Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Техника arrow Электрические машины, элетропривод и системы интеллектуального управления элетротехническими комплексами

Экспериментальные результаты применения нейронной сети на базе программируемой вентильной матрицы

Рассматриваются математические принципы и алгоритмы, лежащие в основе метода управления трехфазным асинхронным двигателем без датчика с применением нейросетевой логики.

В основе предлагаемого метода управления двигателем лежит классическая схема ШИМ-АД с обратной связью по току статора.

Асинхронный двигатель представлен в виде эквивалентной трехфазной схемы из элементов R, L и е, параметры которой определяются из векторной модели асинхронного двигателя.

В соответствии с данной схемой напряжение на двигателе можно представить в виде уравнения

В координатах статора параметры эквивалентной схемы определяются следующим образом:

Следовательно, пространственный вектор й — это напряжение питания двигателя, I — ток статора, а внутреннее напряжение ё — величина, характеризующая рабочие параметры двигателя (скорость и ток ротора).

При проведении исследований используется трехфазный АД со следующими параметрами: Rs = 5,9 Ом; Rr = 4,62 Ом; Lso = 22,0 мГн; Lm = 24,0 мГн; Lm = 809,0 мГн; zp = 1; Р = 2,0 кВт.

Предложенный алгоритм управления скоростью основан на двух принципах:

  • • информацию о скорости получают путем анализа амплитуды и/или сдвига фаз между двумя пространственными векторами электромагнитных величин из схемы замещения двигателя (е, 0;
  • • скорость двигателя контролируется путем изменения амплитуды и угловой скорости тока статора вектора.

Расчет аргумента пространственного вектора можно производить с помощью аппаратно реализованных нейронных сетей. В результате вычисление сдвига фаз сводится к нахождению разности аргументов пространственных векторов, что позволяет избежать тригонометрических расчетов. Для этого фактический и заданный токи i(k) и /зад (& + 1) рассматриваются как комплексные числа в алгебраической форме. Нейронная сеть определяет направление вектора ошибки тока А/зад и определяет аргумент А/зад вектора ошибки с точностью ±а°.

Данная сеть состоит из п нейронов в одном слое и предназначена для деления комплексной плоскости на 2п секторов (рис. 3.25). Расчет ошибки Аг зависит от количества нейронов п согласно уравнению Деление комплексной плоскости на секторы

Рис. 3.25. Деление комплексной плоскости на секторы

Выход нейрона равен «1», если вершина вектора ошибки тока расположена в активной области, определяемой нейроном на комплексной плоскости, и «О» — в противном случае. Следовательно, для каждого из п секторов получается свой результат.

Полученный бинарный код обладает важным свойством: любая группа последовательных секторов имеет несколько одинаковых битов в определенных позициях соответствующих кодов (табл. 3.2). Один вектор расположен между двумя другими, если он входит в группу секторов между ними. Таким образом, взаимное расположение пространственных векторов может быть определено на основе анализа кодов угловой сети.

Таблица 3.2. Коды, генерируемые угловой сетью с шестью нейронами

Сектор

Угловой

интервал

Код

Л5

ь4

h

h

Ьх

*0

1

О

I/O

о

m

7

0

0

0

0

0

0

2

[15°; 45°)

1

0

0

0

0

0

3

[45°; 75°)

1

1

0

0

0

0

4

[75°; 105°)

1

1

1

0

0

0

5

1105°; 135°)

1

1

1

1

0

0

6

[135°; 165°)

1

1

1

1

1

0

7

1165°; 195°)

1

1

1

1

1

1

8

[195°; 225°)

0

1

1

1

1

1

9

[225°; 255°)

0

0

1

1

1

1

10

[255°; 285°)

0

0

0

1

1

1

11

[285°; 315°)

0

0

0

0

1

1

12

[315°; 345°)

0

0

0

0

0

1

Из вышесказанного видно, что четвертый сектор находится между вторым и шестым секторами, так как его код имеет одинаковые с ними биты Ь5 и Ь0 (см. табл. 3.2). С другой стороны, второй и четвертый векторы имеют одинаковые биты Ь5, Ь2, Ьх и Ь0. Поэтому шестой вектор не находится между ними, так как его код имеет другие биты Ь{ и Ь2.

Оценка величины скольжения может быть выполнена с помощью следующего уравнения:

При этом вектор внутреннего напряжения е рассчитывается в зависимости от «s, /?s и is:

Подставляя уравнение (3.19) в уравнение (3.18), получим:

Расчет скорости скольжения требует проведения операций умножения, вычитания и нахождения производной тока по времени. Производную тока можно приближенно заменить разностью последних двух его значений.

Нахождение аргумента вектора в системе координат статора выполняется с помощью нейронной сети. Функция tg-1 может быть легко реализована в виде небольшой таблицы для значений от 0° до 90°, так как она является периодической и симметричной.

В предлагаемом методе управления скоростью регулируются две величины: скорость ротора сог = созад и угловая частота скольжения со5//) = Q5//,. Это достигается за счет изменения угловой частоты и амплитуды тока статора. Таким образом, система регулирования состоит из двух контуров, первый из которых определяет амплитуду тока статора is, а второй рассчитывает необходимую угловую частоту статора coej. Для обеспечения устойчивости скорости двигателя угловая

Зависимости вращающего момента от частоты скольжения для тока статора от 1 А до 7 А частота скольжения Q

Рис. 3.26. Зависимости вращающего момента от частоты скольжения для тока статора от 1 А до 7 А частота скольжения Q.s/p должна быть внутри интервала [0; u>s/pk). На рис. 3.26 видно, что, регулируя амплитуду тока статора, можно изменять скольжение двигателя при постоянном моменте нагрузки. Если угловая частота скольжения (osip больше заданной частоты Q.s/p, то необходимо увеличить амплитуду тока статора, если меньше — ее следует уменьшить. Для определения величины скольжения используется блок оценки на основе измерения сдвига фаз между векторами esyn и isyn. Следовательно, поддержание угловой частоты скольжения на постоянном уровне эквивалентно поддержанию постоянного угла между данными векторами.

Контур регулирования частоты вращения должен одновременно компенсировать погрешности оценки скольжения двигателя и управлять скоростью вращения ротора. Алгоритм регулирования амплитуды тока статора и частоты вращения можно представить в виде дифференциальных уравнений:

где угол (Зэкв — разница между заданным аргументом а^в вектора ?э^в, эквивалентного esyn, и фактическим аргументом = = arg{?35^(cos//,)} (рис. 3.27).

В упрощенном алгоритме управления скоростью используются следующие функции скорости и функция тока F/.

где KjViK^ — коэффициенты пропорциональности.

В данном случае производная амплитуды тока пропорциональна ошибке по углу (Зэкв, а производная угловой частоты зависит от знака

Траектория вектора Еи соответствующая угловая частота скольжения

Рис. 3.27. Траектория вектора Еи соответствующая угловая частота скольжения

ошибки по частоте статора. Структурная схема системы управления асинхронным двигателем без датчика представлена на рис. 3.28. Она включает в себя регулятор скорости, регулятор тока, АЦП и конвертор, преобразующий величины оом и /зад в заданное значение тока is для регулятора тока.

Результаты моделирования в MATLAB данной системы с двигателем 11,1 кВт показывают значительные улучшения динамических характеристик (рис. 3.29), а также способность поддерживать постоянную скорость вращения ротора при изменении нагрузки (рис. 3.30).

Структурная схема системы управления двигателем без датчика

Рис. 3.28. Структурная схема системы управления двигателем без датчика

Переходная характеристика двигателя с системой управления

Рис. 3.29. Переходная характеристика двигателя с системой управления

Характер изменения скорости (а) при увеличении момента нагрузки (б)

Рис. 3.30. Характер изменения скорости (а) при увеличении момента нагрузки (б)

Данный вид управления подходит только для задач, в которых не требуется высокая скорость переходных процессов.

Проектирование и аппаратная реализация контроллера двигателя осуществляется с помощью программного обеспечения Workview Office 7.31 и Xilinx Foundation 1.4, предназначенного для проектирования, моделирования и тестирования схемы, реализованных на ППВМ.

В соответствии с уравнениями (3.15), (3.16) приращения значения тока, рассчитанные по функции Fh накапливаются в специальном регистре (рис. 3.31). Если значение тока вышло за заданные пределы, процесс накопления прекращается. Производная функции скорости Fw реализована в виде справочной таблицы. Угловая нейронная сеть делит интервал 360° на 36 секторов. Следовательно, в каждом квадранте содержится девять секторов, а справочная таблица может быть смоделирована с помощью функции «case» на языке VHDL:

process(alpha)

begin

case alpha is

when "0000" => F omega <= "00011"; when "0001" => F_omega <= "00011"; when "0010" => F omega <= "00011"; when "0011" => F_omega <= "00100"; when "0100" => F_omega <= "00110"; when "0101" => F omega <= "01000"; when "0110" => F_omega <= "01010"; when "0111" => F omega <= "01100"; when "1000" => F_omega <= "01110"; when others => F omega <= "01111" end case; end process.

Значения функции Fm всегда положительны и добавляются или вычитаются в зависимости от разницы между заданной и вычисленной скоростями ротора. Постоянная величина Qslp добавляется или вычитается из предыдущего результата в зависимости от знака заданной скорости. Данные операции выполняются за счет простых соединений сумматоров и мультиплексоров (см. рис. 3.31).

Проведенное моделирование показало, что рассматриваемый подход незначительно улучшает динамические характеристики электропривода и не оправдан в связи с увеличением общей сложности разработанного контроллера. При этом доказана адекватность работы нейронной сети для управления работой трехфазного асинхронного двигателя. После успешной реализации контроллера двигателя на ППВМ марки Xilinx XC4010XL он был протестирован на небольшом трехфазном асинхронном двигателе (менее 500 Вт).

Реализация алгоритма управления скоростью

Рис. 3.31. Реализация алгоритма управления скоростью

Эксперимент проведен на установке FH2 MkIV производства TecQuipment, в ходе которого проверялась работа нейроконтроллера трехфазного асинхронного электропривода. Установка представляет собой две электрические машины (постоянного и переменного тока) на одном валу и включает в себя датчики скорости и крутящего момента. На рис. 3.32 представлена блок-схема экспериментальной установки, асинхронный двигатель которой питается от ШИМ-пре- образователя на 1GBT транзисторах SKM40GD132D производства Semikron. Преобразователь питается постоянным напряжением от диодного выпрямителя через низкочастотный фильтр. Входное напряжение выпрямителя можно изменять с помощью автотрансформатора, который позволяет плавно регулировать напряжение постоянного тока. 1GBT транзисторы в преобразователе управляются контроллером XC4010XL на ППВМ плате XS40. ППВМ является устройством низкого напряжения, для которого уровень 3,3 В соответствует логической единице.

Блок-схема экспериментальной установки

Рис. 3.32. Блок-схема экспериментальной установки

Уровни напряжения сигналов управления рассчитаны на два типа транзисторов. Сначала интерфейс КМОП (см. рис. 3.32) усиливает выходные сигналы ППВМ до 5 В и направляет их в плату транзисторов. В то же время интерфейс КМОП обеспечивает защиту цепей управления от воздействия сбоев, которые могут возникнуть в питающих цепях. На втором этапе плата усиливает сигналы управления до 15 В для управления IGBT транзисторами.

Токи двигателя измеряются с помощью датчиков Холла и передаются на 10-битный АЦП TLC1550 производства Texas Instruments. В данной конфигурации контроллер на ППВМ использует восемь наиболее значимых битов. Заданная скорость двигателя устанавливается в дополнительном коде с использованием восьми ключей. Эксперимент проведен с использованием контроллера, запрограммированного на языке VHDL с целью определения качества управления скоростью привода.

На рис. 3.33 графически представлены механические характеристики асинхронного двигателя, управляемого контроллером на ППВМ (кривая а) и без контроллера (кривая б). Заданная скорость контроллера составляет 1500 об/с (номинальная скорость двигателя FH90). Графики показывают, что контроллер способен поддерживать скорость вращения ротора практически постоянной, несмотря на большие изменения нагрузки. Преимущество заключается в улучшении механической характеристики.

Механические характеристики двигателя

Рис. 3.33. Механические характеристики двигателя

При наличии нагрузочного момента двигатель разгоняется медленнее, а переходный процесс длится дольше (рис. 3.34). В случае использования контроллера скорости на ППВМ (рис. 3.35) динамические характеристики привода улучшаются. При этом улучшение ограничено двумя факторами: параметрами двигателя и доступными аппаратными ресурсами. Ввиду большого статорного сопротивления и малой мощности испытываемого двигателя невозможно точно вычислить эквивалентный угол скольжения. Однако указанные недостатки свойственны большинству алгоритмов управления скоростью без датчика и не уменьшают преимуществ предложенного алгоритма.

Аппаратная реализация с использованием специализированных микросхем (ASIC) и технологий ППВМ обеспечивает высокую производительность в системах управления. Высокая скорость достигается за счет адаптации аппаратной архитектуры к особым требованиям потока данных. Чем больше параллелизма в обработке данных, тем быстрее выполняется конкретный алгоритм. Параллелизм вычислений свойственен аппаратным нейронным сетям, содержащим сотни элементарных единиц для совместной обработки информации.

Пуск двигателя под нагрузкой без контроллера на ППВМ

Рис. 3.34. Пуск двигателя под нагрузкой без контроллера на ППВМ

Пуск двигателя под нагрузкой при управлении устройством с контроллером на ППВМ

Рис. 3.35. Пуск двигателя под нагрузкой при управлении устройством с контроллером на ППВМ

Гибкость данного подхода заключается в том, что число нейронов, а следовательно, точность регулирования могут быть увеличены или уменьшены в зависимости от поставленной задачи. Размер и архитектура нейронных сетей определяются условиями необходимой точности расчетов и наличием доступных аппаратных ресурсов. При использовании данного подхода основным ограничением является количество доступных аппаратных ресурсов.

 
Посмотреть оригинал
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >
 

Популярные страницы