无速度传感器矢量控制

无速度传感器矢量控制技术的行业现状与展望The Comprehensive Status Analysis and Future DevelopmentTendency of Sensor-less Vector Control (SVC) Technology1 引言交流传动在高性能场合的应用始于矢量控制概念的引入，包括直接磁场定向与间接磁场定向控制。

尽管这一概念早在60年代就已出现，并由Siemens 的Blaschke博士于1972年正式提出，但是真正应用还是在微电子技术发展的二十年后。

矢量控制从基本原理上讲能够获得优异的动静态特性，但是对电机参数的敏感性却成为实际应用中必须解决的问题。

驱动器通过启动前的自整定以及运行过程中的在线整定，适应电机参数变化，保持矢量控制的动静态性能，这些复杂的自适应控制算法都必须通过强大的信号处理器才能完成。

近年来随着半导体技术的发展及数字控制的普及，矢量控制的应用已经从高性能领域扩展至通用驱动及专用驱动场合，乃至家用电器。

交流驱动器已在工业机器人、自动化出版设备、加工工具、传输设备、电梯、压缩机、轧钢、风机泵类、电动汽车、起重设备及其它领域中得到广泛应用。

随着半导体技术的飞速发展，功率器件在不断优化，开关速度在提高而损耗在下降，功率模块的功率密度在不断增加;数字信号处理器的处理能力愈加强大，处理速度不断提升，交流驱动器完全有能力处理复杂的任务，实现复杂的观测、控制算法，现代交流传动的性能也因此达到前所未有的高度。

以代表交流驱动控制最高水平的交流伺服为例，其需求随着新的生产技术与新型加工原料的出现而迅速增长。

据相关统计，高性能交流伺服驱动器数量的年增长率超过12%。

伺服驱动中应用最多的电机是异步电机及同步电机，额定功率从50W到200kW，位置环、速度环以及转矩环路的典型带宽分别为60Hz、200Hz 以及1000Hz。

交流电机驱动中的大部分问题应当说在当今的驱动器中已经得到解决，相关的成熟技术提供了被业界广泛接受的解决方案，并在许多领域中得到成功应用，因此从基本结构上来讲，交流驱动器的现有设计方案在未来的几年中不会有大的变化。

现在，交流驱动器开发的一个重点是如何将驱动器与电机有机地结合在一起，开发出更低成本、高可靠性、高性能“驱动模块”。

基于这一思路，为进一步减小成本、提高可靠性，开发人员在如何省去轴侧传感器以及电机相电流传感器进行了深入的研究，特别是高性能无速度传感器矢量控制(SVC)的实现吸引了各国研发人员的广泛关注，并已成为近年来驱动控制研究的热点。

随着具有强大处理能力的数字信号处理器的推出，实现该控制方式所需要的高鲁棒性、自适应的参数估计以及非线性状态观测成为可能，新的无速度传感控制方案不断推出。

Siemens、Yaskawa、Toshiba GE、Rockwell、Mistubishi、Fuji等知名公司纷纷推出自己的SVC控制产品(本文所指SVC均针对异步电机)，控制特性也在不断提高。

SVC目前已在印刷、印染、纺机、钢铁生产线、起重、电动汽车等领域中广泛应用，在高性能交流驱动中占有愈来愈重要的地位。

2 无速度传感器矢量控制的优势概括来说，无速度传感器矢量控制可以获得接近闭环控制的性能，同时省去了速度传感器，具有较低的维护成本。

与传统V/Hz控制比较，无速度传感器矢量控制可以获得改进的低速运行特性，变负载下的速度调节能力亦得到改善，同时还可获得高的起动转矩，这在高摩擦与惯性负载的起动中有明显的优势。

正是由于这些驱动特性，该控制技术已逐渐成为通用恒转矩驱动应用的选择。

事实上，基本上所有的AC驱动厂家都提供该控制模式。

Schneider公司的驱动市场经理Susan Bowler认为，该控制模式的吸引人之处在于利用最小的附加费用获得大大增强的性能，包括低速特性、转矩响应及定位能力等。

由于其性能接近伺服驱动，公司在拓展需要更精确负载定位控制的场合。

该公司的第三代Altivar无速度传感器驱动产品具有自调谐特性，确保驱动器在电机运行参数随时间发生变化的情况下仍然能够持续优化电机运行特性，控制算法在设定速度上计算优化的电机电压以获得最大的转矩输出。

电机的模型已经考虑了热效应的影响。

Siemens交流驱动产品经理Kirkpatrick的观点是，目前大多数的AC驱动产品默认都是SVC控制。

闭环磁通矢量控制(FVC)只是在一些需要更严格速度控制及零速转矩控制的场合应用。

由于FVC成本较高，码盘、电缆及其安装接线等涉及问题较复杂，其销量不大。

3 无速度传感器矢量控制的现状无速度传感器控制这种感应电机的高级驱动方式填补了高性能闭环控制与简单开环控制之间的空档，其价格与所提供的驱动性能相称。

尽管省略了闭环控制中使用的速度传感器，SVC仍然需要采用电压、电流传感器对电机进行控制，在高速运算处理器的平台上通过使用复杂的电机模型与高强度的数学运算，对传感器输入信号进行处理获得电机控制所需的磁通与转矩分量，再通过自适应的磁场向量方法实现解耦控制，以获得良好的动态响应。

应当说，该控制方式目前没有标准的解决方案，在过去的十几年里研究人员发表了不少论文，提出了许多不同的思路，而事实上许多公司在其通用变频器中亦采用了各自不同的无速度传感器控制方案，其驱动性能不尽相同，这与方案的内核是基于V/Hz或者磁场定向有关。

大多数的无速度传感器交流驱动都属于无速度传感器矢量类型，而直接转矩控制(DTC)则属于另外一种。

Rockwell的Kerkman认为，高性能的无速度传感器控制源于闭环磁场定向磁通矢量控制，其控制基于转子磁通矢量;而相对性能较低的方案则基于定子磁通矢量和一些简单的控制算法。

SV控制技术中滑差频率的准确估测是困难所在，计算该频率所需的量对SVC来讲都是基本的控制量，因此它涉及到多方面的问题。

Siemens标准传动R&D的Eckardt则认为，在高速电机磁场可以直接根据电机反电势计算获得，在低速(特别是零频附近)，定子磁通的计算较为困难;而在零频，理论上定子磁通是不可观测的。

图1示出了Rockwell的FORCE系列产品控制框图。

该产品使用了一种简化的电压模型，该模型依赖的参数对电机运行温升变化不敏感。

图1 SVC控制方案(Rockwell)在Mitsubishi公司，高级磁通矢量控制代表了最新的无速度传感器控制技术。

该技术对公司之前于1993年开发的技术进行了进一步的优化，旨在提高低速无速度传感器运行时的输出转矩与运行稳定性。

该公司交流驱动市场部经理Kantarek认为，SVC控制的优良特性可以应用到绝大多数恒转矩运行场合，特别是那些需要高起动转矩及低速平滑运行的场合，而且SVC驱动器目前已经发展到可以替代DC驱动。

根据Kantarek的介绍，Mitsubishi 的SVC控制首先采用了电机内部特征模型，之后通过自整定每几个毫秒采样一次电机模型，驱动器将输出电流分解为激磁与转矩电流。

通过相应的电压补偿保证电机定子磁通在一个稳定值上，并进一步计算转差频率。

直接转矩控制(DTC)为另外一种当今引起广泛关注的无速度传感器控制解决方案[30], ABB公司于1995年推出了其直接转矩控制产品ACS600，目前升级至ACS800。

其控制框图如图2所示，DTC采用了单独的环路对电机的速度及转矩进行控制。

ABB交流驱动R&D 经理Gokhale解释说，“DTC自开发之初就是一种无传感器控制的结构，它从本质上说是一种转矩控制方案，而不是矢量控制。

”从图2可以明显看出，DTC除去了典型矢量控制中的电流调节器或电压指令生成环节。

代之的是两个滞环控制环节，每25μs分别对磁通及转矩进行估计与控制。

在该控制结构中, 低速磁通辨识的积分漂移以及定子电阻变化的影响直接限制了驱动器的最低工作范围。

由于系统没有中间转矩电流、磁通电流控制环节, DTC缺乏直接电流控制。

总体来讲, DTC直接控制转矩, 间接控制电流。

图2 DTC控制框图(ABB)正是由于以上一些特点，一些研究人员将DTC称为本质上的“高级标量控制”。

限于篇幅，本文将不再展开，以下将只针对SVC进行相关阐述。

SVC控制的关键在于正确的转速估计与解耦控制，但这两者之间又存在相互耦合的关系。

转速估计的精度不仅决定于测量的定子电压与电流，同时与电机参数密切相关。

在数字化电机控制系统中，转速估计的精度又与采样频率以及反馈信号的分辨率有关，而转速估计的精确程度不仅影响到速度控制的准确度, 会影响到速度环路补偿器的设计。

这些问题环环相扣, 稍有失误甚至会影响到系统的稳定性。

SVC技术要实用化，必须解决几个基本问题:磁通辨识、速度估计以及参数适应性。

过去十几年里，研究人员开发出了多种磁通辨识与转速估计方法。

应用较为广泛的磁通辨识模型包括:开环电压模型[9]、闭环复合模型[3]以及自适应磁通观测模型[2]。

开环电压模型在低速存在积分漂移，对参数较为敏感，通过引入低通环节或多重级连低通环节解决积分漂移引起的发散问题，但是会引入幅值与相位失真，因此高性能的无速度传感器控制必须引入适当的补偿方法;闭环复合模型通过计算电压模型与电流模型间的估计误差完成高低速两种模型的平滑切换，在实际设计时通常需要选择合适的增益;自适应磁通观测模型通过自适应环节消除参数变化对磁通观测的影响，可应用于直接转子磁场定向控制。

速度估计的方法有的是根据电机端电压及电流来估计转速，有的则是利用观测器来估计转速。

转速估计的基本思路在于利用定子电压、电流与频率来计算转子的速度，这些方法基本上可分为:(1) 以滑差频率为基础的转速估计方法[17]-[19];(2) 以磁场定向为基础的转速估计方法[20]-[28];(3) 以自适应控制为基础的转速估计方法[29];(4) 以观察器为基础的转速估计方法[31]-[36]。

其中以磁场定向为基础的转速估计法由于其快速性与较高的准确度，已成为行业设计的主流。

无论是磁通辨识还是速度估计，对参数的依赖性都较强，也正是因为如此SVC与采用速度或位置传感器的闭环磁通矢量控制(FVC)相比，对电机参数的变化更为敏感，在速度调节与转矩响应等动态指标上要落后于FVC控制。

目前业界对SVC参数整定的设计包括初始整定与在线整定两种。

在初始整定中，一些厂家只需输入电机铭牌参数，另外一些厂家则需要进入单独的静止、旋转参数辨识(离线辨识)。

例如，GE Fuji生产的AF-300 G11动态转矩矢量控制驱动器中提供离线与在线整定两种方式。

该产品有一个子程序跟踪电机运行状态，观测由于温度或负载变化引起的参数变化。

通过在电机运行过程中不断刷新电机参数，并利用其独特的数学模型调节电压及电流，达到优化电机低速运行性能的目的。