誘導機の状態・パラメ-タ同時推定形高性能ベクトル制御方式

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究はカルマンフィルタの手法を導入することにより、誘導機の状態と、温度や磁束レベルによって変動する電動機二次抵抗や励磁インダクタンスを精度よく推定し、また、これらの推定結果を取り入れた誘導機ベクトル制御方式について検討したもので、その成果は次のように要約できる。(1)カルマンフィルタとしては、通常用いられる離散形よりも連続形の方が状態及びパラメ-タのオンライン推定に適していることを見い出し、そのアルゴリズムを決定した。又それを用いてフィルタのシミュレ-ションを行い、試作駆動装置から得られた誘導機の実電圧、電流波形デ-タを加えて、状態及びパラメ-タの推定値が収束することを確認すると共に、この時の初期値やノイズ共分散行列の適値などのフィルタの試作のためのデ-タを得た。(2)上記(1)で得せれた結果をもとにカルマンフィルタをDigital Signal Processorを用いて実現し、これを試作駆動装置に適用して、誘導機の種々な駆動条件下での状態・パラメ-タの推定を実施した。その結果、駆動周波数5〜50Hzの範囲に亘って推定が可能であること、誘導機の二次抵抗推定値は温度変化に追求しうること、磁機インダクタンス推定値は磁束レベルの変化による磁気飽和の影響を反映しつつ変化すること、などが判明し、カルマンフィルタによるパラメ-タのオンライン推定の有用性が確認された。(3)本推定法では状態量として一次電流と二次磁束を推定しており、その結果からトルクの推定も行える。そこで、二次磁束、トルク、及びパラメ-タの各推定値の一部又は全部を利用するベクトル制御方式を提案し、シミュレ-ションによりその動作を検討し、カルマンフィルタの誘導機制御への適用可能性を検証した。ただし、実制御システムによる実験的検証までは期間の関係で行えなかった。これは今後の課題としたい。