Umweltschutz war schon immer ein Thema. Um ein kohlenstoffarmes Leben zu erreichen, verwenden Regierungen in Industrieländern Steuern und Gebühren, um die CO2-Emissionen und den Energieverbrauch zu senken. Mehr als die Hälfte des Stroms wird für den Antrieb des Motors verwendet. Entwickler sollten daher nicht eine effizientere Motorsteuerung und ein effizienteres Design benötigen.
In diesem Artikel wird die Verwendung eines Magnetfeldorientierungssteuerungs- (FOC) -Algorithmus und einer Pulsfrequenzmodulation (PFM) eingeführt, um den Motor genau zu steuern, um eine hohe Präzision und einen hohen Wirkungsgrad zu erreichen.
Field Oriented Control (FOC) -Algorithmus
Skalarsteuerung (oder allgemein als Spannungs- / Frequenzsteuerung bezeichnet) ist ein einfaches Steuerungsverfahren, das das Drehmoment und die Drehzahl des Motors durch Ändern der Stromversorgung (Spannung) und der dem Stator zugeführten Frequenz ändert. Diese Methode ist recht einfach und kann auch mit einem 8/16-Bit-Mikroprozessor ausgeführt werden. Das einfache Design bringt jedoch den größten Nachteil mit sich - das Fehlen einer robusten und zuverlässigen Steuerung. Diese Steuerungsart ist ausreichend, wenn die Last bei hohen Geschwindigkeiten konstant gehalten wird. Sobald sich die Last ändert, kann das System nicht schnell reagieren, was zu Energieverlusten führt.
Im Gegensatz dazu sorgt FOC für eine strenge Motorsteuerung. Dieses Verfahren ist so ausgelegt, dass der Statorstrom und das Magnetfeld in einem orthogonalen Zustand (dh in einem Winkel von 90 °) gehalten werden, um ein maximales Drehmoment zu erreichen. Da die magnetfeldbezogenen Informationen, die durch das System erhalten werden, konstant sind (unabhängig davon, ob sie vom Encoder erhalten werden oder im sensorlosen Betrieb geschätzt werden), kann der Statorstrom so gesteuert werden, dass ein maximales mechanisches Drehmoment erreicht wird.
Im Allgemeinen ist FOC komplexer und erfordert eine 32-Bit-Prozessor- und Hardwarebeschleunigung. Der Grund dafür ist, dass dieses Verfahren mehrere rechenintensive Module wie Clark-Transformation, Parker-Transformation usw. erfordert, um eine gegenseitige Umwandlung zwischen dreidimensionalen oder zweidimensionalen Koordinatensystemen durchzuführen, um die Beziehung zwischen Strom und magnetischem Fluss zu extrahieren.
Wie in 1 gezeigt, umfassen die zur Steuerung des Motors zu berücksichtigenden Eingaben den Solldrehmomentbefehl, den Versorgungsstrom und den Rotorwinkel. Die Umrechnung und Berechnung erfolgt anhand dieser Parameter und der neue Antriebswert der Leistungselektronik wird berechnet. Die Zeit, die erforderlich ist, um einen FOC-Zyklus abzuschließen, wird als Schleifenzeit bezeichnet. Wie erwartet, reagiert das System umso schneller, je kürzer die Schleifenzeit ist. Ein schnell reagierendes System bedeutet, dass sich der Motor schnell an die Last anpassen und Fehler in kürzerer Zeit ausgleichen kann, um einen ruhigeren Motorbetrieb und einen höheren Wirkungsgrad zu erreichen.
Der FOC-Algorithmus wird typischerweise unter Verwendung eines eingebetteten Prozessors mit Schleifenzeiten zwischen 50us und 100us implementiert, je nach Modell und verfügbarer Hardware. Darüber hinaus kann Software zur Implementierung von FOC verwendet werden, deren Sicherheit kann jedoch nicht garantiert werden. Daher ist eine große Anzahl von Designs auf FPGA-Hardwarebeschleunigung angewiesen, um den Determinismus und die Hochgeschwindigkeitsverarbeitung dieser Technologie zu nutzen. Bei Verwendung der fortschrittlichsten 28-nm-FPGA-Technologie beträgt die typische Zeit für die FOC-Stromschleife 1,6 us1, was deutlich kürzer ist als der Softwareansatz.
Da die verbesserte Motorsteuerung nicht nur das Rauschen verringert, sondern auch die Effizienz und Genauigkeit verbessert, werden die meisten Stromschleifen derzeit in Hardware implementiert und neigen dazu, Geschwindigkeitsschleifen und Positionsschleifen in Hardwareimplementierungen zu migrieren. Dieser Ansatz ist möglich, da mit der Weiterentwicklung der digitalen elektronischen Schaltungstechnologie ein einzelnes Gerät über ausreichend Rechenleistung verfügt. Die von FPGA implementierte Geschwindigkeitsregelkreis- und Positionsregelkreiszeit beträgt 3,6us1 bzw. 18us1. Dies ist eine signifikante Leistungsverbesserung gegenüber herkömmlichen Softwareansätzen, da herkömmliche Ortsschleifenzeiten typischerweise im Millisekundenbereich liegen.
Modulation
Modulation ist auch ein Schlüsselmodul zur Verbesserung der Energieeffizienz. Abhängig von der Last, den Leistungsanforderungen und den Anwendungsanforderungen können unterschiedliche Modulationsschemata verwendet werden, und diese Modulationsschemata haben einen signifikanten Einfluss auf den Betrieb des Motorsteuersystems. Das Modulationsschema (Abbildung 2) analysiert verschiedene Modulationsschemata, die wir in diesem Artikel besprechen werden.
Das grundlegendste Modulationsschema verwendet ein sechsstufiges Modulationsverfahren, das sechs mögliche Kombinationen von dreiphasigen Leistungsbrücken darstellt (mit Ausnahme der Nullzustände 111 und 000, in denen alle Schalter ausgeschaltet sind). Diese Umschaltmethode wird als sechs blaue Eckpunkte eines Sechsecks dargestellt. Das sechsstufige Modulationsverfahren wendet die maximale Leistung an den Motor an, dh die Ausgangsspannung des Wechselrichters ist gleich Vdc.
Obwohl die Ausgangsleistung groß ist und die Implementierung des Designs einfach ist, sollte das sechsstufige Modulationsverfahren nicht verwendet werden, wenn der Motor hohe Präzision und hohe Robustheit erfordert. Dies liegt daran, dass der Motor in einem nichtlinearen Zustand läuft und von einem Zustand (Scheitelpunkt) zu einem anderen Zustand "springen" muss und nicht reibungslos laufen kann.
Für einen ruhigeren Betrieb des Motors kann eine sinusförmige Modulation verwendet werden. Kann durch die sinusförmige Modulationsmethode der Motor reibungslos laufen? Obwohl dieses Verfahren etwas komplizierter ist als das sechsstufige Modulationsverfahren, und es gibt keinen Effizienzvorteil, da der Ausgang des Inverters nur die Hälfte von Vdc beträgt, im Grunde ist Vdc / 2 = 0,5 Vdc. Im Modulationsschema wird dies als innerer Kreis des roten Kreises dargestellt.
Um die durch die sinusförmige Modulation verursachten Verluste zu kompensieren, wird die Space-Vector-PWM-Modulation (SVPWM) abgeleitet. Das SVPWM kann eine Spannung von 1/3 VDC = 0,5773 VDC bereitstellen. Ähnlich wie bei der sinusförmigen Modulation ermöglicht SVPWM auch einen reibungslosen Motorlauf. Im Modulationsschema wird dies als äußerer Kreis des roten Kreises dargestellt. Fig. 3 ist ein Wellenformvergleich des Sinusmodulationsverfahrens und des SVPWM-Modulationsverfahrens.
Sowohl die Sinusmodulation als auch die Raumvektormodulation verwenden die Pulsbreitenmodulation (PWM), eine der häufigsten industriellen Modulationstechniken. Die Pulsbreitenmodulation verwendet jedoch eine feste Modulationsfrequenz, um die Steuerung der Versorgungsspannung durch Ändern der Pulsbreite anzupassen, so dass das Auftreten von Oberwellen ein Problem ist. Oberschwingungen sind die Ursache für EMI, Motorvibration und Energieverlust.
Zur Unterdrückung von Oberwellen kann eine andere Modulationsmethode verwendet werden, nämlich die Pulsfrequenzmodulation (PFM). Durch die Pulsfrequenzmodulation kann eine kleine Anzahl von Pulsen auf einer festen Breite gehalten und mit unterschiedlichen Perioden (Frequenz) moduliert werden, abhängig vom gewünschten Wert. Diese Modulationsmethode reduziert Oberwellen, da die Oberwellen über alle Frequenzen verteilt sind.
Dies ist der Vergleich der FFT-Frequenzanalyse (Fast Fourier Transform) von PWM und PFM. Es ist deutlich zu sehen, dass das PFM die Verzerrung der dritten Harmonischen beseitigen kann.
