Ressourcen-Effiziente Sensorlose Regelung für Kleinst-Permanentmagneterregte Synchronmaschinen
Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
Zusammenfassung der Projektergebnisse
In den letzten Jahrzehnten haben permanentmagneterregte Synchronmaschinen (PMSM) aufgrund ihrer Leistungsdichte, Dynamik und Robustheit hohe Verbreitung in industriellen, mobilen und haushaltlichen Anwendungen gefunden. Um derartige Maschinen regeln zu können, ist jedoch die Kenntnis der Rotorlage nötig, welche in der Regel durch diskrete Sensoren wie Encoder und Resolver ermittelt wird, was jedoch erhöhte Systemkomplexität und -kosten zur Folge hat. Sensorlose bzw. self-sensing Techniken bieten hierfür Abhilfe, indem sie beispielsweise die rückinduzierte Spannung für mittlere und hohe Drehzahlen oder die magnetische Anisotropie für Stillstand und niedrige Geschwindigkeiten nutzen. Im letzteren Fall kann zum Beispiel der Stromripple, welcher inhärent durch einen pulsweitenmodulierten (PWM) Wechselrichter vorhanden ist, ausgenutzt werden. Durch numerische Differentiation oder Überabtastung des Stromes kann hierbei auf die Induktivität und auf die Position geschlossen werden. Für kleine PMSM ist hierbei wichtig, dass die verwendeten Verfahren besonderes ressourceneffizient sind, da solche Antriebe in kosten- und platzkritischen Anwendungen Verwendung finden. Der in diesem Projekt behandelte Ansatz bildet hierbei einen Beitrag zum Werkzeugkasten der sensorlosen Regelung, indem er eine hybride digital-analoge Vorverarbeitung vorschlägt, welche eine ähnliche Performanz wie bekannte Verfahren bei verringertem Rechenaufwand aufweist. Basierend auf Vorarbeiten zur Integratorbasierten Direkten Induktivitätsmessung (IDIM), welche erfolgreich auf einphasigen elektromagnetischen Aktoren angewandt worden ist, wird der Stromrippel durch einen rückstellbaren analogen Integratorschaltkreis, welcher auf die Schaltzustände des Wechselrichters synchronisiert ist, verarbeitet. Im vorliegenden Projekt konnte dieses Verfahren derart analysiert und erweitert werden, dass eine Anwendung auf PMSM möglich ist. Dazu wurde zunächst der Stromripple in dreiphasigen Maschinen unter Berücksichtigung der Rückinduktion, des Statorwiderstandes und Wirbelströmen mathematisch modelliert. Dann wurde eine Anregungsstrategie mit verschiedenen PWM-Mustern und Strommesstopologien erarbeitet, welche eine Ermittlung der Induktivität über das Integral des Stromripples erlaubt. Ein darauf basierter Positionsschätzalgorithmus wurde entworfen und mittels Simulation validiert. Experimente zeigen, dass die ermittelten inversen Induktivitätswerte in Bezug auf die Rauschleistung vergleichbare Ergebnisse wie bekannte Verfahren auf Basis der rechenintensiven Überabtastung liefern. Ergebnisse an drei verschiedenen Maschinen zeigen die Zuverlässigkeit der Positionsermittlung im Vergleich zu einem Aufbau mit einem hochauflösenden Encoder.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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An Integrated Fast Resettable Integrator Circuit based on Switched Capacitors for Sensorless Control of PMSMs, IKMT 2022 – Innovative Small Drives and Micro Motor Systems, 13. ETG/GMM Symposium, Linz, Austria, 2022.
König, N., Stanitzki, A., Nienhaus, M. & Grasso, E.
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Analysis of Static Eccentricity on the Position Estimation of Zero-Sequence Voltage Based Sensorless Techniques. 2023 IEEE International Symposium on Sensorless Control for Electrical Drives (SLED), 1-7. IEEE.
Klein, Carsten; König, Niklas; Palmieri, Marco; Nienhaus, Matthias & Grasso, Emanuele
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Sensorless Control of a Two-Phase Linear PMSM exploiting PWM-Induced Current Ripples. 2023 IEEE International Symposium on Sensorless Control for Electrical Drives (SLED), 1-6. IEEE.
Summa, Joshua; König, Niklas; Nienhaus, Matthias & Grasso, Emanuele
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Analysis of PWM-induced current ripples in electromagnetic actuators for position self-sensing, PhD thesis, Saarland University, 2024
König, N.
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Position Estimation for PMSMs at any speed using the zero-sequence voltage and modified space vector modulation, PhD thesis, Saarland University, 2024
Schuhmacher, K.
