Используя Model-Based Calibration Toolbox™, можно сгенерировать оптимизированные калибровочные таблицы для основанных на потоке моторных контроллеров. Этот пример показывает, как импортировать данные, подобрать модель и оптимизировать данные на основе целей и ограничений.
На основе нелинейных моторных данных о потоке калибровочные таблицы оптимизируют:
Моторная эффективность
Максимальный крутящий момент на ампер (MTPA)
Ослабление потока
Калибровочные таблицы являются d-и q-токами ссылки оси как функции моторного крутящего момента и частоты вращения двигателя.
Чтобы сгенерировать оптимизированные текущие калибровочные таблицы, выполните эти шаги рабочего процесса.
| Шаги рабочего процесса | Описание |
|---|---|
|
Соберите нелинейные моторные данные о потоке от тестирования динамометра или анализа конечных элементов (FEA). В данном примере
| |
|
Используйте одноэтапную модель, чтобы соответствовать данным
| |
|
Калибруйте и оптимизируйте данные с помощью целей и ограничений. В частности:
|
Соберите эти нелинейные моторные данные о потоке от тестирования динамометра или анализа конечных элементов (FEA):
d-и q-текущая ось
d-и q-потокосцепление оси
Электромагнитный моторный крутящий момент
Используйте собранную скорость передачи данных и частоту вращения двигателя, чтобы вычислить напряжения q-оси и d-:
Уравнения используют эти переменные:
| Vd, Vq |
d-и q-напряжение оси, соответственно |
| id, iq |
d-и q-текущая ось, соответственно |
| λd, λq |
d-и q-потокосцепление оси, соответственно |
| RS |
Сопротивление статора |
| ωe |
Электрическая моторная угловая скорость, rad/s |
| n |
Частота вращения двигателя, об/мин |
| P |
Количество пар полюса |
Наконец, для каждой точки данных, создайте файл, содержащий:
текущая d-ось, Id, в A
текущая q-ось, Iq, в A
Частота вращения двигателя, n, в об/мин
напряжение d-оси, Vd, в V
напряжение q-оси, Vq, в V
Электромагнитный моторный крутящий момент, Te, в N · m
В данном примере файл данных matlab\toolbox\mbc\mbctraining\ex_motor_data.xlsx содержит моторные данные о потоке.
Чтобы смоделировать моторные данные, используйте приложение MBC Model Fitting, чтобы импортировать, отфильтровать, и соответствовать данным одноэтапной моделью. В данном примере файл данных ex_motor_data.xlsx содержит большой набор данных. Вы могли рассмотреть использование проекта эксперимента (DOE), чтобы ограничить данные. Однако набор данных представляет типичные результаты анализа FEA.
В данном примере ex_motor_data.xlsx содержит эти моторные данные контроллера:
текущая d-ось, Id, в A
текущая q-ось, Iq, в A
Частота вращения двигателя, n, в об/мин
напряжение d-оси, Vd, в V
напряжение q-оси, Vq, в V
Электромагнитный моторный крутящий момент, Te, в N · m
В MATLAB®, на вкладке Apps, в группе Automotive, нажимают MBC Model Fitting.
В домашней странице Model Browser нажмите Import Data. Нажмите OK, чтобы открыть файл источника данных.
Перейдите к папке matlab\toolbox\mbc\mbctraining. Открытый файл данных ex_motor_data.xlsx. Редактор Данных открывается вашими данными.
Можно отфильтровать данные, чтобы исключить записи из образцовой подгонки. В этом примере, настроенном фильтр, чтобы исключить напряжение и текущие значения, которые являются меньше, чем заданный порог. В частности:
Значение напряжения, Vs, меньше чем или равный 300 V.
Текущее значение, Is, меньше чем или равный 350 A.
В Редакторе Данных выберите Tools> Variables, чтобы открыть Variable Editor. Создайте эти переменные. Добавьте модули.
Is = sqrt (Id.^2 + Iq.^2)
Vs = sqrt (Vd.^2 + Vq.^2)
В Редакторе Данных выберите Tools> Filters, чтобы открыть Filter Editor. Создайте эти фильтры:
Is <= 350
Vs <= 300
Соответствуйте данным к одноэтапному 5 - размерная модель с этими ответами и входными параметрами:
Ответы
напряжение d-оси, Vd, в V
напряжение q-оси, Vq, в V
Входные параметры
текущая d-ось, Id, в A
текущая q-ось, Iq, в A
Частота вращения двигателя, n, в об/мин
Электромагнитный моторный крутящий момент, Te, в N · m
В Model Browser выберите Fit Models.
В Fit Models сконфигурируйте модель One-Stage с этими ответами и входными параметрами.
| Ответы | Входные параметры |
|---|---|
|
|
|
Чтобы соответствовать модели, выберите OK. При появлении соответствующего запроса примите изменения в данных. По умолчанию подгонка использует Гауссову модель процесса (GPM), чтобы соответствовать данным.
После того, как подгонка завершается, исследуйте модели ответа на Vd и Vq. Model Browser отображает информацию, которую можно использовать, чтобы определить точность образцовой подгонки.
В Model Browser выберите Vd. Исследуйте поверхность ответа и диагностическую статистику. В этом примере поверхность ответа указывает, что Vd увеличивается, когда Id приближается к 0. Диагностика указывает, что невязки ответа в основном в ±1 V. Эти результаты показывают на довольно точную подгонку.
Сохраните свой проект. Например, выберите Files> Save Project. Сохраните gs_example.mat в папку work.
После того, как вы соответствуете модели, создаете функции и таблицы, запускаете оптимизацию и заполняете калибровочные таблицы.
Создайте функции, чтобы использовать, когда вы оптимизируете калибровку. В этом примере, настроенных функциях для:
Значение напряжения, Vs
Текущее значение, Is
Закрутите на ампер, TPA
В MATLAB, на вкладке Apps, в группе Automotive, нажимают MBC Optimization.
В Браузере Клетки выберите Import Models. Если это уже не открыто в браузере MBC Model Fitting, откройте проект gs_example.mat.
В инструменте Cage Import выберите Vd и Vq. Нажмите Import Selected Items.
В Моделях Импорта нажмите OK. Закройте Import Tool CAGE.
На панели инструментов Cage Browser используйте мастер New Function Model, чтобы создать эти функции:
Is = sqrt (Id.^2 + Iq.^2)
Vs = sqrt (Vd.^2 + Vq.^2)
TPA = Trq./Is
В Браузере Клетки проверьте, что модели функции для Is, Vs и TPA имеют эти описания.
Выберите File> Save Project. Сохраните gs_example.cag в папку work.
Составьте таблицы что использование оптимизатора Model-Based Calibration Toolbox, чтобы сохранить оптимизированные параметры. В данном примере таблицы:
текущая d-ось, Id, как функция моторного крутящего момента, Trq, и частоты вращения двигателя, n.
текущая q-ось, Iq, как функция моторного крутящего момента, Trq, и частоты вращения двигателя, n.
В Браузере Клетки выберите Tables and Tradeoff. В Составляют Таблицы из Модели, выбирают Vd. Нажмите Next.
В Table Inputs, набор Table rows к 31. Установите Table columns на 29. Нажмите Next.
В составляют таблицы из модели:
Выберите Id и Iq.
Очистите Vd.
Нажмите Finish.
В Браузере CAGE исследуйте таблицы.
В этом примере запустите оптимизацию точки с этими спецификациями:
Значение напряжения, Vs, меньше чем или равный 289 V.
Текущее значение, Is, меньше чем или равный 300 A.
Максимизирует крутящий момент на ампер, TPA.
На Браузере Клетки домой, выберите Optimization.
В Создают Оптимизацию из Модели, выбирают TPA и Next.
В создают оптимизацию из модели:
Выберите Id и Iq. Очистите Trq.
Установите Objective type на Maximize.
Нажмите Finish.
Добавьте граничное ограничение для модели Vd. В Браузере CAGE выберите Optimization> Constraints> Add Constraint. Установите эти параметры:
Input model: Vd
Evaluate quantity: Boundary constraint
Проверьте настройки. Нажмите OK.
Добавьте ограничения оптимизации. В Браузере CAGE выберите Optimization> Constraints> Add Constraints, чтобы открыть Ограничение Редактирования. Используйте диалоговое окно, чтобы создать ограничения на ток и напряжение.
Is <= 300
Vs <= 289
В Браузере CAGE выберите Import initial data from a table grid.
В Импорте От Табличной Сетки выберите Id_Table.
В Браузере Клетки тщательно проверьте Цели и Ограничения.
В Браузере Клетки выберите Set Up. Установите Number of start points на 3. Нажмите Ok.
В Браузере Клетки выберите Run. Оптимизация может занять время, чтобы запустить и замедлить другие компьютерные процессы. Просмотрите прогресс Running Optimization.
Оптимизация может занять время, чтобы запустить и замедлить другие компьютерные процессы. Просмотрите прогресс Running Optimization.
Результаты оптимизации подобны им.
В Браузере CAGE выберите Fill Tables.
Используйте Таблицу, Заполняющую от Мастера Результатов оптимизации, чтобы заполнить таблицы Id_Table и Iq_Table.
Для Id_Table заполните с Id.
Для Iq_Table заполните с Iq.
Примите значения по умолчанию. Нажмите Finish.
Рассмотрите результаты для Iq_Table. Результаты подобны им.
Рассмотрите результаты для Id_Table. Результаты подобны им.
Выберите File> Save Project. Сохраните gs_example.cag в папку work.
Выберите File> Export> Calibration> All Items.
Использование Экспортирует Калибровочные Данные, чтобы выбрать элементы, чтобы экспортировать и отформатировать. Например, экспортируйте таблицы Id и Iq и точки останова к файлу MATLAB gs_example.m.
[1] Ху, Dakai, Yazan Alsmadi и Луня Сюй. “Высокое качество нелинейное моделирование IPM на основе измеренного статора извилистое потокосцепление”. IEEE® Transactions на Промышленных Приложениях, Издании 51, № 4, июль/август 2015.
[2] Чен, Сяо, Джиэбин Ван, Bhaskar Сенатор, Панайотис Лазари, Tianfu Sun. “Высокочастотная и В вычислительном отношении Эффективная Модель для Внутренних Машин Постоянного магнита, Рассматривая Магнитное Насыщение, Пространственные Гармоники и Железный Эффект Потерь”. Транзакции IEEE на Industrial Electronics, Издании 62, № 7, июль 2015.
