识别交流异步电动机机械特性参数的设备和方法 |
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| 申请号 | CN201110251348.4 | 申请日 | 2011-08-16 | 公开(公告)号 | CN102375120B | 公开(公告)日 | 2016-02-17 |
| 申请人 | 包米勒公司; | 发明人 | 塞巴斯蒂安·维尔沃克; 海科·扎托奇尔; | ||||
| 摘要 | 识别交流异步 电动机 机械特性参数的设备和方法。该方法用于无旋转 编码器 地识别交流异步电动机的磁 力 机械特性参数，其至少包括如下步骤：-在α轴线方向上输入恒定 电压 U1α，用于产生恒定磁通；-在异步电动机的β轴线方向上馈入测试 信号 电压U1β，其中α轴线方向保持恒定通电；-测量异步电动机的β 定子 轴线方向上的测量信号 电流 I1β；-基于测试信号电压U1β和测量信号电流I1β识别异步电动机的机械特性参数；其中， 转子 可实施偏转运动。所述设备涉及用于确定异步电动机的机械特性参数的识别装置以及包括识别装置的电动机控制设备，其中，已识别的特性参数可用于确定、优化和监控电动机控制。最后，提出将该识别方法用于控制电气驱动。 | ||||||
| 权利要求 | 1.用于无旋转编码器地识别交流异步电动机(09)的机械特性参数的方法，至少包括如下步骤： |
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| 说明书全文 | 识别交流异步电动机机械特性参数的设备和方法技术领域[0001] 本发明以一种用于无旋转编码器地识别交流异步电动机的磁力机械特性参数尤其是交流异步电动机的惯性矩J的方法、装置、设备和方法应用为出发点。机械特性参数实现了交流电动机关于机械的动态特性的表征，从而使得电动机的机械回转特性可在运行中得到表征。 背景技术[0002] 由现有技术公知各种方法，以便于确定交流电动机的机械的特性。为了确定机械的特性，通常评估位置指示器的、转角指示器的或转速指示器的传感器数据，且在考虑交流电动机的机械的结构数据的情形下确定转子或者驱动系的惯性矩J： 其中， 为与转子的旋转轴线间距为r的容积V内的质量密度。惯性矩J说明了转子在改变转子转动状态时的阻力，且由此描述了电动机的转动动力学性能。由该转动动力学性能可借助于 计算转矩M。然而，现代的无旋转编码器地调节的电气驱动不可返回 到传感器数据上，从而不能在正常的运行中探明机械的特性参数。 [0003] 在三相系统中，在Y型或Δ型接线中通过两相的馈入，在缺乏星形中性点接地时根据定律Iu+Iv+Iw＝0相应地得出第三相的电流。出于该原因，三相系统同样可借助于两个坐标来描述，其中，为了描述总电流可考虑在复平面中的坐标系，在复平面中实部和虚部两个坐标可称为关于根据图1的定子绕组的固位的取向的α坐标和β坐标。α/β坐标系例如描述了电流的方向或在交流电动机的定子的静止的参考系中的转子磁通轴线。关于转动体的磁性取向可引入旋转的第二坐标系，该坐标系的轴线称为转子的d轴线和q轴线，如其在图2中示出的那样。d轴线标明了转动体磁通的方向，而q轴线标明了对此呈直角的横向磁通轴线。α/β定子坐标系到旋转的d/q转子坐标系的变换可通过在定子的相位U的绕组轴线和转子磁场的纵轴线之间的转角βk来产生。就此而言，总电动机电流I或者该总电动机电流的三个相电流IU、IV和IW可在定子固定的α/β坐标系中或在与转动体一起旋转的d/q坐标系中研究。关于交流异步电动机的线电流到α/β坐标系中的换算适用下面的关系式： [0004] [0005] 可借助于转动体磁通角度βk的考虑修改所述关系式，用于d/q坐标系。为了随后在数学上获取关系式，根据图2执行在α/β定子坐标系中的研究，其中，在图4中示出的T型等效电路图描述了交流异步电机在带有馈电电压和馈电电流U1、I1以及U2、I2的单相系统中的等效电路图表征。 [0006] 在图4中示出了异步电动机关于单相的研究的T型等效电路图，其中，在知道所提及的等效电路图参数的情形下可估算交流电动机在静止的运行情况中也就是说在恒定转速和负荷中的电的运行特性。参量s表示滑差率，也就是说旋转的转子相对回转的定子磁场的滞后。由此可通过如下来描述在电动机的馈入的电压与出现的电流之间的关系： [0007] 其中， 且L1＝L1σ+Lh， [0008] 其中， 且L2＝L2σ+Lh。 [0009] 上面所提及的微分关系，在假设滑差率s为1也就是说在停止的情形下推导出。电的等效电路图参数在空转试验、短路试验和直流试验中的参量确定基于该T型等效电路图。关于在电动机电压和电动机电流的后面示出的α/β或d/q坐标系中的复杂的研究，可考虑相同的等效电路图参量，然而该研究方式不仅允许电动机的静止的表征，而且使得动态特性的描述成为可能。 [0010] 通过测量电的参数可确定电动机在运行特性中的导纳，该导纳根据下面的方程得出： [0011] [0012] 基于相电压UU、UV和UW和线电流IU、IV和IW，该导纳根据上述的变换转化到α/β坐标系中。由此，交流同步电动机的电特性可借助输入参数U1或U2和输出参数I1或I2来研究。就此而言，可执行关于定子固定的α轴线和β轴线的分开的研究方法，从而例如关于β轴线得出传递函数或者说导纳，其中： [0013] Gβ＝I1β/U1β [0014] 传递函数Gβ的系数的确定实现了基础的系统参量例如电的等效电路图参量的识别。例如存在如下并行的想法，即，通过相似的方式在假设转子停止(n＝0)的情形下确定电的等效电路图参数L1σ、L'2σ、Lh、R1和R'2。 [0015] 由现有技术公知的是，为了确定交流电动机的机械特性参数，尤其地为了机械部件的故障诊断或为了在运行时在机械的联合体中的机械的系统识别，使用伪噪声二进制信号(PRBS)作为电测试激励。在此，机械的系统是SISO系统(单输入单输出)，在SISO系统中可借助于唯一的机械的或电的输入参数，借助于机械的旋转编码器测量唯一的机械输出参数。输入参数借助伪噪声二进制信号来激励，从而使得在输出参数中可确定SISO系统的宽带特性。借助根据频率特性的参量识别和频率变换的信号理论方法，可在知道基础的系统方程时推导出机械系统的特性参数。 [0016] 然而，在基于纯粹电的参数的馈入和测量确定机械特性参数的情形下，涉及所谓的MIMO系统(多输入多输出)，在MIMO系统中必须馈入多个输入参数(线电压)且必须提取多个输出参数(线电流)。出于该原因，由用于识别机械参数的方法所公知的措施不可用于交流电动机的电的系统表征。机械系统的识别包括在Sebastian Villwock的 论 文“Identifikationsmethoden für die automatisierte Inbetriebnahme und Zustandsüberwachung elektrischer Antriebe”， Siegen，2007，(出 版 物 [1])中地进行说明。此外，就此而言所使用的用于机械系统的参量识别的信号理论方法在期刊文章：S.Villwock，J.M.Pacas:“Application of the Welch-Method for the Identification of Two and Three Mass Systems”，IEEE Transactions on Industrial Electronics，Vol.55，No.1，Januar 2008，S.457-466(出版物[2])中进行说明。在会议文章的范围内，相似类型的方法在如下文章：P.Szczupak，J.M.Pacas:“Automatic Identification of a PMSM Drive Equipped with an Output LC-Filter”，IEEE nd Industrial Electronics，IECON2006，32 Annual Conference on November 2006，S.1143-1148(出版物[3])中进行介绍。 发明内容[0017] 本发明基于如下任务，即，提出一种用于确定机械特性参数尤其是后面的交流异步电动机的转子的惯性矩J的方法，其中，参量识别在无旋转编码器传感器的情况下实现，在这种情况下，转子可实施偏转运动且可通过唯一的测量探明机械特性参数。 [0018] 本发明的另一任务在于，提出一种用于无旋转编码器的识别的设备，在该设备中机械特性参数的识别可仅通过电的参数的测量来进行，从而不须使用用于确定带有所连接的从动系的异步电机的机械的特性的传感器。 [0019] 在本发明的第一方面中建议了一种用于无旋转编码器地识别机械特性参数尤其是交流异步电动机的转子的或者驱动系的惯性矩J的方法，该方法至少包括如下步骤： [0020] -在α轴线方向上输入恒定电压U1α，用于产生恒定磁通； [0021] -在异步电动机(09)的β轴线方向上馈入测试信号电压U1β，其中，α轴线方向保持直流通电； [0022] -测量异步电动机(09)的β定子轴线方向的测量信号电流I1β； [0023] -基于测试信号电压U1β和测量信号电流I1β识别异步电动机(09)的机械特性参数； [0024] 其中，到异步电动机(09)中的测试信号馈入以如下方式实现，即，使转子(11)可由于测试信号馈入而实施偏转运动(75)。 [0025] 转子的偏转运动意味着，转子相对定子的角度βk在测量过程期间可任意变化。到定子的α轴线方向上的恒定电压输入引起恒定电流I1α。对此并行地，在定子的β轴线方向上馈入测试信号。测试信号的结构确定了哪些频率成分或频率区域可被测量和能以哪个精度识别机械的特性参数，其中，可与测试信号的频率覆盖范围相符地提取参量。在馈入测试电压U1β时可测量测量信号电流I1β。用于测量两个线电流的两个线电压的馈入例如可借助于2相/3相变流器实现，该2相/3相变流器依照上述的矩阵关系可由两个电压U1α和U1β产生三个相电压UU、UV和UW，或者可由三个测得的电流IU、IV和IW变换成两个电流I1α和I1β。测试信号U1β的馈入例如可通过控制交流电动机的电动机控制设备的逆变器来实现。作为备选地，可将电压U1α、U1β直接馈入到异步电机的支线中。线电流I1β的测量可通过同一个电流测量仪器实现，该电流测量仪器在无旋转编码器的调节的情况下使用在交流电动机的运行中。在时域中，所馈入的测试信号电压和测得的测量信号电流可以作为数字获取的时间上的采样值来记录，且可在所述采样值的基础上确定机械特性参数。这优选地通过频域分析实现，也就是说通过所记录的时域数据的傅里叶变换和测得的传递函数Gβ的频率响应的分析来实现。在知道前面所提及的可表示为在频域中的传递函数的导纳函数的情形下，传递函数的系数可借助于合适的信号理论方法来探明，其中，系数确定的参量可用于识别机械特性参数，尤其是电动机和所连接的驱动系例如变速器和运动的机械部件的惯性矩J。机械的驱动系由电驱动机器的转子和必要时所联接的机械负载件(包括变速器、轴和类似物)构成。 [0026] 相对根据本发明的非对称的仅在定子的β轴线上的测试信号馈入，测试信号在α和β坐标方向上的相同的馈入在无恒定电压加载的情况下在机器中不会产生转矩，从而使得转子无转矩地保持在其位置中。由此，不可说明机械的参数如惯性矩J。 [0027] 如果在转子处联接有机器的机械从动系，则可确定整个机械的联合体的惯性矩。系统的频域响应在知道基础的导纳公式G＝Y的情形下的确定使得传递函数的参量的确定成为可能。由此，可通过尤其宽带的测试信号的馈入借助于唯一的测量说明包含在传递函数的系数中的机械特性参数。为此使用如下信号理论方法，即，这些方法将测得的时域数据变换成频域数据，其中，频率响应可根据公式获取，且可借助于由频率响应的参量提取识别基础的传递函数的系数，进而识别基础的参量，进而识别机械的特性参数。 [0028] 原则上，作为测试电压预规定和测量电流确定的替代同样可实现带有测量电压获取的测试电流预规定。然而，尤其功率较强的电动机具有高感应的特性，从而使得为了输入呈矩形的电流开关脉冲必须激励出高驱动器电压，由此可仅以高耗费实现测试电流输入。 [0029] 根据一种有利的改进方案，恒定电压U1α相对测试信号电压U1β的比例能如此优化地选择，以便于在一定高度上实现偏转运动，从而使得可以可预先确定的精度探明机械的特性参数。在测试信号到α定子坐标方向上的馈入期间产生边界条件，从而实现机械特性参数的简化的确定。然而，恒定电流馈入的大小确定了传递函数的系数的变化和β导纳函数的频率响应性能的显露。由此重要的是，恒定电压和测试信号的幅度处在适当的比例中。如果在α轴线上的恒定电压明显过大或过小，则参量识别仅可提供不精确的值。此处所介绍的方法基于如下，即，机器可从磁通轴线中运动出来。对此如下可有利地考虑的是，改变恒定电压U1α相对测试信号电压U1β的比例和/或恒定电压U1α的高度，且相应地执行带有改变的电压值的参量识别，其中，得出的参量能作为平均值或加权的参量从单个参量识别的结果中探明。由此可减少在确定中的错误，从而可获取更精确的结果。 [0030] 根据一种有利的改进方案，为了识别机械的特性参数可考虑或同样识别其它特性参数、尤其是等效电路图特性参数以及机械的结构参数如极对数p和/或电测量参数如I1α＝IDC。基于在固位的坐标系中的馈入的电压和测得的电流，传递函数在假设U1α＝常数且测试信号以U1β馈入以及知道出现的直流电流I1α和感兴趣的测量信号电流I1β的情形下可进行模型函数的下面的推导： [0031] 在定子固定的参考系统中的电压方程： [0032] 其中， 且L1＝L1σ+Lh， [0033] 其中， 且L2＝L2σ+Lh。 [0034] 因为在α方向上的电压U1α＝常数，所以在停止的电动机中且在瞬态过程衰减之后得出在相同方向上的恒定的直流电I1α。利用I1α＝常数＝IDC，磁通方程在分量示出中得出： [0035] [0036] 显然，在机器以在β方向上的测试信号激励机器时，在α方向上的直流电保持恒定。由此对于静止体电压方程的实部得出如下关系式： [0037] [0038] 由此，对于空间指示器的实部得出如下转动体磁链： [0039] Ψ2α＝L1 IDC [0040] [0041] →U2α＝ΩL·Ψ2β＝0，因为是鼠笼式转子且因此Ψ2β＝0 [0042] 转动体磁链的空间指示器因此仅具有一个实部。由此，在β方向上的电压方程为： [0043] [0044] [0045] 到拉普拉斯变换的转换空间中的转变： [0046] [0047] [0048] 在此适用如下：U2β＝I2β(R2+s L2)+Lh·s·I1β-ΩL·Lh·IDC＝0，因为异步电动机具有鼠笼式转子作为转子，从而可得出： [0049] [0050] 对于机器的转矩适用如下： [0051] [0052] ，其中，Ψ1α＝Lh IDC且Ψ1β＝L1 I1β+Lh I2β，于是， [0053] [0054] 以(Gl 1)代入到上述的关系中得出： [0055] [0056] 在机械的和电的圆频率之间的关系式为： [0057] [0058] 在转换空间中，以用于转矩的上述的关系式获得如下： [0059] [0060] 这时在拉普拉斯域中得出以通过s的划分的时间积分。 [0061] 将该用于ΩL的关系式代入到(Gl 2)中得出： [0062] [0063] 在一些变换之后获得所期望的传递函数： [0064] [0065] ，其借助于 可被如此地简化： [0066] [0067] (Gl 3) [0068] 该方程可参量化地写成： [0069] 其中， [0070] 。 [0071] 为了确定系数a0、a1、a2、b0、b1、b2和b3，需要获知等效电路图参量L1σ、L'2σ、Lh、R1和R'2的电的参数以及极对数p、直流电I1α的水平。极对数作为电动机的结构参数事先已知，直流电的水平可在测量技术上确定。等效电路图参量的大小例如可由短路试验、直流试验和空转试验来探明，或通过基于类似的发明思想的电流/电压测量方法(并行的专利申请书的主题)来探明。在知道这些参数的情形下，可识别参量k，且由此识别转子或者驱动系的惯性矩J。此外，在传递函数的系数中表征的特性参数或等效电路图参量同样可在参量识别的情况中确定。则可以考虑的是，由传递函数的确定的系数识别所有影响到传递函数的参量，至少无论如何识别电的等效电路图参量。 [0072] 根据一种有利的改进方案，测试信号可以是伪噪声二进制信号。测试信号应具有高带宽，以便于实现电的电动机特性的尽可能高的频率分辨率。白噪声具有平均分配的宽带的频谱。伪噪声二进制信号(PRBS)是接近白噪声的频谱的二进制信号。典型地，值+1和-1可以被假设且相对白噪声可备选地使用。有利的尤其是信号的可再现性，其中，经常在调节技术上使用用于借助于最大长度序列分析脉冲响应的PRB信号。PRB测试信号可非常容易地通过线性反馈的移位寄存器产生，且可例如通过DSP(数字信号处理器)、FPGA(现场可编程门阵列)或用于驱控逆变器的电动机调节器的微处理器产生。由此，每个电动机驱控电子机构可这样产生不带有更大变化的PRB信号，且作为电动机电压馈入到电动机中。 [0073] 原则上，采样的时域数据的频率范围变换为了识别在频率范围中的等效电路图参量而可任意地实现。根据本发明的一种有利的改进方案，等效电路图参量的识别可包括根据周期图方法、优选根据Bartlett方法、尤其根据Welch方法的傅里叶变换。在周期图方法的情况中，功率谱密度通过各个数据块的傅里叶变换来达到。频谱估算的质量可以改进，方法是：彼此独立的周期图的数量被平均。该方法在文献中已知称为Bartlett方法，在Bartlett方法中测得的信号被划分成区段。Welch方法是Bartlett提出的操作方法的扩展。为了降低泄漏效应(英文Leakage-effect)而使用此处确定的窗函数。当信号区段不是周期的、周期的整数倍时或该信号区段在边沿处不等于零时，会出现干扰的泄漏效应。Welch方法在两质量系统或三质量系统的识别中的使用已由上面提及的出版物[2]所公知。Welch方法将M采样值分裂成K子序列，该K子序列以窗函数来加权，且应用到一个傅里叶变换中。在出版物[1]中介绍的Welch方法实现了将任意数量的采样值以尽可能高的精度变换到频率范围中。在这种情况下，对时域数据加窗处理，将加窗处理后的数据划分成子序列且进行傅里叶变换，且由此探明为了确定传递函数(在该情况中为导纳函数)而可用在频率范围中的周期图。 [0074] 然而，作为对此备选地，同样可使用相关图方法，该相关图方法在文献中同样以名称Blackman-Tukey估算而公知。在此，基于自相关函数(AKF)和交叉相关函数(KKF)实现频谱估算，该频谱估算由测试信号(激励信号)和测量信号(响应信号)计算。在该方式中，通过事先估算的AKF和KKF的傅里叶变换获得功率谱密度。然而，Welch方法提供了更稳固的结果。 [0075] 基于已知的传递函数例如导纳变化过程在频率范围中存在的图示，可提取交流电动机的机械的特性参数。为此，已经存在一些数字的方式。特别有利地，Levenberg-Marquardt算法可使用在本发明的一种改进方案中，以便于借助于传递函数-参量确定识别特性参数。作为备选地，例如可使用根据Nelder和Mead的方法，其中，然而Levenberg-Marquardt算法尤其地在强噪声的数据记录时提供更稳固的结果。 Levenberg-Marquardt算法属于梯度方法的组别，其中，通过故障函数的重复的最小化可计算更好的与传递函数的系数相符的参量向量。Levenberg-Marquardt方法当前适合作为用于非线性优化的标准方法。Levenberg-Marquardt方法是梯度方法和Hesse矩阵的倒置的混合，且在文献中也称为最速下降法。Hesse矩阵的倒置也称为Gauss Newton方法。在出版物[1]中呈示了Levenberg-Marquardt算法的应用的详细的图示，其中，基于如下传递函数： [0076] [0077] 且在提交系统的频率响应的情形下可确定未知的系数a0、a1、a2、b0、b1、b2和b3。与上面所提及的导纳图示相比，这些系数与如下参量相符： [0078] a2＝L2,a1＝R2,a0＝k, b2＝(L1R2+L2R1),b1＝(R1R2+k Lh),b0＝kR1。由此，通过探明未知的系数a0、a1、a2、b0、b1、b2和b3至少可通过 识 别惯性矩J，然而由此同样可识别其它参数，尤其是电的等效电路图参量。 [0079] 根据本发明的一种有利的改进方案，已识别的机械的特性参数可用在逆变器控制参量的调整和/或优化中和/或用于电动机监控。在现代的异步电机的调节中使用电动机控制设备，该电动机控制设备在快速的转速转变中或在提供可动态调节的从动能量时由于知道动态的机械的特性而可相应地控制逆变器，或者能以如下方式预先给定支线驱动电压，即，使机器可优化地在无超调时满足所期望的工作任务。就此而论，同义地使用控制和调节的概念。驱动路径的机械的特性参数尤其是惯性矩的识别可用于电流调节器的参数化，该电流调节器对高动力学性能的要求作为最内部的调节器是最高的。尤其是高要求的、超越了常规的PI调节器的调节方法的调节方法要求精确地识别动态的机械特性，尤其是惯性矩J。在这种情况下，尤其可叫做状态空间调节器、无差拍调节器或模型跟踪调节器。因为在近期尤其使用无传感器的电动机控制，所以借助于所提出的无旋转编码器的方法可在复杂的机械环境中探明动态特性，并且在现场调整电动机调节器。惯性矩J是动态的驱动特性的关键的特性参数，从而尤其地在机器的复杂的瞬态的转变过程的调节中实现逆变器的精确驱控。在这种情况下，实现了电动机的无超调的调节调整和优化的快速动态调节。 尤其可考虑的是，这样的优化的电动机调节应用在印刷机、合成材料表面制造和加工机器或轧制机和包装机的领域中，在其中必须使用动态优化的电动机控制方法。尤其在四色印刷机时，在彩色印刷中的最小偏差可在电动机控制不精确时辨认出。在极其光滑和薄的合成材料表面的制造中，合成材料层的均匀的厚度仅可在优化动态调节时达到，其中，不可能出现合成材料材料的外观的污染。在机械的特性参数的分析期间，转子仅轻微地在无机械过载危险的情况下运动，其中，惯性矩在已安装的状态中可在不显著影响到从动系的情形下被电气识别。调节器参数化用于逆变器的控制参量的优化，其中，可考虑特性参数例如与先前的用于电动机的故障监控或用于磨损控制的测量的偏差。尤其地，该方法在电动机的“状态监测”情况中的使用可以是有利的，从而使得该方法不时重新探明特性参数，适配地匹配电动机调节器，且在相对事先识别的或可预调设的参量值有明显偏差时可发出故障信号，从而可检查电动机或驱控电子机构。 [0080] 根据本发明的并列的方面，提出了一种用于无旋转编码器地识别机械的特性参数尤其是交流异步电动机的转子的惯性矩J的识别装置，所述识别装置适用于执行根据前面所提及的实施例中任一个所述的方法。识别装置包括逆变器接口单元，该逆变器接口单元为了控制的通讯且为了转子停止确定而可与逆变器控制装置连接。该识别装置的特征在于，包括有用于产生α/β测试信号的测试信号发生装置、用于将α/β测试信号变换成U/V/W控制测试信号的U/V/W变换单元、用于将测得的U/V/W测量信号电流变换成α/β测量信号电流的α/β变换单元和用于识别机械的特性参数的参量识别单元。 [0081] 由此，本发明涉及一种识别装置，该识别装置设计为用于实施前面所提及的方法且为此开启如下可能性，即，借助于逆变器接口单元与逆变器控制装置连通，尤其与逆变器的半导体开关构件连通，以便于接通它们或者询问其运行状态。通过预先给定直流电压Uα，逆变器可将直流电流IDC输入到电动机的α轴线上。与此并行地，在β轴线上预先给定测试信号电压，基于该测试信号电压可测量测量信号电流Iβ，由此可将转子置于摇摆的旋转运动中。识别装置包括测试信号发生装置，该测试信号发生装置可产生α轴线的直流电压和β测试信号，其中，测试信号尤其是PRB噪声信号可借助于U/V/W变换单元转换到相应的U/V/W控制测试信号中，该U/V/W控制测试信号可被输送给逆变器控制装置。在电动机中，控制测试信号产生在三个电动机支线中的相应的测试信号。此外，识别装置包括α/β变换单元和参量识别单元，该α/β变换单元可将测得的IU、IV和IW测量信号电流转换成α/β测量信号电流Iα和Iβ，该参量识别单元可基于在时域中存在的测试信号电压Uα、Uβ和测得的测量信号电流Iα、Iβ执行根据前面所提及的方法的参量识别。此类识别装置例如可多件式地构造，其中，为了产生测试信号可使用电动机控制设备的电动机控制器。测得的电流可同样由电动机控制设备记录。外部的计算机可读出测得的和所馈入的电压和电流，可将测得的和所馈入的电压和电流变换到频率范围中且可执行参量识别。 [0082] 根据识别装置的一种有利的改进方案，参量识别单元可包括傅里叶变换器件和参量确定器件，所述傅里叶变换器件尤其是用于将非连续的α/β采样信号值根据Welch方法进行傅里叶变换的FFT/DFT器件，所述参量确定器件尤其是Levenberg-Marquardt传递函数-参量确定器件。相应地，参量识别单元包括用于转化所馈入的和测得的电压时间采样值和电流时间采样值U1β、I1β的傅里叶变换器件和参量确定器件，所述参量确定器件基于在频域中存在的传递函数G＝I1β/U1β可进行传递函数系数a0、a1、a2、b0、b1、b2和b3的确定。为此需要的计算方法例如可在DSP、FPGA的微处理器、PC或小型计算机内执行，其中，可实现在测试信号产生、采样值信号存储、傅里叶变换和参量确定之间的逻辑的和结构的分离。信号处理和随后的数字方法可有利地设置成至少部分在电动机调节器或者电动机控制设备上的软件实施。 [0083] 由此可考虑的是，将傅里叶变换器件构造成FPGA，以便于借助静态的电路实现快速傅里叶变换，且参量识别器件实施为在电动机控制调节器的高功率DSP上的可变计算软件。测试信号产生和采样值信号存储可在逆变器电动机控制设备内执行。傅里叶变换和参量识别同样可通过电动机控制设备或通过外部的具有用于与电动机控制设备通讯的接口的识别装置实现。由此，电动机控制设备可配备较低的运算性能，且高要求的信号理论上的任务在可联接到电动机控制设备处的外部的识别装置中完成，由此可节省硬件耗费。 [0084] 根据一种有利的改进方案，该装置此外可包括监控和优化单元，所述监控和优化单元安置为基于机械的特性参数来确定、优化和/或监控逆变器控制装置的控制参量。监控和优化单元接收参量识别单元的已确定的特性参数且可基于确定的机械的特性参数，尤其地鉴于动态调节特性和/或过滤性能优化电动机控制设备的控制参量，以便于降低异步电动机的感应特性对电网的影响。此外，可优化电动机控制的有效率的运行，且可监控电动机变化，或者在电动机故障或错误行为时发出故障信号。待考虑的动态的机械特性可在“状态检测”的情况中通过监控和优化单元例行地在确定的时间间隔之后或例如在更换电动机或电动机部件时重新识别。 [0085] 在并列的方面中，本发明提出了一种用于无旋转编码器地控制或者调节交流异步电动机的电动机控制设备，该电动机控制设备包括先前介绍的用于无旋转编码器地识别机械特性参数的识别装置，其中，机械的特性参数可用于确定、优化和监控电动机和/或电动机控制。由此，该方面提出了一种电动机控制设备，该电动机控制设备能以通常的方式进行异步电动机的转速特性的基于传感器的或无旋转编码器的控制，该电动机控制设备包括识别装置或与这样的识别装置连接，且该电动机控制设备使用已识别的特性参数，用于优化调节特性，用于确定用于驱控电动机和用于监控异步电动机的无故障特性的动态特性的和/或电动机控制的电的参数。那么，所探明的特性参数可用于优化地调整控制特性曲线，从而可无超调地实现动态的调节特性。由此，已识别的参量可用于优化异步电动机的电流消耗和能效，且例如用于调整电子过滤器的过滤器参数化，或者该已识别的参量可用于监控电动机控制设备和/或异步电动机的无故障的特性。在已识别的特性参数相对事先确定的或预先给定的特性参数有可预先确定的偏差时可假设故障，或者可执行特性参数的重新确定。在电动机的维修或更换的情况中，电动机控制设备可适配地识别新电动机的特性参数且优化地调整适应于新的电动机。电动机控制设备的这样的自校准可在工厂或在机器在客户处安装时或者在“状态监测”情况中的持续运行中进行。 [0086] 在一种有利的改进方案中作如下建议，即，电动机控制设备以如下方式安置，即，至少能在最初的调试中、优选能多次在运行寿命期间进行特性参数的自动化的识别，其中，在已识别的机械的特性参数与先前确定的、存储的和/或关于模型的特性参数有可预调设的偏差时，可触发故障信号发送。由此，该方面建议如下，即，至少在最初的调试或者测试运转时在工厂，然而优选在“状态监测”的情况中，或在电动机的部件维修和更换时进行特性参数识别，其中，用于优化、调整和监控电动机的电动机控制设备可考虑机械的特性参数。由此，可创造一种“通用的”电动机控制设备，该电动机控制设备可适配地匹配于一整个系列的不同的异步电动机，其中，在电动机停止中可进行电的参数的识别。电动机的时效决定的变化可通过调节器参量的适配的修正来进行考虑，且电动机和电动机控制监控设备的故障可辨认出。 [0087] 最后，在本发明的一个并列的方面中提出了前面所提及的用于确定、优化和监控用于控制或者调节电气驱动的电动机调节参量尤其是用于调整电动机控制设备的调节参量的方法的应用。在该方面中作如下建议，即，所探明的机械的特性参数用于调节器优化、参数化和监控。机械的特性参数的探明例如对于异步电动机的一个产品系列而言可单次地在样机处进行，且将相应的调节参量为了为此所使用的电动机控制设备进行优化和匹配。这可在工厂实现。如果识别装置设置在电动机控制设备中或可在外部连接，则该识别装置可在电动机的已安装状态中在初次调试时、在维修措施或者例行的或持续的状态监控(“状态监测”)时进行参量的重新识别。为此，方法的部分(如频域变换和参量确定)可在外部的计算机上实施，且其它部分(例如测试信号的馈入和从三相系统到两坐标系中的转换)可在电动机控制设备内进行。然而关键的是，已识别的机械的特性参数可用于优化的调节器参数化、过滤器调整、电的构件尺寸度量。 附图说明 [0088] 其它优点由下面的附图介绍得出。在附图中示出了本发明的实施例。 [0089] 其中示例性地： [0090] 图1示出了以星形连接形式的异步电动机定子线圈的等效电路图； [0091] 图2示出了在二元坐标系与三相坐标系之间的关系的图示； [0092] 图3示意性地示出了带有鼠笼式转子 的异步电动机的构造； [0093] 图4示出了异步电动机的T型等效电路图； [0094] 图5示出了本发明的电动机控制设备的第一实施例； [0095] 图6示出了根据本发明的电动机控制设备的一个实施例； [0096] 图7示出了根据本发明的方法的一个实施例的流程图； [0097] 图8示意性地示出了到异步电动机的数学模型中的测试信号馈入的一个实施例； [0098] 图9示出了在使用根据本发明的方法时由测得的时域数据构成的导纳的绝对值相位曲线。 [0099] 在图中，相同的或类似的组件以相同的附图标记表示。 具体实施方式[0100] 为了阐释本发明，图1示出了交流电动机的定子线圈01的等效电路图。每个线圈支线U、V和W包括电阻Rs 03和电感Ls 05。三个线圈支线07在其第一端部处彼此连接且在其第二端部处连到逆变器输出端的三相U、V、W处。定子线圈01与以可旋转的方式支承的转子线圈11相互作用，在其中在输入定子线圈01的旋转的磁场时感应电压，该电压产生相反定向的转子磁场，通过该转子磁场将电动机置于旋转中。转子11的转速滞后于定子线圈01的磁铁旋转速度，由此此外将电压感应到转子11中。滞后的度数称为滑差率s。由转子线圈11和定子线圈01构成的系统，作为在三相系统U/V/W中的替代可在定子两坐标系α/β或转子两坐标系d/q中进行研究，由此可推导出电动机在图4中示出的T型等效电路图。 [0101] 为此，首先图2示出了带有三个坐标方向1(0°)、ej2π/3(120°)和ej4π/3(240°)的三相系统U/V/W相对带有实部和虚部的复平面的坐标系α/β的空间上的关联。在假设总电流I的情形下，该总电流可关于三相系统划分成三个分电流IU、IV和IW。以相同的方式，电流可通过在定子固定的复数坐标系中的分电流Iα和Iβ来表示。在Iα、Iβ与IU、IV和IW之间的关系已进一步地在上面说明。在使用复数的图示Iα和Iβ的情形下，其说明了固位的定子轴线方向且从上述的变换准则可推导出三个线电流IU、IV和IW。转子具有旋转的坐标系d/q，该坐标系具有转子磁通轴线d和横向磁通轴线q。在旋转的坐标d/q与固位的坐标α/β之间的关系可通过转子转角βk来建立。 [0102] 在图3a中示意性地示出了交流异步电动机09的构造。在一种简单的实施方案中，该交流异步电动机包括带有线圈支线U1、U2(07-U)、V1、V2(07-V)和W1、W2(07-W)的三相定子13。固位的定子线圈限定了三个线圈轴线A1、A2和A3，这些线圈轴线与在图2中所示j2π/3 j4π/3的三个相位轴线1、e 和e 相符。转子11包括鼠笼式转子，在其中在旋转的定子磁场中感应出电压，且其所感应的电流产生反向磁场，由此产生电动机09的转矩。 [0103] 最后，图4示出了带有线电流I1、I2和线电压U1、U2的定子线圈和转子线圈的结合的等效电路图，其中，标记1代表定子线圈且标记2代表转子线圈。根据图4的等效电路图是T型等效电路图，且描述了在带有R1、L1σ03、05的定子线圈01与相对转子11的主电感Lh之间的电的关系式和带有R'2和L'2σ以及同样地带有主电感Lh的转子线圈的作用。可导出下面的导纳函数: [0104] [0105] 此时，本发明的任务是，由在传递函数的在时域中测得的值的频率响应在预先给定馈入到α轴线上的恒定电压和馈入到β轴线上的测试信号的情形下实现惯性矩J的识别。在这种情况下，在知道图4中说明的等效电路图参数R1、R'2、L1σ、L'2σ和Lh、极对数p和直流电流强度IDC的情形下可通过参量确定方法推导出传递函数Gβ的系数。确定系数的参量用于识别惯性矩J。基于惯性矩J的获悉，可在馈入电压Uα、Uβ时预测转子动力学性能，其中，所期望的转速和转矩可通过调整调节参量来优化。在此基本的是瞬态特性的描述，其中，电动机的电特性的唯一的分析实现了关于机械参量在动态过程期间的尽可能精确的获悉。 [0106] 图5示意性地示出了电动机驱控线路16，在该电动机驱控线路中交流供电网络17的相位借助于三相桥式整流器19转换到直流中间电路21的直流电压中。在直流中间电路21中设置有缓冲电容器23，缓冲电容器使电压平滑，并且例如在电力故障时提供用于电动机09的标准的应急运行而言的缓冲能量。逆变器25包括三个开关桥(Schaltbrücken)，在这些开关桥中功率半导体开关元件27可相对直流中间电路21的直流电压+DC和-DC相协调地开关电动机支线U/V/W，进而转速可变地提供用于交流电动机09的PWM形成的驱控电压UU、UV、UW。每个可包括IGBT晶体管、功率晶体管或类似物的功率半导体开关元件27借助于续流二极管29来防止过压，尤其是不受穿过电动机09的感应的反作用。线电压UU、UV、UW 31以及线电流IU、IV、IW 33在至交流电动机09的输送导线中被量取，并且被输送给电动机控制设备35。线电压不须被必要地量取，因为所述线电压可由逆变器25预先给定，并且假设额定电压值与实际电压值相符。 [0107] 电动机控制设备35包括控制导线，以便于按照电动机09的所期望的转速特性相位正确地驱控各个功率半导体开关元件27。在基于传感器的调节的情况中，电动机控制设备35此外与位置角度传感器和加速度传感器联接，其中，同样可连接温度传感器，用于监控电动机09的运行温度。在无旋转编码器的场定向的调节的情况中，电动机控制设备35可仅通过识别线电压31和测得的线电流33进行逆变器开关构件27的转速优化的驱控。电动机控制设备35的调节参量可通过获悉电动机09的动态特性来调整，该动态特性可通过在图4中示出的等效电路图进行描述。为此，电动机控制设备35包括识别装置39，如其在图6中示出的那样。 [0108] 在图6中示出了电动机控制设备35的一个实施例，该电动机控制设备包括用于提取交流异步电动机09的机械特性参数的识别装置39。电动机控制设备35具有用于获取交流电动机09的三个线电流IU、IV和IW 33以及三个线电压UU、UV和UW 31的输入端，其中，仅两个线电压和线电流的获取是足够的，因为第三个参数根据基尔霍夫定律得出。此外，电动机控制设备35包括用于发出用于操纵逆变器25的功率半导体开关元件27的逆变器开关信号的开关输出端61。逆变器开关信号61的相位正确的产生借助于是逆变器控制装置37的PWM(脉宽调制)微处理器实现，以便于无传感器地或经传感器支持地进行交流电动机 09的转速调节和转矩调节。识别装置39接收线电压31和线电流33且包括α/β变换单元41，该α/β变换单元将线电压和线电流转换到复数的两坐标系的分电压Uα、Uβ以及分电流Iα、Iβ中。将已转换的线电压和线电流馈入到参量识别单元67中，该参量识别单元 67一方面包括傅里叶变换器件45且另一方面包括参量提取器件47。将傅里叶变换应用到线电压的和线电流的时域数据上，从而使得这些数据存在于频域中且可构成在上面限定的导纳传递函数Gβ。作为导纳函数的替代，可基于另一传递函数尤其是阻抗函数或其它有意义的电的函数关系式，并且确定其参量。基于传递函数的变化过程，参量提取器件47的参量识别单元67在知道基础的导纳描述函数的情形下可从曲线变化过程中提取待识别的参量。由此，可影响在图4中示出的等效电路图的等效电路图参量R1、R'2、L1σ、L'2σ和Lh，这些参量事先通过相关的方法或通过传统的短路测量、直流测量和空转测量来探明。在知道机械的特性参数的情形下，可进行电动机的调制以及脉冲宽度产生的参量调整的优化的优化单元49可产生用于参数化、优化和监控逆变器控制装置37的控制参量以及过滤参量。所述控制参量以及过滤参量被传输到PWM接口53处，进而可被传送到逆变器控制装置37处，以便于实现异步电动机的优化的调节。 [0109] 在参量提取的情况中，测试信号被馈入到β定子轴线上且直流电压被馈入到α轴线上，该直流电压可通过测试信号发生单元51生成。在该实施例中，作为测试信号产生伪噪声二进制信号(PRBS)，所述伪噪声二进制信号借助于U/V/W变换单元43将噪声信号均匀地作为Uβ提供，且分配到三个线电压UU、UV和UW上。将该测试信号传输到逆变器控制装置37处，该逆变器控制装置根据逆变器25以如下方式控制，即，使电动机09根据测试信号通电。 [0110] 在图7中示出了用于执行根据本发明的方法的流程图的一个实施例。在步骤S1中，首先在转子的α轴线上馈入直流电压U1α。在步骤S2中，将作为PRB信号的测试信号馈入到β轴线上。由β测试信号和α直流电压执行到线电压UU、UV和UW的变换进而驱控电动机。将所驱控的电压信号U(n)以及测得的电流值I(n)在时域中采样且借助于傅里叶变换尤其是DFT(离散傅里叶变换)或FFT(快速傅里叶变换)而在使用Welch方法的情形下转变到频域中，也就是说在该情况中转变到拉普拉斯域中，从而得出频域值U(k)、I(k)。在拉普拉斯域中，导纳的传递函数可表示为： [0111] Gβ(k)＝Iβ(k)/Uβ(k), [0112] 该传递函数构成用于参量提取的输出基础。在知道传递函数、等效电路图参量R1、R'2、L1σ、L'2σ和Lh、极对数p和α轴线的直流电流的参数的情形下，可借助于系统识别例如基于Levenberg-Marquardt算法执行参量提取，以便于由曲线变化过程探明传递函数系数a0、a1、a2、b0、b1、b2和b3。由此可推导出参量k进而推导出驱动系的惯性矩J，且可用于调整电动机控制参量、用于优化负荷变换或转矩变换和/或用于调整和设计用于电动机电流或电动机电压的过滤的过滤参量。通过获悉驱动系的动态特性参数，可进行逆变器控制设备37的参数化，其中，电动机特性的高动力学性能可通过优化作为最内部的调节器的逆变器控制装置的调节特性来实现。在此，因为存在机械的机器参量的精确的识别，所以可实现高要求的、远超越异步电动机的常规的PI调节器的可能性的调节方法。尤其地，用于状态空间调节器、无差拍调节器或模型跟踪调节的调节器参量可精确地调整。 [0113] 在图8中示意性地示出了测试信号发生单元51的测试信号到作为在Matlab-Simulink仿真的情况中的α/β模型的交流电动机59的数学模型中的馈入。为此，测试信号发生单元51包括α测试信号发生器件63和β测试信号发生器件65。该β测试信号发生器件65产生伪噪声二进制信号，该伪噪声二进制信号提供以带有16Hz的逆变器控制装置37的典型的时钟频率，且借助于采用率提高单元55被转换到在一定程度上时间连续的信号，其中，信号的增强借助于测试信号增强器57接在下游。测试信号和信号电流Iβ的时间上的变化过程借助于信号记录单元69来获取。将PRB信号作为电压Uβ馈入到交流电动机59的数学模型中。与此并行地，α测试信号发生器件63产生恒定电压，该恒定电压作为Uα被馈入到交流电动机59的模型中，且其产生恒定电流Iα＝IDC。 [0114] 在图9中示出了导纳函数Gβ＝ Y的0-1kHz的频率范围上的绝对值相位曲线，绝对值相位曲线由测得的机器模型且由精确的机器模型获得。明显地可辨认出，传递函数Gβ几乎与精确的机器模型一致。由此，可借助于数字仿真证实理论模型的验证。基于在时域中测得的采样的线电压和线电流可推导出交流电动机09的机械特性的几乎相同的系统表征。 [0115] 利用上述的数学上的研究可实现如下，即，推导出测得的曲线的完成的分析的说明。曲线的测量仅由电的参数实现，然而此外提供了想要的关于异步电动机的惯性矩的信息，该信息根据(Gl 3)包含在k的项中。在此，本发明的原则上的思想基于交流电动机在两坐标空间α/β中的信号理论研究，其中，在α轴线的恒定通电的情形下借助于宽带测试信号(优选作为电动机电压Uβ的PRB信号)的单侧的馈入，能优选借助于Welch方法将作为电动机电流Iβ存在的评估信号变换到频率范围中。在此基础上，可由所馈入和测得的信号提取传递函数Gβ，且借助于优选为Levenberg-Marquardt算法的参量识别方法评估基础的系统描述参量。通过获悉传递函数的根据公式的关系，可识别各个函数参量，进而表征电动机的机械的动态特性。本发明的特别的重点在于特别的馈入类型、传递函数的结构和分析规则，在其中转子可实施自由的旋转运动或摆荡运动，用于确定惯性矩。该方法描绘了电动机在大工作频率范围或者转速范围上的动态特性，并且可用于调整、优化和监控电动机。尤其当使用在电动机控制设备中时可提供通用的电动机控制设备，所述通用的电动机控制设备可适配地使用在工厂或在安装电动机之后使用在与机械从动系联接时，用于确定电动机特性。描述机器的参量的保护电动机且快速的确定由此实现。该方法可在软件技术上在现存的电动机控制设备例如Baumüllerb_maXX电动机控制设备和伺服调节器尤其是b_maXX1000-5000中改进，并且开启描述电动机的参量的自动识别和监控。 [0116] 附图标记列表 [0117] 01 异步电动机的定子线圈等效电路图 [0118] 03 线圈电阻 [0119] 05 线圈电感 [0120] 07 U/V/W线圈支线 [0121] 09 异步电动机 [0122] 11 转子 [0123] 13 定子 [0124] 15 异步电动机的静止体线圈的等效电路图 [0125] 16 电动机驱控线路 [0126] 17 交流供电网络 [0127] 19 三相桥式整流器 [0128] 21 直流中间电路 [0129] 23 缓冲电容器 [0130] 25 逆变器 [0131] 27 功率半导体开关元件 [0132] 29 续流二极管 [0133] 31 线电压 [0134] 33 线电流 [0135] 35 电动机控制设备 [0136] 37 逆变器控制装置 [0137] 39 识别装置 [0138] 41 α/β变换单元 [0139] 43 U/V/W变换单元 [0140] 45 傅里叶变换器件 [0141] 47 参量确定器件 [0142] 49 优化单元 [0143] 51 测试信号发生单元 [0144] 53 逆变器控制接口单元 [0145] 55 采样率提高单元 [0146] 57 测试信号增强器 [0147] 59 α/β异步电动机模型 [0148] 61 逆变器开关信号 [0149] 63 α测试信号发生器件 [0150] 65 β测试信号发生器件 [0151] 67 参量识别单元 [0152] 69 信号记录单元 |
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