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2024-07-11
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이전 섹션 , SVPWM의 유도를 통해 모터 회전자에 가해지는 모든 힘을 제어할 수 있는 능력을 얻었습니다. 이 섹션에서는 회전자 힘을 합리적으로 제어하고 FOC 모터 제어의 궁극적인 목표인 위치, 속도 및 전류 제어를 달성하기 위해 이전 섹션에서 얻은 회전자 dq축 디커플링의 SVPWM 형식을 선택합니다.
이 섹션을 읽는 사람들은 아마도 PID(비례비례, 적분, 미분) 제어를 이해하고 있을 것입니다. 이 제어 역시 제 능력에 따라 제한적이므로 여기서는 완전한 설명을 제공하지 않을 것이며 고급 제어 방법도 포함하지 않을 것입니다.
모터의 위치, 속도, 전류 등 모두 제어되는 매개변수로 간주될 수 있습니다.
직관적인 관점에서 볼 때, 제어되는 매개변수의 실시간 값이 목표값보다 작을 경우, 제어되는 매개변수를 증가시키기 위해 외력을 가해야 합니다. 적용된 외부 힘이 너무 크면 제어 매개변수가 오버슈트되어 목표 값 근처의 제어 매개변수의 진동 진폭이 점점 더 커지게 됩니다. 적용된 외부 힘이 너무 작으면 매개변수가 목표 값에 도달합니다. 너무 천천히. 따라서 제어된 매개변수가 점점 더 격렬하게 진동하지 않고 조정 속도가 너무 느리지 않도록 적절한 외력을 얻을 필요가 있습니다. 이 직관적인 제어 아이디어에서 PID의 P가 탄생합니다. 단순히 P 제어를 사용할 경우 외력 크기 = 제어 매개변수와 목표값의 차이 * P 계수를 설정하면 차이가 클수록 외력이 더 크다는 것을 매우 직관적으로 알 수 있습니다. P 계수가 상대적으로 작게 설정되면 제어되는 매개변수가 항상 진동하지 않고 천천히 목표 값으로 안정화될 수 있지만 이때 조정 속도가 너무 느릴 수 있습니다. 제어된 매개변수는 원래 목표 값으로 빠르게 축소됩니다.
직관적인 관점에서 D 제어를 생각해 보면 순수 P 제어에서 제어되는 매개변수가 목표값에 접근하거나 이를 통과할 때 속도와 반대 방향의 보정력이 제어되는 매개변수가 목표값 근처에서 제동하도록 도와 제어되는 매개변수를 허용합니다. 브레이크를 사용하여 목표 값으로 더 빠르게 축소합니다. 이 속도 반대 방향의 보정력이 D 제어입니다. D 제어를 추가한 후 제어 외력 크기 = 제어 매개변수와 목표값의 차이 * P 계수 제어 매개변수 속도 * D 계수. 순수 D 제어를 사용하는 경우 초기 상태에서는 제어되는 매개변수의 속도가 0이므로 제어되는 매개변수는 외력을 받지 않게 됩니다. P 제어는 외력을 제공하고 D 제어는 외력을 구속하는 것을 알 수 있습니다. D 계수를 너무 크게 선택하면 약간의 속도로 인해 큰 외부 힘이 발생할 수 있습니다. D 계수를 너무 작게 선택하면 P 제어 생산의 외부 힘을 제한하기에 충분하지 않으며 제어되는 매개변수가 느려집니다. 안정하다.
I 제어를 직관적인 관점에서 생각해 봅시다. 제어되는 매개변수에 부하가 있을 경우, 단순한 P 제어로 제공되는 외부 힘으로는 부하를 지지하기에는 충분하지 않을 수 있습니다. 따라서 이러한 메커니즘을 추가하면 두 변수 간의 차이를 줄일 수 있습니다. 시간에 따른 제어 매개변수와 목표값을 누적하여 부하가 있을 때 제어 매개변수가 목표값에 도달하는 데 필요한 전력을 얻을 수 있습니다. 이 메커니즘은 내가 통제합니다. I 제어를 추가한 후 제어 외력 크기 = 제어된 매개변수와 목표값의 차이 * P 계수, 제어된 매개변수의 속도 * D 계수, 제어된 매개변수와 목표값의 차이는 시간이 지남에 따라 누적됨 * I 계수.
모터를 제어할 때 특별한 사정이 없으면 d축은 모터의 회전에 기여하지 않으므로 pid 제어는 q축의 힘만 제어할 수 있고, d축을 제어하거나 출력을 제어할 수 있다. 0으로 바로 설정됩니다.
속도 제어와 전류 제어에서는 샘플링 정확도와 주파수에 의해 속도와 전류가 불안정하고 빠르게 변합니다. 예를 들어 다음 그림은 모터 속도를 직접 계산한 값이며 실제 값 주위에서 변동합니다. 이러한 값을 직접 사용하면 PID 출력이 크게 변동하게 됩니다.
아래 그림은 필터링 후 실제 값에 더 가깝다는 것을 보여줍니다.
저역 통과 필터링, 칼만 필터링 등 다양한 필터링 방법이 있는데, 노이즈가 섞인 데이터에서 실제 값에 가까운 값을 추정하는 것이 핵심이다. 필터링은 매우 큰 주제이므로 이 섹션에서는 원리를 설명하지 않습니다. PID 컨트롤러를 입력하기 전에 필터링 계산을 수행해야 한다는 점만 기억하세요.
위치는 각도를 의미합니다. 물리적인 각도에는 두 가지가 있습니다. 하나는 모터 각도이고 다른 하나는 로터 각도입니다. 모터 엔코더는 로터 하우징에 설치되어 엔코더가 로터 하우징의 각도를 구하고, 로터는 로터 하우징과 로터가 서로 고정되어 있으므로 두 각도 사이의 오프셋이 고정되어 있습니다. .설치 시 엔코더는 회전자 영구자석과 정확히 0도를 향할 수 없습니다. 엔코더 각도는 엔코더에 의해 제공되며 로터 각도도 알 수 있습니다. 이 고정 오프셋을 구하는 방법은 후속 실제 부분에서 설명됩니다. 이 섹션에서는 이론적인 계산 부분만 완료하면 됩니다. 결과 자기 벡터는 회전자 영구 자석에 작용하므로 이론적 계산은 회전자 각도를 기반으로 합니다.
로터 위치 제어를 달성하는 방법에는 두 가지가 있습니다.
pid 방법:
직관적인 아이디어는 로터의 q축을 사용하여 로터를 왼쪽과 오른쪽으로 연속적으로 당기는 것입니다. 로터가 목표 위치에서 벗어나면 q축에 역방향 힘을 가하여 편차가 커집니다. 당기는 힘과 로터가 목표 위치로 돌아갑니다.
장점: q축은 더 큰 힘을 제공할 수 있으며 위치 제어가 더 빠르고 강력합니다.
단점: q축이 회전자 영구자석의 자기벡터와 90도 다르기 때문에 회전자의 실시간 위치(각도)를 알아야 한다.
엔코더를 이용하면 회전자의 실시간 위치를 쉽게 얻을 수 있으므로 대부분의 경우 위치를 제어하기 위해 pid를 사용합니다.
별도 위치의 FOC 제어 블록도는 아래와 같습니다. 그림의 의미는 목표 위치를 입력하고 엔코더에서 계산한 각도와의 차이를 계산한 후 pid 제어기를 입력하여 로터의 q축 세기만 제어하고, d축 세기는 직접 0으로 설정하고, 마지막으로 앞서 도출한 SVPWM 함수에 dq축 강도(0~1)가 입력되고 출력은 uvw 브리지 암의 PWM 듀티 사이클이 됩니다.여기서 주목해야 할 것은 입력 목표 위치이다. θ in theta_{in}θ~에피드백과 관련이 있는 한 로터 각도, 엔코더 각도 또는 다중 회전 각도일 수 있습니다. θ세타θ같은 각도를 유지하면 됩니다.
D축 강제 드래그:
핵심 아이디어는 코일을 인위적으로 제어하여 목표 코일 자기 벡터를 생성하고 영구 자석의 d 축이 목표 위치로 끌어 당겨지는 것입니다. 이 방법은 d축을 목표 위치로 끌어당깁니다.
장점: 목표 위치가 생성되기 때문에 로터 각도를 알 필요가 없으며 로터가 자연스럽게 끌립니다.
단점: 접선방향 힘 성분이 작으며 약간의 접선방향 외부 힘으로 인해 로터가 분명히 위치에서 벗어날 수 있습니다.
d축 드래그의 목적은 엔코더 데이터가 없으면 속도 계산이 어렵기 때문에 속도 제어를 위해 d축 드래그 방식을 사용하는 것은 적절하지 않습니다. 속도 제어는 PID 제어 방식을 사용할 수 있으나, 모터 회전 시 속도 값이 상대적으로 불안정하게 변화하고, D 제어는 제어되는 파라미터의 변화에 비례하므로 일반적으로 PI 제어만을 사용한다.
속도 계산 방법은 매우 간단합니다. 현재 각도 - 마지막으로 기록된 각도 Δ t frac{현재 각도 - 마지막으로 기록된 각도}{델타{t}}Δ티현재 각도−마지막으로 기록된 각도。
목표 속도와 실시간 속도의 차이를 PI 제어에 입력하면 속도 제어가 가능합니다.
개별 속도의 FOC 제어 블록 다이어그램은 다음과 같습니다.
모터의 전류는 토크를 나타냅니다. 회전자의 힘이 dq축에서 분리된 후에는 q축만이 모터의 회전에 기여하고, q축만이 토크를 생성함을 알 수 있으므로 q축 전류만 제어하면 된다. 모터 토크를 제어하십시오. d축 전류도 제어하면 모터 전류 이용률을 향상시킬 수 있고 발열을 줄일 수 있으며 모터의 최대 토크 출력을 높일 수 있습니다.
모터 전류를 얻으십시오.
회전자 dq 축은 회전자 힘의 분리를 용이하게 하는 데 사용되는 추상적인 개념입니다. dq 축 전류는 직접 감지할 수 없습니다. 모터 위상 라인 회로의 전류입니다. 전류는 위상 라인 전류를 기반으로 계산할 수 있습니다.
위상 라인 전류를 감지하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 두 가지 방법은 다음과 같습니다. 1. 전류 감지는 온라인 감지라고 불리는 상부 및 하부 브리지 암 전원 튜브 사이에 배치됩니다. 2. 전류 감지는 하단 암과 GND 사이에 위치하며, 이를 로우사이드 감지라고 합니다.
노드로 인해流出电流 流入电流=0 , 따라서 3상 라인에는 2개의 전류 감지 장치만 필요합니다. 그러나 로우사이드 감지를 위해 3개의 전류 감지 장치를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 특정 브리지 암의 PWM 듀티 사이클이 1이거나 1에 가까울 때 하부 브리지 암을 통과하는 전류가 없거나 전류가 나머지 전류 감지 장치는 정상적으로 전류를 수집할 수 있으며, 3개의 전류 감지 장치가 모두 있으면 듀티에 따라 2개의 전류 값을 읽을 수 있습니다. 사이클, 다른 하나는 전류의 합을 0으로 가정하여 계산됩니다. 온라인 감지에는 이러한 문제가 없습니다. 하부 브리지 암이 닫혀 있는지 여부에 관계없이 위상 라인을 통해 항상 전류가 흐르기 때문입니다. 온라인 감지 위치의 전압이 상대적으로 크기 때문에 온라인 감지를 위한 전류 감지 장치는 큰 전압을 견딜 수 있어야 하며 상대적으로 가격이 비싸다.
3상 선전류를 얻은 후, 이를 dq축 전류로 변환하는 방법을 찾습니다.위상 선 전류를 dq 축에 투영하여 dq 축 전류를 직접 얻을 수 있지만 현재 주류 방법은 먼저 dq 축에 투영하는 것입니다. 알파 알파α축과 β 베타β축(이 단계를 Clark 변환이라고 함), 그리고 알파 알파α축과 β 베타β축 전류는 dq 축에 투영됩니다(이 단계를 파크 변환이라고 함). 이는 보다 고급 위치 센서리스 FOC에 사용되기 때문입니다. 알파 알파α축과 β 베타β축 전류.
클라크 변환:
3상 전류 나는 u, 나는 v, 나는 w I_u,I_v,I_w나유,나V,나와프로젝트 대상 나는 α, 나는 β I_알파, I_베타나α,나β아래 그림의 기하학적 관계에서 알 수 있듯이 투영식은 다음과 같습니다.
{ I α = I u − I v ∗ cos 6 0 ° − I w ∗ cos 6 0 ° I β = I v ∗ cos 3 0 ° − I w ∗ cos 3 0 °{나α=나유−나V∗코사인60도−나와∗코사인60도나β=나V∗코사인30도−나와∗코사인30도
{나α=나유−나V∗코사인60°−나와∗코사인60°나β=나V∗코사인30°−나와∗코사인30°
공원 변신:
할 것이다 나는 α, 나는 β I_알파, I_베타나α,나β축은 dq 축에 투영됩니다(실제로는 회전 행렬을 곱함). 아래 그림의 기하학적 관계에서 볼 수 있듯이 투영 표현식은 다음과 같습니다.
{ I d = I α ∗ cos θ I β ∗ sin θ I q = − I α ∗ sin θ I β ∗ cos θ{나디=나α∗코사인θ 나β∗죄θ나큐=−나α∗죄θ 나β∗코사인θ
{나디=나α∗코사인θ 나β∗죄θ나큐=−나α∗죄θ 나β∗코사인θ
단일 전류의 FOC 제어 차트는 아래 그림과 같습니다. 전류 변화가 상대적으로 불안정하기 때문에 여기서는 제어되는 매개변수의 변화 속도와 관련된 D 제어를 일반적으로 사용하지 않고 PI 제어만 사용합니다.
그러한 요구 사항이 있는 경우: 위치를 제어할 때 모터가 위치로 돌아올 때 최대 속도와 최대 전류를 지정하거나 속도를 제어할 때 모터가 목표 속도에 도달할 때의 최대 전류를 지정하고 사용해야 합니다. 위치 속도 전류 스트링 레벨 제어. 여기서 캐스케이드 제어는 모터를 특정 전류값이나 속도값에 도달하도록 제어하는 것이 아니라, 모터를 한 위치에 유지할 수 없기 때문에 제어 과정에서 모터가 최대 전류값이나 최대 속도값에 도달하도록 요구합니다. 속도가 있거나 전류가 있습니다.
캐스케이드 제어는 현재 제어 루프의 입력이 이전 제어 루프의 출력임을 의미합니다. 캐스케이드 위치 제어를 예로 들면 제어 블록 다이어그램은 다음과 같습니다.
이제 이론적인 부분은 끝났습니다. SVPWM의 계산 방법과 위치, 속도, 전류의 제어 프로세스를 얻었지만 실제로는 위상 선의 순서와 같은 다양한 문제에 직면하게 됩니다. PWM 듀티 구현 방법, 현재 샘플링 시간, 주변 장치 구성 등과 비교하여 다음 실제 부분에서는 모터 라이브러리를 사용하지 않고 매우 일반적인 단일 칩 비용 효율적인 킹인 smt32f103c8t6 및 stm32cube 도구를 사용하여 완벽한 결과를 얻었습니다. 처음부터 FOC 제어.
그는 30년 이상 기술 연구에 전념해 왔으며, java, linux, javascript, php, css 등 다양한 언어에 능숙하며, 오픈 소스 분야에서 많은 공헌을 했습니다. 나중에 참조할 수 있도록 기술 개발의 일부 문제를 공유하는 개발자 문서 스테이션입니다.
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