Meeshawn Marathe, MathWorks
学习如何设计和实现面向磁场的控制算法,使用电机控制模块™包含的参考例子感应电机。在闭环模拟中验证算法的性能,然后生成代码,并使用embedded Coder将其部署到嵌入式微控制器上®。
使用电机控制块集,您现在可以设计和实现MATLAB版本2020B中的感应电机的控制算法。具有块组提供的参考示例可帮助您模拟逆变器和电机模型的控制算法。您还可以从同一参考示例生成代码,该示例在微控制器上以20千赫兹运行。
这是一个装运参考示例,以及用于感应电动机的电机控制块。它非常类似于PMSM的参考示例。有关更多详细信息,您可以在PMSM上引用此视频。用于感应电机的新块包括ACIM控制参考块,其接受参考暗和反馈速度值,并计算相应的B轴和Q轴参考电流以获得速度参考值。
这是除了PI控制器,它控制转子速度,并生成一个等效的参考点为整体速度控制目标。类似于PMSM的参考例子,您可以使用Clarke, Park, Inverse Park, Space Vector Generator,以及ID和IQ电流环的PI控制器来实现磁场定向控制算法。
此外,当前控制算法使用新添加的ACIM前馈控制块实现前馈控制,以解耦实现面向领域控制所需的d访问和q访问电流[听不清]。电机控制库中还增加了一个新的扭矩估计块,它利用d轴和q轴电流的反馈值和电机速度反馈来估计机电扭矩和功率。
在感应电动机中,电气速度与机械速度是不同的。因此,新增加的块的ACIM转差速度估计有助于估计异步电机磁场定向控制的转差速度。在PMSM参考示例中,您可以使用电机控制模块设置提供的模块,通过将正交编码读数转换为位置和速度来处理位置和速度测量。
验证控制算法对线性黑色模型的感应电机和逆变器使用各自的块可从电机控制库。使用仿真选项卡下的运行按钮模拟模型,并在数据检查器中查看结果。您可以记录和可视化任何您对您的模型感兴趣的信号,如速度,负载扭矩,ID IQ电流,电机看到的A相电压,空间矢量调制信号,和其他信号。
您可以分析电机控制算法对不同场景的响应,例如在IQ电流上的电动机负载扭矩或速度反转变化的影响,如此所示,以及电压和空间矢量调制的相应变化信号。这些是众所周知的占空比调制信号,具有通过空间向量调制获得的特征形状。
您可以通过修改控制参数来验证控制器性能,并在达到可接受的性能级别之前运行多个模拟。这里有一个有趣的点在于,在模拟结果中没有丢弃数据点,从而使Simulink成为一个重要的调试工具。金宝app仔细看看时序宗教传奇揭示了内部电流循环 - 这里以绿色显示在这里 - 在20千赫兹时运行。
在外速控制 - 以蓝色显示 - 运行10倍以2千赫兹速度较慢。接下来,您可以通过单击构建,部署和启动按钮继续在嵌入的微控制器上实现算法。这从Simulink模型中生成代码,将其部署在此演示中使用金宝app的DSC 2000硬件上,然后启动执行。
一旦完成,您现在可以使用主机模型旋转电机。这个模型建立了[听不清]与马达的通信。对于硬件演示,我们有一个简单的感应电机耦合到轴到PMSM创建一个动态设置。永磁同步电动机提供速度反馈,并充当感应电动机的负载。
生成的代码在此DSC 2000处理器上运行。您可以使用此按钮启动和停止电机,可以在此处设置参考速度。更改参考速度值并观察控制算法如何跟踪它们。现在,让我们尝试一下速度逆转。
您还可以通过在此选择它们来查看ID和IQ电流的性能。标准化值显示在示波器中。可视化扭矩和功率。以及三相电流,也使用此模型。如前所述,当前控制环路的生成的代码在DI硬件上以20千赫兹运行,即在50微秒以下。
实际的磁场定向控制算法执行时间不到10微秒。所以尝试一下,看看你如何也可以设计和部署你的电机控制算法的感应电机在你的嵌入式硬件上使用电机控制块集和嵌入式编码器。
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