张巍，刘跟平，欧胜

（1.长春工程学院，吉林 长春 130000；2.长春黄金设计院，吉林 长春 130000；3.上海工程技术大学电子电气工程学院，上海 201620）

永磁同步电机前馈补偿和单神经元PID控制

张巍1，刘跟平2，欧胜3

（1.长春工程学院，吉林 长春 130000；2.长春黄金设计院，吉林 长春 130000；3.上海工程技术大学电子电气工程学院，上海 201620）

针对应用在电梯行业的永磁同步电机控制系统的鲁棒性差、抗扰动能力不强等问题，提出一种负载转矩前馈补偿和单神经元PID相结合的永磁同步电机矢量控制方案。同时采用负载转矩前馈补偿策略和单神经元PID控制，一方面将观测的负载转矩反馈到电流调节器的输入端，对负载扰动进行前馈补偿，增强了系统的抗扰动能力；另一方面实时调节控制参数，增强系统转速控制的鲁棒性。仿真和实验结果表明，负载转矩前馈补偿和单神经元PID的组合控制，可以增强系统的鲁棒性，提高系统的抗扰动能力。

永磁同步电机；单神经元PID；前馈补偿；负载观测；鲁棒性；电梯

近年来，随着高性能永磁材料技术、电力电子技术、微电子技术的飞速发展以及矢量控制理论、自动控制理论研究的不断深入，永磁同步电机控制系统得到了迅速发展。由于其调速性能优越，克服了直流伺服电机机械式换向器和电刷带来的一系列限制，结构简单、运行可靠；而且具有重量轻、体积小、效率高、转动惯量小、过载能力强、功率因数高等优点，开始慢慢成为电梯行业的主流电机之一［1-2］。

电梯用永磁同步电机面临着频繁启停、加减速负载变化等复杂工况，系统的控制性能直接影响电梯的稳定性和舒适性。在此类工况下，传统的PID速度控制器不能实时调整整定参数，以适应系统快速性和稳定性的需求，导致整定的效果变差。针对这个问题，国内外学者提出了许多的控制方案，主要有自适应控制［3-6］、模糊控制［7-8］、滑模变结构控制［9-10］及神经网络控制［11-13］等。同时，针对扰动工况，有些学者采用负载转矩前馈补偿策略，利用观测的负载转矩进行自适应补偿，以减小扰动效果［14］。

本文结合前馈补偿思想和模糊控制理论，提出了一种基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID控制的电梯用永磁同步电机的矢量控制方案。其单神经元PID控制能够实现PID参数在线自整定，使得在相同的扰动情况下，系统的鲁棒性更强。由于神经元PID速度控制器与PID速度控制器对扰动产生的速度变化传递函数一样，即两者的抗扰动能力一样［15］，为进一步提高系统的抗扰动能力，同时采用负载转矩前馈补偿策略，对扰动进行自适应补偿，提高系统的抗扰动能力。

1 永磁同步电机的数学模型

假设PMSM定子绕组中感应电动势的波形为正弦波，气隙磁场呈正弦分布，忽略铁心饱和效应，不计涡流和磁滞损耗，同时转子和永磁体均无阻尼作用，在d-q坐标系下的PMSM电压方程为

磁链方程为

运动学方程为

电磁转矩方程为

式中：ud,uq,Ψd,Ψq,id,iq,Ld,Lq分别为d-q轴的电压、磁链、电流和定子绕组自感；ωe,Rs,Ψf,ω,J,Te,B,TL,p,KT,分别为电机的电角速度、定子电阻、永磁磁链、机械角速度、转动惯量、电磁转矩、粘滞阻尼系数、负载转矩、极对数、转矩系数。

2 基于负载转矩前馈补偿和模糊PID控制方案

文献［4］表明通过对负载转矩前馈补偿可以改善系统速度控制的抗扰动能力，减小扰动对速度造成的振荡幅度。文献［11］表明单神经元PID速度控制器能够有效地增强速度控制的鲁棒性，如在刚启动情况下能够减小速度超调问题。

本文结合负载转矩前馈补偿控制和单神经元PID控制，增强转速控制系统抗扰动能力的同时，增强系统转速控制的鲁棒性。如图1为控制系统框图，包括单神经元PID速度环，负载转矩前馈补偿模块，d轴和q轴电流环控制器，坐标变换模块，SVPWM模块等。

图1 基于前馈补偿和模糊PI控制系统框图Fig.1 Control system block diagram based on feed-forward compensation and fuzzy PI

2.1 负载转矩前馈补偿控制策略

负载转矩前馈补偿的核心是实现对负载转矩的实时观测，并将观测到的转矩进行前馈补偿到电流控制环，提高电流环对负载突变的响应速度，减小负载转矩对于转速的影响，降低转速在负载突变时的波动，从而改善抗扰动能力。负载转矩前馈补偿的结构如图2所示。

图2 负载转矩前馈补偿的框图Fig.2 Load torque feed-forward compensation block diagram

本文采用一种降阶负载转矩观测器［6］，实时观测负载转矩的变化，以实现前馈补偿策略。由于系统控制器的采样周期内，负载转矩值基本没有变化，因此一般认为负载转矩在控制周期基本不发生变化，即

则根据式（3）和式（6），可得系统的状态方程：

即系统输入变量为电机电磁转矩，状态变量为负载转矩和机械加速度，输出变量为机械角速度。

降阶状态观测器模型，如下式：

根据文献［6］可知，观测器的期望特征多项式为

按照式（10）设计的负载转矩观测器如图3所示。通过负载转矩观测器，实现负载转矩的观测。

图3 负载转矩观测器原理框图Fig.3 Load torque observer block diagram

2.2 单神经元PID设计

传统PID速度控制器的控制参数通常预先设置，在运行过程中保持不变，这种控制方式实现简单，但往往无法获得最优的控制效果，系统的鲁棒性不高。单神经元PID控制器的PID参数是根据工况自适应调节的，相比传统的PID控制器，会达到更好的控制效果。

单神经元控制的结构框图如图4所示。

图4 单神经元控制结构Fig.4 Single neuron control structures

转换器的输入为给定值yr(k)和输出y(k),转换器的输出为状态量x1,x2,x3用于神经元学习控制［12-13］。单神经元控制器的控制算法和学习算法如下：

式中：K为神经元比例系数。

式中：wi(k)为神经元权值；K为控制器的比例因子；z(k+1)为性能指标，具体为输出误差平方。

具有自学习和自适应能力的单神经元PID控制器，结构和计算简单，学习算法物理意义明确［12］，同时让电机复杂工况下调整PID参数，具有较强的鲁棒性。

3 仿真分析与实验验证

3.1 仿真结果

为验证基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID联合控制的永磁同步电机的控制方案性能，本文利用Matlab/Simulink对控制系统实现了数字仿真。基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID速度控制器的永磁同步电机控制系统，参考图1的控制框图。负载转矩前馈补偿仿真模块，参考图3的原理图，单神经元PID采用M语言实现。模型中参数为：额定功率0.75 kW，额定转矩2.39 N·m，转动惯量2.45×10-4kg·m2，额定转速3 000 r/min，额定电流3 A，额定电压220 V，电枢电阻3.2 Ω，极对数4，负载观测器系数200，惯量辨识模块系数0.01。

图5为电机的转速响应仿真曲线。仿真的工况为转速指令500 r/min，在0.1 s时负载由10 N·m突加到20 N·m，在0.25 s时负载由20 N·m降为10 N·m。

图5 负载扰动下转速仿真波形Fig.5 Speed simulation waveforms under load disturbance

从图5中可看出，当负载发生突变时，仅有PID控制器而未进行反馈补偿的速度振荡幅度为38%，而进行了反馈补偿之后速度振荡幅度为20%。这说明，负载转矩前馈补偿可以提高转速的收敛速度，有效地提高转速环的抗扰性能。

利用负载转矩观测器，在负载突加情况下，观测负载转矩前馈补偿对转矩的影响。图6为加负载转矩反馈补偿和未进行前馈补偿的转矩观测波形。从图6中可以看到2种转矩观测波形均在0.04 s时已开始收敛于实际转矩值，而在0.1 s的突加负载后未补偿的转矩波形比补偿的转矩波形多出1个大约6 N·m的抖动，补偿后的转矩波形更好的平滑上升，同样证明了系统抗扰动能力的提高。

图6 突加负载的负载转矩观测仿真波形Fig.6 Load torque observer simulation waveforms of sudden load

图7为PID控制器不同时转速响应的仿真曲线。在0～0.1 s负载为10 N·m，在0.1～0.2 s为30 N·m。可以看出，启动时单神经元PID的速度曲线快速收敛基本无超调现象，且当出现负载变化时速度波动很小，没有出现普通PID速度曲线的较大波动，验证了单神经元PID速度控制器比传统PID控制器鲁棒性强。

图7 速度估计仿真波形Fig.7 Speed estimation simulation waveforms

电机以800 r/min的速度运行，不断突加、突卸20 N·m负载时，采用单神经元PID控制器和常规PID控制器的转速仿真波形如图8所示。从图8中看出，采用单神经元PID速度控制器的速度振荡幅度在25 r/min左右，而PID速度控制器速度振荡幅度在50 r/min左右，采用单神经元PID方式鲁棒性更强，抗扰动能力有所提高。

图8 负载转矩为矩形波的速度估计波形Fig.8 Velocity estimation waveforms of rectangular load torque wave

3.2 实验结果

为了验证控制策略的有效性，本文基于负载可调的实验平台对算法进行测试，通过控制励磁电源以实现其负载改变。图9为转速500 r/min，突加、突减5 N·m的负载实验波形。其中图9a～图9d分别为传统PID控制波形和单神经元PID控制结合负载转矩前馈补偿的机械角速度和相电流与测量转矩波形。由图9可见，单神经元PID控制器与负载转矩前馈补偿相结合，能有效地抑制转速动态响应超调，改善系统抗扰动性能。

图9 给定转速500 r/min，突加、突减0.5 N·m的负载实验波形Fig.9 Given speed as 500 r/min，the experimental results after suddenly adding and subtracting 0.5 N·m load

4 结论

为改善应用在电梯行业的永磁同步电机在复杂工况下，鲁棒性差、抗扰动能力不强等问题，提出了一种基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID控制的永磁同步电机矢量控制方案，仿真和实验表明，本文提出的控制策略可以有效地改善系统的抗扰动性能，增强系统转速控制的鲁棒性。

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Permanent Magnet Synchronous Motor Control System Based on Feed-forward Compensation and Single Neuron PID

ZHANG Wei1，LIU Genping2，OU Sheng3
（1.Changchun Institute of Technology，Changchun130000，Jilin，China；2.Changchun Gold Design Institute，Changchun130000，Jilin，China；3.College of Electronic and Electrical Engineering，Shanghai University of Engineering Science，Shanghai201620，China）

In view of the problems of robust and anti-disturbance capability of the permanent magnet synchronous motor control system used in the elevator industry，a new vector control scheme for permanent magnet synchronous motor with load torque feed-forward compensation and single neuron PID was proposed.While using front load torque feed-forward compensation strategy and single neuron PID control，on the one hand the load torque observer was fed back to the input of the current regulator，to achieve its load disturbance feed-forward compensation，which enhanced the anti-disturbance capacity of the system；on the other hand which made control parameters real-time adjustment，to enhance robustness of the system speed control.The simulation and experimental results are presented to verify the control system combined load feed-forward compensation with single neuron PID，the robustness of the system speed control is enhanced markedly and the capacity of anti-disturbance is also improved significantly.

permanent magnet synchronous motor；single neuron PID；feed-forward compensation；load observer；robustness；elevator

TM351

A

10.19457/j.1001-2095.20161203

2015-11-05

修改稿日期：2016-07-12

张巍（1981-），女，硕士，Email：zwhycl@126.com