АДАПТИВНЫЙ НАБЛЮДАТЕЛЬ МАГНИТНОГО ПОТОКА ДЛЯ СИНХРОННОГО ДВИГАТЕЛЯ С ПОСТОЯННЫМИ МАГНИТАМИ
Рассматривается задача синтеза адаптивного наблюдателя магнитного потока для синхронного двигате- ля с постоянными магнитами. Допускается, что некоторые электрические параметры, такие как сопротивление и индуктивность, являются известными постоянными числами, но сам магнитный поток, скорость вращения ротора и угол его положения не измеряются. Предлагается новый робастный подход к синтезу адаптивного наблюдателя магнитного потока, обеспечивающий глобальную ограниченность всех сигналов, а также экспоненциальную сходимость к нулю ошибки между потоком и его оценкой, вырабатываемой адаптивным наблюдателем. Задача синтеза адаптивного наблюдателя потока была решена с использованием тригонометрических свойств и линейной фильтрации, обеспечивающей парирование неизвестных членов, полученных в результате математических преобразований. Ключевая идея заключается в новом способе параметризации динамической модели магнитного потока. На первом шаге сформирована математическая модель, содержащая неизвестные параметры и зависящая от измеряемых сигналов силы тока и напряжения в обмотках двигателя. С использованием основного тригонометрического тождества найдено линейное уравнение, из которого исключены функции, зависящие от неизмеряемых величин угла и угловой скорости вращения ротора. Применяя динамические фильтры первого порядка, получена стандартная регрессионная модель, состоящая из измеряемых функций времени и неизвестных параметров. Далее построен градиентный алгоритм оценивания неизвестных параметров, гарантирующий ограниченность всех сигналов в системе. Доказано утверждение о том, что при выполнении условия неисчезающего возбуждения, означающего наличие достаточного количества гармоник в регрессоре, гарантирована экспоненциальная сходимость к нулю всех ошибок оценивания неизвестных параметров. Показано, что ошибка наблюдения за магнитным потоком явно зависит от ошибок оценивания неизвестных параметров. Экспоненциальная сходимость к нулю ошибок оценивания обеспечивает экспоненциальную сходимость к нулю ошибки наблюдения за потоком. Приведен пример численного моделирования.