基于神经网络的PMSM输出转矩温度补偿策略

马正雷,张 倩,钱 喆,王群京

(安徽大学,合肥230601)

0 引 言

永磁同步电机(以下简称PMSM),特别是钕铁硼材料的PMSM,由于其调速范围广、功率因数大、效率高的优点,在高性能混合式牵引电动车中得到广泛应用[1]。但是在实际应用中,永磁材料特别是铁氧体永磁和钕铢硼永磁材料对于温度的敏感性很大,从冷态(低温环境温度)运行到热态(高温环境温度加温升)温度提高100℃,则钕铁硼永磁电机的每极气隙磁通量将减少10%以上。如果再计及电枢电阻随温度升高而增大导致电阻压降增大和电枢反应的去磁作用,变化率还会增加。这些因素明显地影响着电机运行的性能[2]。因此,研究温度对于PMSM输出转矩的影响以及提出相应的温度补偿策略具有重要意义。

近年来国内外对于PMSM的温度基本上采用具有快速计算速度的集中参数热网络法和具有较高精度的温度场有限元方法进行分析。文献[3]分析了在电机运行中线圈绕组随着温度的升高,引起电机参数变化并估算了温度升高对于PMSM磁链和转矩的影响。其研究成果表明:在PMSM运行转速为1 200 r/min时温度对其影响较小,而在120 r/min时温度对其影响较明显,甚至系统不稳定。文献[4]利用有限元方法综合考虑热、电磁和控制策略的损耗和瞬态温升的非线性仿真分析。瞬态温升分析显示线圈绕组端部温度最高成为薄弱环节;短时间工作时,绕组比永磁体温度高,但在连续或者循环运行时两者温差不大。文献[5]提到因温度变化导致PMSM转矩出现波动,为应对温度的影响采用非线性鲁棒控制的方法进行机理建模和仿真分析。已有的研究主要关于如何建立线性模型来描述退磁曲线和退磁行为对于温度的依赖性,以及基于有限元分析的场效应模型,但是对于因温度升高而引起电机输出转矩的降低,没有提出相应的解决方案。

本文首先分析了永磁材料的剩磁和矫顽力会随着温度的变化情况,进而得到温度对永磁体磁链的影响,根据仿真的得到的数据使用曲线拟合的方法建立温度方程。在前期先验知识获取的基础上,根据电机状态方程以及定子电阻和永磁磁链的温度方程搭建带有温度扰动量的PMSM Simulink模型。接着,设计并实现了基于AVL实验平台的PMSM温度循环实验。获得样本数据训练BP神经网络,同时使用思维进化算法(以下简称MEA)对BP神经网络的权值和阈值进行优化[6]。再基于搭建的BP神经网络模型设计控制器运,对经典的矢量控制系统进行改进,实现PMSM的输出转矩温度补偿。最后通过仿真结果来验证PMSM输出转矩的温度补偿策略的有效性。

1 温度对于永磁体剩磁和矫顽力的影响分析

永磁体的消磁曲线对于温度十分敏感,升高的温度会导致永磁体的不可逆消磁,所以必须要将温度因素考虑进电机的性能中[7]。温度对于永磁体场效应的影响,可基于有限元分析进行建模[8-10],但基于此类模型无法直接进行控制器设计。本研究使用ANSOFT Maxwell 2D建立N38EH永磁电机模型参数,作为先验知识,分别获取温度从25℃变化至150℃,A相的磁链仿真结果。磁链在25℃时的分布的仿真结果如图1所示。矫顽力Hc和剩磁Br与温度T的关系如下:

图1 转子磁通分布仿真图

式中:T0=25℃是参考温度;α1=-0.09%和α2=-0.5%是温度系数;Br(T0)=1.29 T;Hc(T0)=-907 kA/m为参考温度下矫顽力和剩磁的初始值,均为该型号PMSM的产品说明手册中的N38EH永磁体参数。定子电阻随温度升高或降低发生线性变化,拟合公式如下:R(T)=R0+ΔR=R0(1+αΔT/100),α是铜电阻随温度变化时的电阻温度系数;R0是25℃时定子电阻阻值。

2 带温度扰动量的PMSM Simulink模型搭建

由于现有的PMSM模型中没有温度这一扰动量,因此很难仿真研究温度对于PMSM输出转矩的影响,亦无法提出相应的补偿策略。在此根据电机的状态方程和相应的温度方程,搭建带有温度扰动量的PMSM仿真模型。

假设电机电流为对称的三相正弦波电流,忽略转子阻尼,铁心饱和,铁耗。PMSM在d-q坐标系下

忽略摩擦损耗等,电磁转矩公式:

式中:id和iq是定子电流在d-q轴上的分量;λm是永磁体的永磁磁链;p是极对数;R是定子电阻;Ld和Lq是电感在d-q轴上的分量;Jm是转动惯量;Bm是粘性摩擦系数;ωr是电机转速;Tl为负载转矩。

考虑温度与对输出转矩的影响,在式(2)和式(3)以及R(T)=R0+ΔR=R0(1+αΔT/100)和λm=0.044 41～0.000 008 929的基础上,搭建了含温度扰动的Simulink的电机模型[8],如图2所示。

图2 带温度扰动量的PMSM的Simulink仿真模型

图2 的模型由Subsystem,Subsystem1,Subsystem2,Subsystem3组成。各个子模块的搭建方法相同,这里以Subsystem1为例,该模型是根据式(2)中

图3 Subsystem1子模块

3 BP神经网络与思维进化算法

3.1 实验数据以及试验平台

本实验中使用的PMSM的极对数是12,电机的额定功率是20 kW,转子使用的是N38EH钕铁硼永磁体。图4为实验所用的PMSM及测试平台。

图4 PMSM及测试平台

本文在AVL试验平台上对该电机做数组温度循环实验。电机转速及所记录参数如表1所示。

表1 电机温度循环实验表

这些实验数据将由上述AVL试验平台记录并导出,其操作界面如图5所示。将这些数据用来训练BP神经网络,并以此设计BP神经网络温度补偿器来对电机的输出转矩进行补偿。

图5 AVL操作界面(截图)

3.2 BP 神经网络

网络结构如图6所示。

图6 BP神经网络结构图

3.3基于思维进化算法的BP神经网络优化

BP神经网络实现了从输入到输出的映射关系,

由于系统有3个输入1个输出,所以本文选用的BP网络结构是3-5-1,即输入层有3个节点,隐含层有5个节点,输出层有1个节点。其中隐含层中的激活函数是双曲正切s型函数,输出层的激活函数是线性函数,输入层到隐含层的连接权值为w1,隐含层的阈值为θ1,隐含层到输出层的连接权值为w2,阈值为θ2,激活函数采用双曲正切s型函特别适合求解内部机制复杂的问题,具有较强的非线性映射能力[11]。它能够通过学习自主提取输入输出间的合理映射关系,并将学习内容记忆于连接权值中。权值和阈值的选取,对神经网络的逼近能力和拟合效果有至关重要的影响,本文引入MEA算法[12],对所选用的BP神经网络进行参数优化。根据BP神经网络拓扑结构,将解空间映射到编码空间,每个编码对应着一个解。本文中的网络拓扑结构是3-5-1,本文的编码长度是26。

将空间映射到编码空间,每个问题对应一个解。本文的BP神经网络拓扑结构为3-5-1。然后利用思维进化方法,经过不断迭代,输出最优个体,并以此作为初始权值和阈值,训练神经网络,设计流程如图7所示。

图7 程序设计流程图

4 PMSM基于神经网络的温度补偿控制器设计

在不改变原有车载PMSM的硬件结构基础上,增加基于神经网络的温度补偿策略,提高电机输出的平稳性,结合PID控制器来构造一个易于实现的动态神经网络系统。图8就是温度补偿系统的神经网络控制器的控制框图。

图8 温度补偿系统的神经网络控制器的控制框图

系统的具体控制过程:首先转矩检测信号Te和转矩指令信号Teref之间相比较,再和经过由BP神经网络输出的转矩补偿ΔTeref相比较,经由PI调节器的调节输出指令信号Idref和Iqref,其中Idref和Iqref以及温度T将作为BP神经网络的3个输入,神经网络构建的一个闭环对转矩进行前馈补偿。定子侧的三相交流电经Clarke变换、比较经过电流环PI调节器得到d-q坐标系下的Vdref和Vqref,在经过Park逆变换得到α-β坐标系下的Vdref和Vqref,逆变采用的是SVPWM方式,可输出6路PWM信号用以驱动三相逆变器中的IGBT,其产生电压幅值、频率可变的三相交流电到定子电枢中,从而驱动电机。

5 仿真结果与分析

根据微分方程搭建的电机模型在控制系统中进行仿真分析,仿真结果如图9所示。在给定转矩为80 N·m时,在0～10 s时,电机开始运行并逐渐进入到稳定运行状态,在10～30s电机温度逐渐由25℃上升到150℃,可以发现当系统中未加入温度补偿器,电机的输出转矩由78.783 9 N·m变为75.739 1 N·m,下降了3.044 8 N·m。而加入了温度补偿后其系统的输出转矩由78.783 6 N·m变为77.342 1 N·m,下降了1.441 5 N·m。输出转矩得到了有效的补偿。

基于该模型,对车用PMSM温度补偿器进行仿真验证,从仿真结果可以看出,在系统中加入输出转矩的温度补偿控制器之后,因温度上升引起的转矩脉动减小,输出转矩和期望的设定值十分接近,证明所提出的温度补偿策略是有效的。

图9 加入神经网络温度补偿器的仿真结果

6 结 语

将神经网络的非线性逼近能力以及其分布式结构所具有的容错性和逆系统解耦线性化的特点结合起来,用以搭建构造神经网络的系统,就可以得到具有良好鲁棒性和适应性的控制器。本文中我们结合PID控制器来构造一个易于实现的动态神经网络系统,实验结果表明其用于对电机输出转矩的温度补偿策略是有效的。

PMSM对转矩精度控制要求很高,关系到驾驶的舒适度和满意度,本文研究力矩输出与温度补偿问题。但目前采用的是DSP28335控制器,在实际整机运行调试中,尚未把神经网络算法加入到程序中,而是采用MAP图离线标定,通过查表法实现温度补偿,仅达到基本要求,精度有待提高。未来将更换新型控制器,应用本文提出的控制策略实现力矩的精确控制。

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