High-precision torque control of inverter-fed induction machines with instantaneous phase voltage sensing

Aachen / Institut für Stromrichtertechnik und Elektrische Antriebe (ISEA) (2018, 2019) [Buch, Doktorarbeit]

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Kurzfassung

Modellfehler, Parametervariationen und parasitäre Einflüsse des Wechselrichters können in feldorientierten Asynchronmaschinenantrieben einen signifikanten Drehmomentfehler sowie eine Verstimmung des Reglers verursachen. Diese Arbeit beschreibt ein analytischen Minimierungsansatz für die Sensitivität von Flussverkettungsbeobachtern gegenüber Parametervariationen, Messfehler und Harmonischen höherer Ordnungen. Ein erweitertes Modell der Asynchronmaschine wird eingeführt, welches die magnetische Sättigung, Eisenverluste, Stromverdrängung im Rotor und die Temperaturabhängigkeit des Rotor- und Statorwiderstands berücksichtigt. Basierend auf einer analytischen Sensitivitätsanalyse wird der Flussbeobachter hinsichtlich minimaler Sensitivität bezüglich unsicherer Parameter ausgelegt. Die Genauigkeit bei niedrigen Drehzahlen wird durch eine instantane Phasenspannungsmessung, welche mit dem Gate-Treiber integriert ist, verbessert. Die Methode basiert auf Überabtastung und digitaler Integration. Zur Minimierung des instantanen Messfehlers wird ein analoger Tiefpassfilter hoher Bandbreite eingeführt und optimiert. Eine neuartige Sensor-Offset-Kompensationsmethode wird entwickelt, welche eine individuelle Kalibrierung aller Phasenspannungs- und Stromsensoren im Betrieb erlaubt. Die Methode ist völlig entkoppelt vom Regelungsalgorithmus. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Dynamik effizienzoptimierter Asynchronmaschinenantriebe. Ein modell-prädiktiver Ansatz für die optimale dynamische Stromaufteilung zwischen flussbildendem und drehmomentbildendem Strom wird vorgeschlagen. Die Ergebnisse werden in eine Lookup-Tabelle überführt, um eine Implementierung auf kostengünstigen Mikrokontrollern zu ermöglichen.

Autorinnen und Autoren

Autorinnen und Autoren

Schubert, Michael

Gutachterinnen und Gutachter

de Doncker, Rik W.
Mertens, Axel

Identifikationsnummern

  • REPORT NUMBER: RWTH-2018-231364

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