民营科技２０１５年第１１期 科技论坛 高性能感应电机驱动在工业的应用 王雪 （黑龙江煤炭职业技术学院，黑龙江双鸭山１５５１００） 摘要：高性能感应电动机驱动在工业领域的应用，描述了不同控制器的优缺点的对比，并进行了未来发展趋势的总结。 关键词：感应电动机；工业；控制器 高性能感应电机驱动的需求正在迅速地增长，尤其是在牵 在实际的工业应用中，通常根据系统的性能要求和控制器的 引、电力机车、石油提炼和航空应用领域。理想的感应电机驱动系 成本选择感应电机驱动系统。目前由ＤＳＰ实现的高性能的控制器 统应该具备良好的控制性能、性能好坏不受电机参数变化的影 （除了ＡＮＮ控制器）成本很高，而由专用微处理器实现的低性能 响、能够实现无速度传感器控制、低成本和快速动态响应的几种 或者是中等性能的控制器则能够降低成本。尽管相对于高性能控 特征。 制器来说，低性能控制器的软件实现要容易的多，但是两类控制 目前，矢量控制技术仅仅具备了良好的控制性能的特征，参 器的硬件却几乎是同样的复杂，其主要原因在于不同行的交流驱 数估算技术也仅仅为实现性能好坏不受电机参数变化的影响提 动基本上都有着同样的组成部分，如逆变器、控制器、感应电机和 供了可能方法，同时为了达到能够实现无速度传感器控制的目 传感器。 标，科学家和技术人员正在大力研究速度和位置估算技术。 在实际应用中，当要求高性能的交流驱动应不受电机参数变 感应电机控制器中存在未能解决的问题，目前的感应电机驱 化影响时，如电力机车和精密工具，可考虑本书所提到的专家系 动中的４个人工智能（ＡＩ）控制技术，可以达到良好的控制性能和 统控制器。 性能好坏不受电机参数变化的影响要求的基于专家系统的控制 器；具有较高速度估算精度的基于遗传优化扩展卡尔曼滤波的无 速度传感器调速系统，和一个基于积分模型的无速度传感器调速 系统，这些都是实现能够实现无速度传感器控制的实际方法；同 时，还提出了一个基于神经网络的低成本的矢量控制器，这事实 现低成本和快速动态响应的硬件方法。将来，基于ＡＮＮ的感应电 如果不使用速度传感器，将增加整个驱动系统的可靠性和坚 固性，因此，基于ＧＡ—ＥＫＦ的无速度传感器驱动系统可应用于恶 劣环境或者水下驱动系统中。 基于ＡＮＮ的感应电机控制器具有快速的并行性能和较低的 成本。可以预见，当市场上出现专门的ＡＮＮ芯片时，基于ＡＮＮ的 感应电机控制器将会逐步取代昂贵的ＤＳＰ实现感应电机驱动。 机控制器将被整合为几个具有快速平行运算能力和地硬件成本 感应电机智能控制未来发展趋势简要总结如下： 的ＡＳＩＣ芯片，以取代当前基于ＤＳＰ的控制器。 基于专家系统的加速度控制。１）尽管基于专家系统的加速度 表１总结了不同控制器成本、优缺点，读者可在实际应用中 控制已经由计算机仿真研究确定了其可行性，但是它还没有硬件 参考。坐着设计了不同的控制器来适应不同的应用环境和条件， 实现上得到验证。要在硬件上实现控制器，需要ＤＳＰ和高精确度 具体的技术细节见相应章节。 编码器。２）为了提高基于专家系统的加速度控制的性能，必须由 控制器优缺点对比 其它的智能控制技术来精细化控制规则和控制知识，如模糊逻 辑、ＡＮＮ或者是遗传算法。 混合模糊／ＰＩ两段控制。１）研究发展一种电流幅值模糊控制 来取代ＰＩ控制。２）研究设计模糊控制器的新方法使得它能够容许 负载变化、扰动和参数变化。３）在计算机仿真阶段利用人工智能 技术来提高模糊／ＰＩ控制算法，如ＡＮＮ—Ｆｕｚｚｙ或者ＧＡ—Ｆｕｚｚｙ，从 而能够优化隶属函数，以取代标准和直接的模糊方法。 基于神经网络的直接转矩控制。１）为了减少神经元的数量和 类型，应进一步地改进基于神经网络的ＤＳＣ的性能。２）设计用于 速度估算的子网，从而开发出基于神经网络的无速度传感器ＤＳＣ 控制。３）开发可以抗扰动和电机参数变化的神经网络控制器。 基于遗传算法的扩展卡尔曼滤波。卡尔曼滤波技术已经广泛 应用于不同的工程学科中，现在要做的事进一步探索关于 ＧＡ—ＥＫＦ方法。 基于神经网络的参数估算。基于神经网络的参数估算需要用 到感应电机的积分模型。积分模型的优点是它对由快速开通和关 断的半导体开关器件产生的测量噪声不敏感。需要研究的是基于 感应电机积分方程的新的控制算法和基于复位积分法的实时参 数测量。 基于遗传算法的优化随机ＰＷＭ策略。遗传优化随机ＰＷＭ策 略将会显著减少总的谐波畸变，提高ＰＷＭ逆变器的能量转换效 率。未来的工作就是将此技术扩展延伸Ｎ－－相ＰＷＭ逆变器中，从 而可以扩大其在感应电机驱动中的应用范围。 集成人工智能算法和硬件。依赖于现代非线性控制理论和人 确度很低，并且瞬态仿真效果良好。另一方面，ＦＯＣ、ＤＳＣ和专家系 工智能技术的发展，感应电机驱动技术将得到持续发展。可以预 统加速度控制器则适用于高性能要求的应用场合，它具有较高的 见，集成了人工智能算法或集成了ＡＮＮ硬件的更先进的驱动系 控制精度和快速的瞬态响应。混合模糊／ＰＩ两段控制器的控制性 统将会层出不穷，比如，基于ＧＡ—ＥＫＦ速度估算的新的模糊一专 能则介于恒Ｖ／Ｈｚ控制ＦＯＣ控制之间。 家感应电机控制器，它将南集成了ＡＮＮ得芯片实现。 恒Ｖ／Ｈｚ控制大多应用在低性能的驱动中，因为它的控制精
