无速度传感器变频调速系统转速辨识方法研究

张敬恩

(大连交通大学，辽宁 大连 116028)

摘 要：从电机模型理想化程度的角度将无速度传感器控制策略分为基于理想模型的转速辨识方法和基于非理想特性的转速辨识方法两大类。介绍和分析了几种比较典型的转速辨识方法的理论要点和优缺点，在直接转矩控制基础上设计了无速度传感器变频调速系统模型并进行仿真，给出了试验参数及仿真图形，并提出了今后的主要研究方向是：进一步提高控制系统的动静态特性，改善低速下的性能；增强系统对电机参数变化的鲁棒性；降低系统的复杂性，使得研究成果更为实用化。

关键词：无速度传感器；变频调速；转速辨识

中图分类号：TM921.51；TP212 文献标识码：A 文章编号：1007-3175(2010)02-0018-05

Study on Speed Identifi cation Methods for Speed

Sensor-Less Frequency Control System

ZHANG Jing-en

（Dalian Jiaotong University, Dalian 116028, China）

Abstract: From the angle of ideal perspective of motor models, the speed sensor-less control strategy is divided into two categories of ideal model and non-ideal characteristics to identify rotation speed. Introduction and analysis were made to theoretical key points and advan-tages and disadvantages of several relatively typical speed identifi cation methods. On basis of direct rotation torque control, speed sensor-less frequency control system model was designed and carried out simulation, test parameters and simulation diagram given. Also the future research direction is to raise dynamic and static characteristics of the control system further; to improve performance under low speed; to strengthen robustness of the system to motor parameters change, so as to reduce complexity of the system and to make study results more practical.

Key words: speed sensor-less; frequency control; speed identifi cation

随着电力电子技术、计算机技术和变频调速控制技术的发展，高性能的变频调速系统得到了广泛的应用，其一般离不开速度的闭环控制，这样必须实时获取电机转速。通常人们是利用电机同轴安装高精度的速度或位置传感元件，如光电编码盘和测速发电机等。但速度传感器的存在不仅阻碍了电机向高速化、小型化的方向发展，同时其安装也给系统带来了一些缺陷：(1)系统成本大大增加，精度越高的码盘价格也就越贵；(2)存在同心度问题，安装不当将影响转速的检测；(3)使电机轴向上体积增大，而且给其维护带来一定困难，降低了系统的机械鲁棒性；(4)在高温、高湿的恶劣环境下无法工作，而且码盘工作

精度易受环境条件的影响。

由于以上缺陷，使得人们改为研究无需速度传感器的电机转速辨识方法。20世纪70年代，有学者提出利用电流、电压等易于测量的物理量对电机转速进行辨识的无速度传感器技术，它解决了因安装速度传感器给传动系统造成的上述问题。目前，国外已有实用的无速度传感器通用变频器产品，而国内在无速度传感器变频调速方面的研究起步较晚，与国外有很大的差距。因此开发具有完全自主知识产权的无速度传感器变频产品已成为当务之急。

1 转速辨识方法分类

从电机模型理想化程度的角度可将无速度传感

作者简介：张敬恩(1983- )，女，硕士研究生，研究方向为机电传动与控制。

18无速度传感器变频调速系统转速辨识方法研究 电工电气 (2010 No.2)

器控制策略分为两大类：(1)基于理想模型的转速辨识方法；(2)基于非理想特性的转速辨识方法。

第一类方法是利用电机的数学模型和检测到的定子端电流、电压信号来估算电机的速度，如直接计算法[1]、模型参考自适应法(MRAS)[2]、扩展卡尔曼滤波法(EKF)等。这类方法依赖于电机的理想模型，即具有一些理想化假设的电机模型：电机的动态方程(派克方程)假定电机三相绕组对称，绕组产生的磁动势沿气隙圆周按正弦规律分布，只考虑电机气隙基波磁场的作用，忽略磁路饱和、磁滞和涡流，忽略绕组的集肤效应等。

第二类方法是通过提取定子端电流、电压谐波中包含的有关电机转子位置和速度信息来辨识电机的速度，如转子齿谐波法、高频信号注入法[3-4]、基于人工神经网络估计法[5-6]等。这类方法基于被忽略的电机非理想特性，比如磁饱和、集肤效应、齿槽效应、人造转子凸极、转子偏心等。

更为严重。总之，在实现系统时，加上系统辨识和误差校正环节来提高系统抗参数变化和干扰的鲁棒性，是这种方法获得良好效果的努力方向之一。2.1.2 模型参考自适应法

MRAS也是一种较常用的估算转子位置和速度的方法。其辨识参数的主要思想是将不含未知参数的方程作为参考模型，而将含有待估计参数的方程作为可调模型，两个模型具有相同物理意义的输出量，利用两个模型输出量的误差构成合适的自适应律来实时调节可调模型的参数，以达到控制对象的输出跟踪参考模型的目的。这方面较有影响的是Shcuader提出的方法[7]，如图1所示，选取不含有真实转速的磁链方程(电压模型)作为参考模型，含有待辨识转速的磁链方程(电流模型)作为可调

＾作为比较输出量，采用模型，以转子磁链ψ和ψ＾，状态和速度的渐进收敛PI自适应律估计转速ω性由Popov的超稳定性理论来保证[8]。

u电压模型ψ+ε-2 转速辨识原理

经过几十年的发展，在矢量控制和直接转矩控制这两种高性能的交流调速控制方法上，无速度传感器技术已获得了相当广泛的应用。现将几种比较典型的转速辨识方法的理论要点和优缺点介绍如下。2.1 基于理想模型的转速辨识方法2.1.1 直接计算法

这种方法的出发点是根据电机的基本电路和电磁关系式，推导出关于转速或转子位置角的估计表达式，包括异步电机无速度传感器的矢量控制、转差频率计算法、基于状态方程的直接综合法及永磁同步电机的基于电机端电压和电流检测的直接计算方法。该方法的特点是计算简单，动态响应快。但它对电机参数的准确性要求比较高，随着电机运行状况的变化(如温度升高)，电机参数会发生一定的变化，导致转速和位置的估算偏离真实值，而这种方法没有补偿或校正环节。因此，应用这种方法时最好结合电机参数的在线辨识。而且这种方法最大的问题在于，当电机的转速低于最低转速(典型的为基速的5%)时，反电动势的值很小，几乎无法准确测量，此时这种方法将不再适用。由于磁链由反电动势积分求得，再加上积分器的零漂问题使得到的磁链值会有积分误差。当电机转速较低时，问题

i电流模型ψ＾ω＾自适应律图1 自适应转速辨识系统原理图

MRAS在异步电机及永磁同步电机的无速度传感器控制中已有很多应用。但是这种方法基于电机的基波模型，电机参数发生变化时，转速的估计精度将下降，尤其在电机低速运行时更为严重。

由于MRAS的速度观测是以参考模型的准确为基础的，参考模型里包含的电机参数准确程度将影响到速度辨识和控制效果，所以需要考虑对多个参数同时进行辨识，并保证参数和系统状态同时收敛到真值。所以，MRAS法今后的主要研究方向有：(1)合理选取参考模型和可调模型，力求减少变化参数的个数；(2)选择参数自适应律，在提高收敛速度的同时保证系统的稳定性和对参数的鲁棒性。2.1.3 扩展卡尔曼滤波法

卡尔曼滤波是20世纪60年代初提出的一种最小方差意义上的最优预测估计的方法，它的突出特点是可有效削弱随机干扰和测量噪声的影响。扩展卡尔曼滤波法则是线性卡尔曼滤波器在非线性系统中的推广应用。如果将电机转速也看作一个状态变量，而考虑电机的五阶非线性模型，在每一步估计

19

电工电气 (2010 No.2)无速度传感器变频调速系统转速辨识方法研究时都重新将模型在该运行点线性化，再沿用线性卡尔曼滤波器的递推公式进行估计，这种方法可有效地抑制噪声，提高转速估计的精确度。但是，推广卡尔曼滤波器要用到许多随机误差的统计参数，由于模型复杂、涉及因素较多，使得分析这些参数的工作比较困难，需要通过大量调试才能确定合适的随机参数。为满足实时控制的要求，需要用高速、高精度的数字信号处理器来完成计算，这使得无速度传感器变频调速系统的硬件成本提高。2.2 基于非理想特性的转速辨识方法2.2.1 转子齿谐波法

为克服估算中对电机参数的依赖，一些学者提出了利用基于转子齿谐波信号中与转速相关的频率成分来提取转速的思想。感应电机定子和转子的铁心表面存在齿槽，故气隙中有谐波磁场。在转子旋转时，谐波磁场会在定子绕组中感应出谐波电压和电流。通过对定子电压和电流滤波可得转子的齿槽谐波量，根据检测到的谐波频率与转速的关系可得转子转速[9]。随着数字信号处理(DSP)技术的完善和发展，以及高速DSP芯片、快速傅里叶变换(FFT)芯片的出现，这种方法有了发展的空间。由于定子电流中的谐波信号较强，为提高测量的精度和对噪声的鲁棒性，一般采用定子电流的谐波检测方法。转

Zr

子齿谐波的频率： fsh= pf±f1，代入n=60f/p可

60

得： 。n= (f±f1)

Zrsh

Zr为转子槽数；fsh转子齿谐波频率；f1为其中：

大，例如转子凸极性法，在感应电机的定子侧注入三相对称的正弦高频电压，高频信号所产生的磁场会受到转子凸极的调制，在定子电流中将会检测到呈现与转子位置(或速度)相关联的高频载波信号，算法见图2。采用Jansen和Lorenz提出的外差法[10]，

乘法器1id，shiq，sh乘法器2εLPFεfPIω＾cos(2 ωr-ωh)t＾sin(2 ωr-ωh)t＾图2 外差法

图2中：ωh为高频信号的角频率；iq，id，sh、sh为

＾r为转子角速度的估计ω定子侧提取的高频电流；

＾ωt-值。为容易提取转速信息，令ε=id，shcos(2r-ωh)

＾iq，shsin(2ωr-ωh)t。LPF是低通滤波环节，通过此环节将ε中只含有高频信号的项滤去，得到只含有转

ε经过PI调节ε速信息项的误差项f，f使之趋向于0，

＾即可使转子角速度的估计值ωr收敛于真实值ωr。

此外，还有漏感脉动检测法、d-q阻抗差异定向法、饱和凸极检测方法等，这几种基于电机非理想特性的无速度传感器方案为实现无速度传感器控制在极低速下的应用提供了新的思路。2.2.3 基于人工神经网络估计法

基于人工神经网络的转速估计可以通过学习系统的输入输出量逐渐提高控制器的性能达到所需的性能指标。因为速度估计不依赖于电机参数，所以该法对参数变化和噪声具有鲁棒性。神经网络自适应转速估计方法是基于转子磁链的电压和电流模型，用神经网络训练电流模型得到转子磁链的估计值，通过对电压模型的实时计算得到磁链的实际值，两者之差作为输入样本对神经网络进行修正训练，从而估计出转速大小，这种方法也可看成是一个变化的模型参考自适应系统，只是把对神经网络的训练过程作为可调模型的参数自适应算法。神经网络法在理论研究还不成熟，其硬件的实现有一定的难度，使得这一方法的应用还处于起步阶段。

f为转子频率；p为极对数。因此，估计基波频率；

转速时需知道转子槽数和利用DSP技术提取谐波信号频率。因检测的谐波是由基波激励形成，故在低速下易受到噪声干扰，采用FFT频谱分析较困难。2.2.2 高频信号注入法

为解决电机低速时转子位置和速度估算不准的问题，美国的Lorenz等学者另辟蹊径，提出了高频信号注入法。其基本思想是在电机出线端注入三相平衡的高频电压(或电流)信号，利用电机内部固有的或人为的(如对电机进行改造)不对称性，使电机产生一个可检测的磁凸极，通过检测对应的高频电流(或电压)响应来获取转子位置和速度信息，因此这种方法也称之为磁凸极追踪法。这种方法不依赖任何电机参数和运行工况，因而可工作在极低速甚至零速运行状态，并且系统的计算工作量并不203 转速辨识方法优缺点分析

基于理想模型的方法有一个共同的缺陷，当定子频率为零时，就理论而言，无法从定子端获得转子动态信息，因此采用这类方法不能在低速(特别

无速度传感器变频调速系统转速辨识方法研究 电工电气 (2010 No.2)

是零速)运行时有效地辨识转速。这类方法对电机参数变化敏感，鲁棒性差，当电机零速或低速运行时因反电动势过小或根本无法检测而导致检测失败，因此只适用于电机高转速运行下的检测。

基于非理想特性的方法检测电机转子位置和速度或者转子磁链的位置，具有对电机参数变化的鲁棒性，但其实现存在一些问题：

(1)高频信号注入法若采用结构凸极性法，需对异步电机结构进行改进，实现起来很不方便，同时因磁饱和产生的凸极会对这种结构性凸极有影响，很难利用滤波器将所需信息提取出来；若采用饱和凸极法，其凸极性本身不是很突出，在中小型电机中很难被检测到。而且由于其信号处理过程较复杂，影响其动态性能，因此在突加、突卸负载或者转速指令变化较大时会出现跟踪失败。此外，还需要快速和准确的数字信号处理技术作为支持。

1500r/minn1WbPs+-TeTq＾TePsPq＾Ps磁链和转矩控制模块TqSaPqSbSnSc开关信号选择模块SnUsa＾PsUsb＾Teisathetaisb磁链和转矩观测模块(2)人工神经网络的方法虽然在速度估计中用得较多，但在理论研究上还不太成熟，其硬件实现有一定难度，通常需要专业的硬件来支持，使得这一方法的应用尚处于起步阶段，离实用化还有一定距离。但相信在不久的将来，随着智能控制理论与应用的日益成熟，数值计算工具功能的完善，基于人工智能方法的无传感器控制将会给变频调速领域带来性的变化。

4 仿真模型设计与试验

4.1 仿真模型设计

本文在采用直接转矩控制基础上，采用MRAS转速辨识方法代替了传统的速度传感器，建立了无速度传感器变频调速系统的设计，利用MATLAB/Simulink软件工具，建立了系统的仿真模型见图3。

SaSbScUdcUsaUsbUsaisaUsbTLisb电机模块TL513VUdc逆变器模块定子磁链角的示波器n＾UsaUsbisaisbMRAS转速辨识模块图3 无速度传感器变频调速系统仿真模型

将从电机模块得到的定子侧两相电流送入MRAS转速辨识模块进行转速估计，将估计转速与给定转速的信号差经过调节后作为参考转矩与观测转矩的差值来控制转矩分量，用给定的磁链与观测磁链的差值来控制磁链分量，根据转矩和磁链分量值以及观测模块得到的扇区号Sn来选择开关信号，将开关信号送至逆变器产生供给电机的电压。4.2 试验结果

试验中电机参数的选取为：转子电阻Rr=13.47Ω，转子电感Lr=0.91H，定子电感定子电阻Rs=10.46Ω，

从图4和图5的仿真图形可以看出，系统的动静态性能良好。其中，图4a)表明电机定子内部能形成比较理想的圆形旋转磁场，可以实现电机的变频调速。图4b)的转速估计曲线表明，在给定转速下，MRAS转速辨识精度比较高，与实际转速(即给定转速)的误差在0.2%以内。

1.5Ps的y分量/Wb1.00.50-0.5-1.0-1.5

0.5-1.0-0.50

Ps的x分量/Wb

1.0

1.5

Ls=0.91H，互感Lm=0.85H，转动惯量J=0.002kg·m，

给定参数为：转速n=1500r/min，电机极对数pn=2。

逆变器直流母线电源Udc=513V，定子磁链Ps=1Wb，·m。仿真结果如图4、图5所示。电机负载转矩TL=0N

2

a)定子磁链曲线

21

电工电气 (2010 No.2)

16001400120010008006004002000-200

无速度传感器变频调速系统转速辨识方法研究各国学者在无速度传感器异步电机调速系统方面已做了很深入的研究，未来一段时间内，无速度传感器控制的主要研究方向是：进一步提高控制系统的动静态特性、改善低速(包括零速)下的性能；增强系统对电机参数变化的鲁棒性；降低系统的复杂性，

0

0.05

0.10

t/s

0.15

0.20

＾n/(r·min-1)使得研究成果更为实用化。随着现代控制理论、智能控制理论、高速数字信号处理技术以及电力电子技术的迅速发展，实现鲁棒性强、调速范围宽的高精度转速调节和转矩控制的无速度传感器变频调速领域会有更广阔的应用前景。

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修稿日期：2009-10-14

b)转速估计曲线

图4 定子磁链曲线和转速估计曲线

108Te/(N·m)20-20

0.05

0.10t/s

0.15

0.20

a)电磁转矩曲线

43210-1-2-3-4

弧度/rad00.05

0.10t/s

0.150.20

b)定子磁链角曲线

图5 电磁转矩曲线和定子磁链角曲线

5 结语

经过对无速度传感器直接转矩控制变频调速系统进行仿真试验得知，需要解决的问题主要有实际过程中如何很好的消除谐波的影响、如何实现对定子电流限幅，抑制直接转矩控制系统在启动过程中对主电路带来的冲击作用和如何综合考虑开关管导通和关断时间的延迟及逆变器的死区时间，设计合理的程序时序等。这些问题还需应用先进技术与方法进一步解决。

虽然辨识速度的方法很多，但仍有许多问题有待解决，如对参数变动的鲁棒性、参数估计的精度、低速性能的提高以及用辨识出来的速度构成转速闭环时的系统的稳定性等，所以仍需对转速辨识方法进行反复改进与试验。22