分享自:

基于高阶滑模观测器与惯性识别的永磁同步电机补偿控制

期刊:IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics

这篇文档属于类型a,是一篇关于永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motors, PMSM)控制方法改进的原创性研究论文。以下为详细学术报告:


一、作者与发表信息

本研究由Ke Li(江苏大学电气与信息工程学院)、Jie Ding(江苏大学在读硕士)、Xiaodong Sun(江苏大学汽车工程研究院,IEEE高级会员)等合作完成,其他作者包括Gang Lei(悉尼科技大学)、Anton Dianov(温州大学)、Galina Demidova(俄罗斯ITMO大学)和Vladimir Prakht(俄罗斯乌拉尔联邦大学)。论文已被IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics接收,修订于2024年12月至2025年2月,最终版本将于2025年发表,项目支持来自中国国家重点研发计划(2024YFB2505103)。


二、学术背景

研究领域:电力电子与电机控制,聚焦于永磁同步电机的高性能驱动系统。
研究动机:PMSM因其结构简单、功率密度高和效率高等优点广泛应用于高性能驱动系统,但其非线性特性、外部干扰(如负载扰动、转矩脉动)和参数不确定性(如转动惯量变化)对控制精度提出挑战。传统PI控制难以兼顾高速跟踪与抗干扰能力,而滑模控制(Sliding Mode Control, SMC)虽对模型误差和干扰不敏感,但存在抖振问题。
研究目标:提出一种新型滑模控制律(NSMC)结合高阶滑模观测器(High-Order Sliding Mode Observer, HOSMO)的复合控制策略,以提升速度跟踪性能、降低抖振,并通过在线惯量辨识增强系统鲁棒性。


三、研究流程与方法

1. 新型滑模控制律(NSMC)设计

  • 滑模面设计:采用积分滑模面(式14),结合状态变量依赖的趋近律(式6),引入双曲正切函数和指数项,动态调整趋近速度。当系统远离滑模面时,通过变量速度项和指数项加速趋近;接近滑模面时,速度项主导以抑制抖振。
  • 稳定性验证:通过Lyapunov函数(式7-8)证明系统稳定性,参数优化采用灰狼算法(GWO),以速度误差最小化为目标函数(式46)。

2. 高阶滑模观测器(HOSMO)开发

  • 负载转矩观测:基于超螺旋滑模算法(Super-Twisting Algorithm, STA)设计HOSMO(式28),引入误差修正项和边界层函数(式26-27)以提高观测精度并减少稳态抖振。
  • 离散化实现:将连续时间观测器离散化(式29),适用于数字控制系统。

3. 在线惯量辨识

  • 算法设计:采用Landau递推算法(式35),通过自适应增益(式36-37)动态调整辨识速度与精度。转动惯量估计值实时反馈至控制器和观测器,以应对负载变化导致的惯量失配问题。

4. 实验验证

  • 平台搭建:基于TMS320F28335 DSP的实验平台(图7),测试电机参数见表I。
  • 对比方案:与传统指数趋近律(TERL)、自适应滑模控制(ASMC)和扩展滑模扰动观测器(ESMDO)对比,评估速度跟踪、抗干扰和惯量变化下的性能。

四、主要结果

  1. 动态响应

    • 启动性能:NSMC+HOSMO在300 rpm和1000 rpm启动时,调节时间分别缩短至0.068s和0.082s,超调量仅为1.92%(图8)。
    • 变速工况:速度突降时,NSMC+HOSMO无超调,恢复时间仅0.05s(图9)。
  2. 抗干扰能力

    • 负载突变:在5 N·m负载扰动下,速度波动从TERL的37.22 rpm降至NSMC+HOSMO的21.54 rpm,稳定时间缩短60%(图10-11)。
    • 惯量失配:转动惯量增至2倍时,速度跌落从ESMDO的66.71 rpm改善至NSMC+HOSMO的41.08 rpm(图18)。
  3. 观测与辨识精度

    • HOSMO负载转矩观测误差小于5%,且无超调(图21);在线惯量辨识算法在负载突变时仍保持高精度(图19-20)。

五、结论与价值

科学价值
1. 提出了一种动态调整趋近速度的NSMC律,仅需4个可调参数,解决了传统SMC快速性与抖振的矛盾。
2. 设计的HOSMO通过边界层和误差修正项,显著提升了扰动观测精度。
3. 结合在线惯量辨识的复合控制策略,为PMSM系统参数不确定性提供了通用解决方案。

应用价值:该方法可应用于电动汽车、工业伺服系统等对动态响应和鲁棒性要求高的场景,尤其适合负载频繁变化的工况。


六、研究亮点

  1. 创新控制律:NSMC首次将系统状态变量与双曲正切函数结合,实现趋近速度自适应调节。
  2. 复合抗干扰架构:HOSMO与NSMC的协同补偿机制,降低了扰动对控制性能的影响。
  3. 实时参数更新:基于Landau算法的惯量辨识,突破了传统离线方法的局限性。

七、其他贡献

  • 实验全面性:覆盖低速(100 rpm)至超额定转速(2000 rpm)的极端工况,验证了方法的普适性。
  • 开源潜力:算法通过MATLAB仿真与DSP实现,代码结构清晰,便于工业移植。

(注:文中公式、图表编号均引用原文,部分术语如“滑模控制(SMC)”“超螺旋算法(STA)”等保留英文缩写以便专业读者对照。)

上述解读依据用户上传的学术文献,如有不准确或可能侵权之处请联系本站站长:admin@fmread.com