1 引言
三相籠型異步電動機因具有結構簡單、運行可靠、維修方便、價格便宜以及慣性小等優點而被廣泛應用于工業、農業和交通運輸等領域。隨著各領域生產機械的不斷更新和發展，對電動機的起動性能要求越來越高。傳統的直接起動方式與降壓起動方式因各有其局限性，如不能有效減少起動時對電網的大電流沖擊，對負載適應能力差、起動電流不連續、維修工作量大等等已越來越不能適應生產發展的要求。為獲得良好多變的起動性能，采用晶閘管做主電路的電子式軟起動器得到大量的運用。研究的采用分級變頻的軟起動裝置使電機的起動轉矩增大，可以應用于傳統軟起動器較少涉及的重載起動的場合，拓展了其應用范圍。本文研究的另一重點是無速度傳感器的軟起動，采用狀態觀測法，估算電動機起動時的轉速，以便實現控制系統按給定速度曲線上升的電動機軟起動，具有該特性的軟起動器能滿足對起動速度有嚴格要求的一類負載。
2 速度觀測器的設計
對三相異步電機實施軟起動的控制過程中，轉速是一個重要指標。在對如皮帶傳輸裝置等應用場合，轉速的平穩控制更顯得尤其重要。傳統的電機速度測量方法采用速度傳感器，但它往往存在以下問題:
（1） 速度傳感器破壞了感應電動機的剛性和簡單性;
（2） 安裝速度傳感器，增加了系統的成本；
（3） 有些場合不容許外裝任何傳感器；
（4） 速度傳感器的安裝增加了系統的復雜性，降低了系統的可靠性[23]。
而無速度傳感器矢量控制系統無需檢測硬件，免去了速度傳感器帶來的種種麻煩，提高了系統的可靠性，降低了系統的成本;另一方面，使得系統的體積小、重量輕，而且減少了電機與控制器的連線，使得采用無速度傳感器的異步電機的調速系統在工程中的應用更加廣泛。越來越多的學者和公司將目光放在無速度傳感器控制系統的研究與開發上。無速度傳感器控制系統的核心問題就是對轉子的速度進行估計，主要出發點就是用直接計算、參數辨識、狀態估計、間接測量等手段，從定子邊較易測量的量如定子電壓、定子電流中計算出與速度有關的量，從而得到轉子速度，并將其運用到速度反饋控制系統之中。
國外從70年代末就開展了這方面的研究工作，1975年，a.abbondanti等人首次報道了無轉速傳感器矢量控制的異步電機調速系統，由于它是由穩態電路獲得，難以保證調速性能和精度。t.ontani首次提出了理論意義上的轉速辨別方法，1987年s.tamai引入了模型參考自適應方法，從此，各種各樣的異步電機轉速辨識方法被提出。
2.1 當前幾種速度觀測法的比較
目前無速度傳感器采用速度觀測的主要方法有:基于模型參考自適應法的轉速辨識法、滑模變結構法、轉差頻率推導法、基于神經網絡的自適應轉速辨識方法、擴展卡爾曼濾波器法等。
（1）模型參考自適應法（model reference adaptive system，簡稱mras）是目前各種轉速估計方法研究的主要方向之一。模型參考這個概念首先應用于自適應控制，以后又用于系統參數在線實時估計。模型參考自適應辨識方法所依賴的數學模型常常是線性的，因此，它在線性系統的參數估計上取得了較大的進展， 而對于非線性系統的參數估計，目前的方法還存在局限性。模型參考自適應的主要思想是將不含轉速的方程作為參考模型，將含有轉速的模型作為可調模型，兩個模型具有相同物理意義的輸出量，利用兩個模型輸出量的誤差構成合適的自適應律實時調節可調模型的參數（轉速），以達到控制對象的輸出跟蹤參考模型的目的。根據模型的輸出量的不同，可分為轉子磁通估計法、反電勢估計法和無功功率法。轉子磁通法由于采用電壓模型法為參考模型，引入了純積分，低速時辨識精度不理想。反電勢估計法和無功功率估計法是轉子磁通估計法的改進，前者去掉了純積分環節，改善了估計性能，但是定子電阻的影響依然存在；后者消去了定子電阻的影響，獲得了更好的低速性能和更強的魯棒性。總的說來，mras是基于穩定性設計的參數辨識方法， 保證了參數估計的漸進收斂性。但是由于mras的速度觀測是以參考模型準確為基礎的，參考模型本身的參數準確程度就直接影響到速度辨識和控制系統的成效。
（2）滑模變結構的控制方法是在30%額定轉速以上采用磁鏈的u-i模型，低速時切換到i-n模型。（用定子電流和轉速來確定定子磁鏈的方法稱為i-n模型法），該模型適宜于在30%額定轉速以下使用。這種系統有良好的轉速響應，但存在非線性引起的自振問題。
u-i模型：
（1）
i-n模型：
（2）
（3）從轉差頻率推導是根據轉子磁場定向的兩相坐標系（即m-t坐標系）的異步電機數學模型來估算轉子速度。這種方法較為簡單易行，只是對轉速的跟蹤速度較慢。
（3）
（4）基于神經網絡的自適應轉速辨識方法。由于神經網絡具有自適應和自學習性，故它與線性系統的自適應控制有許多相似之處，基于神經網絡的自適應轉速辯識方法便由此而產生，利用神經網絡進行辯識，一般都是預先規定網絡結構，然后通過學習系統的輸入和輸出，使要求的誤差函數達到最小，進而歸納出隱含在系統輸入和輸出的關系。只要神經網絡模型中用于計算的轉速與電機實際轉速不一致時，兩模型的輸出會產生誤差，該誤差經反向傳播算法后，就可用來調整電動機轉速的推算值ω。該系統性能較好，但計算量大，難于實現實時控制。但是，只要有足夠的學習樣本和足夠的學習次數，離線訓練好后用于實時控制，可獲得相當好的控制精度。目前神經網絡法在理論研究還不成熟，其硬件的實現有一定的難度，使得這一方法的應用還處于起步階段。
（5）擴展卡爾曼濾波器法。將電機的轉速看作一個狀態變量，考慮電機的五階非線性模型，采用擴展卡爾曼濾波器法在每一估計點將模型線性化來估計轉速，這種方法可有效地抑制噪聲，提高轉速估計的精確度。但是估計精度受到電機參數變化的影響較大，且卡爾曼濾波器法的計算量太大。
以上介紹的是當前較為常用的幾種轉速估計方法。在本文中，考慮到軟起動器只是起動時對速度平滑上升加以控制，對速度辨識要求不是很高。
2.2 電機轉速測量原理
進行轉速測量要求有精確的電機參數，一般來說，軟起動器起動的對象相對固定，所以假設電機參數均已知。
籠型異步電動機在兩相同步旋轉坐標系d、q上的數學模型可用如下方程式描繪：
（4）
（5）
轉子電壓方程與定子電壓方程如下：
（6）
（7）
因為d軸和q軸之間有耦合電動勢的影響，在電動機的輸入電壓指令中應對這兩個交叉的電動勢予以補償。設電動機的輸入電壓包括兩個分量，其中一個為uqd或udq，用來補償m軸和t軸之間的耦合電動勢，起解耦作用；另一分量為
或
，用來產生電動機的勵磁電流分量或轉矩電流分量。
（8） （9）
在無速度傳感器情況下,電機旋轉角速度ωr不能直接量測得到。由于ωr未知，所以ωs不能確定。現假定電機旋轉角速度可以估計得到，并令其為
，則有同步角頻率計算式:
（10）
（11）
電壓型矢量控制的基本方程式如下：
（12）
（13）
（14）
（15）
其中:
。
由上式可知，如果附加一個使ψqr為零的控制，則在穩態時，既實現了ψqr為零的解耦控制目的,同時又有:
（16）
因此,采用一個pi調節器對轉子磁鏈q軸分量進行ψqr為零的調節控制，并令該調節器的輸出為，即有電機轉子旋轉速度估計式:
（17）
而ψqr可以根據電壓模型
得到。將這個估算出的轉速作為調節器的輸入參考量，就可以實現轉速的閉環調節。
3 硬件部分的設計
本文控制器選用inbbb公司16位單片機80c196kc作為主控器，控制電路包括七個部分：電源電路、電流檢測電路、電壓同步檢測和相序判定電路、觸發系統和脈沖功放電路、接觸器控制電路、顯示和鍵盤電路和單片機最小系統電路，如附圖所示。
附圖 硬件設計結構總圖
電流檢測電路利用硬件實現電流濾波，在主回路中接入電流互感器，用整流電路把互感器二次側交流電流變成與之成正比的直流電壓，再經過一電壓跟隨器，最后輸入80c196kc的p0.0（ach0），由軟件比較檢測電流與給定電流的差值，按照pid調節算法完成限流調節和過流保護。根據用戶設置的起動曲線，在程序中還可實現恒流起動。
同步電壓檢測的目的是確定三相電壓的過零點，為了減小同步電壓信號受電網干擾信號的影響，本系統采用了阻容移相電路，獲得較穩定的同步信號。同步信號由于經過阻容移相，所以它產生的時刻并非真正的過零點，但可以通過軟件編程算出，只要減掉移相的角度即可。
觸發系統和脈沖功放電路主要是控制觸發晶閘管脈沖的順序。晶閘管的觸發采用脈沖列方式觸發，每隔60°產生一個觸發脈沖列，按一定的規律觸發相應的晶閘管。如果相序不同，觸發脈沖的順序當然也不同。具體的邏輯用gal16v8來實現。
接觸器回路控制軟起動器的投入和退出運行。p1.0經7404和光耦隔離，用三極管驅動和控制繼電器動作。利用繼電器可以實現用小電壓（24v）控制大電壓（380v），控制交流380v回路中接觸器的通斷。
單片機最小系統由80c196kc，27256eprom，74ls373，24c01構成。為增加硬件可靠性，加入了看門狗電路。
用研制出的軟起動器對一臺22kw，額定轉速為1460r/min的電機進行了實驗，主回路的晶閘管換為200a。試驗表明，電機起動電流小，起動平滑，軟起動控制器運行穩定，控制效果良好。
4 結束語
本文對無速度傳感器理論進行了研究，說明將無速度傳感器理論引入軟起動器是可行的，能有效提高電動機的起動轉矩。對無速度傳感器的仿真結果與理論推導結果一致，速度的實際值與估算值相近，效果比較好。
整個裝置采用16位單片機80c196kc為控制核心，可實現斜坡電壓起動、限流起動、分級變頻起動三種起動方式，有簡單的軟停車功能。可手動輸入多種運行參數，進行缺相、過流等故障檢測。應用到一臺實驗用異步電動機上，驗證了本文所設計控制系統的控制效果。
由于速度觀測需要消耗大量的cpu資源，在今后的研究工作中，可將速度觀測數學模型用一塊專門的cpu來實現，與主控cpu實現雙機通信，將速度作為反饋量，用于速度閉環的控制系統中，選用合適的無速度傳感器矢量控制方法，提高系統的實時性和可靠性。在本文中，無速度傳感器的速度斜坡起動方式和分級變頻的高轉矩起動方式是分開的，今后也可考慮將兩者融合，在提高轉矩的同時對速度加以調節，使得軟起動器的運用范圍更加廣泛。又由于速度觀測模塊要求有電機的精確參數，而每臺電機的參數都有所不同，因此為擴大軟起動器的實用性，可增加參數識別部分。現在關于參數識別的方式很多，比如利用最小二乘法獲得參數，基于離散mras的異步電機參數辨識，基于小波變換和prony算法的參數辨識，基于奇異值分解理論（svd）的參數辨識，基于神經網絡的參數辨識等等，通過這些方法獲得電機的參數后，能更準確的通過速度觀測數學模型估算出速度值進而實現優秀的速度閉環控制功能。另一方面，針對分級變頻在頻率切換時刻產生的電流突跳現象，選用更有效的方法進行解決，比如可參考變頻器的方法等，還可嘗試實現軟起動器的遠程監控功能、完善檢測和自診斷功能以及提高其可靠性、降低成本等等使其邁向產品化，突破現有軟起動器的應用領域，使得它擁有更為廣闊的應用前景和實現其經濟效益。
：鞏經理
：13915946763
：南京塞姆泵業有限公司
