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台湾富田电机:交直流伺服技术的比较

发布时间:2019-08-22 10:13

  伺服系统在机电设备中具有重要的地位,高性能的伺服系统可以提供灵活、方便、准确、快速的驱动。随着技术的进步和整个工业的不断发展,拖动系统的发展趋势是用交流伺服驱动取代传统的液压、直流、步进和AC变频调速驱动,以便使系统性能达到一个全新的水平,包括更短的周期、更高的生产率、更好的可靠性和更长的寿命。
  一、伺服系统的发展过程
  伺服系统的发展经历了由液压到电气的过程。电气伺服系统根据所驱动的电机类型分为直流(DC)和交流(AC)伺服系统。20世纪50年代,无刷电机和直流电机实现了产品化,并在计算机外围设备和机械设备上获得了广泛的应用,20世纪70年代则是直流伺服电机的应用最广泛的时代。但直流伺服电机存在机械结构复杂、维护工作量大等缺点,在运行过程中转子容易发热,影响了与其连接的其他机械设备的精度,难以应用到高速及大容量的场合,机械换向器则成为直流伺服驱动技术发展的瓶颈。
  从20世纪70年代后期到80年代初期,随着微处理器技术、大功率高性能半导体功率器件技术和电机永磁材料制造工艺的发展及其性能价格比的日益提高,交流伺服技术——交流伺服电机和交流伺服控制系统逐渐成为主导产品。交流伺服电
  机克服了直流伺服电机存在的电刷、换向器等机械部件所带来的各种缺点,特别是交流伺服电机的过负荷特性和低惯性体现出交流伺服系统的优越性。
  交流伺服系统按其采用的驱动电动机的类型来分,主要有两大类:永磁同步(SM型)电动机交流伺服系统和感应式异步(IM型)电动机交流伺服系统。其中,永磁同步电动机交流伺服系统在技术上已趋于完全成熟,具备了十分优良的低速性能,并可实现弱磁高速控制,拓宽了系统的调速范围,适应了高性能伺服驱动的要求。随着永磁材料性能的大幅度提高和价格的降低,其在工业生产自动化领域中的应用将越来越广泛,目前已成为交流伺服系统的主流。感应式异步电动机交流伺服系统由于感应式异步电动机结构坚固,制造容易,价格低廉,因而具有很好的发展前景,代表了将来伺服技术的方向。但由于该系统采用矢量变换控制,相对永磁同步电动机伺服系统来说控制比较复杂,而且电机低速运行时还存在着效率低、发热严重等有待克服的技术问题,目前并未得到普遍应用。
  系统的执行元件一般为普通三相鼠笼型异步电动机,功率变换器件通常采用智能功率模块IPM。为进一步提高系统的动态和静态性能,可采用位置和速度闭环控制。三相交流电流的跟随控制能有效提高逆变器的电流响应速度,并且能限制暂态电流,从而有利于IPM的安全工作。速度和位置环可使用单片机控制,以使控制策略获得更高的控制性能。电流调节器若为比例形式,三个交流电流环都用足够大的比例调节器进行控制,其比例系数应该在保证系统不产生振荡的前提下尽量选大些,使被控异步电动机三相交流电流的幅值、相位和频率紧随给定值快速变化,从而实现电压型逆变器的快速电流控制。电流用比例调节,具有结构简单、电流跟随性能好以及限制电动机起制动电流快速可靠等诸多优点。
  从伺服驱动产品当前的应用来看,直流伺服产品正逐渐减少,交流伺服产品则日渐增加,市场占有率逐步扩大。在实际应用中,精度更高、速度更快、使用更方便的交流伺服产品已经成为工厂自动化等各个领域中的主流产品。
  二、伺服驱动产品概况
  由于伺服驱动产品在工业生产中的应用十分广泛,市场上的相关产品种类很多,从普通电机、变频电机、伺服电机、变频器、伺服控制到运动控制器、单轴控制器、多轴控制器、可编程控制器、上位控制单元乃至车间和厂级监控工作站等一应俱全。
  (一)伺服电机
  随着永磁材料制造工艺的不断完善,新一代的伺服电机大都采用了最新的Nd2Fe14b1(铷铁硼)材料,该材料的剩余磁密、矫顽力和最大磁能积均好于其他永磁材料,再加上合理的磁极、磁路及电机结构设计,大大地提高了电机的性能,同时又缩小了电机的外形尺寸。新一代的伺服电机大都采用了新型的位置编码器,这种位置编码器的信号线数量从9根减少到5根,并支持增量型和绝对值型两种类型,通信速率达4M/s,通信周期为62.5μs,数据长度为12位,编码器分辨率为20bit/rev,即每转生成100万个脉冲,最高转速达6000r/min,编码器电源电流仅为16μA。伺服电机按照容量可以分为超小型(MINI型)、小容量型、中容量型和大容量型。超小容量型的功率范围为10W到20W,小容量型的功率范围为30W~750W,中容量型的功率范围为300W~15KW,大容量型的功率范围为22KW~55KW。伺服电机的供电电压范围从100V~400V(单三相)。
  (二)伺服控制单元
  传统的模拟控制虽然具有连续性好、响应速度快及成本低的优点,但也有难以克服的缺点,如系统调试困难,容易受到环境温度变化的影响而产生漂移,难以实现柔性化设计,缺乏实现复杂计算的能力,无法实现现代化控制理论指导下的控制算法等

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