ELEKTRİKLİ TAŞIT UYGULAMALARI İÇİN DAHİLİ MIKNATISLI SENKRON MOTORLARDA MODEL ÖNGÖRÜLÜ TORK KONTROL STRATEJİLERİ

Abstract

ÖZET Elektrikli araçlarda yaygın olarak kullanılan motorlar indüksiyon motoru (IM) ile sabit mıknatıslı senkron motorlardır (SMSM). SMSM’ler yüksek verimliliğe, yüksek tork yoğunluğuna ve düşük akustik gürültüye sahip olması gibi avantajları sebebiyle öne çıkmaktadır. SMSM’ler ise kendi içerisinde rotordaki sabit mıknatısın konumuna göre iki grupta sınıflandırılabilirler: 1) Yüzeye monteli sabit mıknatıslı senkron motor (YMSM), 2) Dahili mıknatıslı senkron motor (DMSM). Akım başına maksimum tork (ABMT) stratejisi DMSM’ye uygulanarak eksen akımlarının aynı anda kontrol edilmesiyle relüktans tork ve mıknatıs torku aynı anda verimli bir şekilde kontrol edilebilmektedir. Her iki tork bileşenin kontrol edilmesiyle birlikte motorun tork yoğunluğu ve verimi YMSM’lere göre artmaktadır.

AA sürücü sistemi uygulamalarında geleneksel kontrol stratejileri olan alan yönlendirmeli kontrol (AYK) ve doğrudan tork kontrol (DTK) sıklıkla kullanılmaktadır. Günümüzde gelişen sayısal işlemci endüstrisi sayesinde alternatif olarak model öngörülü kontrolün (MÖK) popülaritesi artmaktadır. MÖK birden fazla öngörülü kontrol metodunu kapsarken bunlardan en popüler hale gelen sonlu kontrol set MÖK (SKS-MÖK) metodudur. SKS-MÖK’de amaç invertörün doğasından kaynaklı sınırlı sayıdaki anahtarlama durumlarının oluşturduğu akımları tahmin etmektir. Daha sonrasındaysa optimizasyon kriteri olan maliyet fonksiyonunu en aza indiren akım tahminini oluşturan anahtarlama durumu seçilerek invertöre doğrudan uygulanır. SKS-MÖK’nin birçok avantajı bulunmakla birlikte en büyük deazavantajı olarak modülatör bloğunun sistemde bulunmaması sebebiyle kontrol sisteminin değişken anahtarlama frekansına sahip olması söylenebilir. Bu sistemin kalıcı durum performansını zayıflatmaktadır. Bunun önüne geçebilmek için sisteme modülatör bloğunun eklenmesiyle ortaya çıkan kontrol metoduna modüleli model öngörülü kontrol (MMÖK) adı verilmektedir. Bu çalışmanın ilk kısmında 4,1 kW’lık prototip DMSM’nin SKS-MÖK ve MMÖK metotlarıyla sabit tork bölgesinde kontrolü yapılarak, her iki kontrol metoduyla tasarlanan sistemlerin performans karşılaştırması yapılmıştır. Geniş çaplı yapılan simülasyon sonuçlarından sonra MMÖK metoduyla tasarlanan kontrol sisteminin, SKS-MÖK metoduyla tasarlanan kontrol sistemine göre stator akımlarındaki toplam harmonik bozulma (THB) oranını azalttığı, elektromanyetik torkdaki dalgalanmaları düşürdüğü ve işlemci üzerindeki matematiksel yükü önemli ölçüde hafiflettiği ispatlanmıştır.

DMSM’nin ABMT stratejisi uygulanarak sabit tork bölgesinde kontrol edilebilmesi için farklı algoritmalar bulunmaktadır. Fakat bu algoritmaların önemli bir kısmı motor parametrelerinin değişimini ihmal etmektedir ve bundan dolayı yanlış ABMT noktalarında sistem çalışmaktadır. Arama algoritmaları motor parametrelerinden etkilenmeden ABMT noktasını arayan algoritmalardır. Arama algoritmalarından karıştır ve gözle (K&G) algoritmasının, kolay uygulanabilir olması ve diğer uygulama alanlarında etkinliğini göstermesi gibi avantajları bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında ayrıca motor parametrelerinin değişimlerinden etkilenmeyecek K&G tabanlı arama algoritması geliştirilmiş ve ABMT noktalarının anlık araması yapılmıştır. İlk olarak algoritma motorun sabit akımda torku maksimize eden K&G algoritmasından lokal maksimum noktasının bulunması amaçlanmıştır. Böylece sabit stator akımında maksimum elektromanyetik torku verecek olan optimum akım açısı (β)’nın araması yapılmıştır. Geliştirilen algoritmada kontrol sisteminin girişi stator akım komutu olacak şekilde tasarlanmıştır. Fakat elektrikli araçlarda giriş tork komutu olduğundan dolayı arama algoritması tabanlı ikinci bir algoritma daha tez çalışması kapsamında geliştirilmiştir. Geliştirilen bu algoritmada ise motorun sabit torkta stator akımını minimize ederek, algoritmanın lokal minimum noktasını bulması hedeflenmiştir. Kontrol sisteminden talep edilen sabit elektromanyetik torku minimum stator akımında verecek olan optimum β’nın araması yapılarak sürücü sisteminin veriminin anlık olarak optimize edilmesi başarılmıştır. Bu geliştirilen algoritmalar MMÖK metoduyla tasarlanan sürücü sistemine entegre edilmiş ve her iki metodun dinamik durum ve kalıcı durumda performans analizi yapılmıştır. Geniş çaplı yapılan simülasyon sonuçları ile geliştirilen kontrol stratejilerinin sistemin kalıcı durum performansını geliştirerek optimum β aramasını yaptığı ispatlanmıştır.

ABSTRACT

Commonly used machines in electric vehicles are induction machines (IM) and permanent magnet synchronous machines (PMSM). PMSMs are superior due to their advantages such as high efficiency, high torque density and low acoustic noise. These machines can be categorised into two groups based on the location of the permanent magnets in the rotor: 1) Surface mounted permanent magnet synchronous machines (SPM), 2) Interior mounted permanent magnet synchronous machines (IPM). Reluctance torque and magnetizing torque can be efficiently controlled simultaneously by controlling dq- axes currents with maximum torque per ampere (MTPA) strategy. By doing so the torque density and the efficiency of these machines can be increased compared to SPM machines.

Field oriented control (FOC) and direct torque control (DTC) are common control strategies in AC drive system applications. In recent years, owing to the advances in digital processor industry, the popularity of the model predictive control (MPC) is drastically increasing. MPC includes many predictive control strategies. Among these predictive control strategies Finite Control Set MPC (FCS-MPC) is the most popular one. The aim of FCS-MPC method is to estimate the currents generated by a limited number of switching states. After the estimations, the switching state that creates the current estimation minimizing the cost function, which is the optimization criterion, is selected and applied to the inverter. FCS-MPC has many advantages, however the system does not have a modulator block. Therefore, the steady-state performance of the system reduces. In order to improve the steady state performance of the system, modulated model predictive control (MMPC) is proposed that adds the modulator block to the FCS-MPC method. In the first part of this study, the 4,1 kW prototype IPM is controlled in the constant torque region with FCS-MPC and MMPC methods and the performances of these control systems are compared. After extensive simulation results, it has been validated that the control system designed with the MMPC method much reduces the THD ratios on the stator currents, the ripples in the electromagnetic torque and reduces the computational burden on the processor compared to the control system designed with the conventional FCS-MPC method.

There are different algorithms in the literature to achieve MTPA operation of IPMSMs in constant torque region. However, an important part of these algorithms does not consider parameter nonlinearities and therefore the control system operates at wrong MTPA points. Search algorithms track for MTPA points online without the need for machine parameters. Among these algorithms, the perturbation and observation (P&O) algorithm has advantages such as simple implementation and its effectiveness. Therefore, a P&O based search algorithm, which is robust to parameter variations, is implemented and MTPA points are searched online. The first part of search algorithm based control strategy is based on the operation on the constant stator current magnitude where the local maximum point is searched. The optimum β that will give the maximum electromagnetic torque at constant stator current has been searched. In this algorithm the input of the control system is designed to be the stator current magnitude. However, since the input is electromagnetic torque command in electric vehicle traction applications, a second algorithm has been developed and implemented in the thesis. The second algorithm is designed based on the constant electromagnetic torque curve of the machine where the local minimum point is searched. The optimum β minimizes the stator current magnitude to produce command torque. The search based algorithms have been integrated into the MMPC based drive systems and transient/steady-state performances of the proposed drives are evaluated. It has been validated through extensive simulations that the proposed control strategies achieves finding optimal β where the system efficiency is increased.