通过虚拟测力计仿真设计永磁同步电动机转矩控制器

作者:胡大凯，MathWorks

摘要控制永磁同步电机的转矩以达到较高的精度和效率是高性能电机驱动设计的重要目标之一。在本文中，您将了解如何在基于有限元分析(FEA)的高保真PMSM机器上进行仿真，以帮助您设计电机控制算法，实现高扭矩控制精度，同时最大化机器的效率。

电机控制工程师通常只将仿真用于算法设计的概念验证研究。这些算法通常包括查询表(lut)，必须对其进行校准以实现所需的性能。大多数控制器lut是通过使用测功机(dyno)在实际硬件上运行测试获得的。通常，这些测试包括机器验证、特性描述和效率测试。虽然在发电机上测试是最终目标，但有时可能是不切实际的。当使用动态时间时，需要考虑几个因素，例如，动态运行时间，运行成本，安全问题，以及机器、逆变器或负载组的故障。

对电机控制工程师来说，最大限度地减少动态时间是一个不可避免的优先事项。基于模型的设计通过在Simulink中模拟“虚拟动态”帮助工程师进行更多的测试金宝app^®减少硬件测试和整体开发时间。在较高的水平上，使用虚拟动态方法进行仿真的目的是对永磁同步电机进行表征，并获得电机的非线性磁链和转矩数据，然后用于设计和实现磁弱转矩控制lut．

本文介绍了利用虚拟电机对基于有限元分析的高保真永磁同步电机的转矩控制器进行设计和测试的工作流程。我们将考虑以下问题:

什么是虚拟测力计?
为什么使用基于有限元分析的高保真永磁同步电机模型?
如何描述高保真的永磁同步电机?
如何利用特性数据设计扭矩控制器?

我们将要使用的高保真永磁同步电机模型的初始有限元分析数据来自于ANSYS^®麦克斯韦^®和JMAG^®，并由ANSYS和JMAG提供。

什么是虚拟测力计?

虚拟测功机是一种将电机测功机的概念引入到桌面仿真中的模型。测力计用于测试内燃机或电动机的扭矩或功率。通常情况下，发电机可以在扭矩-速度平面上的所有四个象限内运行，从而实现对耦合机器的稳态或瞬态驱动和发电测试。图1显示了dyno设置的原理图。被测试的机器是一个内部的PMSM (IPM)，而电机可以是一个PMSM，一个感应电机，或任何其他能够四象限操作的机器。

图1所示。实际动态装置的原理图。

在虚拟电机上，一个虚拟的速度或扭矩源取代了电机。被测机器由速度源驱动在扭矩模式下运行，或在速度模式下由扭矩源运行，就像它将在一个实际的dyno上一样。这样，所有的机器表征和测试都可以通过仿真进行。

为什么使用基于有限元分析的永磁同步电机模型?

传统上，由于电机控制工程师不使用有限元分析数据进行闭环控制系统仿真，因此基于有限元分析的电机设计工作流和电机控制开发工作流是分开进行的。然而，如今，FEA仿真数据可以导入Simulink和Simscape Electrical™进行高保真PMSM建模金宝app。高保真的PMSM模型包含了由于饱和而产生的非线性特性，以及在反电动势、磁链和转矩中与转子位置相关的空间谐波分量。

与传统的线性集总参数永磁同步电动机模型不同，基于有限元的永磁同步电动机模型的性能与实际电机相似。这是因为它不是电感和永磁体磁链的常数参数，而是转子位置、磁链、电流和转矩之间的非线性映射。

基于有限元的PMSM模型使控制工程师能够建立一个真实的闭环仿真，并获得机器的非线性运行特性，甚至在机器制造之前，使控制工程师与电机设计工程师在开发的早期阶段。此外，由于所有的测试都是在Simulink中进行的，该模型让电机控制工程师可以自由地探索极端的操作条件，而不会有越界的担忧。金宝app仿真结果可指导实际生产过程中的动态试验。实验设计(DoE)设置需要了解机器的特性，模拟帮助工程师确定测试的最小点数。

如何描述基于有限元的永磁同步电机模型?

对基于有限元的永磁同步电机模型进行表征的目的是获得不同工作点下的非线性磁链信息。在我们的例子中，操作点由同步参考系上的稳态电流指定，即由稳态id和iq操作点指定。

在虚拟电机的作用下，PMSM模型的速度可以保持恒定，始终低于基速(即机器终端电压达到其额定调制指标的速度)。在图2所示的例子中，在500v直流母线电压下，基本速度约为1800转/分钟。

在DoE设置过程中，电流控制器执行当前id和iq命令(图2)。在工厂模型中，速度源作为虚拟发电机控制PMSM模型的速度。

图2。虚拟dyno下的DoE设置。

对于命令中的每个[id, iq]组合，我们运行模拟，允许当前响应达到稳定状态，然后记录以下数据集:[id, iq, flux_d, flux_q, torque]。由于基于有限元的永磁同步电机存在谐波和波纹，在记录数据之前，最好先取稳态下某一段时间的平均值。

例如，为了表征电机区域的PMSM电机，将扫描图3中指定的所有[id, iq]组合。图3中的红色曲线表示当前操作极限，或限流圈,这台特殊的永磁同步电机。虽然机器本身在正常运行时不会超出限流圈，但在虚拟电机下，我们可以推动超过这个限流圈，并扫描图3所示的所有标记操作点，而无需担心实际机器中的热问题。

图3。基于有限元的高保真永磁同步电机扫点。

我们可以在MATLAB中通过脚本完成表征^®．或者，我们可以使用基于模型的校准工具箱™来设置DoE，自动化扫描过程，并收集数据。

如何利用特性数据设计扭矩控制器?

现在我们有了高保真永磁同步电机的特性数据，我们可以开始设计扭矩控制器了。这包括三个步骤:

求最优操作边界。
选择查找表点。
测试转矩控制器性能。

寻找最优操作边界

最优操作边界的定义是，在特定的扭矩命令和速度反馈下，它包含机器的最优操作点。对于线性集总参数的永磁同步电动机模型，可根据电机参数计算出最优运行边界。这种计算对真实机器来说并不准确，因为真实机器的参数会根据操作点的不同而变化。

对于高保真度永磁同步电机模型，有两种方法可以计算出更精确的最优运行边界。它可以使用特征数据集[id, iq, flux_d, flux_q, torque]和MATLAB脚本进行计算，也可以使用基于模型的校准工具箱导出。使用基于模型的校准工具箱，我们可以设计实验，设置目标，并记录数据，以满足这些目标。例如，最优运行边界的一段称为每安培最大转矩(MTPA)曲线。为了计算这条曲线，我们可以使用基于模型的校准工具箱设置一个DoE，让我们沿着电流圆扫描当前操作点，并监测扭矩，直到达到最大扭矩点。类似的方法可以用于计算最大电流和最大扭矩每伏特(MTPV)边界。

图4为计算得到的最优运行边界。我们还绘制了扭矩和速度的轮廓，因为它们在计算过程中既是目标也是约束。我们使用曲线拟合工具箱™平滑最佳操作边界，并去除由机器的非线性或扫描数据中的谐波造成的异常值。