直接轉(zhuǎn)矩控制

　　直接轉(zhuǎn)矩控制（DirectTorqueControl——DTC），國外的原文有的也稱為Directself-control——DSC，直譯為直接自控制，這種“直接自控制”的思想以轉(zhuǎn)矩為中心來進(jìn)行綜合控制，不僅控制轉(zhuǎn)矩，也用于磁鏈量的控制和磁鏈自控制。直接轉(zhuǎn)矩控制與矢量控制的區(qū)別是，它不是通過控制電流、磁鏈等量間接控制轉(zhuǎn)矩，而是把轉(zhuǎn)矩直接作為被控量控制，其實(shí)質(zhì)是用空間矢量的分析方法，以定子磁場(chǎng)定向方式，對(duì)定子磁鏈和電磁轉(zhuǎn)矩進(jìn)行直接控制的。這種方法不需要復(fù)雜的坐標(biāo)變換，而是直接在電機(jī)定子坐標(biāo)上計(jì)算磁鏈的模和轉(zhuǎn)矩的大小，并通過磁鏈和轉(zhuǎn)矩的直接跟蹤實(shí)現(xiàn)PWM脈寬調(diào)制和系統(tǒng)的高動(dòng)態(tài)性能。

　　直接轉(zhuǎn)矩控制（DirectTorqueControl，DTC）變頻調(diào)速，是繼矢量控制技術(shù)之后又一新型的高效變頻調(diào)速技術(shù)。20世紀(jì)80年代中期，德國魯爾大學(xué)的M.Depenbrock教授和日本的I.Takahashi教授分別提出了六邊形直接轉(zhuǎn)矩控制方案和圓形直接轉(zhuǎn)矩控制方案。1987年，直接轉(zhuǎn)矩控制理論又被推廣到弱磁調(diào)速范圍。

　　直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)用空間矢量的分析方法，直接在定子坐標(biāo)系下計(jì)算與控制電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)矩，采用定子磁場(chǎng)定向，借助于離散的兩點(diǎn)式調(diào)節(jié)（Band-Band）產(chǎn)生PWM波信號(hào)，直接對(duì)逆變器的開關(guān)狀態(tài)進(jìn)行最佳控制，以獲得轉(zhuǎn)矩的高動(dòng)態(tài)性能。它省去了復(fù)雜的矢量變換與電動(dòng)機(jī)的數(shù)學(xué)模型簡化處理，沒有通常的PWM信號(hào)發(fā)生器。它的控制思想新穎，控制結(jié)構(gòu)簡單，控制手段直接，信號(hào)處理的物理概念明確。直接轉(zhuǎn)矩控制也具有明顯的缺點(diǎn)即：轉(zhuǎn)矩和磁鏈脈動(dòng)。針對(duì)其不足之處，現(xiàn)在的直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)相對(duì)于早期的直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)有了很大的改進(jìn)，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

　?。?）無速度傳感器直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的研究

　　在實(shí)際應(yīng)用中，安裝速度傳感器會(huì)增加系統(tǒng)成本，增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性，降低系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，此外，速度傳感器不實(shí)用于潮濕、粉塵等惡劣的環(huán)境下。因此，無速度傳感器的研究便成了交流傳動(dòng)系統(tǒng)中的一個(gè)重要的研究方向，且取得了一定的成果。對(duì)轉(zhuǎn)子速度估計(jì)的方法有很多，常用的有卡爾曼濾波器位置估計(jì)法、模型參考自適應(yīng)法、磁鏈位置估計(jì)法、狀態(tài)觀測(cè)器位置估計(jì)法和檢測(cè)電機(jī)相電感變化法等。有的學(xué)者從模型參考自適應(yīng)理論出發(fā)，利用轉(zhuǎn)子磁鏈方程構(gòu)造了無速度傳感器直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)，只要選擇適當(dāng)?shù)膮?shù)自適應(yīng)律，速度辨識(shí)器就可以比較準(zhǔn)確地辨識(shí)出電機(jī)速度。

　?。?）定子電阻變化的影響

　　直接轉(zhuǎn)矩最核心的問題之一是定子磁鏈觀測(cè)，而定子磁鏈的觀測(cè)要用到定子電阻。采用簡單的u-i磁鏈模型，在中高速區(qū)，定子電阻的變化可以忽略不考慮，應(yīng)用磁鏈的u-i磁鏈模型可以獲得令人滿意的效果；

　　但在低速時(shí)定子電阻的變化將影響磁通發(fā)生畸變，使系統(tǒng)性能變差。因此，如果能夠?qū)Χㄗ与娮柽M(jìn)行在線辨識(shí)，就可以從根本上消除定子電阻變化帶來的影響。目前，常用的方法有參考模型自適應(yīng)法、卡爾曼濾波法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊理論構(gòu)造在線觀測(cè)器的方法對(duì)定子電阻進(jìn)行補(bǔ)償，研究結(jié)果表明，在線辨識(shí)是一個(gè)有效的方法。

　?。?）磁鏈和轉(zhuǎn)矩滯環(huán)的改進(jìn)

　　傳統(tǒng)的直接轉(zhuǎn)矩控制一般對(duì)轉(zhuǎn)矩和磁鏈采用單滯環(huán)控制，根據(jù)滯環(huán)輸出的結(jié)果來確定電壓矢量。因?yàn)椴煌碾妷菏噶繉?duì)轉(zhuǎn)矩和定子磁鏈的調(diào)節(jié)作用不相同，所以只有根據(jù)當(dāng)前轉(zhuǎn)矩和磁鏈的實(shí)時(shí)值來合理的選擇

　　電壓矢量，才能有可能使轉(zhuǎn)矩和磁鏈的調(diào)節(jié)過程達(dá)到比較理想的狀態(tài)。顯然，轉(zhuǎn)矩和磁鏈的偏差區(qū)分的越細(xì)，電壓矢量的選擇就越精確，控制性能也就越好。

　?。?）死區(qū)效應(yīng)的解決

　　為了避免上下橋臂同時(shí)導(dǎo)通造成直流側(cè)短路，有必要引入足夠大的互鎖延時(shí)，結(jié)果帶來了死區(qū)效應(yīng)。死區(qū)效應(yīng)積累的誤差使逆變器輸出電壓失真，于是又產(chǎn)生電流失真，加劇轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)和系統(tǒng)運(yùn)行不穩(wěn)定等問題，在低頻低壓時(shí)，問題更嚴(yán)重，還會(huì)引起轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。死區(qū)效應(yīng)的校正，可由補(bǔ)償電路檢測(cè)并記錄死區(qū)時(shí)間，進(jìn)行補(bǔ)償。這樣既增加了成本，又降低了系統(tǒng)的可靠性?？捎密浖?shí)現(xiàn)的方法，即計(jì)算出所有的失真電壓，根據(jù)電流方向制成補(bǔ)償電壓指令表，再用前向反饋的方式補(bǔ)償，這種新型方案還消除了零電壓箝位現(xiàn)象。除了以上幾種最主要的方面外，一些學(xué)者還通過其他途徑試圖提高系統(tǒng)的性能。

　　直接轉(zhuǎn)矩控制的特征是控制定子磁鏈，是直接在定子靜止坐標(biāo)系下，以空間矢量概念，通過檢測(cè)到的定子電壓、電流，直接在定子坐標(biāo)系下計(jì)算與控制電動(dòng)機(jī)的磁鏈和轉(zhuǎn)矩，獲得轉(zhuǎn)矩的高動(dòng)態(tài)性能。它不需要將交流電動(dòng)機(jī)化成等效直流電動(dòng)機(jī)，因而省去了矢量變換中的許多復(fù)雜計(jì)算，它也不需要模仿直流電動(dòng)機(jī)的控制，從而也不需要為解耦而簡化交流電動(dòng)機(jī)的數(shù)學(xué)模型，而只需關(guān)心電磁轉(zhuǎn)矩的大小，因此控制上對(duì)除定子電阻外的所有電機(jī)參數(shù)變化魯棒性良好，所引入的定子磁鏈觀測(cè)器能很容易得到磁鏈模型，并方便地估算出同步速度信息，同時(shí)也很容易得到轉(zhuǎn)矩模型，磁鏈模型和轉(zhuǎn)矩模型就構(gòu)成了完整的電動(dòng)機(jī)模型，因而能方便地實(shí)現(xiàn)無速度傳感器控制，如果在系統(tǒng)中再設(shè)置轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器，即可進(jìn)一步得到高性能動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩控制了。

　　需要說明的是，直接轉(zhuǎn)矩控制的逆變器采用不同的開關(guān)器件，控制方法也有所不同。Depenbrock最初提出的直接自控制理論，主要在高壓、大功率且開關(guān)頻率較低的逆變器控制中廣泛應(yīng)用。目前被應(yīng)用于通用變頻器的控制方法是一種改進(jìn)的、適合于高開關(guān)頻率逆變器的方法。1995年ABB公司首先推出的ACS600系列直接轉(zhuǎn)矩控制通用變頻器，動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩響應(yīng)速度已達(dá)到<2ms，在帶速度傳感器PG時(shí)的靜態(tài)速度精度達(dá)土0.001%，在不帶速度傳感器PG的情況下即使受到輸入電壓的變化或負(fù)載突變的影響，同樣可以達(dá)到±0.1%的速度控制精度。其他公司也以直接轉(zhuǎn)矩控制為努力目標(biāo)，如富士公司的FRENIC5000VG7S系列高性能無速度傳感器矢量控制通用變頻器，雖與直接轉(zhuǎn)矩控制方式還有差別，但它也已做到了速度控制精度±0.005%，速度響應(yīng)100Hz、電流響應(yīng)800Hz和轉(zhuǎn)矩控制精度±3%（帶PG）。其他公司如日本三菱、日立、芬蘭VASON等最新的系列產(chǎn)品采取了類似無速度傳感器控制的設(shè)計(jì)，性能有了進(jìn)一步提高。