基于新型滑?？刂坪蚐TSM-MRAS觀測器的SPMSM轉速估計研究

段乾超，李玉東,2，孟娟娟

（1.河南理工大學 a.電氣工程與自動化學院 b.繼續教育學院，河南 焦作 454003；2.河南省煤礦裝備智能檢測與控制重點實驗室，河南 焦作 454003）

0 引言

永 磁 同 步 電 機( Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM )由于響應速度快、體積小、效率高以及功率密度高等優點，在航空航天、工業、船舶電力推動器等領域應用廣泛[1-2]。PMSM 作為一個強耦合、非線性、多變量的系統，在受到內部以及擾動因素影響時，傳統PI 速度控制無法滿足PMSM 高性能控制要求。因此，國內外學者提出了許多控制策略，例如，模糊滑模速度控制[3]、滑模速度控制[4]、滑模自抗擾速度控制[5]等。其中，滑模速度控制具有強魯棒性，響應迅速，對參數變化及擾動不敏感等優點，但是其在穩態運行時存在抖振問題[6-7]。為了削弱抖振現象，文獻[8]提出了模糊滑模速度控制，該方法對于系統被控對象不敏感，但很大程度上依賴于專家控制的經驗。文獻[9]引入了非奇異快速終端滑模速度控制，緩解了滑模速度控制的抖振問題，但是當系統偏離平衡點時，存在收斂速度較慢的問題。

在實際工程中，PMSM 高性能控制策略的實現依賴于對轉子位置和轉速的精確測量。隨著電機在不同工作環境中的應用，位置傳感器的使用會降低系統的可靠性，導致無法精確測量電機的轉速和轉子位置[10-11]。因此，無位置傳感器技術具有重要的研究意義。目前，無位置傳感器控制策略包括：(1)滑模觀測器法[12-13]，這種策略具有高魯棒性和高動態性，但是其固有的滑模抖振問題會降低估計精度。文獻[14]提出了改進滑模觀測器，利用新型函數構建趨近律，減小了傳統滑模觀測器的抖振現象。(2)擴展卡爾曼濾波法[15-16]，該方法減小了噪聲對觀測器的不利影響，但是其計算過程較為復雜。文獻[17]提出了降階的擴展卡爾曼濾波器法，減小了運算量，提高了運算速度。(3)模型參考自適應算法[18-19]，該方法估計精度高，控制算法簡單，在中高速運行時性能較好，應用較為廣泛。文獻[20]利用MRAS 觀測器對同步磁阻電機進行無位置傳感器控制，傳統MRAS 觀測器的自適應機構可以看作PI 控制器，其魯棒性不強，動態性能較差，當發生負載擾動時，其估算精度將會降低。

針對滑模速度控制策略和傳統MRAS 估計策略的不足，本文提出了一種基于全局快速終端滑?？刂破?Global Fast Terminal Sliding Mode Controller，GFTSMC) 和 超 螺旋滑模MRAS(Super-Twisting Sliding Mode MRAS,STSM-MRAS)觀測器的SPMSM 轉速估計策略。首先，結合線性滑動模態和快速滑動模態構建新型滑模面，設計全局快速終端滑?？刂破?，使系統狀態誤差能在有限時間內快速收斂到零。其次，在傳統MRAS 觀測器的基礎上引入超螺旋滑模算法，構建超螺旋滑模MRAS 觀測器模型，通過高階符號函數獲取電機的轉速和轉子位置，緩解了滑?？刂乒逃械亩墩駟栴}，提高了系統的魯棒性。最后，經過仿真實驗對比，驗證了本文所提估計策略的可行性與有效性。

1 SPMSM數學模型

在d-q 軸坐標系下，忽略系統阻尼的影響，SPMSM 的數學模型為：

式中，id、iq和ud、uq為d 軸、q 軸的定子電流和電壓；R、Ls為定子電阻和電感；ω為電機轉速；φf為永磁體磁鏈；p為極對數；TL為負載轉矩；J為轉動慣量。

2 控制器設計

2.1 傳統滑模觀測器

定義PMSM 的狀態變量：

式中， 為電機給定轉速。

結合SPMSM 的數學模型，對式(2)求導可得，

選取滑模面函數為：

式中，c＞0 為待設計參數。

對式(5)求導，可得：

根據指數趨近律法，可得滑?？刂破鞅磉_式為：

式中，ε＞0，q＞0。

從而可得q 軸參考電流為

根據滑模到達條件 ＜0，可驗證系統在滑?？刂葡率菨u近穩定的。

2.2 GFTSMC控制器

傳統滑?？刂仆ǔ２捎镁€性滑模面，系統狀態誤差漸近收斂至零，但收斂時間卻趨于無窮。為此，國內外學者提出了快速終端滑?？刂撇呗?，使狀態誤差能夠在有限時間內收斂至零，但是其收斂速度比線性滑模的收斂速度慢。

為保證系統狀態誤差能夠在有限時間內快速收斂到零，結合線性和快速滑動模態，設計了全局快速終端滑動模態。其滑模面函數為[21]：

式中，α＞0，β＞0，b＞a＞0 且為奇數。

當系統狀態x1偏離平衡點時，收斂時間由決定，反之，則由決定。

全局快速終端滑?？刂破鞅磉_式為：

其中，α＞0，β＞0 ，ρ＞0，μ＞0，a、b、c、d（a＞b及c＞d）為正奇數。由于GFTSMC控制律是連續的，不含切換項，因此可有效削弱抖振現象。

由式(4)和式(10)可得q 軸參考電流：

由式(11)可得，在全局快速終端滑?？刂葡?，電機轉速誤差能夠沿著滑模面到達系統穩定點。

為 證 明GFTSMC 的 穩 定 性， 構 建Lyapunov 函數

對式(12)求導，整理可得

式(13)中，ρ＞0，μ＞0，且c、d為正奇數，則 。因此，該控制器滿足Lyapunov 穩定性定理[22]的條件，符合滑模存在和全局到達條件。

3 觀測器設計

3.1 傳統MRAS觀測器

傳統MRAS 的辨識原理如圖1 所示，包含參考模型、可調模型和自適應律模型。

圖1 MRAS辨識原理圖

從式(1)中分析可知，SPMSM 的數學模型中包含待辨識的轉速信息參數，因此可構建可調模型。

將式(1)變換，可得：

式中：

將電流估計值 和轉速估計值 代入式(14)，可得可調模型：

整理上式，可得誤差狀態方程為：

將上式用狀態空間方程表示，可得：

式中：

進一步整理，可得：

其中，c為單位矩陣。

式(16)描述的系統是一個非線性時變系統，適用于Popov 超穩定性原理。根據Popov 超穩定性原理，非線性時變系統穩定的充要條件為[23]：

對于條件(1)，根據正實引理[24]可證明該條件成立。

對于條件(2)，需滿足：

對式(19)進行逆向求解可得轉速估計的自適應律：

結合式(14)和式(20)，可得估算轉速表達式為：

由式(20)可知，MRAS 的自適應律可以看作PI 控制器。結合圖1 可知，當參考模型的輸出電流與可調模型的輸出電流誤差收斂到零時，此時電機的估計轉速將達到電機的實際轉速。

3.2 超螺旋滑模MRAS觀測器

為解決PI 自適應模型魯棒性差以及滑?？刂乒逃械亩墩駟栴}，本文引入超螺旋滑?？刂撇呗蕴娲鷤鹘yMRAS 觀測器的PI 自適應律[25]。其表達式如下：

式中，x1和x2是狀態變量；x˙1 和x˙2 是對應狀態變量的導數；k1和k2為滑模增益；sign()為符號函數。

由式(22)可以看出，sign()是非連續函數，這將會引起滑?？刂频亩墩駟栴}。超螺旋滑模算法是二階滑?？刂?，在sign()前引入連續項并將sign()放到高階導數中，有效緩解了傳統滑模的抖振問題。結合式(21)，構造滑模面：

利用式(1)和式(15)，對式(23)求導，整理可得：

由式(23)和(24)可知，當s=s˙=0 時，參考模型的輸出電流id和iq與可調模型的輸出電流 和 的誤差收斂到零，同時，由觀測器得到的估計轉速也收斂于電機的實際轉速。

根據選取的滑模面s和式(24)，基于STSM-MRAS 的估算速度表達式為：

估算轉子位置為：

式中， 為轉子位置估計值。

3.3 穩定性分析

由Lyapunov 穩定性定理可知，狀態矢量為：

其中，ζ1和ζ2是狀態變量。由式(27)中可知，當狀態變量ζ1和ζ2在有限時間內收斂到零時，那么狀態變量x1和x2在有限時間內也能夠收斂到零。結合式(22)，可得在有限時間內系統狀態可以到達滑模面且狀態誤差收斂到零。

對式(27)進行求導，將式(22)代入，整理可得：

進一步選取Lyapunov 函數為：

對式(18)求導為：

結合式(27)，進一步變換，整理可得：

可得：

當滑模增益k1、k2＞0 時，可知矩陣A 和B 是正定矩陣，矩陣 為負定矩陣。因此，當滿足滑模增益k1、k2＞0 時，系統在平衡點ζ1=ζ2=0 是漸近穩定的。

4 仿真實驗

為驗證基于GFTSMC 和STSM-MRAS 的轉速估計策略的可行性與有效性。采用id=0的矢量控制方法，忽略系統阻尼的影響，利用Matlab/Simulink 仿真平臺構建SPMSM 無位置傳感器控制系統，系統的框圖如圖2 所示。仿真電機參數如表1 所示。

表1 仿真電機參數

圖2 基于GFTSMC和STSM-MRAS的SPMSM無位置傳感器控制系統框圖

在空載條件下啟動，設定電機的初始轉速為1 000 r/min，在0.2 s 時，轉速突變到2 500 r/min?；贕FTSMC 和STSM-MRAS的轉速轉速估計策略與基于傳統SMC 和MRAS的轉速估計策略的仿真結果如圖3 所示。

圖3 給定轉速突變時兩種控制策略的實際轉速和估計轉速的仿真對比圖

從圖3 中可見，當轉速到達1 000 r/min 時，基于傳統SMC 和MRAS 的轉速估計策略具有較大的超調，最大轉速誤差為10 r/min，而基于本文所提估計策略能夠消除超調，最大轉速誤差為4 r/min，且達到穩定運行狀態的時間比基于傳統SMC 和MRAS 的估計策略達到穩定運行狀態的時間縮短了0.02 s。當轉速突變到2 500 r/min 時，基于傳統SMC 和MRAS 的估計策略的轉速誤差波動較大，收斂到零的時間較長，而本文所提估計策略的轉速誤差波動較小，經過0.1 s 后逐漸收斂到零。

為驗證本文所提估計策略的抗干擾性能。設定電機的初始轉速為1 000 r/min，在0.2 s時加入10 N·m 負載。兩種轉速估計策略的仿真結果如圖4 所示。

圖4 負載擾動時兩種控制策略的實際轉速和估計轉速的仿真對比圖

從圖4 的仿真結果來看，在前0.2 s 時，基于傳統SMC 和MRAS 觀測器的轉速估計策略的轉速波動較大，最大轉速誤差為10 r/min，達到穩定運行狀態的時間為0.07 s，而基于本文所提轉速估計策略的轉速波動較小，最大轉速誤差為3 r/min，達到穩定運行狀態的時間為0.055 s。當0.2 s 加入10 N·m 負載時，基于傳統SMC 和MRAS 的轉速估計策略的最大轉速誤差為4 r/min，達到穩定運行狀態的時間為0.045 s，而基于本文所提轉速估計策略的轉速誤差小于4 r/min，達到穩定運行狀態的時間為0.025 s。

從上述兩組仿真結果來看，相比于基于傳統SMC 和MRAS 觀測器的轉速估計策略，本文所提基于GFTSMC 和STSM-MRAS 的轉速估計策略能快速準確地收斂到實際值，轉速誤差更小，具有更好的動靜態性能和抗干擾性。

為驗證STSM-MRAS 觀測器的估算轉子位置性能。設定電機初始轉速為1 000 r/min，在0.2 s 時加入10 N·m 的負載，仿真時間0.4 s。兩種估計策略的轉子位置估計結果如圖5(a)和(b)所示，仿真圖選取的時間0.15 s ～0.25 s 內的轉子位置。兩種估計策略的轉子位置誤差如圖5(c)和(d)所示，選取的時間為0 s ～0.4 s。

圖5 負載擾動時兩種控制策略下的轉子位置估計情況

從圖5 中可見，基于傳統SMC 和MRAS的轉速估計策略的最大轉子位置誤差為0.04 rad，而本文所提轉速估計策略的最大轉子位置誤差為0.01 rad，收斂到零的時間為0.07 s。當0.2 s 時加入負載擾動時，本文所提轉速估計策略仍能準確跟蹤轉子位置，轉子位置誤差較小。

5 結語

本文提出基于GFTSMC 控制器和超螺旋滑模MRAS 觀測器的SPMSM 轉速估計策略?？刂破鹘Y合線性滑動模態和快速滑動模態構建新型滑模面，提高了滑模收斂速度，使狀態誤差能夠在有限時間內收斂到零，有效地緩解了傳統SMC 的相位延遲以及抖振問題。STSMMRAS 觀測器引入了超螺旋滑模算法，削弱了滑模固有的抖振問題，提高了觀測器的動態性能和魯棒性，在負載擾動或轉速變化的影響下，相比于基于傳統SMC 和MRAS 觀測器的轉速估計策略，本文所提基于GFTSMC 和STSMMRAS 觀測器的轉速估計策略能夠快速準確地估算電機的轉速和轉子位置，收斂速度快，估算精度高。通過對比仿真實驗，驗證了本文所提轉速估計策略的可行性和有效性。