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基于差分进化算法的异步电动机直接转矩控制

A.Gopi1, T.Vamsee kiran2
  1. 学生[P];[j],印度理工大学电子电气工程学院,印度安得拉邦
  2. 印度安得拉邦MIC技术学院电子电气设备、DVR系副教授及博士
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摘要

传统的异步电机直接转矩控制(DTC)会产生不理想的转矩和磁链脉动。直接转矩控制通过对Kp、Ki值的不断调整来改善系统在低速下的性能。本文采用差分进化(DE)算法对调速控制器的参数Kp、Ki进行调整,使转矩脉动、磁链脉动和定子电流畸变最小化。基于DE的PI控制器导致电机保持恒定速度,而不管负载转矩波动。

关键字

差分进化,直接转矩控制,PI控制器

介绍

由于其坚固的结构和成本,感应电动机是交流驱动器中使用最广泛的机器。为了控制异步电动机的转矩和磁链,根据文献有不同的策略。直接转矩控制是变频驱动中用于控制异步电动机的方法之一。直接转矩控制已经出现在过去的十年,成为一个可能的替代方案,众所周知的矢量控制的感应电机。在直接转矩控制中,通过选择合适的逆变器状态直接控制定子磁链和转矩。调速器(PI控制器)的输出产生参考转矩。然而,如果PI控制器的参数Kp、Ki选择不当,则无法实现完美的控制。传统的直接转矩控制异步电动机驱动会产生不理想的转矩和磁链脉动。直接转矩控制通过对Kp、Ki值的不断调整来改善系统在低速下的性能。采用了许多人工智能技术和随机搜索方法来改进控制参数。
提出了差分进化(DE)来调整速度控制器的参数(Kp, Ki),以最小化转矩脉动、磁链脉动和定子电流畸变。DE被普遍认为是一种可靠、准确、鲁棒和快速的优化技术。DE已成功地应用于解决各种数值优化问题。

感应电机的数学建模

根据式(1)~(5)对异步电动机进行了数学建模。
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常规直接转矩控制

A. DTC策略:

磁场定向法将定子电流矢量解耦成d-q分量。FOC复制直流电机动态。与FOC不同,DTC不复制直流电机的动态,而是根据所需的磁链和转矩选择电压矢量,使其保持在滞回带内。
感应电动机产生的转矩由式给出
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由上式可知,感应电动机产生的转矩取决于定子磁链、转子磁链和它们之间的相位角。
感应电动机定子电压方程由式给出
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通量的变化可以表示为
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这意味着电压矢量改变了磁通矢量。众所周知,二电平逆变器能够产生八个电压矢量。产生一个开关表,它决定了必须施加的电压矢量。电压矢量的选择取决于定子磁链和转矩的位置。电压矢量选择表可以通过三电平逆变器扩展到包含更多的电压矢量。使用PI控制器来控制异步电机驱动的高性能直接转矩控制,其特点是在启动过程中经常出现超调。这主要是由于PI的高值会产生正的高转矩误差。这将使DTC方案控制电机速度,将其驱动到与参考定子磁链相对应的值。在启动时,PI控制器仅通过将其驱动到零边界来作用于错误转矩值。当越过这个边界时,PI控制器控制电机速度并将其驱动到参考值。 Another main problem of the Conventional PI controller is the correct choice of the PI gains . Traditional PI controller using fixed gains may not provide the required control performance for the reason that the induction motor parameters are changing on different operating conditions. To tune the PI controller, lots of strategies have been proposed. The most famous, which is frequently used in industrial applications, is the Ziegler-Nichols method which does not require a system model and control parameters are designed from the plant step response. Tuning using this method is characterized by a good disturbance rejection but on the other hand, the step response has a large percentage overshoot in addition to a high control signal that is required for the adequate performance of the system. Another technique uses frequency response methods to design and tune PI controller gains based on specified phase and gain margins as well as crossover frequency. Furthermore, root locus and pole assignment design techniques are also proposed in addition to transient response specifications. All these methods are considered as model based strategies and then the efficiency of the tuning law depends on the accuracy of the proposed model as well as the assumed conditions with respect to actual operating conditions. All these techniques takes a more time fortuning the PI controller. To overcome the stated problems, an adaptive PI controller has been proposed to replace the classical PI controller where the proportional and integrator gains are tuned by the Differential Evolution algorithm.
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差分进化算法

DE算法是由Storn和Price在1995年提出的。它是一种基于种群的遗传算法,采用变异、交叉和选择等方法。在构造更好的解方面,遗传算法依赖于交叉操作,而DE算法依赖于突变操作。DE首先随机初始化总体,以均匀地覆盖整个搜索空间。群体中的每个个体通过突变算子进行扰动,并通过交叉算子进行组合。这些运营商产生了一个由最有前途的解决方案组成的新群体。新种群中的每一个个体都经过评估,并被选入下一代。当适应度函数的最佳个体满足优化准则,或者迭代次数达到最大指定迭代次数时,优化终止。
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A. DE算法步骤:

Step.1:初始化
•初始化人口大小(np)和世代(n)。
•初始化突变因子(F)和交叉率(CR)。
•在DE搜索的早期,即t = 0时,将问题自变量初始化在其可行数值范围内的某个位置。
•人口载体图像其中np是总体规模。
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•通过替换目标函数中变量的值来确定适应度向量(FV)。
Step.2:突变
•在突变过程中,由种群载体的初始值生成新的种群载体。
•对于捐赠载体的创建,第i个成员要经过以下步骤。
i.从当前总体中随机选择三个不同的成员Xr1, Xr2, Xr3,并且与当前成员不重合。
2将突变因子与任意两个成员的差值相乘,并将这个缩放后的差值与第三个成员的差值相加。
V (t) = Xr1 + F * (Xr2-Xr3)
突变因子一般在0.4 ~ 1.0之间。
Step.3:交叉
DE算法一般采用两种交叉方案,
1 .指数交叉与2。二项交叉
本文采用二项式交叉格式,其表达式为:
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u(t)表示将与父结点X(t)竞争的子结点。
U (t)有新的总体,所以我们可以确定新的适应度函数。
新健身=[-]np 1
Step.5:选择
•在选择过程中比较新旧适应度值。
•DE实际上涉及到适者生存原则的选择过程。选择过程可以表示为:
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结果与讨论

在DTC系统中考虑了由DE程序得到的Kp和Ki的优化值,并对结果进行了观察。为了验证基于DE的DTC的性能,我们应用了不同的负载扭矩,如图4(a)、5(a)、6(a)和7(a)所示。图4(b)、5(b)、6(b)和7(b)所示为基于DE的DTC与传统基于PI的DTC的电机转速波形对比。
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直接转矩
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结论

本文提出了一种基于直接转矩异步电动机的DE调谐PI控制器。DE调谐PI控制器也提高了DTC系统的调速能力。仿真结果表明,该方法具有较好的转矩和磁链响应特性。命令磁链优化方案减小了转矩脉动。可以得出结论,与传统的DTC系统相比,基于DE的DTC系统性能更好。

参考文献










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