投机械电子方向稿件讲解永磁同步电机伺服系统(2)

　　BLDCM组成的伺服系统具有转速平滑，响应快，易于控制等特点，但若按照常规的控制方法，其转速直接与电压相关，易受电源波动和负载波动的影响。BLDCM类似于PMSM转子上也有永磁磁极，定子电枢需要交变电流以产生恒定转矩，其主要区别是前者的反电势为梯形波，而后者的反电势为正弦波。但由于电磁惯性，BLDCM的定子电流实际上为梯形波，而无法产生方波电流，并由集中绕组供电，所以BLDCM较PMSM脉动力矩大。在高精度伺服驱动中，PMSM有较大竞争力。另一方面，PMSM单位电流产生的力矩较BLDCM单位电流产生的力矩小。在驱动同容量的电动机时，PMSM所需逆变器容量大并且需要控制电流为正弦波，开关损耗也大很多。

　　PMSM的交轴电抗和直轴电抗随电机磁路饱和等因素而变化，从而影响输出力矩的磁阻力矩分量。PMSM对参数的变化较BLDCM敏感，但当PMSM工作于电流控制方式时，磁阻转矩很小，其矢量控制系统对参数变化的敏感性与BLDCM基本相同。当电机转速较高，无刷直流电机反电势与直流母线电压相同时，反电势限制了定子电流。而永磁同步电机能够采用弱磁控制，因此具有较大的调速范围。

　　四、永磁同步电机伺服系统的国内外发展现状

　　早期对永磁同步电机的研究主要为固定频率供电的永磁同步电机运行特性的研究，特别是稳态特性和直接起动性能的研究。V.B.Honsinger和M.A.Rahman等人对永磁同步电机的直接起动方面做了大量的研究工作。在上个世纪八十年代国外开始对逆变器供电的永磁同步电机进行了深入的研究，其供电的永磁同步电机与直接起动的永磁同步电机的结构基本相同，但多数情况下无阻尼绕组。并在该时期发表了大量的有关永磁同步电机数学模型、稳态特性、动态特性的研究论文。A.V.Gumaste等研究了电压型逆变器供电的永磁同步电动机稳态特性及电流型逆变器供电的永磁同步电动机稳态特性。

　　随着对永磁同步电机调速系统性能要求的不断提高，G.R.Slemon等人针对调速系统快速动态性能和高效率的要求，提出了现代永磁同步电机的设计方法。可设计出高效率、高力矩惯量比、高能量密度的永磁同步电机。

　　近年来微型计算机技术的发展，永磁同步电动机矢量控制系统的全数字控制也取得了很大的发展。D.Naunin等研制了一种永磁同步电动机矢量控制系统，采用了十六位单片机8097作为控制计算机，实现了高精度、高动态响应的全数字控制。八十年代末，九十年代初B.K.Bose等发表了大量关于永磁同步电动机矢量控制系统全数字控制的论文。

　　九十年代初期，R.B.Sepe首次在转速控制器中采用自校正控制。早期自适应控制主要应用于直流电机调速系统。刘天华等也将鲁棒控制理论应用于永磁同步电机伺服驱动。自适应控制技术能够改善控制对象和运行条件发生变化时控制系统的性能，N.Matsui，J.H.Lang等人将自适应控制技术应用于永磁同步电机调速系统。仿真和实验结果表明，自适应控制技术能够使调速系统在电机参数发生变化时保持良好的性能。滑模变结构控制 由于其特殊的“切换”控制方式与电机调速系统中逆变器的“开关”模式相似，并且具有良好的鲁棒控制特性，因此，在电机控制领域有广阔的应用前景。

　　随着人工智能技术的发展，智能控制已成为现代控制领域中的一个重要分支，电气传动控制系统中运用智能控制技术也已成为目前电气传动控制的主要发展方向，并且将带来电气传动技术的新纪元。目前，实现智能控制的有效途径有三条：基于人工智能的专家系统(ExpertSystem);基于模糊集合理论(FuzzyLogic)的模糊控制;基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork)的神经控制。B.K.Bose等人从八十年代后期一直致力于人工智能技术在电气传动领域的应用，并取得了可喜的研究成果。

　　【参考文献】

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　　[2]高性能交流永磁同步电机伺服系统现状[J].自动化控制系统，2007.

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