. Durch die richtige Anpassung des Werts von \(l_{1}\), \(l_{2}\), werden die geschätzten Zustände asymptotisch zu \(\omega_{m}\) und \(d\left( t \right) konvergieren )\), jeweils. Die Stabilität des Beobachters kann sichergestellt werden, indem die beiden Koeffizienten \(l_{1}\),\(l_{2}\) so angepasst werden, dass die Wurzeln der Beobachtercharakteristikgleichung in der linken Halbebene liegen.

Der zusammengesetzte Geschwindigkeitsregler besteht aus zwei Teilen: dem adaptiven Full-Order-SMC und dem Extend-State-Beobachter, der in Abb. 1 dargestellt ist.

Vorgeschlagener zusammengesetzter Geschwindigkeitsregler für Hochgeschwindigkeits-PMSM-Antriebe.

Das neue Kontrollgesetz wird neu gestaltet:

Ersetzen von Gl. (15) in Gl. (7) erhalten wir:

\(\lambda\) stellt die Differenz zwischen der tatsächlichen und der geschätzten Störung dar. Die Ableitung von \(s\) nach der Zeit ist:

\(\chi (t)\) bleibt in der Form von Gl. (12). \(\lambda\) und \(\dot{\lambda }\) sind beschränkt. Die übrige Analyse der Lyapunov-Stabilität ist der Analyse im „Switching Gain Adaptive Law“ völlig ähnlich. Wir müssen nur \(d(t)\) durch \(\lambda\) ersetzen. Aufgrund der Feedforward-Störungskompensation nimmt die adaptive Schaltverstärkung ab und das Flattern wird verringert.

Das Gesamtregeldiagramm ist in Abb. 2 dargestellt. Der Stromregler übernimmt die PI-Regler mit Zeitverzögerungskompensation26. Zur Berechnung des Referenzstroms wird der MTPA-Regelalgorithmus verwendet. Da es sich bei dem Hochgeschwindigkeits-PMSM um einen oberflächenmontierten Permanentmagnet-Synchronmotor handelt, wird in der Steuereinheit das Steuergesetz \(i_{d}^{*} = 0\) angewendet. Die Raumvektor-Pulsweitenmodulation (SVPWM) wird angewendet, um die Referenzspannung zu erzeugen, die durch Kaskadensteuerung erzeugt wird.

Gesamtblockdiagramm der FOC-basierten Hochgeschwindigkeits-PMSM-Antriebe.

Um die Wirksamkeit des vorgeschlagenen zusammengesetzten Geschwindigkeitsreglers zu validieren, werden die Geschwindigkeitsverfolgungs- und Störungsschutzleistung auf dem Prüfstand des Hochgeschwindigkeits-Luftkompressors validiert, der in Abb. 3 dargestellt ist. Der Prüfstand besteht aus zusammengesetzten Elementen eines \(35\,{\text{kW}}\) Hochgeschwindigkeits-Luftkompressors, Luftfilter/Lufteinlass, Gegendruckwert, Luftauslass, Motorsteuereinheit basierend auf dem Infineon TC387 Mikroprozessor. Die Belastung kann über die Einschaltdauer des Gegendruckwerts angepasst werden.

Prüfstand für Hochgeschwindigkeits-Luftkompressoren.

Die Parameter des Luftkompressors sind: der Statorwiderstand \(R = 0,029\Omega\), die Statorinduktivität \(L_{s} = 104\,{\mu H}\), der Permanentmagnetfluss \(\psi_ {f} = 0,026\,{\text{Wb}}\), die Polpaare \(P_{n} = 1\) und der Zwischenkreis \(U_{dc} = 450\,{\text{V }}\). Die PWM-Frequenz beträgt \(36\,{\text{k}}\). Die Leerlaufdrehzahl des Luftkompressors beträgt 30.000 U/min und die Höchstgeschwindigkeit beträgt 80.000 U/min. So wird der vorgeschlagene Drehzahlregler zwischen 30.000 und 80.000 U/min getestet.

Um die Wirksamkeit des adaptiven SMC voller Ordnung zu validieren, wird die Drehzahlregelungsleistung vor und nach der Adaption bei 50.000 U/min verglichen, was in Abb. 4 dargestellt ist. Es ist ersichtlich, dass nach der Übernahme des adaptiven Schaltverstärkungsgesetzes die Schwankungen der Sliding-Mode-Oberflächenfunktion und des Q-Achsen-Befehlsstroms werden unterdrückt, was bedeutet, dass das aus dem Sliding-Mode-Schaltterm resultierende Flattern durch die Anpassung des adaptiven Gesetzes der Online-Schaltverstärkung reduziert wird. Es ist zu beachten, dass die Drehzahlschwankung nach der Adaption auch bei einer Reduzierung der Schaltverstärkung nicht beeinträchtigt wird.

Vergleich der Adaption vor und nach dem adaptiven Schaltverstärkungsgesetz bei 50.000 U/min.

Abbildung 5 vergleicht die Leistung verschiedener Geschwindigkeitsregler, einschließlich PI-Regler, adaptiver SMC voller Ordnung und des vorgeschlagenen zusammengesetzten Geschwindigkeitsreglers (adaptiver SMC + SMO voller Ordnung), der in Abb. 5 dargestellt ist.

Der Vergleich verschiedener Geschwindigkeitsregler unter der Bedingung (a) Beschleunigung von 70.000 U/min auf 80.000 U/min (b) Verzögerung von 70.000 U/min auf 60.000 U/min.

Wie in Abb. 5a dargestellt, beträgt das Überschwingen des PI-Reglers während der Beschleunigung von 70.000 auf 80.000 U/min 240 U/min, während das Überschwingen des adaptiven SMC voller Ordnung 100 U/min beträgt. Darüber hinaus ist die Reaktionszeit des adaptiven Full-Order-SMC kürzer. Im Vergleich zum adaptiven SMC voller Ordnung ist die Reaktionsgeschwindigkeit des vorgeschlagenen zusammengesetzten Geschwindigkeitsreglers aufgrund der Einführung von ESO schneller. Die Reaktionszeit beträgt 0,08 s bzw. 0,17 s. Beim Beschleunigungsvorgang steigt das Lastmoment schnell an, da der Luftstromeintrag mit steigender Drehzahl zunimmt. Der ESO des vorgeschlagenen Verbundgeschwindigkeitsreglers kann das Lastdrehmoment in Echtzeit schätzen und so die Geschwindigkeitsreaktion beschleunigen. Es ist zu beachten, dass die Störungsunterdrückungsleistung nicht durch plötzliche Belastung getestet werden kann, da sich der Arbeitszyklus des Gegendruckwerts nicht schnell ändern kann, da es sonst zu einem Druckstoß und einer Beschädigung des Luftkompressors kommt.

In ähnlicher Weise ist beim Abbremsen von 70.000 auf 60.000 U/min, wie in Abb. 5b dargestellt, zu erkennen, dass die Überschwingung des PI-Reglers 245 U/min beträgt, während die des adaptiven SMC voller Ordnung 100 U/min beträgt. Darüber hinaus schwingt der auf dem PI-Regler basierende Drehzahlregler, wenn die Drehzahl den eingeschwungenen Zustand erreicht, was zu einer längeren Einstellzeit führt. Im Vergleich zum adaptiven SMC voller Ordnung ist die Reaktionsgeschwindigkeit des vorgeschlagenen zusammengesetzten Geschwindigkeitsreglers aufgrund der Einführung von ESO schneller. Die Reaktionszeit beträgt 0,17 s bzw. 0,36 s.

Abbildung 6 zeigt die Geschwindigkeitsreaktion während der Beschleunigung und Verzögerung von 30.000 auf 8.000 U/min, außerdem wird der Geschwindigkeitsfehler verglichen. Es ist ersichtlich, dass der Geschwindigkeitsfehler unter 120 U/min und der stabile Geschwindigkeitsfehler unter 20 U/min liegt, was auf die Wirksamkeit und Durchführbarkeit des vorgeschlagenen zusammengesetzten Geschwindigkeitsreglers hinweist.

Die Geschwindigkeitsreaktion und der Geschwindigkeitsfehler von 30.000 U/min und 80.000 U/min.

In diesem Artikel wird ein zusammengesetzter Geschwindigkeitsregler vorgeschlagen, der aus zwei Teilen besteht: dem adaptiven SMC voller Ordnung und dem ESO. Der adaptive SMC voller Ordnung behält die einfache Struktur des SMC erster Ordnung bei. Die diskontinuierlichen Terme werden im Integral ausgeblendet und so wird eine Ratter-Reduktion erreicht. Darüber hinaus wird ein Gesetz zur Anpassung der Schaltverstärkung vorgestellt, um das Rattern so weit wie möglich zu minimieren und gleichzeitig die Robustheit der Sliding-Mode-Steuerung sicherzustellen. Die Gesamtstörung wird vom ESO geschätzt und die Kompensation wird per Rückkopplungsmethode zum Ausgang des Reglers addiert, was die Störfestigkeitsfähigkeit des Systems verbessert. Abschließend wurde die Wirksamkeit und Machbarkeit des vorgeschlagenen Geschwindigkeitsreglers im Prüfstand validiert.

Die während der aktuellen Studie verwendeten und/oder analysierten Datensätze sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

Zhu, Y., Xiao, M., Lu, K., Wu, Z. & Tao, B. Ein vereinfachtes thermisches Modell und eine Online-Temperaturschätzungsmethode für Permanentmagnet-Synchronmotoren. Appl. Wissenschaft. 9(15), 3158 (2019).

Artikel CAS Google Scholar

Niu, L., Xu, D., Yang, M., Gui, IEEE Trans. Power Electron 30(2), 849–859 (2015).

Artikel ADS Google Scholar

Sul, S.-K. Steuerung elektrischer Maschinenantriebssysteme (Wiley, 2011).

Google Scholar

Harnefors, L., Saarakkala, SE & Hinkkanen, M. Geschwindigkeitsregelung elektrischer Antriebe mithilfe klassischer Regelungsmethoden. IEEE Trans. Ind. Appl. 49(2), 889–898 (2013).

Artikel Google Scholar

Xia, C., Ji, B., Shi, T. & Yan, Y. Proportional-Integral-Geschwindigkeitsregelung mit zwei Freiheitsgraden für elektrische Antriebe mit Kalman-Filter-basierter Geschwindigkeitsschätzung. IET Elektr. Leistungsanwendung 10(1), 18–24 (2016).

Artikel Google Scholar

Mendoza-Mondragón, F., Hernández-Guzmán, VM & Rodríguez-Reséndiz, J. Robuste Drehzahlregelung von Permanentmagnet-Synchronmotoren mithilfe einer Steuerung mit zwei Freiheitsgraden. IEEE Trans. Ind. Electron 65(8), 6099–6108 (2018).

Artikel Google Scholar

Shin, H.-B. Neuer Anti-Windup-PI-Regler für Motorantriebe mit variabler Drehzahl. IEEE Trans. Ind. Elektron. 45(3), 445–450 (1998).

Artikel ADS Google Scholar

Shin, H.-B. & Park, J.-G. Anti-Windup-PID-Regler mit integriertem Zustandsprädiktor für Motorantriebe mit variabler Drehzahl. IEEE Trans. Ind. Elektron. 59(3), 1509–1516 (2012).

Artikel Google Scholar

Mohd Zaihidee, F., Mekhilef, S. & Mubin, M. Robuste Geschwindigkeitsregelung von PMSM mittels Sliding Mode Control (SMC) – Ein Überblick. Energien 12(9), 9 (2019).

Artikel Google Scholar

Xu, W., Junejo, AK, Liu, Y., Hussien, MG & Zhu, J. Eine effiziente störungsfreie Gleitmodus-Geschwindigkeitsregelungsmethode für PMSM-Antriebssysteme. IEEE Trans. Power Electron 36(6), 6879–6891 (2021).

Artikel ADS Google Scholar

Delavari, H., Ghaderi, R., Ranjbar, A. & Momani, S. Fuzzy-Gleitmodusregler fraktioneller Ordnung für nichtlineare Systeme. Komm. Nichtlineare Wissenschaft. Zahl. Simul. 15, 963–978 (2010).

Artikel ADS MathSciNet MATH Google Scholar

Eker, I. Gleitmodusregelung zweiter Ordnung mit experimenteller Anwendung. ISA Trans. 49, 394–405 (2010).

Artikel PubMed Google Scholar

Zhang, IEEE Trans. Power Electron 28(3), 1358–1365 (2013).

Artikel ADS Google Scholar

Wang, Y., Feng, Y., Zhang, IEEE Trans. Power Electron 35(4), 4117–4126 (2020).

Artikel ADS Google Scholar

Kong, X. et al. Phasen- und Geschwindigkeitssynchronisationssteuerung von vier exzentrischen Rotoren, die von Induktionsmotoren in einem linearen Vibrationsförderer mit unbekannten zeitlich variierenden Lastdrehmomenten angetrieben werden, unter Verwendung eines adaptiven Sliding-Mode-Steuerungsalgorithmus. J. Sound Vib. 370, 23–42 (2016).

Artikel ADS Google Scholar

Hou, Q. & Ding, S. GPIO-basierte Super-Twisting-Slide-Mode-Steuerung für PMSM. IEEE Trans. Schaltungen Syst. II Express Briefs 68(2), 747–751 (2021).

Google Scholar

Gao, P., Zhang, G. & Lv, Energien 14(4), 4 (2021).

Artikel CAS Google Scholar

Wang, L., Zhao, J. & Zheng, Z. Robuste Geschwindigkeitsverfolgungssteuerung eines Permanentmagnet-Synchronlinearmotors basierend auf einem zeitdiskreten Gleitmodus-Lastschubbeobachter. IEEE Trans. Ind. Appl. 58(4), 4758–4767 (2022).

Artikel Google Scholar

Qu, L., Qiao, W. & Qu, L. Eine auf einem erweiterten Zustandsbeobachter basierende Sliding-Mode-Geschwindigkeitsregelung für Permanentmagnet-Synchronmotoren. IEEE J. Emerg. Sel. Spitze. Power-Elektron. 9(2), 1605–1613 (2021).

Artikel Google Scholar

Edwards, C. & Spurgeon, S. Sliding Mode Control: Theorie und Anwendungen 1. Aufl. (CRC Press, 1998).

Buchen Sie MATH Google Scholar

Gao, W. & Hung, JC Variable Struktursteuerung nichtlinearer Systeme: Eine neue Reichweite. IEEE Trans. Ind. Electron 40(1), 45–55 (1993).

Artikel Google Scholar

Feng, Y., Han, F. & Yu, X. Chattering-freie Sliding-Mode-Steuerung voller Ordnung. Automatica 50(4), 1310–1314 (2014).

Artikel MathSciNet MATH Google Scholar

Bhat, SP & Bernstein, DS Endliche Stabilität kontinuierlicher autonomer Systeme. SIAM J. Control Optim. 38(3), 751–766 (2000).

Artikel MathSciNet MATH Google Scholar

Plestan, F., Shtessel, Y., Brégeault, V. & Poznyak, A. Neue Methoden für die adaptive Sliding-Mode-Steuerung. Int. J. Control 83(9), 1907–1919 (2010).

Artikel MathSciNet MATH Google Scholar

Gao, Z. Skalierung und bandbreitenparametrisierungsbasierte Controller-Abstimmung. In Proceedings of the 2003 American Control Conference, 2003., Denver, CO, USA, Bd. 6, 4989–4996 (2003).

Bae, B.-H. & Sul, S.-K. Eine Kompensationsmethode für die Zeitverzögerung des volldigitalen synchronen Rahmenstromreglers von PWM-Wechselstromantrieben. IEEE Trans. Ind. Appl. 39(3), 802–810 (2003).

Artikel Google Scholar

Referenzen herunterladen

Intron Technology (Shanghai) Co., Ltd., Shanghai, 201203, China

Meng Luo, Zhichun Yu, Yang Xiao, Liyong Xiong, Qiang Xu und Li Ma

School of Automotive Studies, Tongji-Universität, Shanghai, 201800, China

Zhihong Wu

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Konzeptualisierung, ML und ZY; Methodik, ML; Software, LX; Validierung, YX, LM und QX; formale Analyse, LM; Untersuchung, YX; Ressourcen, ZY; Datenkuration, LX; Schreiben – ursprüngliche Entwurfsvorbereitung, ZY; Schreiben – Rezension und Bearbeitung, ZW, ML; Visualisierung, LM; Aufsicht, ZW, YX; Finanzierungseinwerbung, ML Alle Autoren haben die veröffentlichte Version des Manuskripts gelesen und sind damit einverstanden.

Korrespondenz mit Meng Luo.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Springer Nature bleibt neutral hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die Originalautor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht gesetzlich zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Luo, M., Yu, Z., Xiao, Y. et al. Adaptive Sliding-Mode-Steuerung voller Ordnung mit erweitertem Zustandsbeobachter für die Hochgeschwindigkeits-PMSM-Geschwindigkeitsregelung. Sci Rep 13, 6200 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-33455-x

Zitat herunterladen

Eingegangen: 08. September 2022

Angenommen: 13. April 2023

Veröffentlicht: 17. April 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-33455-x

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein gemeinsam nutzbarer Link verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt

Durch das Absenden eines Kommentars erklären Sie sich damit einverstanden, unsere Nutzungsbedingungen und Community-Richtlinien einzuhalten. Wenn Sie etwas als missbräuchlich empfinden oder etwas nicht unseren Bedingungen oder Richtlinien entspricht, kennzeichnen Sie es bitte als unangemessen.