1 引言
三相異步電動機是現(xiàn)代工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要動力設(shè)備，統(tǒng)計表明世界各國電動機的用電量占總發(fā)電量的50%～60%。由于電動機的效率與負載的大小有關(guān)，當電動機在額定負載附近運行時，其效率和功率因數(shù)都較高;但當負載系數(shù)較低時，其效率和功率因數(shù)都將急驟降低。而實際運行中的電動機，由于電動機產(chǎn)品容量的不連續(xù)性、安全系數(shù)過高的選擇等，使電動機的額定功率總是超過最大可能的峰值負載功率約30%以上。而負載峰值所持續(xù)的時間又往往是遠小于總運行時間，電能浪費的現(xiàn)象非常普遍。我國中小型異步電動機大部分平均負載率在20%～65%之間，特別是機械、紡織等行業(yè)情況更為嚴重。另外，在一些新興的電機應(yīng)用領(lǐng)域，如電動汽車，也對電動機的效率提出了更高的要求。因此，電動機及其拖動系統(tǒng)的效率優(yōu)化對于節(jié)約能源、保護環(huán)境具有十分重要的意義。
2 電機效率優(yōu)化現(xiàn)狀
近幾年，對于電機進行效率優(yōu)化的方法不斷見諸于各類文獻。一般說來,電機節(jié)能的方法被分為三大類。
(1) 損耗模型法(lmc)
即對電機的損耗建立模型，得到一個目標函數(shù)，優(yōu)化此目標函數(shù)來達到效率最優(yōu)的目的。該方法通過對損耗的正確建模實現(xiàn)對系統(tǒng)的解析?；谀Ｐ偷男蕛?yōu)化策略需要檢測或估計電機的轉(zhuǎn)速和電流信號，由電機和損耗模型推導出損耗最小或效率最高時的最優(yōu)磁通值。文獻[1]提出一種在矢量控制中應(yīng)用的損耗模型法。該方案通過控制轉(zhuǎn)矩電流分量idq來調(diào)節(jié)直流環(huán)節(jié)電壓vb; 控制ids使銅損、鐵損達到最優(yōu)平衡，從而令損耗最小。實驗結(jié)果顯示該方案調(diào)節(jié)時間較短，但對于如何消除轉(zhuǎn)矩脈動文獻中并未提及。
通過建立損耗模型來優(yōu)化系統(tǒng)效率的方法，模型的參數(shù)在不同工況下變化明顯，因此其控制精度會受到較大制約，同時運算量也大于其它控制方案。依據(jù)損耗模型來優(yōu)化裝置效率的方法其優(yōu)點是無須添加硬件電路，就可以實現(xiàn)效率最優(yōu)控制，且效率是全局最優(yōu)的，但其有效性顯然取決于損耗模型和參數(shù)的精度。而電機的參數(shù)，尤其是轉(zhuǎn)子電阻隨溫度的變化而顯著變化。很難直接獲取其準確值。雖用參數(shù)辯識技術(shù)可在線解決這個問題，但將給工程實現(xiàn)帶來麻煩。另一方面，損耗模型一般很復雜，最小損耗控制方程的表達式很難直接得到,實用中經(jīng)常要對模型簡化處理，這樣只能實現(xiàn)系統(tǒng)效率的次最優(yōu)。
(2) 最小輸入功率法即搜索法(sc)
該方法通過搜索輸入功率最小點并保持輸出功率恒定，調(diào)節(jié)控制量(如勵磁電流、定子電壓等)為最優(yōu)來尋找效率最優(yōu)點。該方法也是近年來主流的效率優(yōu)化方法。其中包括常規(guī)的定步長搜索算法和近來流行的模糊搜索法。
文獻[2]中討論了基于間接矢量控制的在線模糊邏輯效率優(yōu)化器。通過減小勵磁電流分量ids，使磁通減小。此控制器工作原理是:輸入功率pd被采樣并與上一時刻的值作比較，同時參考上一時刻的的勵磁電流變化量δids,根據(jù)模糊規(guī)則推算出當前的δids。由于此模糊控制器輸出為自適應(yīng)的勵磁電流步長，因此使得收斂速度加快。同時采用了前饋的轉(zhuǎn)矩補償器來消除低頻轉(zhuǎn)矩脈動。在系統(tǒng)暫態(tài)時，ids和iqs都由給定參考值idsref和iqsref提供，進入穩(wěn)態(tài)時，切換到由模糊控制器提供ids，由轉(zhuǎn)矩補償器提供iqs。該方案的缺點是暫態(tài)響應(yīng)緩慢，因為磁通降低，減小了最大轉(zhuǎn)矩能力，所以只在穩(wěn)態(tài)有效。因此該方案不適用于電機啟停頻繁的場合，如電梯，只適用于轉(zhuǎn)速及負載轉(zhuǎn)矩不經(jīng)常變化的場合。同時，優(yōu)化效果與控制算法有很大關(guān)系。優(yōu)點是模糊算法簡單，利于實現(xiàn)，硬件成本投入小，對電機參數(shù)變化不敏感，魯棒性較強，與矢量控制方案配合方便。
最小輸入功率法通過精確測量輸入功率，降低勵磁電流或定子電壓來獲得最優(yōu)效率，該方法不依賴于電機參數(shù)。近年來，人工智能領(lǐng)域的發(fā)展為解決具有非線性、大滯后、時變等特征的系統(tǒng)中的問題提供了有力的工具。將模糊控制等智能算法與搜索方法相結(jié)合得到了較好控制效果。但該類方法還有一些普遍存在的問題亟待解決。如搜索速度慢，容易出現(xiàn)低頻轉(zhuǎn)矩脈動等。因此該類方法不適用于對于穩(wěn)態(tài)性能要求很高的場合。且搜索算法需要實時精確檢測輸入功率，增加了硬件投資。
(3) 恒功率因數(shù)法
該方法最早起源于阿萊克斯公司專利。文獻[3]中提出了將功率因數(shù)法與模糊控制相結(jié)合的方案。其原理為:當電機運行在恒定速度，在損耗最小點時電機的功率因數(shù)恒定且與負載轉(zhuǎn)矩無關(guān)。因此在任意轉(zhuǎn)速下，可以通過使損耗等于該轉(zhuǎn)速下?lián)p耗的最小值來控制功率因數(shù)。該方案令功率因數(shù)作為主要的控制變量，通過調(diào)節(jié)勵磁電流使電機運行在損耗最小點。模糊控制器用來產(chǎn)生準最優(yōu)的功率因數(shù)值，另外通過一個在線調(diào)節(jié)器使得功率因數(shù)命令值達到最優(yōu)。該文獻的實驗結(jié)果顯示功率因數(shù)提高較明顯。在轉(zhuǎn)速分別為1000r/min和1500r/min兩種情況下，功率因數(shù)分別從0.65和0.7提高到0.73和0.75。但該方案調(diào)節(jié)時間太慢，約400s后才達到最優(yōu)狀態(tài)。
功率因數(shù)法的實現(xiàn)不需要電機參數(shù)，無需檢測功率，功率因數(shù)值也易于計算。但這是一種間接節(jié)能法，被控的對象是電機的功率因數(shù)，實現(xiàn)的效果是節(jié)能，異步電動機的最佳功率因數(shù)在其全工作范圍內(nèi)呈曲線變化;這樣，從追求最佳功率因數(shù)而達到最佳節(jié)能目標出發(fā)，就需要在全工作范圍內(nèi)逐點修正最佳功率因數(shù)設(shè)定值。另外，就電機本身而言，不同制造商生產(chǎn)的同一規(guī)格的異步電機，在同一種工況下，其功率因數(shù)呈現(xiàn)一定的離散性;同一臺電機在其新舊壽命期，在同一工況下，其功率因數(shù)呈現(xiàn)出一定的離散性;而且理論與實踐證明，過高的功率因數(shù)值對于異步電動機來說并不節(jié)電?；谝陨显?，若要達到較好的節(jié)能效果，則需實時調(diào)整，增加了系統(tǒng)實現(xiàn)的復雜性和難度。另外，由于專利問題，限制了該方法的廣泛應(yīng)用。其他效率優(yōu)化策略包括降低定子電壓、最小定子電流以及轉(zhuǎn)差頻率控制等，這些控制策略與恒功率因數(shù)控制策略一樣，屬于近似的效率最優(yōu)控制。
3 方案提出
綜合比較以上三類效率優(yōu)化策略，本文提出一種基于異步電機矢量控制的模糊控制效率優(yōu)化策略,采用在矢量控制系統(tǒng)中加入模糊效率優(yōu)化控制器實現(xiàn)。系統(tǒng)控制圖如圖1所示。
圖1 模糊控制系統(tǒng)框圖
當電機穩(wěn)態(tài)運行時，根據(jù)其當前時刻有效輸入有功功率及勵磁電流分量的變化律，通過模糊規(guī)則以某步長降低勵磁電流分量，再計算輸入有功功率，以二次輸入功率的差值為依據(jù)，判斷下次勵磁電流降低的等級，直至在保持速度、電磁轉(zhuǎn)矩基本不變的條件下，使電機的輸入功率最小。這就是模糊控制最優(yōu)效率運行的基本思想，如圖2所示。為了防止由于勵磁電流隨步距變化引起的轉(zhuǎn)矩波動，系統(tǒng)采用一階低通濾波器對勵磁電流命令值進行處理。
圖2 模糊控制器圖
濾波器表達式為:
圖3 隸屬度函數(shù)
4 仿真結(jié)果及結(jié)論
如圖4所示，圖4(a)為輸入功率、圖4(b)為勵磁電流、圖4(c)為電磁轉(zhuǎn)矩、圖4(d)為轉(zhuǎn)速。系統(tǒng)運行5s后加入效率優(yōu)化器。
圖4 仿真結(jié)果
從圖4中可看出，采用效率優(yōu)化策略后，隨著勵磁電流的逐步減小，系統(tǒng)輸入功率有顯著降低。模糊策略的優(yōu)化效果依賴于隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則的正確與有效性，若選擇不當則會導致優(yōu)化效果不佳甚至產(chǎn)生振蕩，使系統(tǒng)不能收斂到最優(yōu)狀態(tài)。仿真表明此方案有效可行。
為了消除由于勵磁電流分量逐漸減小引起的轉(zhuǎn)矩脈動，方案中在勵磁電流命令值后增加了一階低通濾波器，結(jié)果顯示電磁轉(zhuǎn)矩脈動得到有效消除。另外需要指出的是，由于此種策略需要實時檢測輸入功率，因此在實際系統(tǒng)中，在輸入功率檢測環(huán)節(jié)需要加入濾波器，減小由高頻開關(guān)、死區(qū)時間及噪聲帶來的功率突變，從而消除功率突變給算法帶來的干擾。
5 結(jié)束語
本文提出了一種基于模糊算法的異步電機矢量控制系統(tǒng)效率優(yōu)化策略，并進行了分析和仿真比較。結(jié)果表明，該方案能有效地提高異步電機輕載運行時的效率，達到節(jié)能的目的。
模糊控制算法通過精確測量輸入功率，降低勵磁電流或定子電壓來獲得最優(yōu)效率，此類方法不依賴于電機參數(shù)。近年來，人工智能領(lǐng)域的發(fā)展為解決具有非線性、大滯后、時變等特征的系統(tǒng)中的問題提供了有力的工具，將模糊算法控制等智能算法與搜索方法相結(jié)合得到了較好控制效果。但該類方法還有一些普遍存在的問題亟待解決，如搜索速度慢，容易出現(xiàn)低頻轉(zhuǎn)矩脈動等。因此該類方法不適用于對于穩(wěn)態(tài)性能要求很高的場合。當前模糊算法的發(fā)展方向是減少搜索時間和轉(zhuǎn)矩脈動，使之適用于對性能要求更高的場合。
：鞏經(jīng)理
：13915946763
：南京塞姆泵業(yè)有限公司
|
|
|
|
|
|
|
|