曹瑞 曹浩然 陈旭 周艺峤
江苏大学 江苏省镇江市 212013
摘要：针对电力电子技术，主要介绍了新型电力电子器件、集成芯片技术、微电子发展及研究动向。针对无速度传感器技术，主要介绍了研究现状及研究动向。本文主要围绕电机控制的现状与研究动向展开研究。
关键词：电机控制；研究动向；现状
电机控制具有发展快、成熟的特征，交流电机控制优势显著，近几年已经被很多企业、研究所进行重点研究。现阶段，国内外电机控制有关研究工作所围绕的内容包括无速度传感器、电力电子技术、计算机辅助技术及电机控制理论。
1新型电力电子技术
1.1 新型电力电子器件
弱电控制强电得到良好实现的关键为电力电子器件。现阶段，电力电子器件的发展方向为智能化、组合化、高频化、高电压、大功率。电力电子技术是变频技术及功率器件的基础。在控制低压交流电动机的传动时，智能功率模块IPM、IGBT、GTR、GTO这几项功率器件均得到了广泛应用，MOSFET的高频开关特性和后两种集GTR的电压特征和低饱特征处于一体，在现阶段主流功率器件中是应用最为广泛的。第四代IGBT的主要特征为较小的驱动功率、较高的开关频率、高载波控制及减少发热，经合理应用，可显著提升变频器的使用性能。智能功率模IPM包括外围的驱动和IGBT芯片，以便于对电路进行有效保护，甚至还能够集合光耦，在集成型功率器件中属于优质技术。现阶段，智能功率模IPM的发展水平更高，开发三菱电机的专用智能模块ASIPM无需与光耦外接，单电源供电的依据为内部自举电路，并通过对低电感封装技术合理使用，实现高性能、专用化、小型化系统，从而维持低成本效果。
1.2集成芯片技术及微电子发展
集成芯片在发展区间取得了明显的进步，由小规模集成发展至中规模集成，在向大规模集成、超大规模集成，直至目前发展为特大规模集成，集成度的提升数量级别提升了8-9个。现阶段，微电子存储器维持着每片109位的集成度，工艺特征线宽的范围向0.18乃-0.13μm，实现了750兆赫-1000兆赫微处理器的本振频率。集成芯片技术的发展基础是以30%左右的速度促使每代IC加工工艺的特征不断缩小速度和不断创新电路。
1.3研究动向
有研究结果显示，全世界发电量的消耗有60%的几率是通过电动机，只有在额定负载周围运行电动机，才能保证效率达到最佳，但在实际过程中，应对安全系数及负载情况等因素进行充分了解，导致电动机的运行状态往往处于低效。现阶段需重点研究如何高效节能化的运行电机。本世纪有效结合了电力电子技术及计算机技术，从而保证安全运行电机，确保面积节能实现最大化。为了保证该目的得到良好实现，需对集成化的电机控制系统深入研究，其核心是对控制模块中的芯片技术进行着重探讨，包括嵌入式高性能的处理器技术[1]。
2无速度传感器技术
2.1研究现状
电机无速度传感器矢量控制系统感应方面，速度估计器是一个重要环节。速度估计器在现有控制系统中接近零速和低速时处于较差的性能，低频范围内很难稳定运行，在受到电机参数和负载扰乱时，有着不理想的动态性特征，其主要原因包括三个方面：首先，电机参数变动会对无速度传感器技术造成直接影响。其次，无速度传感器技术的影响因素还包括死区时间和芯片延时，以至于所获得的定子电压无法保证精确性。
自上世纪70年代起，很多研究学者开始重点研究矢量控制系统速度无速度传感器，针对实际情况提出了一些相应的速度估计方案。例如参考电流电压模型，提出自适应方法，但该方法存在着较差的辨识准确度，很容易受到定子电阻的影响，无法维持稳定的低速。基于反电势的自适应方法，可对纯积分问题进行合理解决。但若速度过零点，会存在较大的辨识误差，基于瞬时无功模型的自适应方法，定子电阻因素不会对其造成影响，但速度给定为负阶跃时会出现不稳定的转速。相关研究表明，速度估计采取高频谐波信号注入法，可保证低速性能获得显著提升，但电机负载会对其造成明显影响。有研究结果显示，采取神经网络估计转速，存在着较高的估计精度，且有着良好的低速性能[2]。但神经网络想要确保复杂的学习算法得到良好实现，需消耗大量时间，导致在应用存在着较高实时性的系统中出现限制。相关研究表明，无功模型混合转速辨识方法明显改善了系统动静态性能，但会伴有不同程度的低速估计误差。
2.2研究动向
2.2.1 低速估计问题
（1）电机参数辨识
同时采取辨识电机参数和转速的方法，可确保低速性能得到显著提升。近几年，研究人员提出了很多关于电子辨别电机参数的方法，包括基于特殊激励信号响应、最小二乘法等，这些辨别方法存在着较大的误差，需不断完善鲁棒性能及收敛速度。在发展高速处理器期间涌现出很多电机参数辨识方法，其依据为智能控制理论。有研究结果显示，感应传动系统参数辨识在传感器延迟特性下提出用再生网络完成，系统实现准确参数辨识的前提为保证磁通检测精确和惯性延迟电流时间，促使其相等，但很难满足该条件[3]。感应电机是一种时变系统，具有多变量特征，所采取的的方法需保证具备实用且简单的特征，从而在网络中将动态输入参量合理的引入，从而实现动态性的网络特征，确保电机参数的辨识精度获取显著提升，从而维持具备动态性能和低速性能的系统。
（2）智能转速辨识方法
很多学者在研究电机控制系统时引入了智能控制方法，借助神经网络估计矢量控制系统速度，从而确保获取效果显著，有效改善系统低速性能。但计算速度、计算量大小、系统性能控制情况均会直接关系到神经网络节点及相关层数[4]。需消耗大量时间实现复杂的网络学习方法，导致在应用较高实时性的控制系统中受到限制。应依据控制系统特征，确保神经网络的学习算法得到初步简化，促使能量函数得到相应改进，需对实际情况进行重点研究。
2.2.2零频率问题
现阶段的研究热点为无速度传感器时对稳定运行的低频范围如何控制。基于速度辨识和磁通观测感应电机理想模型，无法于同步频率为零时实现。因此，想要保证低速范围的无速度传感器，可借助避开零频、在零附近同步频率波动及借助非理想的电机特征等想法，从而提供良好思路。处理感应电机理想模型的低频范围方案包括以下三点：（1）零频率回避法。（2）EKF方法注入d轴扰动信号。（3）高频注入轴电流，通过将脉动转矩，对磁场定向进行有效调节。
3结束语
总而言之，本研究通过分析总结无速度传感器技术及电机控制器，进而分析了电机控制的现状与研究动向。对于接近于零速和速度估计器低速时现有控制系统中的较差性能，无法于低频范围内稳定运行，电机参数扰动及负载时出现的不理想动态问题，提出了针对性的解决措施。
参考文献：
[1]程松辽, 陆永耕, 袁红杰,等. 永磁同步电机直接转矩控制的发展现状[J]. 科技与创新, 2018, 114(18):76-77.
[2]刘娜. 纯电动汽车电机控制器的现状及发展趋势[J]. 职大学报, 2019, 129(2):84-86.
[3]孔垂毅, 代颖, 罗建. 电动汽车轮毂电机技术的发展现状与发展趋势[J]. 电机与控制应用, 2019, 46(2):105-112.
[4]王亚东. 基于"双证"模式下《电机与电气控制》课程立体化资源的建设[J]. 河北农机, 2019(1):78-79.