novtexmechМехатроника, автоматизация, управлениеMekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie1684-64272619-1253Commercial Publisher «New Technologies»10.17587/mau.20.215-218novtexmech-611Research ArticleРОБОТЫ, МЕХАТРОНИКА И РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫROBOT, MECHATRONICS AND ROBOTIC SYSTEMSАдаптивный наблюдатель магнитного потока для неявнополюсного синхронного двигателя с постоянными магнитами в условиях шумов в измерениях силы тока и напряженияAdaptive Flux Observer for Nonsalient PMSM with Noised Measurements of the Current and VoltageПыркинА. А.1. PyrkinA. A.

Доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник

г. Санкт-Петербург

D. Sc.

Corresponding author: Pyrkin Anton, D. Sc., ITMO University, St. Petersburg, 197101, Russian Federation

a.pyrkin@gmail.comБобцовА. А.BobtsovA. A.

Доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник

г. Санкт-Петербург

D. Sc.

St. Petersburg, 197101

bobtsov@mail.ruВедяковА. А.VedyakovA. A.

Кандидат технических наук, старший научный сотрудник, ассистент

г. Санкт-Петербург

PhD.

St. Petersburg, 197101

vedyakov@gmail.comБазылевД. Н.BazylevD. N.

Кандидат технических наук, инженер

г. Санкт-Петербург

PhD.

St. Petersburg, 197101

bazylevd@mail.ruСинетоваМ. М.SinetovaM. M.

Инженер

г. Санкт-Петербург

sinetovamadina@gmail.comУниверситет ИТМОРоссияITMO UniversityRussian Federation201909042019204215218Copyright © Commercial Publisher «New Technologies», 20192019Commercial Publisher «New Technologies»Commercial Publisher «New Technologies»https://mech.novtex.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://mech.novtex.ru/jour/article/view/611

Представлен алгоритм адаптивного оценивания магнитного потока для неявнополюсного синхронного двигателя с постоянными магнитами (PMSM) для случая, когда измеряемые электрические сигналы искажены постоянным смещением. Предложена новая нелинейная параметризация модели электрического двигателя, основанная на процедуре динамического расширения и смешивания регрессора (DREM). Благодаря этой параметризации проблема оценивания магнитного потока транслируется во вспомогательную задачу идентификации неизвестных постоянных параметров, зависящих от ошибок измерения. Доказано, что наблюдатель магнитного потока гарантирует глобальную экспоненциальную сходимость ошибок оценивания к нулю, если соответствующий регрессор удовлетворяет условию неисчезающего возбуждения. Также наблюдатель обеспечивает асимптотическую сходимость, если функция регрессора является квадратично интегрируемой. В сравнении с известными аналогами в этой статье дан конструктивный способ восстановления магнитного потока синхронного двигателя с гарантированными показателями качества (монотонность, скорость сходимости), а также простая с инженерной точки зрения реализация на вычислительных платформах.

An algorithm of adaptive estimation of the magnetic flux for the non-salient permanent magnet synchronous motor (PMSM) for the case when measurable electrical signals are corrupted by a constant offset is presented. A new nonlinear parameterization of the electric drive model based on dynamical regressor extension and mixing (DREM) procedure is proposed. Due to this parameterization the problem of flux estimation is translated to the auxiliary task of identification of unknown constant parameters related to measurement errors. It is proved that the flux observer provides global exponential convergence of estimation errors to zero if the corresponding regression function satisfies the persistent excitation condition. Also, the observer provides global asymptotic convergence if the regression function is square integrable. In comparison with known analogues this paper gives a constructive way of the flux reconstruction for a nonsalient PMSM with guaranteed performance (monotonicity, convergence rate regulation) and, from other hand, a straightforwardly easy implementation of the proposed observer to embedded systems.

нелинейные системы управленияробастные наблюдателисинхронные двигателимагнитный потокнаблюдатель скоростибессенсорный подходсмещение в измерениях напряженияnonlinear control systemsrobust observerssynchro motorsflux estimatorspeed estimatorsensorless approachМинистерство образования и науки Российской Федерации (RFMEFI57818X0271)ReferencesKrause P. C. Analysis of electric machinery, New York, McGraw Hill, 1986. 564 p.Krause P. C. Analysis of electric machinery, New York, McGraw Hill, 1986. 564 p.Nam K. AC motor control and electric vehicle applications, CRC Press, 2010. 435 p.Nam K. AC motor control and electric vehicle applications, CRC Press, 2010. 435 p.Bobtsov A. A., Pyrkin A. A., Ortega R., Vukosavic S. N., Stankovic A. M., Panteley E. V. A robust globally convergent position observer for the permanent magnet synchronous motor, Automatica, 2015, vol. 61, pp. 47—54.Bobtsov A. A., Pyrkin A. A., Ortega R., Vukosavic S. N., Stankovic A. M., Panteley E. V. A robust globally convergent position observer for the permanent magnet synchronous motor, Automatica, 2015, vol. 61, pp. 47—54.Pyrkin A. A., Vedyakov A. A., Ortega R., Bobtsov A. A. A robust adaptive flux observer for a class of electromechanical systems, International Journal of Control, 2018. DOI: 10.1080/00207179.2018.1521995.Pyrkin A. A., Vedyakov A. A., Ortega R., Bobtsov A. A. A robust adaptive flux observer for a class of electromechanical systems, International Journal of Control, 2018. DOI: 10.1080/00207179.2018.1521995.Bernard P., Praly L. Robustness of rotor position observer for permanent magnet synchronous motors with unknown magnet flux, Automatica, 2018, vol. 94, pp. 88—93.Bernard P., Praly L. Robustness of rotor position observer for permanent magnet synchronous motors with unknown magnet flux, Automatica, 2018, vol. 94, pp. 88—93.Sastry S., Bodson M. Adaptive Control: Stability, Convergence and Robustness, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ., 1989.Sastry S., Bodson M. Adaptive Control: Stability, Convergence and Robustness, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ., 1989.Aranovskiy S., Bobtsov A., Ortega R., Pyrkin A. Parameters estimation via dynamic regressor extension and mixing, IEEE Transactions on Automatic Control, 2017, vol. 62, iss. 7, pp. 3546—3550.Aranovskiy S., Bobtsov A., Ortega R., Pyrkin A. Parameters estimation via dynamic regressor extension and mixing, IEEE Transactions on Automatic Control, 2017, vol. 62, iss. 7, pp. 3546—3550.Aranovskiy S., Bobtsov A. A., Pyrkin A. A., Ortega R., Chaillet A. Flux and position observer of permanent magnet synchronous motors with relaxed persistency of excitation conditions, IFAC-PapersOnLine, 2015, vol. 48, no. 11, pp. 301—306.Aranovskiy S., Bobtsov A. A., Pyrkin A. A., Ortega R., Chaillet A. Flux and position observer of permanent magnet synchronous motors with relaxed persistency of excitation conditions, IFAC-PapersOnLine, 2015, vol. 48, no. 11, pp. 301—306.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.