Moderne Steuerungsstrategie
Die herkömmliche AC-Servomotorantriebssteuerstrategie wird meistens unter der Bedingung verwendet, dass das Regelobjektmodell bestimmt wird, sich nicht ändert und linear ist und dass die Betriebsbedingungen und die Betriebsumgebung als konstant bestimmt werden. Das dynamische mathematische Modell eines Wechselstrom-Permanentmagnet-Synchronmotors ist jedoch ein nichtlineares, stark gekoppeltes, zeitveränderliches multivariables System. Bei hohen Leistungsanforderungen müssen verschiedene nichtlineare Effekte, Änderungen in der Struktur und in den Parametern des Objekts sowie Änderungen in der Betriebsumgebung berücksichtigt werden. Und zeitveränderliche und unsichere Faktoren wie Umweltstörungen. Die Entwicklung und Anwendung der modernen Regelungstheorie kompensieren die Mängel der klassischen Regelungstheorie gegenüber dem zeitveränderlichen nichtlinearen stochastischen System.
(1) Direkte Drehmomentsteuerung
Die Theorie der direkten Drehmomentsteuerung ist eine Hochleistungs-AC-Motorsteuerungsstrategie, die von Professor M. Depenbrock von der deutschen Universität Ruhr und dem japanischen Wissenschaftler i.takahash in den achtziger Jahren vorgeschlagen wurde. Die Steuerungsstrategie basiert auch auf der genauen Mathematik des zu kontrollierenden Objekts. Das Modell analysiert jedoch im Gegensatz zur Vektorsteuerung das mathematische Modell des Wechselstrommotors direkt im Statorkoordinatensystem ohne komplexe Koordinatentransformationen. Die Statorfeldorientierung wird übernommen, es ist kein Entkopplungsstrom erforderlich, und die Drehmoment- und Flussverbindung wird direkt durch die Zweipositionssteuerung gesteuert, wodurch das Zerlegen des Statorstroms in Drehmoment- und Erregerkomponenten vermieden wird und der Schaltzustand direkt gesteuert wird der Wechselrichter Gute Kontrolle, konzentriert sich auf die schnelle Reaktion des Drehmoments, um eine hohe dynamische Drehmomentleistung zu erreichen. Die Ausrichtung des direkten Drehmomentsteuerfelds verwendet die Statorflussverbindung, die von den Rotorparametern nicht beeinflusst wird. Solange der Statorwiderstand bekannt ist, kann er beobachtet werden und reagiert nicht auf die Motorparameter.
Die Technologie der direkten Drehmomentsteuerung wurde erfolgreich auf dem Gebiet der Steuerung von Induktionsmotorwechselrichtern angewendet, und abb hat eine Reihe von Produkten auf den Markt gebracht. Bei der Anwendung eines Permanentmagnet-Synchronmotors treten jedoch immer noch einige Probleme bei der direkten Drehmomentsteuerung auf. Die direkte Drehmomentsteuerung verwendet die Hysterese der Magnetkette, und das Motordrehmoment pulsiert, was die Laufruhe des Motors direkt beeinflusst. Die direkte Drehmomentsteuerung muss das Flussgestänge und das Drehmoment beobachten. Die Genauigkeit ist bei niedrigen Drehzahlen schlecht, was zu einer schlechten Motorlaufleistung und einem kleinen Motordrehzahlbereich führt. Aufgrund der kleinen Statorinduktivität des Motors ist der Stromschlag groß, wenn der Motor startet und sich die Last ändert, und die Flussverbindung und die Drehmomentwelligkeit sind groß. Da die Anfangsposition der Flussverbindung bei stehendem Motor nicht geschätzt werden kann, ist es zudem schwierig, den Motor zu starten. Obwohl einige Gelehrte im In- und Ausland in den letzten Jahren versucht haben, die direkte Drehmomentsteuerungsstrategie des Permanentmagnet-Synchronmotors zu verbessern, ist es schwierig, dieses Steuerungssystem den Anforderungen der AC-Servoantriebstechnologie zu erfüllen.
(2) Steuerung der variablen Struktur im Gleitmodus
Die Steuerung der variablen Struktur gehört zur Kategorie der nichtlinearen Steuerung, und ihre Nichtlinearität erscheint als Diskontinuität der Steuerung, d. H. Eine Schaltcharakteristik, die die "Struktur" des Systems ändert. Die Steuerung der Variablenstruktur im Schiebemodus muss das mathematische Modell des Systems nicht kennen. Es muss nur der ungefähre Bereich der Systemparameter und ihre Änderungen verstanden werden, so dass die variable Struktursteuerung die Vorteile einer schnellen Reaktion, Unempfindlichkeit gegenüber Parametern und Störungsänderungen bietet und keine Online-Identifizierung und -Entwurf erforderlich ist. Mit der Funktion der Reduzierung der Reihenfolge und der Entkopplung wird die Übertragung des Systemzustands beim Übergang des Systems in den Gleitmodus nicht mehr durch die ursprünglichen Parameteränderungen und externen Störungen des Systems beeinflusst, sondern muss in die Nähe der Schalterebene gleiten Mit voller Anpassungsfähigkeit und Robustheit, wurde die Gleitmodussteuerung erfolgreich in einem Permanentmagnet-Synchronmotorservosystem angewendet. Aufgrund der Bang-Bang-Steuerung wird jedoch unvermeidlich das Flattern-Problem verursacht, und das Flattern-Problem ist eine Hauptschwierigkeit bei der weit verbreiteten Anwendung der Steuerung der variablen Struktur im Gleitmodus. Gegenwärtig wird in dem Wechselstrom-Servomotorsystem durch Ändern der Gleitmodusstruktur, wie z. B. der Verwendung einer Gleitmodusstruktur hoher Ordnung und einer Filterverarbeitung, das durch die Steuerung der variablen Gleitmodusstruktur verursachte Ratterproblem bis zu einem gewissen Grad gelöst.
(3) Adaptive Steuerung
Die adaptive Kontrolle wurde von Golcl-Well in den frühen 1950er Jahren vorgeschlagen. Es kombiniert die Rückkopplungssteuerung mit der Identifikationstheorie und schlägt den Einfluss von Änderungen in den Eigenschaften des gesteuerten Objekts, der Drift und der Umgebungsstörung auf das System vor oder wenn nicht viele Parameter des gesteuerten Prozesses vorhanden sind oder diese Parameter im normalen Betrieb sind. Änderungen, insbesondere bei langsamen Variablen, werden optimiert, indem bestimmte Leistungsindikatoren gesucht werden, um die Anpassung des gesteuerten Objekts abzuschließen.
Die derzeit für die Steuerung angewendeten adaptiven Verfahren sind Modellreferenzadaptive, Parameteridentifikations-Selbstkorrektursteuerung und verschiedene neu entwickelte nichtlineare adaptive Steuerung. Das adaptive Modellreferenzsteuersystem erfordert kein genaues mathematisches Modell des Steuerungsobjekts und erfordert keine Parameteridentifikation. Das Hauptproblem besteht darin, ein adaptives Parameteranpassungsgesetz zu entwerfen, um die Stabilität des Systems sicherzustellen, während das Fehlersignal auf Null gesetzt wird. Der Hauptvorteil ist, dass es einfach zu implementieren und schnell ist. Bei dem adaptiven Algorithmus gibt es jedoch einige Probleme, wie beispielsweise das mathematische Modell und die umständliche Operation, die das Steuersystem kompliziert. Beispielsweise benötigen Parameteridentifikation und -korrektur eine gewisse Zeit. Bei Systemen mit schnelleren Parameteränderungen wird die Steuerungsleistung stark von der Berechnungsgeschwindigkeit des Systems beeinflusst. Die Hardware des Anwendungssystems muss hoch im AC-Servoantrieb sein, der im Allgemeinen durch einen digitalen 32-Bit-Signalprozessor (DSP) oder ein feldprogrammierbares Gate-Array (fpga) implementiert wird.
(4) Nichtlineare Rückkopplungslinearisierungssteuerung
Die Feedback-Linearisierung ist eine nichtlineare Steuerungsentwurfsmethode. Die Kernidee besteht darin, eine nichtlineare Systemalgebra in ein lineares System (vollständig oder teilweise) umzuwandeln, sodass die Fähigkeiten des linearen Systems angewendet werden können. Der grundlegende Unterschied zwischen ihr und der gewöhnlichen Linearisierung besteht darin, dass die Rückkopplungslinearisierung nicht durch lineare Approximation des Systems, sondern durch Zustandsübergang und Rückkopplung erhalten wird. In den letzten Jahren haben die theoretischen Forschungsergebnisse nichtlinearer Steuersysteme gezeigt, dass nichtlineare Zustandsrückkopplung und geeignete Koordinatentransformation verwendet werden können, um ein affines nichtlineares System unter bestimmten Bedingungen genau zu linearisieren, und diese Zustandsrückkopplung kann das Steuersystem garantieren. Stabilität und gute dynamische Qualität. Basierend auf dem genauen Rückkopplungs-Linearisierungssteuerverfahren wird das linearisierte Steuerungsmodell des Permanentmagnet-Synchronmotors erstellt. Nach der Rückkopplungslinearisierungssteuerung kann die Entkopplungssteuerung der d- und der q-Achse realisiert werden, die Stromnachführungsleistung ist gut und die Drehmomentantwort ist schnell. Die Reaktion auf die Geschwindigkeitsstufe kann allmählich zu einem gegebenen Wert konvergieren, ohne statische Differenz, kleines Überschwingen und kurzen Übergangsprozess.
(5) Intelligente Steuerungsstrategie
Klassische oder moderne Steuerungsstrategien basieren auf dem mathematischen Modell des Motors und befassen sich nicht grundsätzlich mit den Steuerungsproblemen komplexer und unsicherer Systeme. Die intelligente Steuerungsstrategie hat nichtlineare Eigenschaften und kann Systeme mit komplexeren Steuerungsobjekten, Umgebungen und Aufgaben lösen. Die intelligente Steuerung beseitigt die Abhängigkeit vom Regelobjektmodell und steuert nur die tatsächliche Wirkung. In der Steuerung können Systemunsicherheiten und Ungenauigkeiten gelöst werden.
Zu den intelligenten Steuerungsstrategien gehören die Fuzzy-Steuerung, die Steuerung des neuronalen Netzwerks, die Systemsteuerung durch Experten sowie die robuste Steuerung und Steuerung genetischer Algorithmen. Die Strategien der Fuzzy-Steuerung und des neuronalen Netzwerks sind in der Anwendung des Servosystems mit Permanentmagnet-Synchronmotoren ausgereift.
(6) Fuzzy-Steuerung
Die Fuzzy-Steuerung ist eine Art numerischer Computersteuerung, die auf Fuzzy-Aggregation, fuzzy-sprachlichen Variablen und Fuzzy-Logik basiert. Die Fuzzy-Steuerung vereint Mathematik und Unschärfe und verwendet Fuzzy-Sets, Fuzzy-Sprachvariablen und Fuzzy-Denken als theoretische Basis. Das heißt, Fuzzy-Sets werden verwendet, um die Mehrdeutigkeit in den Konzepten zu beschreiben, die von Menschen im Alltag verwendet werden, mit Vorwissen und Expertenerfahrung als Kontrollregeln Mit der Maschinensimulation zur Steuerung des Systems können Sie die Steuerungserfahrung und die Fuzzy-Steuerung von erfahrenen Bedienern und Experten realistisch nachahmen.
Fuzzy-Argumentation hängt nicht von genauen mathematischen Modellen ab. Entsprechend den Eingabe- und Ausgabedaten des tatsächlichen Systems kann das System in Bezug auf die Betriebserfahrungen der Feldbediener in Echtzeit gesteuert werden. Daher eignet es sich zur Lösung der Steuerungsprobleme nichtlinearer Systeme. Gute Klebrigkeit und starke Anpassungsfähigkeit, geeignet für zeitveränderliche und zeitverzögerte Systeme. Die Selbstlernfähigkeit der Fuzzy-Steuerung ist jedoch nicht stark, und die Regeln für die Entwurfskontrolle hängen von Erfahrung und Expertenwissen ab, was dazu führen kann, dass das System ungenau ist. Das einfache Anwenden der Fuzzy-Steuerungsstrategie erfordert mehr Steuerungsregeln, erfordert viel Erfahrung des Personals und die Steuerungsgenauigkeit ist relativ gering. Die Fuzzy-Steuertechnologie wurde im Design des Stromreglers und Drehzahlreglers des AC-Servomotorsystems gut angewendet. Im Servosystem mit hohen dynamischen Anforderungen muss die Technologie jedoch noch weiter verbessert werden.
(7) Neuronale Netzwerksteuerung
Die Erforschung neuronaler Netze begann in den frühen 1940er Jahren. In den 1980er Jahren gelang der Neuronalen Netzwerktheorie ein Durchbruch und wurde zu einem wichtigen Zweig der intelligenten Steuerung.
Neuronales Netzwerk bezieht sich auf ein Informationsverarbeitungssystem, das die Struktur und Funktion menschlicher Hirnnerven durch technische Techniken simuliert. Die neuronale Netzwerksteuerung bettet die Berechnungsfunktion in das physische Netzwerk ein. Bei der Berechnung hat jede Grundoperation eine entsprechende Verbindung. Das neuronale Netzwerkmodell simuliert den Aktivitätsprozess von Neuronen des menschlichen Gehirns, einschließlich der Verarbeitung, Verarbeitung und Speicherung von Informationen. Jedes Neuron speichert einen Teil des Inhalts einer Vielzahl von Informationen, und einige Schädigungen und Informationszerstörungen führen nur zu einer teilweisen Schwächung des Netzwerks. Das neuronale Netzwerk hat die Vorteile der Informationsverteilungsspeicherung, der parallelen Verarbeitung, der nichtlinearen Approximation, der Selbstlernfähigkeit und der Fähigkeit zur Selbstorganisation. Es kann sich beliebig komplexen nichtlinearen Systemen vollständig annähern und sich an die dynamischen Eigenschaften stark unsicherer Systeme anlehnen. Robustheit mit der Fähigkeit, das menschliche Bilddenken zu simulieren, eignet sich für den Umgang mit Systemen, die mit Modellen oder Regeln schwer zu beschreiben sind. In den letzten Jahren haben Menschen begonnen, neuronale Netzsteuertechnologien (oder künstliche Intelligenz) auf AC-Motorantriebssteuersysteme anzuwenden, um Probleme zu lösen, die mit herkömmlichen Methoden schwer zu lösen sind. Die Verwendung des AI-Anpassungssystems hat gute Geräuschunterdrückungseigenschaften, Fehlertoleranz und Skalierbarkeit und ist robust gegenüber Parametern. Dies ist eine wichtige Entwicklungsrichtung der zukünftigen Motorsteuerungstechnik.
Entwicklungstrend der Hochleistungs-AC-Servosteuerungstechnologie
Das auf einem Permanentmagnet-Synchronmotor basierende Servosystem ist die Entwicklungsrichtung der Servosteuerung. Obwohl es viele Verfahren zum Implementieren einer AC-Servosteuerung gibt, gibt es immer noch Probleme wie eine geringe Systemgenauigkeit, eine geringe Zuverlässigkeit und eine niedrige Geschwindigkeitsleistung.
Ob traditionelle Steuerungsstrategie, moderne Steuerungsstrategie oder intelligente Steuerungsstrategie: Jede Steuerungsstrategie hat ihre Vorteile, gleichzeitig gibt es jedoch einige Probleme. Es ist schwierig, die ideale Regelwirkung aus einer einzigen Regelstrategie zu erzielen. Es ist die Entwicklungsrichtung der Hochleistungs-AC-Servo-Steuertechnologie in der Zukunft, um zu erforschen, wie verschiedene Steuerungsstrategien infiltriert und zusammengesetzt werden können, um die Steuerungsleistung des Servosystems zu verbessern. Gegenwärtig hat die zusammengesetzte Steuerstrategie im Wesentlichen zwei Formen: Eine besteht darin, eine neue Steuerstrategie anzunehmen, die auf der klassischen PID-Steuerstrategie basiert, wie z. B. Fuzzy-PID-Steuerung, Neural-Network-PID-Steuerung, Experten-PID-Steuerung usw.; Zweitens übernehmen Sie zwei oder mehr neue Arten von Steuerungsstrategien, wie z. B. Fuzzy-Neuronale-Netzwerk-Steuerung, Adaptive Fuzzy-Steuerung, Fuzzy-Direkt-Drehmomentsteuerung, Adaptive Fuzzy-Steuerung, Variable Torque-Sliding-Modus-Struktursteuerung usw. Die verschiedenen Strategien ergänzen einander, um sich weiter zu verbessern die Leistung des AC-Drehzahlregelungssystems und gleichzeitig eine stärkere Robustheit. Die Verbundsteuerungsstrategie wurde zum Fokus der aktuellen Forschung und zu einem wichtigen Trend in der zukünftigen Entwicklung.
Fazit
Am Beispiel des Permanentmagnet-Synchronmotorsystems werden die Grundprinzipien, Vor- und Nachteile der traditionellen Steuerungsstrategie, der modernen Steuerungsstrategie und der intelligenten Steuerungsstrategie im AC-Servomotorsystem sowie die Steuerungstechnologie des Hochleistungs-AC-Servomotorsystems separat beschrieben wird vorhergesagt. Der Entwicklungstrend weist darauf hin, dass jede Steuerungsstrategie, unabhängig davon, ob es sich um eine herkömmliche Steuerungsstrategie, eine moderne Steuerungsstrategie oder eine intelligente Steuerungsstrategie handelt, ihre Vorteile hat. Gleichzeitig gibt es jedoch einige Probleme. Es ist schwierig, die ideale Regelwirkung aus einer einzigen Regelstrategie zu erzielen. Es ist die Entwicklungsrichtung der Hochleistungs-AC-Servo-Steuertechnologie in der Zukunft, um zu erforschen, wie verschiedene Steuerungsstrategien infiltriert und zusammengesetzt werden können, um die Steuerungsleistung des Servosystems zu verbessern.
