Comparison Of Three Ipmsm Sensorless Position Estimation Methods Through Simulations And Experiments

Abstract

İç sabit mıknatıslı senkron motorların kullanımı son yıllarda giderek yaygınlaşmaktadır. Bu tip motoların en büyük avantajı, motorların dinamik performansını artırmada etkili olan kütle başına üretebildikleri torkun yüksek olmasıdır. Böylece motorlar daha kompakt bir yapıya sahip olurlar. Motorun rotor kısmında bulunan güçlü sabit mıknatısların oluşturduğu manyetik akı sayesinde rotor sargılarına gerek olmaksızın motorun çalışması sağlanmış olur. Senkron motorların çalışabilmesi için, rotor ve stator manyetik alanlarının birbirlerine göre eş zamanlı bir şekilde dönmeleri gerekir. Dolyısıyla, bunu sağlayabilmek için, motor hareket halindeyken her durumda mıknatıs konumlarının bilinmesi gerekmektedir. Ayrıca, diğer senkron motorlarda kullanılan komütatör ve fırçaların da sabit mıknatsılı motorlarda kullanılmalarına gerek yoktur. Bu parçaların kullanılmaması motorun ömrünü de uzatır. Sonuç olarak, sabit mıknatıslı senkron motorların kullanımı artmakta ve bu araştrma alanı giderek yaygınlaşmaktadır. Motor kontrolünde enkoder, hall sensörü gibi konum algılayıcıların kullanılmasının birçok dezavantajı vardır. Bunların başında kullanınlan konum algılayıcı ve kablolarının maliyetinin toplam sistem maliyetini artırması gelir. Ayrıca, sistemdeki toplam parça sayısı arttığı için sistemin kurulum işlemi karmaşıklaşır ve sistem arızalara karşı daha dayanıksız hale gelir. Sıklıkla tercih edilen uygun maliyetli konum algılayıcılarının sağlayabildiği konum çıkışının çözünürlüğü ise sensörsüz uygulamalar ile karşılaştırıldığında daha düşüktür. Bununla beraber, kurulum sırasında meydana gelebilecek konum hizalanması hatalarından kaynaklanan sorunların giderilmesi ancak ek kalibrasyon süreçlerinin kullanılmasıyla mümlün olur. Bu nedenlerle iç sabit mıknastlı motorların (IPMSM) konum sensörsüz alan kontrolü konusu yirmi yılı aşkın süredir aktif bir araştırma alanı olmayı sürdürmektedir. Kısaca sensörsüz kontrol problemi olarak bahsedilen bu problem dört alt başlıkta incelenebilir. Bunlar, konum bilgisi içeren bir sistem durumunun doğru tahmin edilebilmesi, tahmin edilen bu durumu kullanarak mıknatıs konum ve hız tahminlerinin oluşturulması, kullanılan sensörsüz konum tahmini yönteminin motor parametrelerindeki belirsizlikler karşısıda doğru çalışmayı sürdürebilmesi ve motor sürücü devresinin doğrusal olmayan davranışlarının etkilerinin kompanse edilmesidir. Literatür araştırması sonucu önerilen yöntemlerin çoğunun yüzey mıknatıslı senkron motorlar (SPMSM) için önerilmiş olduğu tespit edilmiştir. Bu tip motorlarda konum bilgisi sadece zıt emk içerisinde bulunur. Bu nedenle bu motorların sensörsüz konum kontrolü, IPMSM motorlara göre daha kolaydır. IPMSM motorlarda stator sargısı bobinlerinin endüktanslarının konuma bağlı değişimler göstermesi sensörsüz konum problemini zorlaştırmaktadır. IPMSM için önerilen konum sensörsüz konum tahmini yöntemleri, kısaca sensörsüz yöntemler, araştırıldığında ön plana çıkan üç yöntem tespit edilmiştir. Bunlardan birincisi adaptif gözlemciler sınıfına aittir. IPMSM’deki bobin endüktanslarındaki konuma bağlı değişkenliği de hesaba katacak şekilde hayali yeni bir sistem durumu önerilmiştir. Genişletilmiş zıt-emk (extended back-EMF, EEMF) olarak adlandırılan bir durum ortaya atılmıştır. Bu tez çalışmasında incelenen ilk yöntem EEMF xxiv durumunu hıza bağlı adaptif özellik taşıyan bir gözlemci aracılığı ile tahminini içermektedir. Tahmin edilen EEMF daha sonra açı izleyen bir gözlemciye gönderilerek (Angle Tracking Observer, ATO), konum ve hız tahminleri elde edilmektedir. İlerleyen bölümlerde bu yöntemden kısaca EEMF olarak bahsedilecektir. Tez çalışması kapsamında karşılaştırılan ikinci yöntem aktif akı (Active Flux, AF) olarak adlandırılan başka bir hayali durumun tahmini üzerine kurulmuştur. Aktif akı, rotor mıknatısının oluşturduğu akıya ek olarak motor anisotropisinden kaynaklanan bobin endüktansları arasındaki farka bağlı olarak da değişebilen ayrı bir akı ile ilişkili bir terime de sahiptir. Bu yeni durum aracılığı ile IPMSM motorların SPMSM motorlara denk bir yapıya dönüştürülmesi sağlanmaktadır. Aktif akının kullanımı sayesinde, içerisinde hıza bağlı olan bir ifade bulunmayan bir stator akısı gözlemcisi tasarlanması mümkün olmuştur. Bu gözlemci IPMSM’lere ait stator kooridatlarında tanımlı bir gerilim modeli ve rotor koordinatlarında tanımlı bir akım modelinin birleşiminden oluşmaktadır. Stator koorindatlarında ifade edilen tahmini stator akısı kullanılarak aktif akı hesaplanır ve son olarak trigonometrik bağıntılar aracılığıyla aktif akı içerisindeki tahmini konum bilgisi çıkarılır. İlerleyen bölümlerde bu yöntemden kısaca AF olarak bahsedilecektir. Bu karşılaştırma çalışmasında yer alan üçüncü yöntemde doğrusal olmayan bir gözlemci kullanılmaktadır. Bu gözlemci, stator akısı ve rotor akılarının genlikleri arasındaki cebri bir denklikten faydalanmaktadır. Tahmini stator akısı kullanılarak bu denkliğin sağlanıp sağlanmadığı kontrol edilir ve denkliği bozan büyüklük hata olarak stator akı gözlemcisine geri bildirilir. Bu üç yöntem Simulink ortamında simule edilerek ve gerçek bir motor sürücüsü üzerinde uygulanarak deneyler yapılmıştır. Simulasyon sonuçları, kullanılan her üç gözlemci yapısının ve bu yapılar için seçilen kazanç değerlerinin, 200-2000 devir/dk hız aralığında ve 0-2 Nm yük aralığında kararlı ve doğru konum tahminleri üretebildiğini göstermiştir. Yöntemlerin kararlı haldeki davranışlarının birbirine yakın olduğu gözlenirken, ani yük değişimleri esnasında EEMF yönteminin diğer yöntemlere göre daha yüksek konum tahmini hatalarına sahip olduğu görülmüştür. Simulasyonların ikinci kısmında motor parametrelerindeki belirsizliklerin sensörsüz yöntemlerin konum tahmin doğruluğu üzerine etkilerini ortaya koyacak simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Bunlar sonucunda Lq parametresindeki değişikliklerin her üç yönteminde konum tahminini belirgin bir biçimde etkilediği, Ld parametresindeki değişikliklerin ise bunun tam aksine üç yöntemin konum tahmin sonuçlarında da belirgin farklılıklara yol açmadığı gözlemlenmiştir. Motor sabiti (mıknatıs akısı genliği olarak da düşünülebilir) ve stator faz direncindeki belirsizliklerin ise AF ve GDM yöntemlerinin konum tahminini büyük ölçüde etkilediğini gösteren simulasyon sonuçları elde edilmiştir. Bu çalışmanın ikinci kısmında ise AF, GDM ve EEMF isimli sensörsüz konum algılama yöntemleri, fiziksel bir deney düzeneği üzerinde gerçeklenmiştir. Bu deney düzeneğinin ana parçaları, 900 W gücünde iç mıkanıstlı bir motor, Renesas RX62T mikrokontrolör tabanlı bir motor sürücüsü ve 0-25 Nm aralığında tork üretebilen bir hysteresis freninden oluşmaktadır. Hysteresis freninin ürettiği tork, kontrollü bir akım kaynağı tarafından kontrol edilmektedir. Ayrıca frenin miline bağlı bir algılayıcı aracılığıyla fren mili hızı ve yük torku gerçek zamanlı olarak ölçülebilmektedir. Bu ölçümler, bir NI-PXI sistemine gönderilmekte ve bu sistemdeki kontrol yazılımı yardımıyla voltaj kontrollü akım kaynağına istenen yük torku ile doğru orantılı düşük gerilim kontrol sinyalleri gönderilmektedir. NI-PXI sistemin üzerinde LabVIEW yazılım platformunda geliştirilen bu kontrol yazılımı xxv sayesinde, histeresis freni ile istenen zamana bağlı tork profillerinin gerçeklenmesi sağlanmaktadır. Deney düzeneğindeki motor sürücü yazılımı, alan hizalamalı motor kontrolü (Field Oriented Control(FOC)) için gerekli tüm fonksiyonlara sahiptir. Ayrıca sensörsüz konum algılama yöntemlerinin doğruluğunu değerlendirebilmek için sisteme bir de enkoder tipi konum algılayıcı ilave edilmiştir. Sürücü yazılımındaki önemli değişkenlerin değerleri 234000 bps hızındaki bir seri haberleşme aracılığıyla gözlem ve kayıt alma amacı ile kullanılan bir PC yazılımına gönderilmektedir. LabVIEW ortamında geliştirilen bu gözlem ve kayıt yazılımı eşzamanlı olarak 10 değişkenin 200 örnek/saniye hızında veya 1 değişkenin 2000 örnek/saniye hızında örneklenmesine ve elde edilen eğrilerin kaydedilmesine olanak sağlamaktadır. Bu çalışmada kullanılan yukarıda bahsedilen yazılımların tamamı, tüm alt fonksiyonları dahil olmak üzere, Arçelik Elekrik Motorları Arge Laboratuvarı’nda geliştirilmiştir. Yapılan deneylerin ilk bölümünde sensörsüz yöntemlerin içinde yer alan kazanç katsayılarının tahmin doğruluğuna etkisi incelenmiştir. Bunun sonucunda her üç yöntem için de kazanç seçme prosedürleri ortaya konmuştur. Kazanç seçme prosedürlerinin karmaşıklıklarının yöntemin içerdiği kazanç sayısına bağlı olduğu tespit edilmiştir. EEMF dört kazanç ile ayarlanması en zor yöntem olarak belirlenmiş, sadece tek bir kazanca sahip GDM yönteminin ise ayarlanması en kolay yöntem olduğu ortaya çıkmıştır. Deneylerin ikinci kısmında sabit çalışma koşullarında ve geçiş koşullarında yapılan incelemeler sonucu yöntemlerin konum tahmin yeteneklerinin karşılaştırılması hedeflenmiştir. Sonuçlara bakıldığında sabit çalışma koşullarında her üç yöntem de oldukça başarılı sonuçlar vermesine rağmen EEMF ve GDM yöntemlerinin konum tahmin hatalarındaki yüke bağlı değişmelerin AF yöntemine göre daha az olması nedeniyle, daha yüksek performansa sahip oldukları sonucuna varılmıştır. Ani hız değişimi ve ani yük değişimi içeren geçiş koşullarında ise EEMF konum tahmini hatasında belirgin artışlar meydana geldiği gözlemlenilmiştir. Bu davranış, EEMF yönteminin formülasyonu esnasında yapılan bazı varsayımlardan ve de bu yöntemin hız adaptif bir yöntem olmasından kaynaklanmaktadır. Formülasyon esnasında yapılan varsayım, hız ve akım türevlerini içeren bazı terimlerin sıfıra yakın olduğu yönündedir. Geçiş anlarında bu türevlerin ihmal edilemez büyüklüklere ulaşması EEMF’in performansını düşüren birinci etkendir. İkinci etken ise, EEMF yönteminin yapısında bulunan genişletilmiş-emk gözlemcisinin çalışabilmek için tahmini hız bilgisine ihtiyaç duymasıdır. Geçiş anlarındaki ani değişimler, tahmini hızdaki hatanın artmasına neden olmaktadır. Bu da, tahmini genişletilmiş-emk’daki ve dolayısıyla tahmini konumdaki hataların da artması anlamına gelmektedir. Bu süreç de, tahmini hızdaki hatanın daha çok büyümesine neden olarak tüm hataların artmasına neden olacak bir hata sarmalını meydana getirmektedir. Öte yandan AF ve GDM yöntemlerinin içerdiği stator akı gözlemcilerinin hız bilgisine ihtiyaç duymaması, tahmin doğruluklarını geçiş koşulları altında da koruyabilmelerini sağlamaktadır. Üçüncü grup deneylerde, simulasyonların ikinci kısmında olduğu gibi tahmini motor parametreleri ile bu parametrelerin gerçek değerleri arasında fark oluşması halinde konum tahmin yöntemlerinin bu durumdan nasıl etkilendiği incelenmektedir. Bunların sonucunda tespit edilen parametre hassasiyetleri simulasyonlar sonucunda tespit edilenlerle örtüşmektedir. Deneyler içerisindeki bir grup da, sürücünün voltaj üretimindeki doğrusallık bozulmalarını telafi etmek amaci ile kullanılan yazılım fonksiyonunun, konum xxvi tahmini üzerindeki etkisini ortaya çıkarmak amacı ile gerçekleştirilmiştir. Bu deneyler sonucunda bu fonksiyonun sensörsüz kontrolün kararlı olarak çalışmayı sürdürebildiği minimum hızı düşürme yönünde önemli bir faydası olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca bu fonksiyonun devreye alınması her üç yöntem içinde, 500 devir/dk altındaki hızlarda, konum tahmini hatasında yükteki değişimlere bağlı olarak meydana gelen değişimlerin azalmasını da sağlamıştır. Bu noktaya kadar yapılan karşılaştırmalar, AF ve EEMF yöntemlerinin biribirlerinin eksiklerinin tamamlayıcı özelliklere sahip olduklarını ortaya koymuştur. EEMF sabit çalışma koşullarında AF’den daha doğru konum tahmini sonuçları ortaya koymuştur. Ani yük ve hız geçişlerinde ise AF hatasının, EEMF’ninki ile karşılaştırıldığında çok daha düşük olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca EEMF’nin stator direnci ve motor sabiti parametrelerindeki değişimlere karşı duyarsız olması, bu iki yöntemin bir arada kullanılabilmesine olanak sağlayacak faydalı bir özellik olarak ortaya çıkmıştır. Bu tespitler doğrultusunda bu çalışma kapsamında “Birleştirilmiş AF-EEMF” adında yeni bir yöntem önerilmiştir. Bu yöntemin yukarı da bahsedilen her iki yönetmin de güçlü yönlerini bünyesinde barındıracağı öngörülmüştür. Son gruptaki deneyler ile, Birleştirilmiş AF-EEMF yönteminin bu öngörülen özelliklerini doğrulanmıştır. Bu yöntemin sabit çalışma koşullarında, EEMF kadar, geçiş koşullarında ise AF kadar hassas konum tahmini yapabildiği ve de EEMF gibi stator direnci ve motor sabitindeki değişimlerden etkilenmediği gözlemlenmiştir. Son olarak AF-EEMF yönteminin aynı anda stator direnci tahmini ve motor sabiti tahmini yapmak için de kullanılabileceği doğrulanmıştır. Ancak, direnç tahmini özelliğinin değişken yük veya hız koşulları gerektirdiği ve faz akımı genliklerindeki değişimlerin çok küçük olduğu sabit çalışma koşullarında, kullanılamayacağı da belirtilmiştir. Özetle, bu tez kapsamındaki çalışmalar sonucunda seçilen üç yöntemin de IPMSM sönsörsüz kontrolü için uygun olduğu tespit edilmiş ve aralarındaki benzerlikler ve farklılıklar detaylı olarak incelenmiştir. Ayrıca çalışma kapsamında oluşturulan, yazılım ve donanım yeteneklerinin, daha çok sayıda yöntemin de benzer şekillerde karşılaştırılarak değerlendirilmesine ve Birleştirilmiş AF-EEMF yöntemi gibi inovatif çözümlerin uygulanabilirlik çalışmalarının hızlıca tamamlanmasına olanak sağlayacağı öngörülmektedir. Tüm bu çalışmaların, gelecekte de araştırmacıların ilgisini çekmeyi sürdüreceği düşünülen sensörsüz motor kontrolü probleminin daha iyi anlaşılması yönündeki ilerlemelere katkıda bulunması hedeflenmektedir.

In recent years, permanent magnet synchronous motors (PMSMS) have become more widely used in numerous different areas of application. The main advantage of the PMSMs is their high torque to mass ratio, which increases the dynamic performance of the motors while enabling them to be more compact. Strong permanent magnets in the rotor produce high flux linkages and eliminate the need of rotor coils. In position sensorless operation estimators, which use applied stator winding voltages and resulting stator winding currents as their inputs, are implemented in driver software instead of a mechanical sensor to measure the position of rotor. As a result, a more cost effective and reliable construction with less parts to maintain can be achieved. This topic is nowadays a very active research area, where various solutions to this problem are proposed and many researchers in the field extensively study their effectiveness. The focus of this study is to compare the performances of three sensorless interior permanent magnet synchronous motor position estimation methods through simulations and experiments. All of the methods selected for comparison belong to the class of sensorless methods called as the back-EMF based methods, which are also known as, the fundamental excitation methods. These methods estimate states with equal frequency to the fundamental electrical frequency of the motor, which is proportional to its rotation speed. First step is to determine a state, which contains the rotor position information. The most frequently employed states include back-emf, stator flux, extended-emf and active flux. Once the selected state is estimated the next phase is to extract the position and speed information from that state. The lowest possible speed at which stable and accurate position estimation is maintained, while efficient and sensorless speed control operation is in progress should be determined. Moreover, the sensorless position estimation methods are expected to remain stable and maintain accurate position estimation in the face of unavoidable parameter uncertainties that are present in all motor drive systems. In the scope of this thesis, formulation, simulation, practical implementation, and experimentation studies have been performed to select the appropriate sensorless methods and their performances have been evaluated. The simulations based on different observers were performed at different speeds and under different loads and their behaviors in both steady and transient states were studied. The simulations performed to determine the position estimation errors of each observer while operating under parameter uncertainty conditions were also investigated. In the simulation results, it was shown that all three methods had similar estimation capabilities within 200 to 2000 rpm speed and 0 to 2 Nm load ranges. It was observed that the position estimation error of EEMF increased significantly during rapid transitions in load. This behavior, resulting from the speed adaptive nature of the EEMF method, was not observed in the cases of the AF and GDM. In these methods, increases in error during load transitions were insignificant. The effects of parameter uncertainty on estimation accuracy were investigated in the last part of the simulations. In the AF and GDM, strong sensitivity to variation in xx values of permanent magnet flux (or in short flux), stator resistance (R) and quadrature inductance Lq were observed. On the other hand, the EEMF method was found to be sensitive only to the changes in Lq, resulting in a more robust method. All three methods were insensitive to variations in Ld as expected since the simulations were performed with zero direct current reference. The aim of first set of experiments was to determine the effects of gain selection on each of the three sensorless methods. Detailed gain selection guidelines for each method were formed according to the results of these experiments. It was found that EEMF has the most complicated gain selection procedure, because it has four gains to tune. Gain selection for AF was found to be relatively simpler since it features two gains, and GDM enjoyed the easiest gain selection procedure among the three as it contains only one gain that is needed to be tuned. Then experiments to determine the accuracy of the estimated position of the rotor magnets were carried out under steady state conditions and during transient operations. In the first set of the experiments, a relative encoder to measure the position were used in the control functions of the driver software. Then, the experiments were repeated while operating in a completely sensorless manner at steady and transient states, where the estimated rotor position was used in control functions. Finally, additional experiments to evaluate the sensitivity of observers to uncertainties in parameters of motors were performed. The results of the experiments showed that all three methods were capable of full sensorless operation, in which, estimated position was used in the transformations that appear in control functions of driver software, within 200 to 2000rpm speed and 0 to 2 Nm load ranges. In accordance with the results obtained in simulations, EEMF performed poorly during transient operating conditions, in comparison to the other two methods. A difference between the simulation and experimentation results of AF has been detected during experiments at steady state operation. In experiments, AF position estimation error exhibited a load dependent characteristic, especially at low speeds, which was not observed during the simulations performed with this method. The effects of the inverter nonlinearity compensation function used in the driver software on sensorless control performance, had also been investigated, and it is determined to play a crucial role in determination of the lowest possible speed at which stable sensorless operation can be maintainable. As a result, the need to use such a compensation function in junction with each of the three sensorless methods had been confirmed. The comparisons up to this point revealed some complementary characteristics between the EEMF and AF. The EEMF produced slightly more accurate estimations at steady state operating conditions than the AF, whereas the AF showed considerably superior performance during transient operating conditions. The EEMF also had the important robustness property that allowed its position estimation to remain accurate in the face of variations in the stator phase resistance and permanent magnet flux linkage. The AF displayed high sensitivity to variations in both of these parameters. The complementary characteristics of the AF and EEMF revealed in this study led to the proposal of a Combined AF-EEMF method, which incorporated the strengths of both methods. Through experiments, this new method was demonstrated to produce accurate position estimations both in steady state and in transient operating conditions. Furthermore, the Combined AF-EEMF method was found to be xxi insensitive to variations in the stator phase resistance and permanent magnet flux linkage, as it contained the EEMF method. The Combined AF-EEMF was also shown to identify these two parameters accurately under most operating conditions. In conclusion, this study features several benefits regarding the investigation of the sensorless control problem and the methods proposed as a solution to it. First of all, a motor drive platform, which can be used as a tool to study and compare different sensorless control techniques has been obtained. As an initial use of this tool, the three of the sensorless methods commonly used for sensorless control of the IPMSMs have been studied in detail to reveal their strengths and weaknesses. This type of study also has the use of providing a base on which new sensorless methods can be designed, via combining the parts of the compared methods in an innovative manner as proposed in the Combined AF-EEMF method. In this regard, this tool can be used as rapid implementation and testing platform to compare a larger number of sensorless methods. During these studies, considerable differences between results of the simulations and experiments have also been observed. These differences were most likely caused by the nonlinearities in the inverter, which remained uncompensated even in the presence of a compensation function, and the unmodeled characteristics of the IPMSMs such as the spatial harmonics of rotor permanent magnet flux linkage and the stator phase inductances, which are left out of the scope of this study. Future studies should aim to take into account, the effects of these phenomena on sensorless position estimation problem with the help of software and hardware tools developed in this study.