- 頭條提取并抑制永磁同步電機電流諧波的有效方法2021-01-26 作者：王碩 康勁松 | 來源：《電工技術學報》 | 點擊率：導語同濟大學電子與信息工程學院的研究人員王碩、康勁松，在《電工技術學報》2019年第4期上撰文（論文標題為“一種基于自適應線性神經網絡算法的永磁同步電機電流諧波提取和抑制方法”）指出，永磁同步電機通常采用正弦波進行驅動和控制，由于氣隙磁場的畸變和電壓型逆變器的死區效應等因素的存在，使永磁同步電機電流波形含有大量的諧波而發生畸變，特別是在電機低速運行時更為嚴重。 為了進一步提高永磁同步電機的電流控制性能，抑制電流諧波，本文在傳統矢量控制算法基礎上，增加神經網絡諧波電流環，通過自適應線性神經網絡（ADALINE）算法實現對主要電流諧波的分解和提取，將所提取的電流諧波經過神經網絡訓練獲得補償電壓值進行諧波注入，實現電流諧波的檢測和抑制。 通過仿真和實驗結果證明，本文提出的控制策略可以有效提取并抑制電流諧波，降低電機轉矩脈動。
內置式永磁同步電機（Interior Permanent Magnet Synchronous Motor, IPMSM）具有功率密度高、效率高、調速范圍寬等優點，廣泛應用于電動汽車電驅動系統中。其相電流的正弦度是衡量控制性能的重要指標，影響電流諧波的主要因素有兩類：①電機本體方面。如磁路不對稱、磁路飽和現象等引起的氣隙磁場畸變；②逆變器方面。由于死區效應和開關管導通壓降等非理想特性因素的存在，使調速系統引入了大量的電流諧波，在低速區尤為嚴重。由于電流諧波的存在，影響了輸出轉矩的平滑度，引發轉矩脈動，進而產生電磁噪聲和振動問題。
針對IPMSM的電流諧波畸變問題，國內外學者進行了深入的研究，主要分為三類：
第一類是模型補償法，如文獻[5-8]所述，通過建立電壓型逆變器（Voltage Source Inverter, VSI）死區時間引發的電壓畸變模型，采用前饋控制進行補償，然而這類補償措施依賴于電流的方向判斷，電流過零點附近，易出現誤判斷。
第二類方法從電機本體優化角度出發，如斜槽法和分數槽法等，見文獻[9-11]，該類方法大多會使得電機結構復雜，加工難度提高，部分算法會導致電機的平均轉矩下降。
第三類方法利用控制算法抑制電流諧波的畸變，見文獻[12-18]，其中文獻[12, 13]中提到利用5次和7次同步旋轉變換進行諧波提取，通過電壓注入法實現電流諧波的抑制，然而這種方法增加了兩組PI控制器，調節參數較多，設計較為困難。
文獻[14, 15]中利用諧振控制器組成比例積分諧振（Proportional Integration Resonance, PIR）控制器抑制指定次電流諧波，然而諧振控制在實驗中實現較為困難，需要額外的近似或者改進措施。文獻[16-18]將神經網絡算法與電壓畸變結合，來抑制電流的6次諧波，其中文獻[16]的補償方法需要更細分的劃分扇區。文獻[18]利用電流控制器積分的結果補償諧波，該方法依賴于高精度的電流傳感器。
本文提出一種基于自適應線性神經網絡（Adaptive Linear Neural Network, ADALINE）算法的PMSM諧波電流提取和抑制方法。首先，構建了由死區效應產生的電流諧波的數學模型；其次，直軸和交軸電流的6次和12次諧波，通過ADALINE算法進行提取；最后，利用神經網絡訓練獲得的補償電壓值注入電機的三相繞組中，實現對電流諧波的提取和抑制。仿真和實驗結果表明，所提出的算法可以有效提取電流諧波，減小電流畸變。
圖5 基于ADALINE電流諧波補償算法永磁同步電機矢量控制系統框圖
（a）永磁同步電機實驗臺架
（b）控制器
圖11 永磁同步電機控制系統平臺基本結構
結論
本文著重分析了死區效應對IPMSM諧波電壓和諧波電流的影響，在同步旋轉坐標系下主要表現為6次和12次電流諧波，針對上述諧波問題，利用ADALINE算法將諧波電流以權值調整方法進行提取，再以諧波為零為目標，利用ADALINE算法轉化為諧波電壓注入到電機三相繞組中。
所提出的諧波抑制方法能夠在低速條件下提取并抑制IPMSM的指定次諧波電流，仿真和實驗證明了所提出算法對于諧波電流提取和抑制的有效性。
