Идентификация параметров ЭТК, экспресс-анализ (стр. 16 )

67. Kirschen D., Novotny W., Lipo T. Optimal efficiency control of an Induction Moror Drive// IEEE Transaction on Energy Conversion. Vol. EC-2, № 1, March 1987, p. 70-76.

68. Kubota H., Matsuse K. Flex Observer of induction motor with parameter adaption for wide speed range motor drivers. Conf. Rec. IPEC. Tokyo. 1980.

69. Loehrke J., Lorenz R., Novotny W. Torque Characteristics of Feld Oriented Induction Machines// Conf. on Application Motion Control Minneaplis. 1985, p. 106-112.

70. Pauly N., Pfaff K. Brushless servodrives with permanent magnets rotors of squirrel cage induction motors// A comparison. IEEE IAS annual meeting 1984, p. 503-509.

71. Pedersen J., Blaafjierg F. An electric car drive system using an energy-optimized control strategy based on AC Machine and a microcontroller// Symposium proceedings of the EVS-11. September 1992, Paper 12.03.

72. Takahashi Т., Noguchi T. A new quick response and high efficiency control strategy of and induction motor// IEEE Proc. Industrial Application. Vol. IA-22, № 5, 1986, p. 820-826.

73. Texas Instruments. TMS320C24xxDSP// Digital Motor Control Seminar. 1998.

74. Patent USA № 000. Method for controlling asynchronous maschines// Blaschke F. Siemens/ Priority Data 23.03.1972: US-P. 16.07.1974.

75. Patent USA № 000. Scalar decoupled control for an induction maschine// Bose B. General Electric Company/Priority Data 09.08.1982. US-P. 29.11.1983.

76. Von Dyssen P. CASPOC Guide. 20012. - 235 p.

77. Volsky S. I., Syroezhkin E. V., Lamanov A. V. Traction induction drive for railway. 10th European Conference on Power Electronics and application. 2003.- 12 p.

1.1.9 Параметрическаяидентификацияасинхронногоэлектроприводаврежимереальноговремени

Цель работы:

  Разработать новый подход к решению задачи адаптации электропривода с изменением условий работы за счет идентификации параметров асинхронной машины в режиме реального времени на основе анализа мгновенных значений токов статора на интервалах коммутации силовых ключей автономного инвертора.

В работе требуется решить следующие задачи:

1. Выполнить анализ существующих базовых структур и математических моделей асинхронных электроприводов с векторным управлением;

2. Проанализировать методы и технические средства, используемые для параметрической идентификации асинхронных двигателей в серийно выпускаемых преобразователях частоты;

3. Предложить метод идентификации параметров регулируемого асинхронного электропривода на интервалах коммутации силовых ключей автономного инвертора; разработана инженерная методика оценки электрических параметров асинхронной машины на основе наблюдения переходных процессов в цепи статора с использованием процедуры сплайсинга кусочно-экспоненциальных функций;

4. Разработать испытательный комплекс, обеспечивающий исследования и экспериментальную проверку предложенного метода ^ параметрической идентификации регулируемого асинхронного электропривода в различных режимах работы.

Методы исследования, используемые в работе:

Исследования рекомендуется выполнять на основе математических моделей и структурных схем асинхронных электроприводов с векторным управлением, преобразований Лапласа и Фурье, методов активного и пассивного эксперимента, а также численных методов обработки экспериментальных данных.

Актуальность работы:

Современный асинхронный электропривод является интеллектуальной электромеханической системой (ЭМС), обеспечивающей движение механического объекта по заданным траекториям в реальных условиях. Реализация эффективных законов управления в нем успешно реализуется микропроцессорной системой на основании текущих значений внешних и внутренних координат электромеханической системы и системы параметров, определяющих актуальное состояние асинхронного двигателя. Текущие состояния переменных электропривода фиксируются набором датчиков, а параметры асинхронной машины обычно определяются на основании каталожных данных и набора процедур идентификации, реализуемых микропроцессорной системой управления электропривода в процессе ввода его в эксплуатацию. Набор параметров, используемых при реализации различных законов управления разными производителями электроприводов, существенно различается, но, как правило, в процессе работы задачи повторной параметрической идентификации параметров производители не ставят, и коррекция законов управления проводится на основе косвенных данных о нагрузке и температуре асинхронной машины.

Вместе с тем проблема идентификации параметров в рабочих режимах актуальна для прецизионных систем асинхронного электропривода, в которых достижение предельных показателей качества регулирования возможно при максимальном уровне точности и достоверности определения переменных и параметров системы. Уточнение параметров и самонастройка системы позволяет снизить влияние возмущающих факторов и перейти к созданию принципиально новых алгоритмов управления на основе методологии пространства состояний. В современном электроприводе это сводится к изменению амплитуды и частоты питающего напряжения при пусках, торможениях, реверсах, поддержании на заданном уровне или регулировании скорости вращения ротора, непосредственном управлении электромагнитным моментом при различных возмущающих воздействиях. Для решения перечисленных задач управления требуется максимально подробная и достоверная информация о переменных состояния ЭМС, зависимых и независимых параметрах. Названная информация и должна быть получена путем непрерывного мониторинга процессов в электроприводе и идентификации электроприводов в реальном масштабе времени.

Несколько принципиально разных подходов к решению этой задачи разрабатываются в настоящее время. Анализируются методы стохастической идентификации, при которых процессы в электроприводе рассматриваются как случайные, а параметры динамической системы определяются спектральными и корреляционными методами. Предлагается динамическая идентификация асинхронной машины на основе анализа переходных процессов классическими методами теории управления. Там же применена комплексная методика идентификации с применением активных и пассивных методов, методов оценивания с использованием рекуррентного метода наименьших квадратов, фильтра Калмана и поисковых методов с автоматическим определением параметров и переменных в реальном времени.

Современный регулируемый асинхронный электропривод представляет собой симбиоз достижений в области силовой электроники, электромеханики и микропроцессорной техники. Высокий порядок и нелинейность уравнений, описывающих электромагнитные и электромеханические процессы, зависимость параметров машины от температуры и степени насыщения магнитной цепи, ряд других допущений существенно усложняют систему управления электроприводом, зачастую не позволяя при анализе и синтезе дискретных систем управления пользоваться классическими подходами теории управления. Реализация эффективных законов управления становится возможной только с использованием наблюдателей, если известны текущие значения переменных системы и её параметров, определяющих состояние электропривода. По этой причине, при создании новых законов управления, в центре внимания разработчиков всегда были вопросы параметрической идентификации электропривода. Эти задачи решались в работах , , B. JI. Грузова, , и др.

Решенные в настоящее время задачи идентификации обеспечивают качественную оценку параметров асинхронной машины по результатам предварительных испытаний или на основании анализа усредненных во времени значений наблюдаемых переменных. Однако не позволяют проводить оперативную коррекцию параметров системы при дрейфе параметров в процессе работы.

Современные средства микропроцессорной техники открывают новые возможности в реализации алгоритмов идентификации и позволяют вплотную подойти к решению этой задачи в режиме реального времени, путем обработки мгновенных значений переменных и уточнения на этой основе изменяющихся параметров электропривода. Переход к идентификации с учетом мгновенных значений наблюдаемых переменных позволяет выявить на интервалах дискретного времени процессы, с высокой степенью точности описываемые системами линейных дифференциальных уравнений. Быстродействие и функциональные возможности микропроцессорных систем позволяют применить новые методы идентификации для коррекции флуктуаций параметров непосредственно в рабочих режимах без снижения базовой функциональности.

Актуальность тематики исследования обусловлена востребованностью отечественных инновационных разработок в области приводной техники. Необходимость в таких разработках вытекает из закрытости программно-алгоритмического обеспечения и идентификационных моделей, реализованных зарубежными производителями в серийно выпускаемых преобразователях частоты, где вмешательство пользователя в базовые алгоритмы управления и идентификации электропривода практически исключено.

Рекомендации по содержанию работы (содержание теоретической и экспериментальной частей корректируется по указанию научного руководителя или по заданию предприятия-заказчика при выдаче задания на выполнение работы) :

Введение.

1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ПАРАМЕТРЫ АСИНХРОННЫХ ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ.

1.1. Системы координат и векторные модели асинхронной машины.

1.2. Математическая модель асинхронного двигателя в переменных тока статора и потокосцепления ротора в неподвижной системе координат.

1.3. Математическая модель асинхронной машины во вращающейся координатной системе, ориентированной по вектору потокосцепления ротора.

1.4. Системы прямого управления моментом.

1.5. Математическая модель асинхронной машины, приведенная к нормальной форме Коши.

1.6. Математическое описание вращающегося магнитного поля в трехфазной системе.

1.7. Выводы и задачи исследования.

2. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ АСИНХРОННЫХ ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ.

2.1. Резидентные средства идентификации электроприводов с векторным управлением.

2.1.1. Сопоставительный анализ идентификационных показателей.

2.1.2. Система параметров и средств идентификации электроприводов на основе преобразователей частоты Omron.

2.1.3. Система параметров и средств идентификации электроприводов на основе преобразователей частоты Mitsubishi.