不确定性负载的异步电机新型自适应反步控制

公飞 于海生

摘要：针对异步电动机速度控制系统中的不确定性负载问题，本文设计了新型自适应反步控制器，实现异步电动机高性能转速跟踪控制。通过选择合理的Lyapunov函数及稳定函数，给出自适应反步控制算法，分析了整个控制系统的稳定性。在递归设计中首次出现不确定性负载时，设计了负载的自适应律，得到新型自适应负载转矩观测器，精确估计了不确定性负载转矩。仿真结果表明，本文设计的新型自适应负载转矩观测器，实现了不确定性负载的在线精确估计。与矢量控制方法相比，该控制策略的转速响应更加迅速，快速消除了负载扰动对转速的影响，具有良好的应用前景。

关键词：

异步电动机; 不确定负载; 自适应反步控制; 负载转矩观测器; 速度控制

中图分类号： TM343; TP273+ .3 文献标识码： A

文章编号： 10069798（2019）01004006; DOI： 10.13306/j.10069798.2019.01.007

异步电动机（induction motor，IM）由于结构简单、制造成本低廉、调速范围广等优点，广泛应用于机械制造业、交通行业及其它变速驱动系统[13]。在电机运行过程中，负载扰动的不确定性对控制系统性能产生较大影响[45]，不能满足精准控制的目标。矢量控制凭借易实现和不依赖电机精确模型等的特点，广泛应用于异步电动机调速系统[6]。但是矢量控制动态响应慢，同一组PI参数不能满足电机在不同工况下的控制要求。韩京清[7]提出自抗扰控制，对控制系统中的内外扰动项进行估计并加以补偿，提高了系统的鲁棒性。自抗扰控制在处理异步电动机速度突变、负载扰动和参数时变等方面具有独特的优势，但是控制器的参数较多，给参数整定带来了一定的困难[89]。滑模变结构控制由于自身的结构特点，使系统存在抖振，一般用于电流内环控制，缩短系统的响应时间[10]。神经网络控制和其它控制策略相结合，借助于编程语言在线调整控制器的参数，节省了参数整定的时间[1112]，但是编程语言太复杂，而且神经网络控制对硬件的要求较高，给实验验证带来了困难。哈密顿控制在电机稳态运行时节省系统的能量[1315]，并且在电机参数变化和负载扰动时能够稳定跟随期望转速，但是系统的响应速度较慢。高艳霞等人[16]设计了自适应滑模观测器估计异步电动机的转子磁链和转速，验证了该控制算法对参数变化具有较强的鲁棒性，实现了转速的在线精确估计。在每一个设计步骤中，以递归方式定义Lyapunov函数的反步控制以优良的跟踪性能成为电机控制中最广泛的一种控制策略[17]。不同于以往自适应反步控制在最后一个递归步骤中设计负载自适应律[1819]，本文提出的新型自适应反步控制策略，在递归设计步骤中首次出现不确定性负载时，设计负载自适应律，并得到新型自适应负载转矩观测器，实现了对负载的在线精确估计，同时保证了异步电动机高性能转速跟踪控制。

5结束语

本文设计了新型自适应反步控制策略，解决了异步电动机速度控制系统中的不确定性负载问题。在递归设计步骤首次出现不确定性负载时，设计了负载的自适应律，得到新型自适应负载转矩观测器，精确估计不确定性负载。本文提出的自适应反步控制算法，实现了高性能转速跟踪控制。仿真结果表明，该观测器实现不确定性负载转矩的在线精确估计，与矢量控制方法比较，转速响应更加迅速，快速消除了负载扰动对转速的影响，控制系统的抗扰性能优越。

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