现场控制能提高交流电机的效率_凯利讯半导体
到2035年，全球每年将消耗超过35万亿千瓦时的电力，而2015年的电量仅为21万亿千瓦时。如今，接近三分之一的电能需要用于工业生产的马达。许多这些电动机都是基于简单的交流设计，因为它们的成本相对较低，而且容易驾驶。它们在能源使用方面也相当低效，特别是在低速时。然而，这种交流电动机并不是固有的浪费。以正确的电子控制形式，其效率可以显著提高。利用现有的控制技术，在一定水平的工作中，可以减少60%的能源消耗。
目前使用的最简单的控制技术是每赫兹伏特。在基本的微控制器上实现这两个概念都很简单，也很容易实现。核心算法利用了交流电机设计的核心特性。每个电机都有一个特征磁化电流和产生的最大磁通和转矩。这些性质是通过伏特/赫兹比率来联系的。电机通过在转动的转子周围设置定子线圈，从而转动机械负载。在线圈之间的转换迫使转子的磁化元件转向，使其转向一个稳定的状态，磁场处于平衡状态。
线圈被交换的频率的增加将反过来增加速度。但是如果没有相应的电能供给，扭矩就会下降。每赫兹的电压控制提供了一个简单的方法来解决这个问题，增加的线路电压和上升的频率，使扭矩可以保持在一个恒定的水平。不幸的是，这种关系在低速时并不是特别一致。在低速时需要更高的电压以保持高扭矩，但效率下降，增加了线圈饱和和过热的可能性。
磁场定向控制提供了一种优化电机控制的方法，特别是在低速时，并且提供了使电机的定位控制更加精确的能力。这增加了交流电机整体的应用范围，这有助于降低工业机械的成本和操作成本。
在磁场定向或矢量控制中，每赫兹控制的速度和转矩之间的联系被破坏了。磁场定向控制的概念可以用绕线式直流电机的模型来表示，它的电流提供给定子和转子是独立的。在此模型中，产生的转矩和磁通可以独立控制。由电流形成的电机内的磁场强度决定了磁通的变化。电流提供给转子的电磁线圈，控制转矩——因为磁场试图使自己与一个稳定的状态保持一致。
直流电动机在转子上使用换向器，在任何时候都能在定子上执行控制线圈的工作。换向器是这样设计的，使电流开关与机械对齐的绕组产生最大的扭矩。因此，绕组的管理方式是使磁通改变，使转子绕组与定子中开发的磁场垂直。
在交流电机中，只有定子电流是直接控制的。转子经常使用永磁体来提供磁场。这意味着通量和扭矩依赖于同一电流。但磁场定向控制提供了几乎独立地操纵它们的能力。在实际中，定子磁通是动态控制的，提供了独立操纵转矩的能力。一般情况下，定子线圈可以被驱动，这样它们就可以产生转矩或沿着定子的轴施加压力，这种模式不会影响旋转。这些方向分别是正交和直轴。为了传递运动，每一个线圈都被驱动以产生高的正交力。
利用几个数学变换提供电流和电压变化的能力来解耦转矩和磁通。在磁场定向控制下，流经定子不同部分的电流由一个矢量表示。矩阵投影将一个三相时间和速度依赖的系统转换成两个坐标时不变系统。通常用符号d和q来描述坐标，分别代表磁通和转矩分量。在(d,q)参考系中，施加的扭矩与扭矩分量线性相关。
在磁场定向控制下，电信号从电机接收，并纳入(d,q)坐标模型。该模型通常是相对于转子计算的，使期望通量的计算更容易。一种典型的计算方法是对克拉克和帕克变换进行配对。
克拉克变换从不同的阶段(通常是3个)中提取电流，并利用它们来估计笛卡尔坐标系中的电流。这些系统的轴使用的是阿尔法和贝塔，而不是传统的x和y，以减少与空间坐标系统混淆的可能性。然后将它们应用到公园变换中，以提供在旋转(d,q)坐标系中看到的当前矢量。三角函数提供了转换的核心，要求使用微控制器或数字信号处理器(DSP)。
通过Clarke和Park变换，在(d,q)空间中电流矢量的磁通和转矩分量来自于馈电到每个电相的电流和转子的磁通位置，在对该算法的大部分描述中，它取符号。这种结构适用于一系列电动机。一个逆公园转换被用来产生电压输出，然后应用于一个算法，控制每个阶段的能量。总体结构如图1所示。
面向场控制的转换和控制块的基本配置图像。
图1:面向字段控制的转换和控制块的基本配置。
同样的核心结构可以通过简单地改变通量参考和获得转子通量位置来控制同步和感应电机。在同步永磁电机中，转子磁通是固定的，由永磁体决定。感应电动机需要通过转子磁通来产生作用，所以这是作为非零值加入到磁通参考值中。
磁场定向控制成功的关键是对转子磁链位置的实时预测。这种控制策略有一个复杂之处。在交流感应电动机中，转子的速度与驱动它旋转的磁通量的速度不匹配。转子往往滞后，导致不同的称为滑动速度。在旧的方案中，汽车制造商使用传感器来分析转子位置，但这会导致不必要的额外成本。在实际操作中，可以利用电机内部电压和电流的反馈来补偿滑移。
许多系统使用测量的反电动势来估计转子滑移。反电动势电压的大小与转子的速度成正比。然而，使用这种输入直接导致低速或静止的问题，并且很难估计初始位置。从一个未知的转子位置开始，可能导致电机反转一个小的距离，或者是一个完全的起动失败。简单采样反电动势的另一个缺点是它对定子电阻的灵敏度，它容易随温度变化而变化。
间接基于模型的方案提供了更大的性能。在计算开销和性能之间有一个很强的权衡，但是总的来说，效率，特别是在低速时，是通过使用更复杂的基于模型的算法来提高的。一个间接基于模型的方案根据可用的传感器读数来估计这些数据的实时值。
与反电动势估计一样，核心问题是确定电机的起始点。一种解决方法是先从初始状态的估计值开始，即预测输出的向量可以导出，与测量的输出向量进行比较。这种差异用于修正模型的内部状态向量。然而，噪声会破坏模型的稳定性。
扩展卡尔曼滤波器可以补偿噪声和突发干扰的影响。卡尔曼滤波器的架构允许被认为具有较低不确定性的更新被赋予比那些估计有更大的不确定性的更高的权重。该过滤器递归地工作，这样每个估计只需要一组新的读数和过滤器的前一个状态来生成一个新的状态。
卡尔曼滤波有两个主要阶段:预测和更新。在预测阶段，过滤器根据前一个状态计算系统的下一个状态，在运动算法的情况下，它提供了最后一个已知的速度和加速度值。由此，过滤器计算出当前位置的预测。
在更新阶段，新采样的电压和电流值与预测值相比较。输入数据越接近预测，误差概率越低。这个错误概率反馈到卡尔曼滤波增益。在算法层次上，卡尔曼滤波依赖于矩阵乘法和逆序。因此，在电机控制中实现扩展卡尔曼滤波器的关键是高算术性能，与面向场控制的其他方面相同。
为了实现实时电机控制的每一秒所需的许多算术运算，需要一个高性能的单片机或DSP。由德州仪器公司生产的TMS320F2833x系列产品，用于处理典型的交流电机应用的计算负载，由各种芯片外围设备支持，以帮助集成电力转换电子设备。
TMS320F2833x是围绕一个高性能的32位CPU构建的，它的浮点支持符合IEEE754标准的单精度算法。通过实现与IEEE兼容的浮点单元，TMS320F2833x简化了算法的开发，因为它处理了一个非常宽的数字范围，内置了对诸如“不”(NaN)和“零”条件等错误的支持。一个哈佛架构与一个双16 x 16 multiply-累积(MAC)单元为矩阵和基于投影的操作提供高的吞吐量。为了提高精度，可以将这些单元捆绑在一起执行32个x32个mac。芯片外围设备包括一个16通道的模数转换器(ADC)，用于对电动机的电压和电流反馈信号进行采样。
TMS320F2833x作为DSP增强MCUs的C2000系列的一员，由TI数字电机控制库支持，该库提供可配置的软件块，可用于实现多种控制策略。该库是由表示为块的函数组成的，它提供了诸如Clarke和Park这样的转换，除了用于闭环操作的控制块之外，还有用于诸如脉冲宽度调制(PWM)等功能的外围驱动。
在电机控制的情况下，PWM输出控制6个功率晶体管，它们一起将电压和电流输送到三个电相。每个阶段采用半桥式晶体管结构。在这些情况下，用于控制的常用算法是空间向量PWM。与简单的PWM技术相比，这减少了谐波，并使用了8个开关状态。有六个活动状态和两个零状态，每个状态都是八个对应的空间向量的目标状态。各州以这样一种方式安排，两组互补性国家在任何时候都是活跃的。一套用于三种高侧功率晶体管，另一套用于低功率晶体管。该算法循环通过各个状态，根据磁场定向控制模型的要求，将电源切换到状态。TMS320F2833x包括适用于使用空间矢量交换的软件控制的PWM硬件。在18个PWM输出中，有6个支持高精度控制，分辨率为150 ps。结果是一个数字控制器，需要相对较少的外部硬件来管理功率晶体管，如图2所示。
PWM输出F2833x的功率相位控制框图。
图2:框图，显示F2833x的PWM输出对功率相位的控制。
结论
利用一个拥有必要的核心和高性能积木的微控制器，与TI数字电机控制库结合，设计师们准备推动新一代高效的交流电机。
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