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怎样去调试永磁同步电机FOC矢量控制中电流环PI控制器的参数

怎样去调试永磁同步电机FOC矢量控制中电流环PI控制器的参数?
如何对Iq,Id进行PID控制器的参数整定?

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吴巧芬

2021-9-23 16:15:33
  1 系统架构
  系统架构是双闭环架构,从内而外分别是电流环,速度环或位置环,有感FOC算法可以参考这篇文章《有感FOC算法学习与实现总结》。所以在这环环相扣的系统中,内环的电流环显得格外重要,电流环需要快速响应,稳点性好的特点。
  系统架构图如下:
  
  在FOC算法中,将系统交流同步电机的控制系统解耦为以转子为参考坐标的DQ交直轴旋转坐标,相关坐标变换可以参考《FOC中的Clarke变换和Park变换详解(动图+推导+仿真+附件代码)》,因此最终只需要控制IqI_qIq,IdI_dId就可以像控制直流电机一样的方式对交流同步电机进行控制。
  这里比较关键的是如何对IqI_qIlq,Id进行PID控制器的参数整定。
  2 转矩模型
  2.1 交直轴电压方程
  这里先不讨论前面的电流采样和坐标变换,在得到Iq和Id之后,就要通过PI控制器,具体如下:
  Iq在经过PI控制器之后,可以得到 Uq;
  Id在经过PI控制器之后,可以得到 Ud;
  这里也就是为什么使用PI控制器的原因了,下面看一下在电机模型中,Iq和Uq,Id和Ud的关系如下;
  
  d 轴:
  ud为电机直轴电压;
  id为电机直轴电流;
  Ld为电机直轴电感;
  q 轴:
  uq为电机直轴电压;
  iq为电机直轴电流;
  Ld为电机直轴电感;
  其他:
  R 为电子定子电阻;
  ψd为永磁体的磁链,因为磁链方向和 d 轴方向相同,因此后面都用ψd表示;
  该空间抽象如下图所示;
  
  2.2 转矩方程
  永磁同步电机的转矩方程为:
  
  关于永磁同步电机的类型区别可以参考《永磁同步电机 spmsm 和 ipmsm 的区别总结》,本文只讨论SM-PMSM,表贴式的永磁同步电机因为隐极特性的存在所以Ld=LqL_d = L_qLd=Lq;所以电机的输出转矩方程可以简化为:
  
  np为电机极对数;
  所以不难发现,np为常数,ψd为永磁体的磁链,在无弱磁的情况下,通常为常量;
  因此这里在另id=0的时候,只要控制 iq,就实现对了电机输出转矩的控制。
  补充一下运动方程对于转速控制的解释;
  3 PI 控制器
  idi_did和iqi_qiq经过PI控制器之后的输出被变换成实际的电压Vd和Vq,作用于后续的电机模型,因此通过ud 和uq 电压方程可以知道,PI控制器对电机的参数依赖性比较强,同样的,因此这里有几种方法可以进行参数的整定;
  直接整定法,通过经验试凑进行整定;
  参数测量法,先测量电机Lq,R等参数,大致计算出PI控制器参数范围,然后进行细调整;
  自适应PI参数,这是在TI文档看到的一种方法,能力有限,暂不能展开;
  所以,本文最终介绍的是经验试奏法。
  4 参数调节
  具体按照经典的PID参数调节方法即可,先调节Kp参数,然后再Ki参数,这里需要时刻将反馈值和设定值进行比较,直到达到满意的效果位置。
  4.1 相关理论
  先看PID整定的口诀:
  参数整定找最佳,从小到大顺序查
  先是比例后积分,最后再把微分加
  曲线振荡很频繁,比例度盘要放大
  曲线漂浮绕大湾,比例度盘往小扳
  曲线偏离回复慢,积分时间往下降
  曲线波动周期长,积分时间再加长
  曲线振荡频率快,先把微分降下来
  动差大来波动慢,微分时间应加长
  理想曲线两个波,前高后低四比一
  一看二调多分析,调节质量不会低
  4.2 调试过程
  由于Ld=Lq,这里通过先调试D轴,将Q轴的PI控制器设置为零,这样可以排除Q轴的影响,在单轴达到比较好的响应效果之后,将D轴的PI控制器参数拷贝一份送给Q轴的PI控制器即可,这里很关键;
  只加入比例环节,设定值为1000:
  单纯加入比例环节的时候,可以将Kp的系数逐渐增大,会发现反馈值逐渐靠近给定值,因为没有积分环节的作用,最终反馈值无法达到给定值;
  
  加入积分环节
  发现系统虽然存在超调,但是最终反馈可以稳定在给定值;
  
  对于较大的超调可以适当减少Kp参数,或者使用积分分离PID进行控制;
  关于超调
  因为在启动过程中,电流会很大,所以在频繁启动和制动的过程中,如果无法减少超调,就会出现启动直接过流的情况,这里一定要想办法避免。
  接下来逐步修改参数,直到达到自己满意的效果为止,只能慢慢积累调试的经验,没有太多捷径可言。
  5 总结
  本文介绍了表贴式永磁同步电机FOC矢量控制中电流环PI控制器参数的调试过程,电流环的性能直接影响到整体系统的性能,所以该环节是十分关键的,另外传统的PI控制器可能无法满足系统的性能要求,需要在此基础引入更多的优化算法,比如积分先行,积分分离,积分限幅,模糊PID,神经网络PID等等,具体就需要根据系统的资源和系统指标进行选择。
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