CC BY
64
УДК 621.313.333
СОСТОЯНИЕ, ТЕНДЕНЦИИ И ПРОБЛЕМЫ В ОБЛАСТИ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ АСИНХРОННЫМИ ДВИГАТЕЛЯМИ
В. Г. Бичай, Д. М. Пиза, Е. Е. Потапенко, Е. М. Потапенко
Сделан обзор доступной литературы в области современных методов управления асинхронным электроприводом, опубликованной за период с 1994г. по 2000г. включительно. Всего было изучено более двухсот публикаций, 102 наиболее интересные из которых включены в обзор. Это позволило определить состояние, тенденции и проблемы в области управления асинхронным электроприводом.
Зроблено огляд доступноi лгтератури в галузг сучасних методгв керування асинхронним електроприводом, яка опублг-кована за термт з 1994р. до 2000р. включно. Усього було вивчено бгльш двохсот публгкацш, 102 найбгльш цгкавих з яких включено до огляду. Це дозволило з'ясувати стан, тен-денцп та проблеми в галузг керування асинхронним електроприводом.
The survey of the accessible literature in the field of the modern control methods of induction drives which was published during from 1994 to 2000 year was done. It was studied more then 200 publications, 102 the most interesting from which were included in the survey. This allowed to determine the state, the tendencies and the problems in the field of the modern control of induction drives.
В настоящее время более 60% всей вырабатываемой в мире электроэнергии потребляется электродвигателями [1,2]. Наибольшее распространение получили электроприводы (ЭП) с двигателями постоянного тока (ДПТ) и асинхронными двигателями с короткозамкнутым ротором (АД). Причем около половины вырабатываемой в мире электроэнергии потребляется АД [3]. Указанные соотношения справедливы и для Украины. ДПТ применяются для регулируемых ЭП, АД - в основном, для нерегулируемых ЭП (около 80% АД - нерегулируемые [1]). Это объясняется, с одной стороны, хорошими регулировочными характеристиками ДПТ и наличием коллектора, снижающего его надежность и не позволяющего эксплуатировать ДПТ в агрессивных и взрывоопасных средах. С другой стороны, простотой конструкции, дешевизной, высокой надежностью, но плохими регулировочными характеристиками АД.
Большинство технологических процессов требует регулирования. Это регулирование при нерегулируемом ЭП осуществляется путем управляемого изменения в самом технологическом процессе. В частности, в насосах, компрессорах, вентиляторах - путем открытия и закрытия заслонок. Показано [4-6], что путем отказа от регулирования заслонками и путем перехода к регулированию АД можно достигнуть экономии (50...68)% по сравнению с нерегулируемыми АД. В связи с таким количеством эксплуатируемых АД, которые требуют регулирования, весьма актуальным является вопрос повы-
шеиия экономичности регулируемых АД.
Применение регулируемых АД до начала 70-х годов сдерживалось отсутствием тиристоров с малым временем выключения. В начале 70-х годов появились специальные инверторные тиристоры с требуемыми характеристиками, что обусловило появление частотно-регулируемых ЭП с АД. Однако удельные массогабаритные показатели и стоимость ЭП с АД были весьма велики из-за преобразователей напряжения, а по показателям статических и динамических характеристик ЭП с АД существенно уступали ЭП с ДПТ [7]. Последнее десятилетие XX-го века ознаменовалось значительными успехами силовой электроники. Было освоено промышленное производство биполярных транзисторов с изолированным затвором (IGBT), силовых модулей на их основе и др. средств. Все это стимулировало разработку новых алгоритмов управления и средств их вычисления.
В 1971 г. Ф.Блашке [8-10] предложил новый принцип управления АД. В соответствии с этим принципом уравнения движения рассматриваются не в стационарной (кларковской) системе координат, а в системе координат Парка-Горева, связанной с потокосцеплением ротора. В этой вращающейся системе координат все основные переменные изменяются не по гармоническому закону, а как в ДПТ. Это позволило строить системы управления АД по тем же принципам, что и системы управления ДПТ, в частности, по подчиненному принципу. Этот принцип управления АД получил название Field Oriented Control (FOC) (управление по полю машины). В этом принципе управления все многофазные (чаще трехфазные) переменные (токи, напряжения, потокосцепле-ние) формируют соответствующие векторы, поведение которых рассматривается или в векторном виде, или в проекциях на две оси вращающейся системы координат. Поэтому в русскоязычной литературе этот принцип управления получил название "Векторное управление" (ВУ). Векторное управление теоретически позволяло достигнуть в АД тех же регулировочных характеристик, что и в ДПТ. Однако для реализации векторного управления надо иметь информацию о всем векторе состояния АД. В 70-х годах это предлагалось достигать за счет установки внутри АД датчиков Холла, с помощью которых замерять потокосцепление в воздушном зазоре АД, и тахогенераторов или импульсных датчиков, посредством которых измеряется угловая скорость ротора. Однако установка этих датчиков требовала замены или
доработки огромного парка общепромышленных АД, которые не предназначались для регулирования и не были снабжены этими датчиками. Наличие тахогене-ратора и датчиков Холла существенно ухудшали эксплуатационные характеристики АД по сравнению с ДПТ.
К началу 80-х годов были достигнуты большие успехи в области современной теории управления, которая позволяет оценить неизвестные составляющие вектора состояния. Применение методов современной теории управления позволило, в первую очередь, без специальных датчиков оценить вектор потокосцепления. После этого векторное управление с измерением вектора потокосцепления с помощью датчиков получило название прямого векторного управления (ПВУ) (Direct FOC (DFOC)), а без применения датчиков потокосцепления -косвенное векторное управление (КВУ) (Indirect FOC (IFOC)) [11-13]. Однако в определении ПВУ (DFOC) и КВУ (IFOC) нет единообразия. Некоторые авторы [14,15] под ПВУ понимают управление с непосредственным использованием векторов потокосцепления, полученных с помощью наблюдателей, а под КВУ понимают управление без явного использования векторов потоко-сцепления. Поскольку системы с непосредственным измерением с помощью датчиков векторов потокосцепле-ния не получили распространения и не имеют перспективы, то в дальнейшем будет использоваться терминология авторов работ [14,15].
Как в ПВУ, так и в КВУ отсутствие датчиков потокосцепления компенсируется вычислениями по дифференциальным уравнениям, описывающим работу АД, в которые входят неточно известные и переменные параметры, такие как сопротивления ротора и статора, приведенный момент инерции ротора, момент нагрузки. Собственные индуктивности ротора и статора, а также их взаимная индуктивность вследствие эффекта магнитного насыщения имеют сложную зависимость от тока намагничивания. В связи с этим системы В У без специальных мероприятий являются очень чувствительными к неопределенности этих параметров. К счастью, в настоящее время современная теория управления обладает мощным арсеналом методов обеспечения робаст-ности (нечувствительности) систем управления к разбросу их параметров. Это адаптивные системы, системы с переменной структурой, робастные комбинированные системы с наблюдателями, нейронные системы, системы с размытой логикой и др. В обзоре будут упомянуты только работы с ПВУ и КВУ с мероприятиями по обеспечению робастности.
Для обеспечения питания АД в настоящее время используются инверторы напряжения с широтно-импуль-сной модуляцией (ШИМ), которые создают большие высокочастотные пульсации в напряжении. Пульсации не позволяют использовать непосредственные измерения напряжения при его цифровой обработке в контроллере привода. Поэтому, прежде чем подать измеренное напря-
жение в цифровую систему, его пропускают через аналоговый фильтр [19,37]. Для исключения датчиков напряжения и снятия проблемы высокочастотных помех в работах [19,20,21,78] вместо истинного напряжения, подаваемого на АД, используется его программное значение, вырабатываемое микропроцессором и подаваемое на преобразователь напряжения. Кроме того, информация о напряжении и токе статора может быть получена по напряжению и току звена постоянного тока инверторного преобразователя [22,47,56,80]. Таким образом, для управления АД можно использовать лишь датчик скорости и датчики токов статора. Более того, ниже будут рассмотрены системы управления АД, использующие только датчики тока статора.
Вопросам управления АД с использованием датчика скорости посвящено огромное количество работ. Поэтому остановимся лишь на системах управления с использованием датчиков скорости, в которых применяются специальные мероприятия по обеспечению робастности [7,12,17-44].
Недостатком КВУ является сильная зависимость его показателей качества от постоянной времени роторной цепи ( Tr ). Данное обстоятельство и неизвестность пото-
косцепления приводят к затягиванию переходных процессов. Это обусловило появление работ [12,19,21,26,30, 31,38] по непосредственной оценке постоянной времени или сопротивления роторной цепи (Rr) без оценки пото-
косцепления ротора. В работе [30] в КВУ для оценки Tr
использована процедура, дающая в качестве побочного продукта оценку потокосцепления ротора. При наличии оценки потокосцепления ротора представляется более рациональным использовать не КВУ, а ПВУ.
Адаптивной оценке потокосцепления ротора и ее использованию для ПВУ посвящено большое количество работ [7,14,21,24,25,27,34-36,39,41-44] (см. также биографию данных работ).
Основным источником погрешности ПВУ является неточность определения опорного вектора (вектора пото-косцепления ротора) в статорной системе координат. Для устранения этой неточности широко предлагается использовать адаптивные наблюдатели типа MRAS (Model reference adaptive system - алаптивная система с настраиваемой моделью) [22,27,29,34-36,78], генетические алгоритмы [39], нейронные сети [40-42], размытую логику [40,43,44], наблюдатели переменной структуры [60,79]. Для устранения этой же неточности в работе [28] предложено использовать в качестве синхронной системы координат систему координат, связанную не с вектором потокосцепления ротора, а с оценкой вектора потокосцепления ротора с помощью наблюдателя. В работе [20] для этой же цели в качестве синхронной системы координат используется система координат, связанная с вектором статорного тока.
Существуют три физические основы для определения
скорости ротора: 1) использование тахогенераторов или инкрементных датчиков (последние проще и лучше приспособлены к цифровому управлению, 2) использование противо э.д.с., 3) обработка показаний датчиков тока с целью получения частоты пазовых пульсаций. Применение датчиков скорости вращения ротора позволяет организовать высококачественное и алгоритмически сравнительно простое управление АД. Однако наличиие датчиков скорости существенно ухудшает эксплуатационные характеристики электропривода. В связи с этим в последнее десятилетие уделялось большое внимание разработке алгоритмов векторного управления с использованием лишь датчиков тока и напряжения в сети питания АД или, вообще, с использованием лишь датчиков тока [45-60,71,80,100,102]. Эта задача намного сложнее по сравнению с управлением с использованием датчиков скорости. Сравнительно простой метод вычисления угловой скорости можно получить на основании [81] с использованием ЭДС АД. Вследствие недостаточной точности простых алгоритмов были разработаны более точные, но более сложные, методы. В них задача решается с помощью различных типов наблюдателей. В работах [45,54,60] используются наблюдатели на скользящих режимах. В работе [49] применен наблюдатель потокосцепления статора, с помощью которого можно вычислить скорость ротора. Широкое распространение для оценки потокосцепления и скорости ротора получили системы типа MRAS [46,48,50,56], где используются два векторных уравнения потокосцепления ротора, одно из которых является базовой, а второе - настраиваемой моделями. Близкой к M RAS является система, нашедшая применение в Японии [51]. По сути дела, к системам типа M RAS примыкают адаптивные наблюдатели потокосцепления и скорости [48,52,55], где базовой моделью является сам АД, а настраиваемой моделью является наблюдатель тока статора и потокосцепления ротора. В работе [55] для адаптации используется сравнение выходов двух одновременно настраиваемых наблюдателей. Хорошие результаты по оценке скорости были получены с помощью расширенного фильтра Калмана [48, 52]. Однако они связаны со сложными вычислениями. Все перечисленные методы в той или иной степени чувствительны к разбросу параметров электромагнитной цепи АД. В этом отношении представляет интерес определение скорости по роторным пазовым пульсациям тока статора [48], который, к сожалению, имеет свои недостатки. Предприняты попытки для построения систем управления АД без датчиков скорости с помощью нейронных сетей [46,52]. Все рассмотренные методы оперируют уравнениями в статорной системе координат. Исключение составляют работы [31,46,59], где восстановление вектора состояния осуществляется во вращающейся системе координат, связанной с потокосцеплением ротора.
Для обеспечения робастности систем управления АД и диагностики их работоспособности в публикациях полу-
чил распространение регрессионный рекурентный метод наименьших квадратов [61-66], который позволяет в реальном времени оценивать параметры АД. Более того, в работе [66] получен алгоритм, который, помимо идентификации всех параметров АД, позволяет вычислить угловую скорость его ротора, используя только датчики тока и напряжения статора. Это открывает пути получения высокоточного адаптивного управления АД с помощью измерения только клеммных переменных (напряжений и токов).
Недостатком рассмотренных выше алгоритмов векторного управления являются: 1) большой объем вычислений при прямом и обратном взаимном преобразовании неподвижной и вращающейся систем координат, 2) наличие запаздывания в формировании электромагнитного момента. Для устранения этих недостатков были предложены [67,68] алгоритмы управления, получившие название Direct Torque Control (DTC) (непосредственное управление моментом и потокосцеплением). Эти идеи в последнее время получили бурное развитие [7,11,69-77,100]. Алгоритмы DTC отличает простота (нет преобразования координат и регулирования токовых контуров), робастность по отношению к неопределенности параметров, высокое быстродействие. Недостатком является наличие пульсаций в электромагнитном моменте и потокосцеплении, что снижает точность регулирования, повышает электропотребление и увеличивает акустический шум АД. Это ставит новую проблему в разработке алгоритмов управления.
Как было указано в начале статьи, существенным качеством электродвигателя является его экономичность. Вопросу повышения экономичности АД при скалярном управлении уделено очень большое внимание [16,81-88]. Оптимизацию энергопотребления можно проводить путем формирования фазовой траектории и реализующего ее управления, при перемещении по которой между двумя точками минимизируется потребляемая электроэнергия [85-89]. Такое управление называется оптимальным в большом. При таком управлении электроприводом минимизируется потребляемая за определенный промежуток времени электроэнергия. Другим путем оптимизации является минимизация потребляемой мощности или какой-либо ее составляющей в каждой точке заданной траектории. Такое управление называется локально оптимальным [81-84].
Оптимальные алгоритмы управления, полученные для скалярного управления, трудно перевести на язык векторного управления. Это объясняется тем, что оба принципа управления оперируют разными переменными, сложным образом связанными между собой. Кроме того, для упрощения алгоритмов векторного управления в подавляющем большинстве случаев намагничивающую составляющую статорного тока делают постоянной [93], что устраняет необходимую для оптимизации степень свободы и не позволяет осуществлять локальную опти-
мизацию. Поэтому локальной оптимизации по мощности векторного управления посвящено мало работ [27,9096,101,102]. В работе [90] сформулированы условия, при которых можно осуществить оптимизацию. (Не со всеми условия можно согласиться). В [91] предложен экстремальный поисковый метод путем непосредственного замера потребляемой мощности, что приводит к ухудшению точности управления. Работы [92,93] посвящены максимизации электромагнитного момента с учетом ограничений по току и напряжению, которые, однако, не дают аналитического решения. В статье [27] получено простое аналитическое выражение программного изменения потокосцепления ротора в зависимости от электромагнитного момента. В работах [94-96] синтезированы аналитические программные значения намагничивающей и моментной составляющих тока статора, минимизирующие различные сочетания видов потерь мощности. В отличие от [27], полученные выражения справедливы не только для стационарных, а и для переходных режимов. Кроме того, они, в отличие от [27], робастны по отношению к неточности знания статора индуктивностей и сопротивления ротора.
Проведенный анализ показывает, что предложено большое количество разнообразных алгоритмов управления, обладающих различными качествами. Выбор того или иного алгоритма управления должен осуществляться исходя из следующих требований:
1) диапазон регулирования скорости,
2) точность отработки программных значений скорости,
3) работоспособность при малых скоростях,
4) время переходного процесса при подаче ступенчатого задающего воздействия,
5) робастность (нечувствительность) по отношению к неопределенностям параметров и внешних воздействий,
6) минимизация электропотребления как в переходных, так и в установившихся режимах при различных нагрузках,
7) минимальное влияние на точность наброса и сброса нагрузки, как при больших, так и при малых скоростях,
8) быстрота готовности к работе после включения двигателя,
9) минимальное количество датчиков,
10) минимальность объема вычислений,
11) способность восстанавливать свою работоспособность после сбоев в системе или прекращения подачи питания без повторного перезапуска системы после остановки ротора.
Сравнение различных алгоритмов управления очень трудоемко. Однако по п. 10 можно дать рекомендации. Поскольку неизвестен весь вектор состояния системы и значения ряда его параметров, то алгоритмы управления содержат наблюдатели, представляющие собой системы дифференциальных (в микропроцессоре - разностных) уравнений. Некоторые звенья регулятора также описываются дифференциальными уравнениями. Известно,
что объем вычислений пропорционален кубу порядка решаемой системы дифференциальных уравнений. Поэтому надо стремиться к уменьшению порядка системы дифференциальных уравнений регулятора и наблюдателя. Кроме того, при векторном управлении осуществляется неоднократное преобразование систем координат (неподвижной в подвижную и наоборот по различным переменным). Эти преобразования используют синусные и косинусные функции, вследствие чего требуют большого объема вычислений. Поэтому надо стремиться уменьшить количество преобразований координат.
При выборе алгоритмов управления следует принимать во внимание, что робастные системы (системы с переменной структурой, комбинированные системы с наблюдателями) имеют большее быстродействие, чем адаптивные системы.
Сделанный обзор литературы позволяет наметить следующие направления исследований:
1) учет влияния ограничений по току и напряжению, а также насыщения магнитной цепи на работоспособность систем управления,
2) получение простых алгоритмов управления, минимизирующих электропотребление с учетом ограничений по току, напряжению и при наличии насыщения магнитной цепи,
3) обеспечение робастности косвенных методов определения скорости ротора (повышение их точности) по отношению к разбросу параметров системы,
4) уменьшение нижней границы диапазона скоростей ротора АД, при которых система без датчика скорости сохраняет работоспособность,
5) разработка и исследование дискретных алгоритмов управления,
6) разработка и исследование методов идентификации параметров АД для диагностики их состояния и выявления неисправностей,
7) разработка и исследование алгоритмов управления в системах с непосредственным управлением моментом (ОТС), минимизирующих пульсации электромагнитного момента и токов статора,
8) аналитическое доказательство робастной устойчивости систем управления, гарантирующее их работоспособность в заданных условиях эксплуатации,
9) сравнение известных алгоритмов управления и определение предпочтительных областей применения каждой из них.
Реализация последнего пункта не только трудоемка из-за большого количества предложенных систем управления АД, но и требует широкого кругозора исполнителей в области современных систем и методов управления, таких как системы с переменной структурой, комбинированные системы с наблюдателями неопределенности, адаптивные системы, нейронные сети, размытая логика, методы идентификации и оптимального управления, теория фильтрации.
Следует отметить, что классические методы проектирования систем управления электроприводом для рассмотренных в обзоре систем не применимы. Все это выдвигает требование пересмотра учебного плана для подготовки магистров по специальности 8.092203 - электромеханические системы автоматизации и электропривод с целью углубленного изучения современной теории управления (1 семестр) и современных методов управления электроприводом (1 семестр).
Авторы благодарны Пересаде С.М. за сотрудничество в "добывании" использованной в обзоре литературы.
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК
1. Козаченко В. Ф. Основные тенденции развития встроенных систем управления двигателями и требования к микроконтроллерам.//СЫр News.- 1999.- №1(34). - С.2-9.
2. Браславский И. Я. О возможностях энергосбережения при использовании регулируемых регулируемых асинхронных электроприводов.//Электротехника.- 1998. - №8.- С.2-6.
3. Хашимов А. А. Энергосберегающие системы автоматизированного электропривода переменного тока// Электротехника.- 1995.- №11.- С.34-39.
4. Браславский И. Я., Ишматов 3. Ш., Барац Е. И. Принципы построения микропроцессорной системы управления частотно-регулируемым асинхронным электроприводом насо-са.//Электротехника.- 1998.- №8.- С.6-10.
5. Никитин В.М., Поздеев А.Д.,Ковалев Ф.И., Шестоперов Г.Н. Энергосберегающие электроприводы. // Электротехника. -1996. - №4.- С.52-55.
6. Попович Н. Г., Печник Н. В. Электромеханические системы автоматизации и задача энергосбережения.//Вюник ХДПУ. Зб1рка наукових праць. Тематичний випуск 113. - Харюв, ХДПУ, 2000.- С.297-300.
7. Дацковский Л.Х.,Роговой В.И.,Абрамов Б.И.,Моцохейн Б.И., Жижин С.П. Современное состояние и тенденции в частотно-регулируемом электроприводе (Краткий аналитический обзор).// Электротехника.- 1996.- №10.- С.18-28.
8. Blaschke F. Das Prinzip der Feldorientiening die Grundlage fur die TRANSVECTOR - Regelung von Asynchronmaschienen. // Siemens-Zeitschrift. - 1971. - 45. - P.757.
9. Blaschke F. The principle of field orientation applied to the new transvector closed-loop control system for rotating field machines. //Siemens - Rev. - 1972. - 39. - P.217-220.
10. Рудаков В. В., Столяров И. М., Дартау В. А. Асинхронные электроприводы с векторным управлением. - Л.: Энерго-атомиздат, 1987.- 136с.
11. Jezernik K. Robust Direct Torque and Flux Vector Control of Induction motor//In Proc. IECON '98. Germany, Sept. - 1998.
- V.2. - P.667-672.
12. Valdenebro L. R., Edson B. Fuzzy Optimization for Rotor Time Constant Identification of an Indirect Vector Controlled Induction Motor Drive//In Proc. IECON '99. Slovenia, Bled, Sept. -1999. - P. 504-509.
13. Kleinhans C. E., Diana G., Harley R. G. and al. Analysing a CSI
- Fed Field Oriented Controlled Induction Motor Using a New Simulation Package CASED//In Proc. IECON '94, Sept. -1994. - V.1. - P.192-197.
14. Damiano A., Gatto G., Marongiu I., Pisano A. Synthesis and Digital Implementation of Reduced Order Rotor Flux Observer for IM Drive// In Proc. IECON '99. Slovenia, Sept. - 1999. -P.729-734.
15. Пересада С. М. Обобщенная теория косвенного векторного управления асинхронным электродвигателем. Часть 1. Проблема векторного управления в асинхронном электроприводе: краткий обзор и формулировка проблемы//Техни-ческая электродинамика. - 1999. - №3. - С.27-31.
16. Шрейнер Р. Т., Поляков В. А. Адаптивная система векторного управления асинхронным электроприводом с ориентацией поля ротора//Электротехника. - 1998. - №2. - С.23-29.
17. Clerc G., Chouiter D., Auriol P., Retif J. M. H Controllers
Design for Robust Field Oriented Asynchronous Machines in Distributed Enviroment // Preprints of Conference on Control of Industrial Systems. - Belfort, France, May, 1997.- V3/3. -P.114-119.
18. Millet C., Leroux D., Li Y., Feuvrie B., Bergmann C. Identification for a Field-Oriented Control Design of an Asynchronous Machine//Preprints of Conference on Control of Industrial Systems. Belfort, France, May, 1997. - 1997. - V.1/3. - P.718-723.
19. Minh Ta-Cao, Hoahg Le-Huy. Rotor Resistance Estimation Using Fuzzy Logic for Hight Perfomance Induction Motor Drives//In Proc. IECON '98. Germany, Sept., 1998. - 1998. -P.303-308.
20. Krzeminski Z. Application of Observer System to Nonlinearly Controlled Induction Motor Fed by Voltage Source Inverter//In Proc. IECON '94. Italy, Bologna. Sept., 1994. - 1994. - V.1 -P.311-315.
21. Gyu-Sik Kim, Jae-Yoon Kim, Ju-Yeop Choi, Ick Choy. Recursive Rotor Resistance Adaptation Algorithm for Induction Motor Control//In Proc. IECON '98. Germany, Sept., 1998. - 1998. -P.883-887.
22. Kozo Ide, Zhi-Guo Bai, Zi-Jiang Yang and Teruo Tsuji. Torque Control of Induction Machine by Vector Approximation with Parameter Adaptation Based on MRAS//In Proc. IECON '94. Italy, Bologna. Sept., 1994. - 1994. - V.1 - P.281-286.
23. Пересада С. М. Робастное управление в следящем асинхронном электроприводе//Проблемы автоматизированного электропривода. Теория и практика: Вестник ХГПу. Специальный выпуск. - Харьков: ХГПУ, 1998. - С.117-120.
24. R. Marino, S. Peresada, P. Tomei. On-Line Stator and Rotor Resistance Estimation for Induction Motors//IEEE Trans. Control Syst. Technol. - 2000. - V.8, №3. - P.570-579.
25. R. Marino, S. Peresada, P. Tomei. Global adaptive output feedback control of induction motors with uncertain rotor resistance// IEEE Trans. Automatic Control. - 1999. - V.44, №5. - P.967-983.
26. Kanokvate Tungpimolrut, Fang-Zheng Peng and Tadashi Fukao. A Robust Rotor Time Constant Estimation Method for Vector Control of Induction Motor Under Any Operating Conditions// In Proc. IECON '94. Italy, Bologna. Sept. 1994. - 1994. - V.1. -P.275-280.
27. Tetsuo Yamada, Kouki Matsuse, Masahiko Tsukakoshi and Li-pei Huang. A Determining Method of Flux Level for Deadbeat Flux Level Controlled Direct-Field-Oriented Induction Motors Using Adaptive Flux Observer//In the same Proc. - P.287-292.
28. H. K. Khalil and E. G. Strangas. Robust Speed Control of Induction Motors Using Position and Current Measurements// IEEE Trans. on Automatic Control. - 1996. - V.41, №8. -P.1216-1220.
29. Wen-Jieh Wang, Chun-Chieh Wang. A New Composite Adaptive Speed Controller for Induction Motor Based on Feedback Lin-earization//IEEE Trans. on Energy Conversion. - 1998. - V.13, №1. - P.1-6.
30. L. R. Valdenebro, Edson Bim. Fuzzy Optimization for Rotor Time Constant Identification of an Indirect Vector-Controlled Induction Motor Drive//In Proc. IECON '99. Slovenia, Bled. Sept. 1999. - 1999. - P. 504-509.
31. K. Mueller, Efficient TR Estimation in Field Coordinates for Induction Motors//In the same Proc. - P.735-741.
32. S. I. Seleme Jr., A. do Prado. Discrete Time State Observer and Torque Estimator of Induction Motors with Parameter Perturbation Rejection//Preprints of NOLCOS '98. The Netherlands, Enschede. July, 1998. - 1998. - V.3/3. - P.720-725.
33. A. S. Bazanella and R. Reginatto. Robustness Margins for Indirect Field-Oriented Control of Induction Motors//IEEE Trans. Automat. Contr. - 2000. - V. 45,№6. - P.1226-1231.
34. R. Marino, S. Peresada, P. Tomei. On-Line Rotor Resistance Estimation for Induction Motors//In Proc. IECON '94. - 1994. -V.3. - P. 2137-2142.
35. C. Attaianese, A. Damiano, G. Gatto, I. Marongiu, A. Perfetto. Induction Motor Drive Parameters Identification//IEEE Trans. on Power Electronics. - 1998. - V.13, №6. - P.1112-1121.
36. Аттаианесе Ч., Дамиано А., Марониу И., Перфетто А. Управление асинхронным двигателем с адаптацией с изменяющейся электромагнитной постоянной времени ротора // Элетротехника. - 1996. - №7. - С.29-31.
37. L. F. A. Pereira, J. F. Haffner, E. M. Hemerly, H. A. Grundling. A Simulation Framework for Flux Estimation and Vector Control of Induction Machines//In Proc. IECON '98. - 1998. - P.1587-1591.
38. A. Ba-razzouk, A. Cheriti and V. Rajagopolan. Real Time Implementation of a Rotor Time-Constant Online Estimation Sheme//In Proc. IECON '99. - 1999. - PE-15.
39. G. Franceschini, A. Piazzi, C. Tassoni. A Genetic Algorithm Approach to Design Flux Observer for Induction Servo Motors/ /In Proc. IECON '94. - 1994. - V.3. - P.2132-2136.
40. T. C. Chen, C. Y. Liaw. Design of a Neural Fuzzy Controller for Induction Motor Speed Control//In Proc. IECON '94. - 1994. -V.1. - P.611-616.
41. P. Marino, M. Milano and F. Vasca. Linear Quadratic State Feedback and Robust Neural Network Estimator for Field-Ori-ented-Controlled Induction Motors//IEEE Trans. on Indust. Electron. - 1999. - V.46, №1. - P.150-161.
42. Lei Wang, Guo-xing Zhou, Yun-shi Xiao, Qi-di Wu. Hopfield Neural Network Based Identification and Control of Induction Motor Drive System // In Proc. of the 14th IFAC World Congr., 1999. - 1999. - Paper № I - 3b - 03 - 4.
43. C. J. Lopez-Toribio, R. J. Patton, S. Daley. Supervisory Takagi-Sugeno Fuzzy Fault-Tolerant Control of a Rail Traction Sytem /
/ In Proc. of the 14th IFAC World Congr, 1999. - 1999. - Paper № P - 7e - 03 - 4.
44. Xi Fu, Ying Li, Xiuhua Li. The Self-Adaptive SMVS-F Control System for Induction Motor // In Proc. of the 14th IFAC World Congr., 1999. - 1999. - Paper № I - 3b - 01 - 04.
45. Изосимов А. Б. Многосвязный нелинейный идентификатор состояния асинхронного двигателя на скользящих режимах// Проблемы управления многосвязными системами. -М.: Наука, 1983. - С.133-139.
46. D. Schroder, C. Schaffner and U. Lenz. Neural-Net Based Observes for Sensorless Drives // In Proc. IECON '94. - 1994.
- V.3. - P.1599-1610.
47. Ho-Sun Yoo, In-Joong Ha, Sang-Hoon Lee, Sung-Jung Yoon, Yo Ko. A Polar Coordinate-Oriented Method of Identifying Rotor Flux and Speed of Induction Motors without Rotational Transducers // In Proc. IECON '94. - 1994. - V.3. - P.2116-2121.
48. C. Ilas, A. Bettini, L. Ferraris, G. Griva, F. Profumo. Comparison of Different Schemes without Shaft Sensors for Field Oriented Control Drives // In Proc. IECON '94. - 1994. - V.3. -P.1579-1588.
49. M. Marchesoni, P. Segarich, E. Soressi. A Simple Approach to Flux and Speed Observation in Induction Motor Drives // In Proc. IECON '94. - 1994. - V.1. - P.305-310.
50. Tung-Hai Chin. Approaches for Vector Control of Induction Motor without Speed Sensor // In Proc. IECON '94. - 1994. -V.3. - P.1616-1620.
51. Ichiro Miyeshita, Akio Imayanayida, Takashi Koga. Recent Industrial Application of Speed Sensorless Vector Control in Japan // In Proc. IECON '94. - 1994. - V.3. - P.1573-1578.
52. Hisao Kubota and Kouki Matsuse. Speed Sensorless Field Oriented Control of Induction Machines using Flux Observer // In Proc. IECON '94. - 1994. - V.3. - P.1611-1615.
53. Сакае Ямамура. Спирально-векторная теория электрических машин переменного тока // Электротехника. - 1996. -№10. - С.7-15.
54. R. Castro-Linares, Jm. Alvares-Gallegos, V. Vasques-Lopez. A Reduced Order Nonlinear Controller-Observer Scheme for the Control of Induction Motors // Preprints of the 4th IFAC Symp. NOLCOS '98. - 1998. - V.2. - P.303-308.
55. Young Ahn Kwon and Dae Won Jin. A Novel MR AS Based Speed Sensorless Control of Induction Motor // In Proc. IECON '99. - 1999. - PE - 15.
56. J. L. Mora, J. N. Tombs, R. Pachon, A. Torralba, M. Barranco and L. G. Franquelo. ASIC-Based Tachometer Without Mechanical Transducer for Induction Machines // In Proc. IECON '99.
- 1999. - SP - 2.
57. Cyril Spiteri Staines, Greg M. Asher and Keith J. Bradley. A Periodic Burst Injection Method for Deriving Rotor Position in Saturated Cage-Salient Induction Motors without a Shaft Encoder // IEEE Trans. on Industry Applications. - 1999. -V.35, №4 - P. 851-858.
58. Lazhar Ben-Brahim, Susumu Tadakuma and Alper Akdag. Speed Control of Induction Motor without Rotational Transducers // IEEE Trans. on Industry Applications. - 1999. - V.35, №4 - P. 844-848.
59. Калашников В. И., Булахов В. В. Глубокорегулируемые системы векторного управления // Проблемы автоматизированного электропривода. Теория и практика. Вестник хгпу. Вып. 113. - Харьков, ХДПУ, 2000. - С.85-86.
60. Краснова С. А., Уткин В. А. Каскадный синтез асимптотических наблюдателей состояния асинхронного бездатчи-кового электропривода // Труды Международной конференции "Идентификация систем и задачи управления" (SICPRO '2000). - M, ИПУ. - 2000.
61. A. Dell' Aquila, V. Giliberti, F. S. Lovecchio, L. Salvatore. RealTime Estimation of Induction Motor Parameters by LSE // In Proc. IECON '94. - 1994. - V.3. - P.2127-2131.
62. Millet C., Leroux D., Li Y., Feuvrie B., Bergmann C. Identification for a Field-Oriented Control Design of an Asinchronous Machine // Preprints of IFIB/IFAC/IMACS Conf. on Control of Industrial Systems. - 1997. - V.1/3. - P.713-723.
63. Pedro J. R. de Oliveira, Zelia M. A. Peixoto. Parameter Estimation of an Induction Machine Using a Continuous Time Model // In Proc. IECON '98. - 1998. - P.292-296.
64. F. Barrero, J. Rerez, R. Millan and L. G. Franquelo. Self-Commissioning for Voltage-Referenced Voltage-Fed Vector Controlled Induction Motor Drives // In Proc. IECON '99. - 1999. -SP - 2.
65. Steven R. Shaw and Stiven B. Leeb. Identification of Induction Motor Parameters from Transient Stator Current Measurements // IEEE Trans. on Industrial Electronics. - 1999. - V.46, №1. - P.139-149.
66. Потапенко E. E., Потапенко E. M. К вопросу идентификации параметров и восстановления вектора состояния асинхронного двигателя // Вюник ХДПУ. Зб1рка наукових праць. Тематичний випуск 61. - Харюв, ХДПУ. - С.82-84.
67. I. Takahashi and T. Noguchi. A Novel Quick Response and High Efficiency Control Strategy of an Induction Motor // IEEE Trans. Industry Application. - 1986. - V.IA - 22, №5. - P. 820827.
68. M. Depenbrock. Direct Self Control (DSC) of Inverter-Fed Induction Machine // IEEE Trans. Power Electronics. - 1988. -V.3, №4. - P.420-429.
69. A. M. Walczyna. Problems of Application of Direct Flux and Torque Control Methods to High Power VSI-Fed Drives Operating at Low Speed // In Proc. IECON '94. - 1994. - V.1. - P.293-298.
70. D. Casadei, G. Grandi, G. Serra, A. Tani. Effects of Flux and Torque Hysteresis Band Amplitude in Direct Torque Control of Induction Machines // In Proc. IECON '94. - 1994. - V.1. -P.299-304.
71. K. Jezernik, M. Rodic, D. Drevensek. Speed Sensorless Torque Tracking Control of Induction Motor // In Proc. IECON '99. - Report № 00223.
72. Hoang Le-Huy. Behavioral Modeling and Simulation of a Direct-Torque-Control Induction Motor Drive Using PSPICE // In Proc. IECON '99. - 1999. - PE - 18.
73. V. Perelmuter. A Simplified Modeling of Induction Motor Drives with Direct Torque Control // In Proc. IECON '99. - 1999. -P.486-491.
74. H. Ludvigsen, R. Ortega, P. Albertos and O. Egeland. On Hibrid Control of Nonlinear Systems under Slow Sampling: Application to Induction Machines // In Proc. NOLCOS '9. - 1999. -V.2. - P.309-314.
75. Jun-Koo Kang and Seung-Ki Sul. New Direct Torque Control of Induction Motor for Minimum Torque Ripple and Constant Switching Frequency // IEEE Trans. Industry Applications. -1999. - V.35, №5. - P.1076-1082.
76. Toshihiko Noguchi, Masaki Yamamoto, Seiji Kondo and Isao Takahashi. Enlarging Switching Frequency in Direct Torque-Controlled Inverter by Means of Dithering // IEEE Trans. on Industry Applications. - 1999. - V.35, №6. - P.1358-1366.
77. Ciro Attaianese, Vito Nardi, Aldo Perfetto and Giuseppe Tomasso. Vectorial Control Torque: A Novel Approach to Torque and Flux Control of Induction Motor Drives // IEEE Trans. on Industry Applications. - 1999. - V.35, №6. - P.1399-1405.
78. Yang Qiu, Lipei Huang, Bing Bai, Zhiyun Xue. A Simple Online Estimation Method of Rotor Resistance for Induction Motor Using MRAC // In Proc. IECON '99. - 1999. - SP - 2.
79. K. Jezernik, V. Volcanjk. VSC Robust Control of an IM Servo-drive // In Proc. IECON '94. - 1994. - V.1. - P.627-632.
80. Z. Janda, M. Jankovic', J. Bebic', S. Vukosavich', V. Vuckov-ich'. The Realization of a Novel Speed-Sensorless Induction Motor Drive // In Proc. IECON '94. - 1994. - V.3. - P.1621-1626.
81. Seung Ki Sul and Min ho Park. A Novel Technique for Optimal Efficiency Control of a Current-Source Inverter-Fed Induction Motor // IEEE Trans. on Power Electronics. - 1988. - V.3, №2. - P.192-198.
82. Сандлер А. С., Сарбатов Р. С. Автоматическое частичное управление асинхронными двигателями. - М.: Энергия, 1974. - 328 с.
83. Булгаков А. А. Частотное управление асинхронными двигателями. - М.: Энергоиздат, 1982. - 216 с.
84. A. Kusko and D. Galler. Control Means for Minimization of Losses in AC and DC Motor Drives // IEEE Trans. on Industry Applications. - 1983. - V.19, №4. - P.561-570.
85. Петров Ю. П. Оптимальное управление электрическим приводом. - М., - Л.: Госэнергоатомиздат, 1961. - 187с.
86. Петров Ю. П. Оптимальное управление электрическим приводом с учетом ограничений по нагреву. - Л.: Энергия, 1971. - 144 с.
87. Абдулаев Н. А., Петров Ю. П. Теория и методы проектирования оптимальных регуляторов. - Л.: Энергоатомиздат, 1985. - 240 с.
88. Петров Ю. П. Синтез оптимальных систем управления при неполностью известных возмущающих силах. - Л.: Издательство Ленингр. ун-та, 1987. - 292 с.
89. C. Canudas de Wit and J. Ramirez. Optimal Torque Control for Current-Fed Induction Motors // IEEE Trans. on Automatic Control. - 1999. - V.44, №5. - P.1084-1089.
90. Попович Н.Г., Пересада С.М., Ковбаса С.Н., Король С.В. Энергетически эффективные алгоритмы управления асинхронными двигателями электромеханических систем // В1с-ник ХДПУ. Зб1рка наукових праць. Тематичний випуск 113. -Харк1в, ХДПУ, 2000. - С.25-29.
91. D. S. Kirschen, D. W. Novotny, T. A. Lipo. Optimal Efficiency Control of an Induction Motor Drive // IEEE Trans. on Energy Conversion. - 1987. - V.2, №1. - P. 70-75.
92. Sang-Hoon Kim, Seung-Ki Sul. Voltage Control Strategy for Maximum Torque Operation of an Induction Machine in the Field Weakening Region // In Proc. IECON '94. - 1994. - V.1. -P.599-604.
93. R. T. Novotnak, J. Chiasson and M. Bodson. High-Perfomance Motion Control of an Induction Motor with Magnetic Saturation // IEEE Trans. on Control Systems Technology. - 1999. - V.7, №3. - P.315-327.
94. Потапенко E. E., Потапенко E. M. Энергосберегающее ро-бастное управление асинхронными приводами // Мехашка
та машинобудування. - 1999. - №1. - С.106-111.
95. Потапенко Е.Е., Потапенко Е.М. Синтез экстремального ро-бастного управлерия асинхронным приводом // Техшчна електродинамта. Тематичний випуск.- 2000.- Ч.6.- С.34-37.
96. Бичай В. Г., Потапенко Е. Е., Потапенко Е. М. Робастное экстремальное управление асинхронным приводом // Автоматика - 2000. МПжнародна конференшя з автоматичного управлшня: Праш у 7-ми томах. - Т.5. - Льв1в: ДНД111, 2000. -С.27-31.
97. Грузов В. Л., Красильников А. Н., Машкин А. В. Анализ и оптимизация алгоритмов управления в частотно регулируемых электроприводах с инверторами напряжения // Электротехника. - 2000. - №4. - С.15-20.
98. Панкратов В. В., Нос О. В. Оптимизация алгоритмов векторного управления асинхронным электроприводом на ос-
нове методов непрерывной иерархии // Электричество. -2000. - №6. - С.48-53.
99. Изосимов Д, Б, Новые подходы к синтезу цифрового управления в электроприводах переменного тока // Приводная техника. - 1997. - №4. - С.8-14; №5. - С.14-19.
100.M, Rodic, K, Jezernik, Torque Trajectory Controller for Induction Motor // In Proc. IECON'99. - P.641-646.
101. Toshihiko Noguchi and Daichi Hiraishi, Core Loss Compensation of Direct Field-Oriented Induction Motor Incorporating Robust Parameter Identification // In Proc. IECON'99. - Report № 00045.
102.Sung-Don Wee, Myoung-Ho Shin, Dong-Seok Hyun, Stator Flux-Oriented Vector Control of Induction Motors Considering Iron-Loss // In Proc. IECON'99. - Report № 00226.
УДК 517,938
ФОРМАЛИЗОВАННАЯ ИНТЕГРАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ И ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ ПОДСИСТЕМ МНОГОСВЯЗНЫХ ОБЪЕКТОВ
В. Н. Буков, В. В. Косьянчук, В. Н. Рябченко
В статье излагается механизм формализованной интеграции систем наблюдения и управления. Показано, что если целью синтеза является обеспечение желаемого качества процессов замкнутой системы, то необходимо отказаться от традиционного принципа разделения и синтезировать совместно наблюдатель и регулятор.
Here it is considered the mechanism of the formalithed integration of observation systems and controllers. It is shown that if the purpose of design being the achievement of desirable quality of processes of a loop system, it is necessary to refuse a conventional principle of separation and to design an observation system and a controller simultaneously.
ВВЕДЕНИЕ
Одним из перспективных направлений совершенствования сложных систем является интеграция. Под интеграцией понимается способ организации взаимодействия подсистем, обеспечивающий рациональное использование всех располагаемых ресурсов для достижения конечной цели [1]. Интеграция систем отражает в наиболее концентрированном виде (на фоне располагаемых ресурсов) такое фундаментальное свойство систем, как связность. При этом речь идет о связности элементов и подсистем во всех аспектах их существования и проявления. Именно это свойство определяет известные виды интеграции. Например: комплексирование, аппаратная интеграция, функциональная интеграция, технологическая интеграция, симбиотическая интеграция (симбиоз) [2,3]. Однако ни один из авторов не рассматривает формализованную (в виде формул) взаимосвязь различных по функциональному назначению систем. Этот подход будем называть формализованной интеграцией подсистем. Он основан на взаимосвязи решений задач подсистем в интересах достижения конечной цели, а неединственность алгебраических решений позволяет выбирать наиболее предпочтительный вариант в инте-
ресах удовлетворения неформализованных требований. Целью данной статьи является обоснование и разработка формализованной интеграции информационной и исполнительной подсистем многосвязного объекта.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Рассмотрим задачу формализованной интеграции информационных и исполнительных подсистем единого комплекса как задачу совместного синтеза линейного наблюдателя и регулятора в новой постановке.
В общем случае эту задачу можно представить схемой, показанной на рис. 1.
Рисунок 1
Управление объектом осуществляется по оцениваемому наблюдателем вектору состояния. Известно [4], что если объект управления представляется в пространстве состояния в виде
x = Ax + Be , j = Cx , x( ¿0 ) = x0 , x e W , , у e tf " ,
