五相混合励磁同步电机的自适应预测电流控制方法 |
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申请号 | CN202410150743.0 | 申请日 | 2024-02-02 | 公开(公告)号 | CN118041157A | 公开(公告)日 | 2024-05-14 |
申请人 | 西安理工大学; | 发明人 | 赵纪龙; 乌嘉豪; 王磊; 贺志杰; 姚宇晨; | ||||
摘要 | 本 发明 公开了五相混合励磁同步 电机 的自适应预测 电流 控制方法,基于五相混合励磁同步电机 电压 方程构建离散化电流预测控 制模 型,引入以 铜 损耗最小为目标的价值函数进行滚动优化,以得到最优电机控制性能;其次,在电机不同运行转速区域采用不同控制方案,以电机转矩方程为约束,构建拉格朗日函数,得到铜损耗最小时的各个参考电流,以提高电机控制效率。本发明采用了响应速度快,控制系统结构简单的模型预测电流控制 算法 ;通过结合自适应律算法来在线辨识参数,相比较无自适应律算法的控制方式来说,提高了电机的控制 精度 与控制系统的鲁棒性;并且将铜损耗最小作为设计目标,进一步提高了控制系统的运行效率。 | ||||||
权利要求 | 1.五相混合励磁同步电机的自适应预测电流控制方法,其特征在于,基于五相混合励磁同步电机电压方程构建离散化电流预测控制模型,引入以铜损耗最小为目标的价值函数进行滚动优化,以得到最优电机控制性能;其次,在电机不同运行转速区域采用不同控制方案,以电机转矩方程为约束,构建拉格朗日函数,得到铜损耗最小时的各个参考电流,以提高电机控制效率。 |
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说明书全文 | 五相混合励磁同步电机的自适应预测电流控制方法技术领域[0001] 本发明属于永磁励磁同步电机控制技术领域,具体涉及五相混合励磁同步电机的自适应预测电流控制方法。 背景技术[0002] 混合励磁同步电机通过在传统永磁同步电机基础上增加电励磁绕组来将永磁磁势与电励磁磁势有机结合。因此,该类电机既保留有永磁电机高转矩/功率密度的优点,同时气隙磁场调节方便,可以进一步拓宽电机的调速范围。因此,这类电机非常适用于电动汽车的驱动电机,但是由于电动汽车的工况复杂,传统的三相系统在发生单相绕组短路或者断路的故障时,转矩变化较快,波动较大,电机的可靠性和安全性不足。五相电机相比于三相电机具有许多优势,相数的增加不但可以使电机在相同的供电电压下,具有更大的相电流,从而使电机具有更大的功率,还可以使谐波的次数增大,幅值减小,让转矩脉动较小。五相电机还可以缺相运行,使得驱动的安全性得以提高。 [0003] 为实现五相混合励磁电机的有效运行,提出了一种响应速度快,且不需要矢量控制中电流解耦环节的模型预测电流控制算法。但是电机运行的工况多变,电机参数非线性变化会影响控制精度与运行稳定性。因此,通过分析五相混合励磁电机各个参数失配时对电机性能的影响,采用一种自适应参数在线辨识算法,可以有效改善电机运行的动态性能。本文将模型预测电流控制中的电流模型与自适应参数在线辨识算法中的可调模型相结合,提出了一种自适应模型预测电流控制方法。这种具有参数在线辨识的模型预测控制方法提高了五相混合励磁电机运行的稳定性、鲁棒性、可靠性及快速响应能力,推进了这类电机的应用。 发明内容[0004] 本发明的目的在于提供五相混合励磁同步电机的自适应预测电流控制方法,解决了五相电机中参数非线性变化会影响控制精度与运行稳定性的问题;旨在提高五相混合励磁同步电机的控制精度与控制性能。 [0005] 本发明所采用的技术方案是:五相混合励磁同步电机的自适应预测电流控制方法,基于五相混合励磁同步电机电压方程构建离散化电流预测控制模型,引入以铜损耗最小为目标的价值函数进行滚动优化,以得到最优电机控制性能;其次,在电机不同运行转速区域采用不同控制方案,以电机转矩方程为约束,构建拉格朗日函数,得到铜损耗最小时的各个参考电流,以提高电机控制效率;具体操作步骤如下: [0006] 步骤1:通过编码器从五相混合励磁同步电机获取k时刻的转子电角度θ,通过电流传感器从五相混合励磁同步电机获取k时刻的励磁电流if(k)和五相电流is(k),s=a,b,c,d,e,然后由坐标变换计算在两相旋转坐标系下k时刻的基波平面d,q轴电枢电流id1(k)、iq1(k)与三次谐波平面d,q轴电枢电流id3(k)、iq3(k); [0007] 步骤2:得到的k时刻d,q轴电枢电流及k时刻励磁电流送到电压矢量占空比计算模块,得到k时刻基波平面与三次谐波平面d,q轴电压分量ud1(k)、uq1(k)、ud3(k)、uq3(k)与励磁电压分量uf1(k)、uf3(k); [0008] 步骤3:分别将步骤1中获取的k时刻的电枢电流与励磁电流和步骤2中k时刻的电枢电压与励磁电压输入到离散化电流预测控制模型中包含的电流状态方程,根据电流状态方程得到k+1时刻d,q轴的电枢电流id1(k+1)、iq1(k+1)、id3(k+1)、iq3(k+1)与励磁电流if 1(k+1)、if 3(k+1); [0009] 步骤4:将步骤1中获取的k时刻d,q轴的电枢电流id1(k)、iq1(k)、id3(k)、iq3(k)与励磁电流if 1(k)、if 3(k),和转子电角速度ωe送到带有电机初始参数矩阵的参数在线辨识模块,通过可调模型与基于波波夫超稳定理论设计得到的自适应律计算公式,得到在线辨识的基波平面与三次谐波平面的各个参数值,包括d,q轴电感Ld1、Ld3、Lq1、Lq3;电枢与励磁之间互感Mf1、Mf3;永磁磁链ψm1、ψm3; [0010] 步骤5:将步骤1中得到的转子电角度θ经过微分运算后得到电角速度ωe,ωe经过转速环PI控制器得到电磁转矩参考值Teref,再将步骤四中得到的电机参数状态矩阵与电磁转矩参考值Teref送到铜耗最小控制策略模块,该模块中以铜损耗最小为目标,建立以电磁转矩方程作为约束条件的拉格朗日函数,通过求极值得到铜损耗最小情况下的电枢电流与励磁电流参考值id1ref、iq1ref、id3ref、iq3ref、if1ref、if3ref; [0011] 步骤6:将步骤3中得到的k+1时刻d,q轴的电枢电流id1(k+1)、iq1(k+1)、id3(k+1)、iq3(k+1)与励磁电流if1(k+1)、if3(k+1)与步骤五中得到的电枢电流与励磁电流参考值代入到以铜损耗最小为目标设计的价值函数方程中,并且通过滚动优化得到产生最优电枢电流与励磁电流的最优电压作用矢量分量ud1(k)、uq1(k)、ud3(k)、uq3(k)、uf1(k)、uf3(k); [0012] 步骤7:将步骤6中得到的最优电压作用矢量分量进行坐标变换后经过脉冲宽度矢量调制,得到五相主电路逆变桥与励磁电路逆变桥的PWM调制信号,并进一步驱动逆变桥的开关管产生电机主电路与励磁电路的电流。 [0013] 本发明的特点还在于, [0014] 步骤1中,五相静止坐标系到两相旋转坐标系的坐标变换计算公式为: [0015] [0016] 式中,θ为五相混合励磁同步电机中的A轴轴线与转子纵轴d轴的电角度夹角,矩阵前两行对应的是基波平面下的d,q轴坐标系,第三行与第四行对应的是三次谐波平面下的d,q轴坐标系;id、iq分别为d,q轴电流量,角标1和3分别代表基波平面与三次谐波平面分量。 [0017] 步骤3的电流状态方程表示为式(3): [0018] [0019] 其中各个系数矩阵为: [0020] [0021] [0022] 其中,ψd为定子磁链在d轴的分量,ψq为定子磁链在q轴的分量,ψm为永磁体磁链幅值,ψmf为励磁绕组产生的磁链幅值;Ld、Lq分别为d,q轴的电感量;Lf为励磁绕组电感量,Mf为电枢绕组与励磁绕组之间的互感量;id、iq分别为d,q轴电流量,if为励磁绕组电流量,ud、uq分别为d,q轴电压,uf为励磁绕组电压,Rs为电枢绕组电阻,Rf为励磁绕组电阻,ωe为电角速度;角标1和3分别代表基波平面与三次谐波平面分量; [0023] 基波分量的分母 三次谐波分量的分母为 [0024] 将上述电流状态方程采用一阶欧拉离散法离散化,得到下一采样时刻的电流值,如式(4)所示: [0025] [0026] I=diag(1,1,1,1,1,1);Ts为采样周期;id1(k+1)、iq1(k+1)、id3(k+1)、iq3(k+1)、if1(k+1)、if3(k+1)为下一时刻d,q轴电枢预测电流和励磁预测电流。 [0027] 步骤4具体如下: [0028] 根据离散化电流预测控制的作用电压矢量,将式(4)改为: [0029] [0030] 上式中的 分别为各个电流分量在k+1时刻的给定值; [0031] 在连续的两个采样周期中,根据当前电机的运行状态和控制模型中的电机参数,控制器在第一个采样周期中计算出下一周期所需的作用电压,在第二个采样周期中,将得到的电压作用于实际电机控制系统,从而得到新的电枢电流和励磁电流; [0032] [0033] A1a、B1a、C1a分别为实际的参数状态矩阵,将式(4)代入到式(5)中,得到k+1时刻预测电流与给定电流之间的关系: [0034] [0035] [0036] 其中, [0037] [0038] 其中, 经计算最终得到: [0039] [0040] 其 中 , [0041] [0042] 电流预测控制模型作为自适应控制的可调模型,可调模型与电流预测控制模型实质都是来源于电机的电流方程,且具有相同的作用;可调模型具体如下: [0043] [0044] 其中, [0045] [0046] [0047] [0048] 分别为可调模型中的预测电流值。 [0049] 步骤4自适应律计算公式为: [0050] [0051] 式中, [0052] [0053] [0054] [0055] 其中,kp是自适应律的比例增益,ki是自适应律的积分增益,ed、eq、ef分别为可调模型输出电流估计值与采集到的实际电流值关于d,q轴、励磁绕组的差值。 [0056] 步骤5中包含的铜耗最小控制策略是根据电机运行速度将电机的运行区域划分为两个,电机在低速区时,采用id=0的控制方法,电机在高速区时,采用弱磁扩速的控制方法: [0057] 在d,q坐标系下,五相混合励磁同步电机的铜损耗可表示为: [0058] [0059] 低速区时:结合五相混合励磁同步电机的电磁转矩方程来建立以电磁转矩方程为约束条件的拉格朗日函数如公式(17)所示: [0060] [0061] 分别对iq1,iq3,if1,if3,λ1,λ3求偏导得到在低速区时的电枢电流与励磁电流参考值id1ref、iq1ref、id3ref、iq3ref、if1ref、if3ref; [0062] 高速区时:以电磁转矩方程为约束建立如公式(18)的拉格朗日函数为: [0063] [0064] 分别对id1,id3,iq1,iq3,if1,if3,λ1,λ2,λ3,λ4求偏导得到在高速区时的电枢电流与励磁电流参考值。 [0065] 步骤6中以铜损耗最小为目标,选取的价值函数方程为: [0066] [0067] 本发明的有益效果是: [0068] 本发明提出的五相混合励磁同步电机的自适应预测电流控制方法,采用了响应速度快,控制系统结构简单的模型预测电流控制算法;通过结合自适应律算法来在线辨识参数,相比较无自适应律算法的控制方式来说,提高了电机的控制精度与控制系统的鲁棒性;并且将铜损耗最小作为设计目标,进一步提高了控制系统的运行效率。 附图说明 [0069] 图1是本发明五相混合励磁同步电机的自适应预测电流控制方法的全局流程图; [0070] 图2是本发明五相混合励磁同步电机的自适应预测电流控制原理框图。 具体实施方式[0071] 下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。 [0072] 实施例1 [0073] 本发明五相混合励磁同步电机的自适应预测电流控制方法,如图1所示,基于五相混合励磁同步电机电压方程构建离散化电流预测控制模型,引入以铜损耗最小为目标的价值函数进行滚动优化,以得到最优电机控制性能;其次,在电机不同运行转速区域采用不同控制方案,以电机转矩方程为约束,构建拉格朗日函数,得到铜损耗最小时的各个参考电流,以提高电机控制效率;具体按照以下步骤实施: [0074] 步骤1:通过编码器从五相混合励磁同步电机获取k时刻的转子电角度θ,通过电流传感器从五相混合励磁同步电机获取k时刻的励磁电流if(k)和五相电流is(k),s=a,b,c,d,e,然后由坐标变换计算在两相旋转坐标系下k时刻的基波平面d,q轴电枢电流id1(k)、iq1(k)与三次谐波平面d,q轴电枢电流id3(k)、iq3(k); [0075] 步骤2:得到的k时刻d,q轴电枢电流及k时刻励磁电流送到电压矢量占空比计算模块,得到k时刻基波平面与三次谐波平面d,q轴电压分量ud1(k)、uq1(k)、ud3(k)、uq3(k)与励磁电压分量uf1(k)、uf3(k); [0076] 步骤3:分别将步骤1中获取的k时刻的电枢电流与励磁电流和步骤2中k时刻的电枢电压与励磁电压输入到离散化电流预测控制模型中,得到k+1时刻d,q轴的电枢电流id1(k+1)、iq1(k+1)、id3(k+1)、iq3(k+1)与励磁电流if1(k+1)、if3(k+1); [0077] 步骤4:将步骤1中获取的k时刻d,q轴的电枢电流id1(k)、iq1(k)、id3(k)、iq3(k)与励磁电流if1(k)、if3(k),和转子电角速度ωe送到带有电机初始参数矩阵的参数在线辨识模块,通过可调模型与基于波波夫超稳定理论设计得到的自适应律计算公式,得到在线辨识的基波平面与三次谐波平面的各个参数值,包括d,q轴电感Ld1、Ld3、Lq1、Lq3;电枢与励磁之间互感Mf1、Mf3;永磁磁链ψm1、ψm3; [0078] 步骤5:将步骤1中得到的转子电角度θ经过微分运算后得到电角速度ωe,ωe经过转速环PI控制器得到电磁转矩参考值Teref,再将步骤四中得到的电机参数状态矩阵与电磁转矩参考值Teref送到铜耗最小控制策略模块,该模块中以铜损耗最小为目标,建立以电磁转矩方程作为约束条件的拉格朗日函数,通过求极值得到铜损耗最小情况下的电枢电流与励磁电流参考值id1ref、iq1ref、id3ref、iq3ref、if1ref、if3ref; [0079] 步骤6:将步骤3中得到的k+1时刻d,q轴的电枢电流id1(k+1)、iq1(k+1)、id3(k+1)、iq3(k+1)与励磁电流if1(k+1)、if3(k+1)与步骤五中得到的电枢电流与励磁电流参考值代入到以铜损耗最小为目标设计的价值函数方程中,并且通过滚动优化得到产生最优电枢电流与励磁电流的最优电压作用矢量分量ud1(k)、uq1(k)、ud3(k)、uq3(k)、uf1(k)、uf3(k); [0080] 步骤7:将步骤6中得到的最优电压作用矢量分量进行坐标变换后经过脉冲宽度矢量调制,得到五相主电路逆变桥与励磁电路逆变桥的PWM调制信号,并进一步驱动逆变桥的开关管产生电机主电路与励磁电路的电流。 [0081] 实施例2 [0082] 五相混合励磁同步电机的自适应模型预测电流控制原理框图如图2所示,图2中包括五相静止坐标系到两相旋转坐标系变换模块、电枢电压矢量合成的占空比计算模块、电流预测控制模块、自适应律模块、转速环PI控制器模块、铜损最小控制策略模块、价值函数模块、PWM调制模块与逆变器模块。 [0083] 实施例3 [0084] 在实施例1的基础上, [0085] 步骤1:在两相旋转坐标系下k时刻的基波平面d,q轴定子电流id1(k)、iq1(k)与三次谐波平面d,q轴定子电流id3(k)、iq3(k)如式(1): [0086] [0087] 其中,θ为k时刻编码器采集到的转子电角度; [0088] 五相混合励磁同步电机在两相旋转坐标系下的数学模型为: [0089] 磁链方程: [0090] [0091] 步骤2:将k时刻d,q轴定子电流及k时刻励磁电流送到电压矢量占空比计算模块,得到k时刻合成电枢电压矢量与励磁电压矢量的基波平面与三次谐波平面d,q轴电压分量ud1(k)、uq1(k)、ud3(k)、uq3(k)与励磁电压分量uf 1(k)、uf 3(k)。 [0092] 步骤3:分别将k时刻的定子电流与励磁电流和k时刻的电枢电压与励磁电压输入到离散化电流预测模型中,得到k+1时刻d,q轴的定子电流id1(k+1)、iq1(k+1)、id3(k+1)、iq3(k+1)与励磁电流if1(k+1)、if3(k+1)。 [0093] 五相混合励磁同步电机电压方程可表示为公式(2): [0094] [0095] 其中,ψd为定子磁链在d轴的分量,ψq为定子磁链在q轴的分量,ψm为永磁体磁链幅值,ψmf为励磁绕组产生的磁链幅值;Ld、Lq分别为d,q轴的电感量;Lf为励磁绕组电感量,Mf为电枢绕组与励磁绕组之间的互感量;id、iq分别为d,q轴电流量,if为励磁绕组电流量,ud、uq分别为d,q轴电压,uf为励磁绕组电压,Rs为电枢绕组电阻,Rf为励磁绕组电阻,ωe为电角速度,Te为电磁转矩,p为电机极对数;角标1和3分别代表基波平面与三次谐波平面分量。 [0096] 由公式(2)表示的电压方程,可以得到电机电流状态方程为式(3)所示: [0097] [0098] 其中各个系数矩阵为: [0099] [0100] [0101] 其中基波分量的分母为 三次谐波分量的分母为 [0102] 将上述电机电流状态方程采用一阶欧拉离散法离散化,得到下一采样时刻的电流值,即离散化电流预测模型,如式(4)所示: [0103] [0104] I=diag(1,1,1,1,1,1);Ts为采样周期;id1(k+1)、iq1(k+1)、id3(k+1)、iq3(k+1)、if 1(k+1)、if 3(k+1)为下一时刻d,q轴预测电流和励磁预测电流。因此步骤3中包含的离散化电流预测模型由式(4)表示。 [0105] 步骤4:将k时刻d,q轴的定子电流id1(k)、iq1(k)、id3(k)、iq3(k)与励磁电流if 1(k)、if 3(k),和实时转子电角速度ωe送到带有电机初始参数矩阵的参数在线辨识模块,通过公式(3)表示的可调模型与基于波波夫超稳定理论设计得到的自适应律公式(4),得到在线辨识的基波平面与三次谐波平面的各个参数值,包括Ld1、Ld3、Lq1、Lq3、Mf1、Mf3、ψm1、ψm3。 [0106] 根据公式(4)表示的离散化电流预测模型,可以得到作用电压为: [0107] [0108] 上式中的 分别为各个电流分量在k+1时刻的给定值。 [0109] 在连续的两个采样周期中,根据当前电机的运行状态和控制模型中的电机参数,控制器在第一个采样周期中计算出下一周期所需的作用电压。在第二个采样周期中,将得到的电压作用于实际电机控制系统,从而得到新的电枢电流和励磁电流如公式(6)所示: [0110] [0111] A1a、B1a、C1a分别为k时刻实际的参数状态矩阵;将式(5)代入到式(6)中,得到k+1时刻预测电流与给定电流之间的关系: [0112] [0113] [0114] 其中, [0115] [0116] 其中 经计算最终得到: [0117] [0118] 其中, [0119] [0120] [0121] [0122] [0123] [0124] 综上可以得到,永磁磁链只影响q轴电流的预测误差。励磁自感只对d轴电流与励磁电流的预测误差有较小影响。d,q轴电感对d,q轴电流与励磁电流的预测误差均有影响,电枢与励磁之间的互感对d,q轴电流、励磁电流的预测误差也均有影响。此外,各个电流矢量的预测误差均会随着电机转速、电枢电流、励磁电流的增加而增大。 [0125] 结合电磁转矩方程(9)分析得知电磁转矩主要受永磁磁链、电枢与励磁之间互感、d,q轴电感影响较大。最终选取需要在线辨识的参数为:永磁磁链ψm1、ψm3电枢与励磁之间互感Mf1、Mf3与d,q轴电感Ld1、Lq1、Ld3、Lq3。 [0126] 五相混合励磁同步电机转矩方程为: [0127] [0128] 通过分析参数对电机特性的影响,将电流预测控制模型作为自适应控制的可调模型如式(9)所示,构建自适应模型预测电流控制,有效降低控制算法的复杂度和系统运行负荷,提高辨识参数的收敛能力以及控制系统的动态性能。 [0129] 自适应控制的可调模型(9)与模型预测电流控制的预测模型(4)实质都是来源于电机的电流方程,且具有相同的作用。根据给定参数计算预测电流,并与实际电流进行对比,从而对控制状态进行调节和优化。因此,为降低控制的复杂度,提高控制系统的响应能力,采用预测模型作为可调模型,如下所示: [0130] 自适应控制中的可调模型为: [0131] [0132] 其中, [0133] [0134] [0135] [0136] 分别为可调模型中的预测电流值。 [0137] 采用波波夫超稳定理论设计自适应律,首先将可调模型的电流输出与采集到的电流实际值做差得: [0138] [0139] 将上式整理得到: [0140] [0141] 其中,可以看出,式(11)是由线性定常的正向环节与非线性的反馈环节组成的反馈系 统。根据波波夫超稳定理论,系统需要稳定则反馈通道必须满足Popov积分不等式: [0142] [0143] 式中,γ0为有限正实数。将式(12)代入(13),可得到非线性反馈环节需满足如式(14)中的三个不等式: [0144] [0145] 需式(14)中的三个不等式均成立,即可保证此非线性时变反馈系统能够保持稳定。 [0146] 对自适应律的选取采用比例加积分的结构,最终取得能够使系统保持稳定的自适应律如式(15)所示: [0147] [0148] 式中,kp和ki分别为自适应律的比例增益和积分增益, [0149] [0150] [0151] [0152] [0153] 步骤5:将转子电角速度ωe经过转速环PI控制器得到电磁转矩参考值Teref,将步骤四中得到的电机参数状态矩阵与电磁转矩参考值Teref送到铜损耗最小控制策略模块,铜耗最小控制模块中建立以电磁转矩方程作为约束条件的拉格朗日函数,通过求极值得到铜损耗最小情况下的定子电流与励磁电流参考值id1ref、iq1ref、id3ref、iq3ref、if 1ref、if 3ref。铜耗最小控制策略模块中的公式可由式(17~18)得到。 [0154] 在d,q坐标系下,五相混合励磁同步电机的铜损耗可表示为: [0155] [0156] 低速区时:电机运行在低速区时,结合五相混合励磁同步电机的电磁转矩方程来建立基于以电磁转矩方程为约束条件的拉格朗日函数如式(18)所示: [0157] [0158] 分别对iq1,iq3,if1,if3,λ1,λ3求偏导可以得到在低速区时的定子电流与励磁电流参考值id1ref、iq1ref、id3ref、iq3ref、if 1ref、if 3ref. [0159] 高速区时:由于电机在高速运行时,电机反电动势接近母线电压Udc,因此,考虑到电机电压极限约束方程与电磁转矩约束方程建立如下的拉格朗日函数如(19)所示: [0160] [0161] 分别对id1,id3,iq1,iq3,if1,if3,λ1,λ2,λ3,λ4求偏导可以得到在高速区时的定子电流与励磁电流参考值。 [0162] 步骤6:将模型预测电流控制模块得到的k+1时刻d,q轴的定子电流id1(k+1)、iq1(k+1)、id3(k+1)、iq3(k+1)与励磁电流if 1(k+1)、if 3(k+1)与铜损最小控制策略中得到的定子电流与励磁电流参考值代入到以铜损耗最小为目标设计的价值函数方程(19)中,并且通过滚动优化得到产生最优定子电流与励磁电流的最优电压作用矢量分量ud1(k)、uq1(k)、ud3(k)、uq3(k)、uf1(k)、uf3(k)。 [0163] [0164] 步骤7:将最优电压作用矢量分量进行坐标变换后经过脉冲宽度矢量调制,得到五相主电路逆变桥与励磁电路逆变桥的PWM调制信号,并进一步驱动逆变桥的开关管产生电机主电路与励磁电路的电流。 [0165] 以上所示仅是本发明的一种实施方案,对于本技术领域内人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,对本发明做出的若干改进和润饰也应该视为本发明的保护范围。 |