本发明涉及永磁同步电机控制的技术领域，特别涉及一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的方法及装置。
背景技术：
永磁同步电机伺服系统一般采用电流环、速度环和位置环三环嵌套的层次式反馈控制结构，电流环闭环性能尤为关键。传统的永磁同步电机驱动系统含有两个电流传感器，多个物理传感器的引入在外界复杂的电磁环境，过电压，过电流及误操作等情况下使系统的安全性和稳定性降低，且增加了成本和系统的复杂性。
针对多传感器系统目前存在的问题，为了使表贴式永磁驱动系统更加简洁化、经济化、安全化，单电流传感器控制是十分必要的。目前研究较多的是基于母线电流检测的单电流传感器控制，通过母线电流及逆变器的开关状态重构得到各相电流值，但是这种方法存在电流重构的死区问题，扇区更迭过渡区域及低速区域电流采样不准的问题，而且重构的电流含有较大的噪声，使得控制系统精度受到影响。新兴的基于神经网络、模糊控制等智能算法以及基于坐标变换的单电流传感器控制实现非常困难，且很难用于实际控制的系统。
因此，在仅有单相电流传感器情况下，实现伺服系统高精度的控制性能且较易应用于实际系统，是现阶段电机闭环控制系统中的重点问题。
技术实现要素：
本发明实施例提供了一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的方法及装置，旨在解决如何在仅有单相电流传感器的情况下保持电机的高精度的伺服控制的问题。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
根据本发明实施例的第一方面，提供了一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的方法，所述方法包括：
获取所述电机的单相电流值、转速、电角度和相电压值；
根据所述单相电流值和移相算法确定移相电流值；
根据所述转速、所述电角度、所述相电压值和电流预测模型确定预测电流值；
根据卡尔曼滤波算法确定最优权重系数；
根据所述移相电流值、所述预测电流值和所述最优权重系数确定最优校正电流值。
根据本发明实施例的第二方面，提供了一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的装置，所述装置包括：
获取单元，用于获取所述电机的单相电流值、转速、电角度和相电压值；
第一确定单元，用于根据所述单相电流值和移相算法确定移相电流值；
第二确定单元，用于根据所述转速、所述电角度、所述相电压值和电流预测模型确定预测电流值；
第三确定单元，用于根据卡尔曼滤波算法确定最优权重系数；
第四确定单元，用于根据所述移相电流值、所述预测电流值和所述最优权重系数确定最优校正电流值。
本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
1、在仅有单相电流传感器的情况下，得到准确的电流观测值，实现永磁同步电机的高精度的伺服控制，其控制性能与常规双电流传感器基本一致。
2、利用单电流传感器，实现永磁同步电机的高精度的伺服控制，简化了硬件系统，降低了成本。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的方法的流程示意图；
图2是根据一示例性实施例示出的再一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的方法的流程示意图；
图3是根据一示例性实施例示出的一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的装置的框图；
图4是是根据一示例性实施例示出的一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的装置的控制框图；
图5(a)是本发明单电流传感器电流预测控制在线变速的转速的仿真图；
图5(b)是本发明双电流传感器电流预测控制在线变速的转速的仿真图；
图5(c)是本发明单电流传感器电流预测控制在线变速的转矩的仿真图；
图5(d)是本发明双电流传感器电流预测控制在线变速的转矩的仿真图；
图6(a)是本发明单电流传感器电流预测控制在线变载的转速的仿真图；
图6(b)是本发明双电流传感器电流预测控制在线变载的转速的仿真图；
图6(c)是本发明单电流传感器电流预测控制在线变载的转矩的仿真图；
图6(d)是本发明双电流传感器电流预测控制在线变载的转矩的仿真图。
附图标记说明：1-获取单元；2-第一确定单元；3-第二确定单元；4-第三确定单元；5-第四确定单元；6-控制单元。
具体实施方式
以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。实施例仅代表可能的变化，除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本发明的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中，各实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示，这仅仅是为了方便，并且如果事实上公开了超过一个的发明，不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法或者设备所固有的要素。本文中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的方法、产品等而言，由于其与实施例公开的方法部分相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
图1是根据一示例性实施例示出的一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的方法的流程示意图。
在该可选实施例中，提供了一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的方法，所述方法包括以下步骤：
s101：获取所述电机的单相电流值、转速、电角度和相电压值；
具体的，周期性的采集所述电机的电机数据，所述电机数据包括所述电机的单相电流值、转速、电角度和相电压值，并获取所述电机的极对数。
s102：根据所述单相电流值和移相算法确定移相电流值；
具体的，所述移相电流值按照以下公式计算得到：
ib＝ia(t-20/pn)，
其中，ib为所述移相电流值，ia为所述电流传感器检测得到的a相电流值，p为所述电机的极对数，n为所述电机的转速。
s103：根据所述转速、所述电角度、所述相电压值和电流预测模型确定预测电流值；
s104：根据卡尔曼滤波算法确定最优权重系数；
具体的，所述最优权重系数按照以下公式计算得到：
其中，kk为所述最优权重系数，pk/k-1为最优电流值的先验协方差矩阵，rk为移相电流值噪声协方差矩阵，hk为所述最优电流值与所述预测电流值的系数矩阵；
其中，所述最优电流值的所述先验协方差矩阵按照以下公式计算得到：
其中，pk/k-1所述最优电流值的所述先验协方差矩阵，φk/k-1为所述电流预测模型中系数矩阵，qk-1为所述预测电流值噪声(系统噪声)协方差矩阵，pk-1为最优电流值后验协方差矩阵。
预测电流值噪声(系统噪声)协方差矩阵q反映了系统模型的不准确性和系统扰动，增大q就是增加系统的扰动，同时所述最优权重系数kk也会变大，增加了反馈的加权作用，使系统动态性变快，q越小意味着系统可靠性越好。
移相值噪声(测量噪声)协方差矩阵r反映位置传感器等测量噪声影响，增大r表示测量值受噪声干扰大，同时所述最优权重系数kk会变小，也会导致动态性能变差，通常取r为两对角元素相等的对角矩阵。
系统调试表明，状态变量估计值的协方差矩阵p对系统稳态和动态过程时间影响不大。
实际系统中，系统噪声和测量噪声的统计特性通常是未知的，而协方差矩阵q、r数值选择合适与否对估计精度及算法收敛性有很大影响，要通过经验和仿真来确定。
s105：根据所述移相电流值、所述预测电流值和所述最优权重系数确定最优校正电流值。
具体的，所述最优校正电流值按照以下公式计算得到：
其中，
所述最优电流值是通过电流预测控制算法得到的电流值，未包含任何电流传感器采集得到的信息；所述最优校正电流值既包含预测控制算法得到的电流值信息，也包含电流传感器采集得到的电流信息，二者各占一定的权重。
s106：根据所述最优校正电流值进行电流闭环控制。
该可选实施方式中，依据卡尔曼滤波得到移相电流的所述最优权重系数，利用所述最优权重系数对所述预测电流值进行校正，从而得到最优的电流观测值，进行电流闭环控制，可以在省去一个电流传感器，在仅有一相电流传感器的情况下实现对永磁同步电机驱动系统的高精度的电流控制，并在电机定子电感和永磁体磁链等电机参数较为准确测量的条件下使得单电流传感器的控制性能接近于传统双电流传感器的控制性能。同时，采用单电流传感器，降低了电流传感器数量，节约了成本，简化了硬件电路。
图2是根据一示例性实施例示出的再一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的方法的流程示意图。
在该可选实施例中，提供了再一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的方法，包括以下步骤：
s201：获取所述电机的单相电流值、转速、电角度和相电压值；
具体的，利用所述电流传感器采样得到a相电流值，利用位置传感器测量所述电机的电角度θ和机械转速ω。
s202：将速度环控制器输出作为交轴电流的给定值；
具体的，将给定转速与实测转速的差值输入所述电机的所述速度环控制器，将所述速度环控制器的输出值作为交轴电流的给定值(在此实施例中直轴电流给定值为0)。
速度环控制器的算法应根据实际需求而定，一种可选的方式是采用pi算法，即对输入值进行积分和比例放大，以保证输出值稳定且无静差。
s203：根据所述单相电流值和移相算法确定移相电流值；
具体的，所述移相电流值按照以下公式计算得到：
ib＝ia(t-20/pn)
其中，ib为所述移相电流值，ia为所述电流传感器检测得到的a相电流值，p为所述电机的极对数，n为所述电机的转速。
s204：坐标变换得到旋转坐标系下的移相电流值；
s205：根据所述转速、所述电角度、所述相电压值和电流预测模型确定预测电流值；
具体的，建立预测模型的方式应根据实际需求而定。
一种可选的方式是根据pmsm(永磁同步电机)的电压平衡状态方程推导出如下式的电流预测模型：
x(k+1)＝f(k)·x(k)+gu(k)+h(k)
其中，x(k)＝[id(k)iq(k)]t,u(k)＝[ud(k)uq(k)]t,
其中，k为采样次数，r和l分别为所述电机的每相定子的电阻和电感，ωe(k)为第k次采样时的所述电机转子的电角速度，ψf为所述电机永磁体的磁链，t为采样周期，x(k)为第k次采样所述电机的旋转坐标系下的电流预测值，ud(k)、uq(k)为第k次采样的所述电机的旋转坐标系下的电压值。
s206：根据卡尔曼滤波算法确定最优权重系数；
具体的，所述最优权重系数按照以下如下公式计算得到：
kk＝pk/k-1ht[hpk/k-1ht+r]-1
其中，kk为最优权重系数，即扩展卡尔曼增益矩阵，pk/k-1为最优电流值的先验协方差矩阵，rk为所述移相电流值噪声协方差矩阵，hk为所述最优电流值与所述预测电流值的系数矩阵。
所述最优电流值的所述先验协方差矩阵按照以下公式计算得到：
其中，pk/k-1所述最优电流值的所述先验协方差矩阵，φk/k-1为所述电流预测模型中系数矩阵，qk-1为所述预测电流值噪声协方差矩阵，pk-1为最优电流值后验协方差矩阵。
系统调试表明，状态变量估计值的协方差矩阵p对系统稳态和动态过程时间影响不大。
实际系统中，系统噪声和测量噪声的统计特性通常是未知的，而协方差矩阵q、r数值选择合适与否对估计精度及算法收敛性有很大影响，要通过经验和仿真来确定。经过反复调试，得到q,r和p0如下：
最优电流值与预测电流值得系数矩阵：
s207：根据所述移相电流值、所述预测电流值和所述最优权重系数确定最优校正电流值。
具体的，所述最优校正电流值依据以下公式计算得到：
其中，
通过上述实施例，实现了对pmsm电机的单电流传感器控制。
在上述实施例中，若所述电机的初始转速为零，则在初始时刻(k＝0)令iq(k)和id(k)均为零。
图3是根据一示例性实施例示出的一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的装置的框图。
在该可选实施例中，提供了一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的装置，所述装置包括获取单元1、第一确定单元2、第二确定单元3、第三确定单元4和第四确定单元5。
所述获取单元1用于获取所述电机的单相电流值、转速、电角度和相电压值。
所述第一确定单元2用于根据所述单相电流值和移相算法确定移相电流值。
具体的，所述第一确定单元用于按照以下公式计算所述移相电流值：
ib＝ia(t-20/pn)
其中，ib为所述移相电流值，ia为所述电流传感器检测得到的a相电流值，p为所述电机的极对数，n为所述电机的转速。
所述第二确定单元3用于根据所述转速、所述电角度、所述相电压值和电流预测模型确定预测电流值。
所述第三确定单元4用于根据卡尔曼滤波算法确定最优权重系数；
具体的，所述第三确定单元包括最优权重系数计算子单元、先验协方差矩阵计算子单元和后验协方差矩阵计算子单元，其中，
所述最优权重系数计算子单元用于按照以下公式计算所述最优权重系数：
其中，kk为所述权重系数，pk/k-1为最优电流值的先验协方差矩阵，rk为所述移相电流值噪声协方差矩阵，hk为所述最优电流值与所述预测电流值的系数矩阵。
所述先验协方差矩阵计算子单元用于按照以下公式计算所述最优电流值的所述先验协方差矩阵：
其中，pk/k-1为所述最优电流值的所述先验协方差矩阵，φk/k-1为所述电流预测模型中系数矩阵，qk-1为所述预测电流值噪声协方差矩阵，pk-1为最优电流值的后验协方差矩阵。
所述后验协方差矩阵计算子单元用于按照以下公式计算所述最优校正电流值的后验协方差矩阵：
pk＝pk/k-1-kkhkpk/k-1
其中，pk为所述最优校正电流值的后验协方差矩阵，kk为所述最优权重系数，hk为所述最优电流值与所述预测电流值的系数矩阵，pk-1为所述最优电流值的后验协方差矩阵。
所述第四确定单元5用于根据所述移相电流值、所述预测电流值和所述最优权重系数确定校正后的最优电流值。
具体的，所述第四确定单元用于按照以下公式计算所述最优校正电流值：
其中，ib为所述移相电流值，
在一些可选实施例中，所述装置还包括控制单元6，所述控制单元6用于根据所述最优校正电流值进行电流闭环控制。
图4是是根据一示例性实施例示出的一种永磁同步电机单电流传感器电流预测控制的装置的控制框图。
在该可选实施例中，所述电机系统为速度和电流双闭环调速系统。其中，电流环控制器采用无差拍电流预测算法，速度环控制器采用比例积分(pi)算法，转速通过速度传感器测量，所述最优电流值通过本发明所述方法得到。将转速给定与实测转速输入所述速度环控制器，将所述速度环控制器的输出值作为交轴电流的给定值。
pmsm采用隐极式结构，则直轴电流的给定值id*恒等于零。电流环控制器根据旋转坐标系下电流的给定值、本采样时刻所述方法得到的电流反馈值和实测的电机转速和电角度，计算出下一采样时刻交直轴电流的预测值iq(k+1)和id(k+1)，并输出可使下一时刻电流值精确达到给定电流值的开关状态。
通过移相算法以单相电流得到移相电流值，电流预测算法得到预测电流值，扩展卡尔曼滤波计算最优权重系数，用移相电流校正预测电流得到本时刻精确的电流值，可以省去一个电流传感器，实现高精度单电流传感器控制。
图5和图6分别是本发明单电流传感器电流预测控制在线变速和在线变载的转速和转矩的仿真图。
为了验证上述实施例的可实施性，在simulink中建模并进行仿真实验。
仿真参数设置如下：定子电阻r＝0.45ω,定子电感l＝3.9×10-3h,永磁体磁链ψf＝0.13wb,极对数p＝4,采样周期t＝1×10-4s,直流源电压udc＝300v,转速给定值n*＝3000rpm,负载转矩tl＝2.39n.m。
分别在传统双电流传感器和本发明单电流传感器的情况下得到如图4和图5所示为在线变速和在线变载的转速和转矩仿真波形。
可以看出，采用本发明提供的实施例可以在省去一个电流传感器，仅含单相电流传感器的情况下实现对pmsm驱动系统的电流环控制，并在电机定子电感和永磁体磁链等电机参数能准确测量的条件下使得单电流传感器的控制性能接近于传统双电流传感器的控制性能。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的流程及结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。