Metody on-line identifikace parametrů asynchronních motorů

Abstract

Tato práce se zabývá identifikací parametrů asynchronních motorů a návrhem nové identifikační metody, má nízké nároky na výpočetní prostředky řídicího mikropočítače elektrického pohonu. Moderní metody řízení elektrických pohonů s asynchronními motory využívají pro svou funkci matematický model řízeného stroje (motoru). Tento model je popsán mimo soustavy rovnic také sadou parametrů stroje, která se může lišit podle užití nebo podle zohlední některých přídavných parazitních jevů. V technické praxi je ovšem nejčastější sadou parametrů, popisujících asynchronní motor, následujících pět: odpor statorového vinutí Rs, odpor rotorového vinutí Rr, statorová rozptylová indukčnost Lσs, rotorová rozptylová indukčnost Lσr a magnetizační indukčnost Lm. U asynchronních motorů s kotvou na krátko (klecovou kotvou), které jsou v technické praxi nejběžnější, lze z uvedených parametrů přímým měřením určit pouze odpor statorového vinutí Rs. Z tohoto důvodu byla vyvinuta řada nepřímých metod pro určování ostatních parametrů stroje. Během provozu stroje navíc dochází ke změnám některých parametrů v důsledku vlivů teploty, kmitočtu a nasycení magnetického obvodu stroje. Různé řídící metody pohonů s asynchronními motory jsou citlivé na rozdílné parametry. Jako zástupce řídících metod bylo pro svou širokou rozšířenost zvoleno tzv. nepřímé vektorové řízení (IFOC), pro které byla vyvíjena navržená metoda identifikace. Tento způsob řízení asynchronního motoru je citlivý na přesnost určení Rr a Lm. Za účelem zjišťování parametrů stroje během provozu byla vyvinuta řada tzv. on-line identifikačních metod, z nichž většina je ovšem charakterizována mimo jiné i vysokými nároky na výpočetní prostředky nebo paměť řídícího mikropočítače pohonu. I přes průběžně se zdokonalující vlastnosti řídících mikropočítačů je stále možné najít řadu případů v trakčních i průmyslových pohonech, kde použitý mikropočítač nemá dostatek prostředků k vykonávání dalšího složitého algoritmu. Takovými pohony mohou být jednak stávající instalace, kde dosud identifikace parametrů nebyla použita a zároveň není žádoucí provádět výměnu řídícího systému za výkonnější nebo aplikace kde je snaha dosáhnout finanční úspory a tedy použít co nejlevnější, výpočetním výkonem neoplývající komponenty. Navržená identifikační metoda pokrývá právě tyto případy. Je určena pro pohony s nepřímým vektorovým řízením a proto určuje rotorový odpor Rr a magnetizační indukčnost Lm. Je založena na napěťovém modelu stroje v ustáleném stavu a pro získávání vstupních veličin využívá pouze prostředky dostupné v běžných pohonech. V úvodu práce jsou popsány součásti elektrického pohonu, které jsou uvažovány jako výchozí podmínky pro návrh i realizaci identifikační metody. Následuje odvození a popis matematického modelu, ze kterého navržená metoda vychází. Pro porovnání různých možností identifikace parametrů je uveden přehled laboratorních, off-line i on-line metod včetně jejich výhod a nevýhod, následovaný přehledem principů změn uvedených parametrů stroje. V další části je popsáno odvození navržené on-line identifikační metody včetně výsledného algoritmu pro řídící mikropočítač. V závěru práce jsou ukázány výsledky experimentálního ověření metody na pohonech s asynchronními motory s výkonem od 3,5 kW do 1,6 MW, z nichž některé jsou skutečnými pohony kolejových vozidel.

This thesis deals with parameter identification of induction machines and proposes a novel method for on-line identification suitable for electric drives with resource-constraint microcontrollers. Modern control strategies of induction machines usually utilize some form of mathematical model of the machine, that is characterized by a set of parameters. Different control strategies stress importance of different parameters, but the most common set of parameters that describe the machine consist of the following five: a stator resistance Rs, a rotor resistance Rr, a stator leakage inductance Lσs, a rotor leakage inductance Lσr, and a magnetizing inductance Lm. Out of these parameters, only stator resistance Rs is directly measurable and therefore a necessity of usage of some indirect methods to identify these parameters arose. This topic is further complicated by the fact, that some of these parameters change during operation of the drive due to influences of temperature, frequency, and saturation of the magnetic circuit. Tracking of changes of parameters important to a particular control strategy can improve performance of the drive. As a representative control strategy, indirect field oriented control was chosen for its widespread usage both in industry and transportation. This control strategy is sensitive to inaccuracies of Rr and Lm. A number of so-called on-line identification methods based on various principles was proposed, but most of them are computationally or memory intensive. However a number of cases in transportation or industry can be found where the existing older control hardware or components in new cost-sensitive applications cannot cope with demanding algorithms. Therefore a novel on-line identification method of Rr and Lm was developed and tested that is suitable for drives with IFOC control strategy that has a resource-constraint control hardware. The method is based on a steady-state voltage model and uses only standard equipment of a common electrical drive to obtain input quantities. The thesis presents an overview of the equipment of a common electric drive with induction machine to state the default hardware conditions. Further it describes a derivation of the mathematical model of the machine that serves as a starting point for the derivation of the proposed method. A summary of the conventional, off-line and on-line identification methods is presented with their advantages and disadvantages to show ideas that the identification of parameters can be based on. A thorough analysis of the mechanisms of parameter changes is showed being followed by a derivation of the method and a description of the final algorithm for the microcontroller. The method has been tested within four different drives with rated powers ranging from 3,5 kW to 1,6 MW, some of them being traction drives of railway vehicles. Experimental tests and the achieved results are presented and discussed in final chapters of this thesis.