С помощью инструментов MathWorks можно создавать таблицы поиска для контроллера синхронного двигателя с внутренним постоянным магнитом (PMSM), который характеризует ток d-оси и q-оси как функцию потока d-оси и q-оси.
Чтобы создать параметры потока для блока PMSM на основе потока, выполните следующие действия. Пример сценария CreatingIdqTable.m требования gridfit для моделирования текущей поверхности с использованием данных рассеянного или полурассеянного потока.
| Технологический процесс | Описание |
|---|---|
|
Загрузка и предварительная обработка данных о нелинейном потоке двигателя, полученных в ходе испытания динамометра или анализа конечных элементов (МКЭ):
| |
|
Шаг 2: Создание равномерно разнесенных данных таблицы на основе разбросанных данных |
Используйте |
|
Задайте переменные рабочего пространства, которые можно использовать для параметров блока контроллера PM на основе потока. |
Загрузка и предварительная обработка данных о нелинейном потоке двигателя, полученных в ходе испытания динамометра или анализа конечных элементов (МКЭ):
Ток по осям d- и q-
Поток по осям d- и q-
Крутящий момент электромагнитного двигателя
Открытие примера сценария CreatingIdqTable.m.
Загрузка и предварительная обработка данных.
% Load the data from a |mat| file captured from a dynamometer or % another CAE tool. load FEAdata.mat;
Определите минимальное и максимальное значения потока.
flux_d_min = min(min(FEAdata.flux.d)) ; flux_d_max = max(max(FEAdata.flux.d)) ; flux_q_min = min(min(FEAdata.flux.q)) ; flux_q_max = max(max(FEAdata.flux.q)) ;
Постройте график текущих точек, используемых для сбора данных.
for i = 1:length(FEAdata.current.d) for j = 1:1:length(FEAdata.current.q) plot(FEAdata.current.d(i),FEAdata.current.q(j),'b*'); hold on end end
Постройте график текущих предельных точек сдвига и окружности.
for angle_theta = pi/2:(pi/2/200):(3*pi/2) plot(300*cos(angle_theta),300*sin(angle_theta),'r.'); hold on end xlabel('I_d [A]') ylabel('I_q [A]') title('Sweeping Points'); grid on; xlim([-300,0]); ylim([-300,300]); hold off
Таблицы потоков и могут иметь различные размеры шагов для токов. Равномерное разнесение строк и столбцов помогает повысить точность интерполяции. В этом сценарии используется сплайновая интерполяция.
Задайте интервал для строк и столбцов таблицы.
% Set the spacing for the table rows and columns
flux_d_size = 50;
flux_q_size = 50;Создайте линейные векторы с интервалами для точек останова.
% Generate linear spaced vectors for the breakpoints
ParamFluxDIndex = linspace(flux_d_min,flux_d_max,flux_d_size);
ParamFluxQIndex = linspace(flux_q_min,flux_q_max,flux_q_size);Создайте координаты сетки 2-D основе токов d-оси и q-оси.
% Create 2-D grid coordinates based on the d-axis and q-axis currents
[id_m,iq_m] = meshgrid(FEAdata.current.d,FEAdata.current.q);Создайте таблицу для тока d-оси.
% Create the table for the d-axis current id_fit = gridfit(FEAdata.flux.d,FEAdata.flux.q,id_m,ParamFluxDIndex,ParamFluxQIndex); ParamIdLookupTable = id_fit'; figure; surf(ParamFluxDIndex,ParamFluxQIndex,ParamIdLookupTable'); xlabel('\lambda_d [v.s]');ylabel('\lambda_q [v.s]');zlabel('id [A]');title('id Table'); grid on; shading flat;
Ток по оси d, Id, как функция потока по оси q, λ q и потока по оси d, λ d.
Создайте таблицу для тока по оси q.
% Create the table for the q-axis current iq_fit = gridfit(FEAdata.flux.d,FEAdata.flux.q,iq_m,ParamFluxDIndex,ParamFluxQIndex); ParamIqLookupTable = iq_fit'; figure; surf(ParamFluxDIndex,ParamFluxQIndex,ParamIqLookupTable'); xlabel('\lambda_d [v.s]');ylabel('\lambda_q [v.s]');zlabel('iq [A]'); title('iq Table'); grid on; shading flat;
ток по оси q, Iq, как функция потока по оси q, λ q и потока по оси d, λ d.
Задайте для параметров блока эти значения, назначенные в примере сценария.
| Параметр | Команды MATLAB ® |
|---|---|
|
Вектор потока d-оси, flux_d |
flux_d=ParamFluxDIndex; |
|
Вектор потока по оси q, flux_q |
flux_q=ParamFluxQIndex; |
| Соответствующий ток d-оси, id |
id=ParamIdLookupTable; |
|
Соответствующий ток по оси q, iq |
iq=ParamIqLookupTable; |
[1] Ху, Дакай, Язан Алсмади и Лунъя Сюй. «Высокоточное нелинейное моделирование IPM на основе измеренной связи потока обмотки статора». Транзакции IEEE ® по отраслевым приложениям, том 51, № 4, июль/август 2015 г.
[2] Чэнь, Сяо, Цзябинь Ван, Бхаскар Сен, Панагиотис Ласари, Тяньфу Сунь. «Модель высокой точности и вычислительной эффективности для внутренних машин с постоянными магнитами, учитывающая магнитное насыщение, пространственную гармонику и эффект потерь железа». IEEE Transactions on Industrial Electronics, том 62, № 7, июль 2015 года.
[3] Оттоссон, Дж., М. Алакула. «Компактная реализация контроллера ослабления поля». Международный симпозиум по силовой электронике, электрическим приводам, автоматизации и движению, июль 2006 года.
Контроллер PM на основе потока | PMSM на основе потока