异步电机无速度传感器模型预测控制关键技术研究

Motor control algorithms and PWM control of inverters are usually separately designed in conventional inverter-fed induction motor drives, which fail to achieve optimum performance of the whole control system. Considering the fact that there are finite discrete switching states in power converters, this project plans to employ model predictive control (MPC) based on receding horizon policy, to achieve direct control of inverter switching states by combining the control aims and inverter switching states and considering various nonlinear constraints. As a result, the performance of the whole control system is fully exploited. Firstly, practical methods will be proposed to solve the problems of weighting factors optimization in the cost function of conventional MPC. Meanwhile, the switching frequency reduction will be considered to reduce system losses while maintaining the control performance. Secondly, to further enhance the system performance, multiple-vectors-based MPC is proposed and three key problems, namely vector selection, vector duration and vector sequence, will be investigated. Finally, speed sensorless techniques suitable for MPC will be developed based on the principle of robust control theory. The research outcomes can not only be directly applied to induction motor drives to achieve performance improvement, but also very useful for control of other types of machines and power converters, which has important theoretical significance and practical value.

传统的逆变器驱动异步电机调速系统将电机宏观控制算法和逆变器PWM控制分开独立设计，未能使控制系统的整体性能达到最优。本项目从电力电子变换器只存在有限个离散开关状态这个角度出发，采用基于滚动优化理论的模型预测控制（MPC），在电机宏观控制算法中将控制目标和逆变器开关状态相结合并考虑各种非线性约束，实现对逆变器开关状态的直接控制，使控制系统整体性能得到最大程度挖掘。首先，针对传统MPC中的目标函数权重设计复杂的问题，提出实用的解决方法并研究如何在维持控制系统性能的同时降低开关频率，以降低系统损耗。其次，为进一步提升控制性能，提出多矢量MPC并深入研究解决矢量选择、矢量作用时间和矢量作用次序三个关键问题。最后，基于鲁棒控制理论研究适用于MPC的无速度传感器技术。本项目的研究成果不仅能直接用于异步电机传动以提高控制性能，而且能广泛用于其他类型电机和变换器的控制，具有重要的理论意义和实用价值。

MPC具有原理简单、鲁棒性好、多变量控制和容易处理非线性约束等优点。过去受制于硬件计算能力，MPC在电力电子领域鲜有应用。直到近年来随着微处理器计算能力的提高，MPC才引起了国内外学者和工业界的广泛关注，被认为是继矢量控制和直接转矩控制之后的新一代高性能转矩控制技术。但是，现有的MPC仍然存在一些关键理论和技术问题需要解决，包括计算量大、权重设计麻烦、鲁棒性差、采样频率高、开关频率不固定和稳态脉动大等问题。本项目针对上述问题进行了深入探索，突破了现有单矢量模型预测控制理论的局限，提出了多矢量模型预测控制的系统思想和框架，并解决了其计算量大、权重优化设计、无传感器运行和稳态性能提高等关键问题，在异步电机、永磁电机和双馈电机等实际系统上得到了验证。.针对传统模型预测转矩控制存在的计算量大、权重设计复杂和无速度传感器运行困难等问题，首先提出了一种无需复杂定子电流预测的改进模型预测控制，只需对定子磁链进行预测，使算法复杂性和计算量得到显著降低，进一步采用速度自适应全阶观测器和模型预测控制相结合，实现了无速度传感器运行，系统可以稳定运行在0.5 Hz。其次提出了一种无需权重优化设计的改进MPTC，通过解析推导磁链和转矩之间的关系将转矩磁链控制转化为对等效定子磁链矢量的控制，从而避开磁链权重设计，有效提高了MPTC的实用性。针对传统模型预测转矩控制(MPTC)存在的稳态性能差和开关频率不固定等缺点，提出并建立了多矢量MPTC的系统创新方法，先后提出了非零矢量+零矢量的二矢量MPTC、矢量选择和矢量时间同时优化的改进二矢量MPTC、基于任意双矢量的广义MPTC和三矢量MPTC等四种改进方法，能够以降低一半的采样频率获得30%以上的稳态性能提升，同时开关频率恒定且更低，提高了系统效率。.基于以上研究成果，发表和接收SCI源刊论文17篇，EI源刊论文11篇，申请国家发明专利8项(授权5项)，在IEEE国际学术会议作口头报告10次，获得2013年国际电机与系统会议杰出论文奖。在机械工业出版社出版译著《电机传动系统控制》(国际电气工程先进技术译丛)和专著《异步电机无速度传感器高性能控制技术》(电力电子新技术系列图书)。应邀在2014年第1届电力电子技术及应用国际会议做3小时大会专题报告，系统介绍了多矢量MPC的思想和研究成果，引起国内外学者的广泛关注.