Modellbasierte prädiktive Regelung einer permanentmagneterregten Axialfluss-Synchronmaschine mit Feldschwächung unter Nutzung der magnetischen Asymmetrie

Abstract

In dieser Arbeit wird ein Verfahren der modellbasierten prädiktiven Regelung (MPC) zur optimierten feldorientierten Regelung (FOC) einer Axialfluss-Permanentmagnet-Synchronmaschine (AFPMSM) unter Berücksichtigung des Reluktanzmoments vorgestellt. Die MPC wird eingesetzt, um definierte Zustands- und Eingangsbedingungen zu gewährleisten sowie die Regelsignale mittels einer Kostenfunktion für einen erweiterten Drehzahlbereich zu optimieren. Ziel ist es also, die Umrichterausgangsspannung unter Berücksichtigung der definierten Strom- und Spannungsgrenzen zu bestimmen. Dabei wird der Referenzwert des Stroms über das maximale Drehmoment pro Ampere (MTPA) sowie einer Feldschwächeregelung vorgegeben. Weiterhin wird eine Kostenfunktion verwendet, die das Fehlersignal bei möglichst geringer Variation der Stellspannungssignale minimiert. Zur Untersuchung der Entwurfsmethode wurde ein modellbasierter Systementwicklungsansatz (MBSE) gewählt, um Simulations- und Experimentalergebnisse zu vergleichen. Die Simulationsstudie der Regelstrategie wurde mit Matlab®/Simulink® durchgeführt. Anschließend wurde die MPC-Methode mit Hilfe einer Software zur Codegenerierung direkt aus dem Simulationsmodell in ein Zielsystem implementiert. Die Leistungsbewertung der MPC konzentriert sich auf das dynamische Verhalten in Abhängigkeit von der gewichteten Kostenfunktion.

In this thesis, a model predictive control (MPC) method is presented for optimized field-oriented control (FOC) of an axial flux permanent magnet synchronous machine (AFPMSM) considering the reluctance torque. The MPC is used to ensure defined state and input conditions as well as to optimize control signals based on a cost function for an extended speed range. Thus, the objective is to determine the inverter output voltage considering the defined current and voltage limits. For this purpose, the reference value of the current is determined by the maximum torque per ampere method (MTPA) as well as a field weakening control. Furthermore, a cost function is applied that minimizes the error signal with the smallest possible variation of the actuating voltage signals. A model based systems engineering approach (MBSE) was adopted to study the design method in order to compare simulation and experimental results. The simulation study of the control strategy was performed using Matlab®/Simulink®. Further on, the MPC method was implemented on a target system directly from the simulation model using code generation software. The performance evaluation of the MPC focuses on the dynamic behavior depending on the weighted cost function.