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解析交流伺服电机分为哪两大类?

解析交流伺服电机分为哪两大类?

2020-11-09 13:26

今天我们来说交流电机主要有两大类:异步电机和同步电机。


  其中异步电机又称感应电机,它的转子运动速度与定子旋转磁场的运动速度不同步而得此名号。异步电机结构简单,制造成本低,运行比较可靠,容易安装传感器和反馈装置,转矩脉动比较小。因此,在生产和生活中得到广泛的应用。
  但它同时也存在:调速特性较差,难以实现平滑的调速,功率因素较低等缺点。

 


  同步电机因转子旋转的速度与定子旋转磁场的速度相同而得此名。而在同步电机中,工业和生活中应用就是永磁同步电机。原因主要有3方面:


  我国是资源大国,拥有丰富的磁铁矿和稀土矿。而且掌握了先进的永磁材料炼制技术。——物质基础。


  永磁同步电机的转子为永磁体,所以不需要外加励磁系统,为运行带来了方便。而且转矩阻尼效应大,转矩响应性比较好,运行时功率因素比异步电机要高。


  ——内部原因


 针对永磁同步电机的控制策略越来越成熟。


  ——外部原因


  故而,永磁同步电机的相关研究和应用如火如荼。

 


  随着交流伺服电机的应用日渐广泛,对交流伺服电机控制策略的研究的重要性也不断提高。作为一个电机控制的小白,从宏观上去了解一下它的主要类别还是有必要的。交流伺服电机的控制策略大概可以分为以下几类:


  一、基于电机稳态的控制策略


  比较有代表性的就是恒压频比控制。它忽略了控制变量的相位,只关注他们的幅值,而且其反馈量和输入量之间的比值为直流量,本质上是一种标量控制方法。
  它具有操作简易,投入成本低,实现简单的优点。但同时也不可避免的存在动态性能差,低速时转矩响应低,参数设计难,没有解决非线性、多变量的问题等缺点。因此,不能用在高精度要求的场合上,也就是说只能用于如风机、水泵机这一类对控制精度要求不高的电机上。


  二、基于电机动态的控制策略


  比较有代表性的就是矢量控制和直接转矩控制


  1.矢量控制方法的基本思想就是对电机的参数进行解耦,分别对电机的磁链和电流进行独立的控制。
  具体实现方式是把转子的旋转磁场作为参考系,将定子电流分解成与转子同向的分量,即直轴分量和与转子正交的分量,即交轴分量。从而来消除了电机转子和定子之间的互感的影响,成功解耦。然后分别独立对两个分量进行控制,达到动态控制电机速度的目的。
  究其实质,就是将复杂的交流电机控制通过坐标的转换变成直流电机的控制。但是,因为要实现这种控制方法,就在系统中增设位置传感器,观测转子的实时位置。这样就是的成本增加,而且加大了操作难度。另一方面,由于坐标轴的转换,增加了大量的运算,降低了效率,带来了诸多不便。


  2.直接转矩控制(direct torque control,简称DTC)1985年,德国鲁尔大学的Depenbrock教授和日本的Takahashi教授提出了直接转矩控制这一控制策略。这一控制策略并没有继承前人提出的矢量控制策略的解耦思想,而是另辟蹊径,把转矩作为被控量(电机控制的本质就是控制转矩),直接对电机进行控制。


  3.反馈线性控制,反馈线性控制主要分为两类:一类是微分几何反馈线性控制;二类是动态逆控制,又称直接反馈线性控制。这两种方法都是针对解决非线性问题而提出的。微分几何反馈线性法因为要将问题转换到几何域里,比较抽象,在实际应用中不如物理概念清晰的动态逆控制法。


  4.自适应控制,自适应控制能根据电机的运行情况不断提取实时参数,然后根据新的参数合理地修改控制策略。这样,有利于加强动态性能。自适应控制主要包括模型自适应、参数自适应和非线性自适应。这种控制方式的不足在于当电机的运行状态变化太快的时候,无法很好地跟踪其参数,提取的结果与实际结果误差较大,导致修改后的控制策略不合理。另一方面,由于电机模型的复杂性,导致运算时间过长,降低了控制的效率。但这一不足随着微处理器的不断更新换代,得以克服。

 


  三、不依赖对象的数学模型的控制策略


  模糊控制:模糊控制是利用模糊集合制造出模糊性和不确定性,从而模仿在实际控制过程中的人手操作。模糊控制主要包括三部分:分别是模糊化,模糊推理和模糊判断。


  早期的模糊控制没有加入积分环节,虽然控制的鲁棒性有所加强,但同时在带负载时出现了较大的静态误差。经改进后,如今的模糊控制已经有了积分效应,能做到无静态误差控制。但是,如果单靠模糊控制,特别是在控制精度要求高的场合,得到的效果不是很好。所以,模糊控制一般与其他的控制策略相配合使用。


  神经网络控制,神经网络控制是20世纪80年代末发展起来的新型控制策略,它是智能控制的一个分支。它是神经网络理论和自动控制理论结合起来的产物。神经网络像人一样,拥有学习和记忆能力。在电机的控制上,神经网络的主要任务是观测估算电机的磁链和转速,并作出自适应调整。但是由于神经网络控制是一种比较新的控制策略,所以技术还不是很成熟,有时会导致估算值出现很大的误差或者系统出现振荡。

 

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