Предложен подход к автоматической идентификации электрических параметров сервопривода и ШИМ-инвертора, основанный на методе наименьших квадратов. Традиционно для параметрической идентификации сервоприводов используется линейная математическая модель объекта и не учитываются нелинейности, обусловленные "мертвым временем" и падением напряжения на силовых ключах преобразователя. Выходное напряжение ШИМ-инвертора существенно искажается за счет этих особенностей, что ухудшает результаты идентификации. Предложенный метод идентификации использует модель, учитывающую влияние "мертвого времени" и падение напряжения на силовых ключах преобразователя. Показано, что новый метод обладает более высокой точностью оценки параметров, чем метод, использующий линейную модель сервопривода. Ключевые слова: идентификация, сервопривод, мертвое время, ШИМ-инвертор, метод наименьших квадратовВведение. В последние годы преобразователи напряжения с широтно-импульсной модуляцией (ШИМ) получили широкое распространение в приводах двигателей с регулируемой скоростью благодаря разработке высокоскоростных переключающих устройств, таких как полевые транзисторы и биполярные транзисторы с изолированным затвором (IGBT) [1, 2]. Одна из важных особенностей таких преобразовательных устройств -конечное время переключения силовых ключей. Чтобы предотвратить одновременное открытие ключей одной стойки инвертора, в преобразовательных устройствах вводится "мертвое время" для сигнала ШИМ. В течение "мертвого времени" выходное напряжение зависит от состояния закрывающегося в этот момент ключа и направления тока в фазе инвертора, подключенной к этой стойке. В результате возникает искажение выходного напряжения инвертора, которое называется эффектом "мертвого времени" [3][4][5].Искажение выходного напряжения инвертора влияет на токи машины, что приводит к искажению фазного тока, пульсациям крутящего момента и ухудшению характеристик управления [6][7][8]. Методы преодоления этой проблемы включают в себя компенсацию влияния "мертвого времени" [9-11] или его минимизацию [12][13][14]. Большинство таких методов основано на учете направления тока. Основную сложность составляют расчет напряжения компенсации и обнаружение пересечения нулевого значения тока, основанные на точной оценке "мертвого времени".Задача параметрической идентификации параметров двигателя, учитывающих влияние "мертвого времени", освещена плохо [3, 4, 15].В настоящей статье показана целесообразность моделирования влияния "мертвого времени" и падения напряжения на силовых ключах при оценке параметров двигателя. Предлагается метод идентификации, позволяющий увеличить точность идентификации за счет использования таких аналитических моделей двигателя с инвертором.

The paper considers the problem of parameter identification of the surface mounted permanent magnet synchronous motor (SPMSM) with pulse width modulated (PWM) inverter in the presence of dead time of power switches and other nonlinear distortions. Parameter identification of the SPMSM is required for the tuning of the torque control loop, because in some cases, the exact values of phase resistances and inductances are not known. In the absence of nonlinear disturbances, the problem of SPMSM parameters estimation is not difficult. The influence of the dead-time effect, back electromotive force and measurements noise introduces distortions in experimental output data sets, which leads to incorrect parameter estimation. Thus, there is a need to develop new designs of identification experiments and methods of processing of the experimental data. A detailed mathematical model of SPMSM with a PWM inverter in the presence of dead-time effect is considered in the paper. The negative influence of the dead-time effect on the results of parameter estimation is shown. A modified technique of parameter identification of SPMSM based on the estimation of frequency response function is proposed. The applied design of identification experiments, the type of excitation input signal, and methods of data processing allow us to minimize the influence of nonlinear disturbances and to reduce the variance of estimation of frequency response function. These features provide a high performance of SPMSM parameters estimation.

No abstract

No abstract

Рассмотрены алгоритмы управления электромеханическими системами с использованием теории нечеткой логики, приводятся основные положения их синтеза, рассматриваются методы анализа их устойчивости на основе нечетких функций Ляпунова. Эти алгоритмы чаще всего реализуются в виде различных регуляторов, применение которых целесообразно в системах, математическая модель которых не известна, не детерминирована или является строго нелинейной, как вследствие нелинейных возмущающих воздействий внутри структуры, так и вследствие воздействия внешних сил. Описаны основные методы формирования логического решения, используемые при проектировании различных типов регуляторов с нечеткой логикой, предложенные Заде, Мамдани, Такаги, Сугено и Менделем, приводится типовая структурная схема таких регуляторов в общем виде. Особенности применения данных регуляторов при управлении различными техническими объектами позволяют провести их классификацию по различным признакам: топологиям структур, методам формирования лингвистических правил, методам дефаззификации, типам функций принадлежности. Представлены методы настройки таких регуляторов с применением генетических алгоритмов и нейронных сетей, описаны наиболее используемые критерии оптимальности. Показано, что экспертный подход на основе нечеткой логики применим как при управлении различными координатами информационных подсистем робототехнических комплексов, так и при управлении силовыми ключами их энергетических подсистем. При обзоре публикаций упор делался на источники, содержащие сравнение с традиционными подходами к управлению, а также на источники, в которых теоретические исследования подтверждаются экспериментами с использованием различных электромеханических объектов. Статья может быть полезна специалистам и исследователям в области управления различными техническими объектами. Ключевые слова регулятор с нечеткой логикой, нечеткая логика, управление движением, интеллектуальные алгоритмы, робототехнические комплексы, адаптивное управление, генетический алгоритм Благодарности Работа выполнена при государственной финансовой поддержке ведущих университетов Российской Федерации (субсидия 08-08).