Sabit mıknatıslı senkron motor için kapalı çevrim sistem tanıma ve sensörsüz hız kontrolü
Closed loop system identification and sensorless speed control of PMSM
Yazar: MELİH SABRİ BOZ
Danışman: DOÇ. DR. OSMAN KAAN EROL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Sabit Mıknatıslı Senkron Motorlar (SMSM) endüstride oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle elektrikli araçların da dünyada popülerlik kazanmasıyla birlikte SMSM'nin kullanım alanı her geçen gün daha da artmaktadır. Elektrikli araçlarda ve endüstride SMSM'nin yaygın olarak kullanılmasının sebepleri hacim başına yüksek tork üretebilmesi, verimliliğinin yüksek olması ve yüksek performansla kontrol edilebilmesidir.
Bu tez çalışması üç ana kısımdan oluşmaktadır. İlk kısımda SMSM'nin farklı referans koordinatlarındaki matematiksel modellerine ek olarak referans koordinatlar arasındaki dönüşümler olan Clarke ve Park dönüşümleri incelenmiştir. Bu bağlamda SMSM'nin sabit stator eksenleri olan abc ve αβ koordinatlarındaki modelleri ve sabit olmayan rotor eksenindeki dq koordinatları modeli elde edilmiştir. Ardından SMSM'nin vektör kontrol yöntemlerinden olan Alan Yönlendirmeli Kontrol (AYK) ve Doğrudan Tork Kontrolü (DTK) yöntemleri incelenmiştir. Ardından sensörsüz hız kontrolü için kullanılan çeşitli gözleyiciler incelenmiş, kayan kipli gözleyici ve akı gözleyici için matematiksel modeller elde edilmiştir. İncelenen kontrolcü ve gözleyicileri bilgisayar ortamında simüle edebilmek için MATLAB/Simulink'te detaylı bir simülasyon ortamı oluşturulmuştur. Simülasyon ortamını oluştururken motor ve sürücünün modellenmesi için Simulink/Simscape kütüphanesindeki fiziksel modeller kullanılmıştır. Referans gerilimin üçgen DGM taşıyıcı sinyaller ile karşılaştırılarak kapı sinyallerinin üretilmesi ve ADC/DAC dönüşümleri gibi fiziksel sistemde gerçekleşecek olan süreçlerin hepsi simülasyon ortamında modellenmiştir. Ardından AYK ve DTK yöntemleri ile simülasyon ortamında hız kontrolü gerçekleştirilmiştir. Buna ek olarak kayan kipli gözleyiciler ve akı gözleyicisi de simülasyon ortamına aktarılmış ve gözleyici performansları incelenmiştir. 
İkinci kısımda, elde edilen yüksek doğruluktaki simülasyon modeli üzerinden SMSM'nin kapalı çevrim sistem tanıma deneyi gerçekleştirilmiştir. Sistem tanıma deneyinin fiziksel sisteme olabildiğince yakın olması için akım ölçümü ve hız ölçümüne ölçme gürültüleri eklenmiştir. Sistem tanıma deneyi için sırasıyla lineer bölge tespiti, bant genişliği tespiti, giriş işareti seçimi, veri toplama, model yapısı seçimi ve model doğrulama adımları gerçekleştirilmiştir. Lineer bölge seçiminde sistemin sinüzoidal hız referansına sinüzoidal hız cevabı verdiği aralık test edilmiştir. Sistemin bant genişliğini bulmak için değişken frekansta sinüzoidal referans işareti sisteme verilmiş, çıkış genliğinin giriş genliğinin %1'i olduğu frekans sistemin bant genişliği olarak kabul edilmiştir. Giriş işareti olarak filtrelenmiş sözde rastgele ikili dizi (SRİD) işareti seçilmiştir. Filtre, giriş işaretinin sistemin zengin frekans bölgesinde uyaracak şekilde tasarlanmıştır. Model yapısı olarak çıkış hatası modeli kullanılmıştır. Toplanan giriş-çıkış işaretlerinden System Identification Toolbox yardımıyla ayrık transfer fonksiyonu elde edilmiştir. Elde edilen ayrık transfer fonksiyonu 5 sıfır ve 5 kutuptan oluşmaktadır. Sistem tanıma deneyi ile elde edilen ayrık transfer fonksiyonu toplanılan veri ile %94.87 oranında uyuşmuştur. Simülasyon modeli ile transfer fonksiyonu karşılaştırıldığında elde edilen transfer fonksiyonunun geçici ve kalıcı hal yanıtının simülasyon yanıtı ile oldukça yakın sonuçlar verdiği görülmüştür. 
Son olarak tezin üçüncü kısmında tasarlanan AYK ve DTK algoritmaları fiziksel sisteme implemente edilmiştir. Fiziksel sistemde geliştirme kartı olarak TI F28069M Launchpad, sürücü olarak TI DRV8301, motor olarak StepperOnline 42BLS60 kullanılmıştır. AYK yönteminde gözleyici olarak kayan kipli gözleyici, DTK yönteminde ise gözleyici olarak akı gözleyici kullanılmıştır. SMSM kontrol algoritmalarının geliştirme kartına implementasyonu için Simulink Embedded Coder C2000 Support Package blokları kullanılmıştır. Bu sayede simülasyon modelinden implementasyon modeline doğrudan geçiş yapılmıştır. Fiziksel sistemde elde edilen sonuçlar ile simülasyon modelinde elde edilen sonuçların hem AYK hem de DTK modeli için birbirine oldukça yakın olduğu görülmüştür. Böylece simülasyon ortamı, kontrol yöntemleri ve gözleyiciler fiziksel sistem üzerinde doğrulanmıştır.

Abstract:
Permanent Magnet Synchronous Motors (PMSM) are widely used in the industry. Especially, with the increasing popularity of electric vehicles worldwide, the field of applications for PMSM is expanding further. The reasons for the widespread use of PMSM in electric vehicles and industry are their ability to generate high torque per unit volume, high efficiency, and controllability with high performance with vector control techniques such as Field Oriented Control and Direct Torque Control.
PMSM control techniques can be categorized into two categories: scalar control techniques and vector control techniques. Scalar control methods, despite their simple structure and occasional use in certain applications or during prototyping, are not preferred in high-performance industrial applications, mainly due to their low transient response performance. In scalar control methods, a voltage with a fixed magnitude and variable frequency is applied to the motor. The frequency of the applied voltage is determined based on the speed reference. Scalar control methods are used to control the speed of a PMSM in open-loop. Vector control methods are preferred in applications that require high-performance transient and steady-state responses. In vector control methods, coordinate transformations are performed between the stator axis and the rotor axis. This allows separate closed-loop control of torque and flux. The most commonly used vector control methods are Field-Oriented Control (FOC) and Direct Torque Control (DTC). In FOC, the currents in the rotor axes (i_d,i_q) are directly controlled separately. In DTC, the torque and flux are estimated from the measured currents in the stator axes (i_α, i_β), and then torque and flux are controlled separately. Vector control methods allow for high-performance control of the motor in both transient and steady-state conditions. However, the disadvantage of vector control methods is the complexity of the control algorithms and the requirement for rotor position information.
Sensorless speed control of PMSM is a popular research topic due to its advantages such as lower cost compared to sensor-based applications, higher resistance to environmental conditions, and increased reliability. High-performance control of PMSM using vector control techniques is only possible with accurate knowledge of the rotor position. In sensor-based applications, the rotor position is obtained using a resolver or an encoder, but these sensors may not work well in harsh environmental conditions. On the other hand, sensors that can operate in harsh environmental conditions are usually costly. Therefore, various position/speed observers have been developed in the literature. Observers developed for rotor position estimation can be categorized into three types: fundamental excitation, high-frequency signal excitation, and artificial neural networks methods. In fundamental excitation methods, the back electromotive force (BEMF) is first estimated, and then the rotor position is calculated from the change in BEMF. Fundamental excitation methods can be used in medium and high-speed applications, but in low-speed applications, the BEMF value is very low, making it difficult to estimate with low error. Therefore, in sensorless control applications using fundamental excitation methods, the motor is operated in open-loop at low speeds. Sliding mode observers, Extended Kalman filters, and flux observers are commonly used in fundamental excitation methods. In high-frequency signal excitation methods, the saliency property of the PMSM is utilized. The high-frequency signal excitation method can be used when the motor is at standstill or rotating at low speeds. However, at high speeds, the high-frequency signal applied with the BEMF signal can interfere with each other, so it is not used in applications where the motor operates at high speeds. Additionally, in SPMSM (Surface Permanent Magnet Synchronous Motor), where the inductance values in the d and q axes are equal, the high-frequency signal excitation method cannot be applied. Artificial neural network methods allow rotor position observation without the need for a mathematical model. One disadvantage of artificial neural network methods is that they require high computational power. Another disadvantage is the difficulty in data collection and model training stages.
This thesis consists of three main parts. In the first part, in addition to the mathematical models of the PMSM in different reference frames, the Clarke and Park transformations between reference frames were investigated. In this context, mathematical models in the stator reference coordinate frames (abc, αβ) and rotor reference coordinate frame (dq) were obtained for the PMSM. Then, the field-oriented control (FOC) and direct torque control (DTC) methods, which are vector control methods of the PMSM, were examined. Subsequently, various observers used for sensorless speed control were studied, and mathematical models were obtained for the sliding mode observer and the flux observer. To simulate the examined controllers and observers in a computer environment, a detailed simulation environment was created in MATLAB/Simulink. When creating the simulation environment, physical models from the Simulink/Simscape library were used to model the motor and the driver. All processes that would occur in the physical system, such as generating gate signals by comparing the reference voltage with PWM carrier signals and ADC/DAC conversions, were modeled in the simulation environment. Then, speed control was performed in the simulation environment using the FOC and DTC methods. In addition, two different sliding mode observers and the flux observer were also transferred to the simulation environment, and their performance was evaluated.
In the second part, a closed-loop system identification experiment realized in high-fidelity simulation environment. Measurement noises were added to the current and speed measurements to make the system identification experiment as close to the physical system as possible. The system identification experiment consisted of the following steps: linear region detection, bandwidth determination, input signal selection, data collection, model structure selection, and model validation. For linear region detection, the input amplitude at which the system can follow the sinusoidal reference is determined. In order to determine the bandwidth of the system, a sinusoidal reference signal at variable frequencies in the linear region was given to the system, and the frequency at which the amplitude decreased to 1% at the output was accepted as the bandwidth of the system. Filtered pseudo-random binary sequence (PRBS) signal is selected as the input signal. Filter is designed to excite the system at desired frequency band. Output Error (OE) model was used as the model structure. The discrete transfer function was obtained from the collected input-output data using the System Identification Toolbox. The resulting discrete transfer function consists of 5 zeros and 5 poles. The discrete transfer function obtained from the system identification experiment matched the collected data with an accuracy of 94.87%. When comparing the transfer function obtained with the simulation model, it was observed that the transient and steady-state responses of the obtained transfer function closely matched the simulation response.
Finally, in the third part of the thesis, the designed FOC and DTC algorithms were implemented on the physical system. The TI F28069M Launchpad development board, TI DRV8301 driver, and StepperOnline 42BLS60 motor were used in the physical system. In the FOC method, sliding mode observer was used as the observer, and in the DTC method, flux observer was used. Simulink Embedded Coder C2000 Support Package blocks were used to implement the control algorithms to development board. This enabled a direct transition from the simulation model to the implementation model. It was observed that the results obtained from the physical system and the simulation model were very close to each other for both the FOC and DTC models.