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Welche Optionen haben Sie für die Steuerung von BLDC-Motoren?
Insight in Brief
Im modernen Zeitalter der Automatisierung ist die Steuerung von Elektromotoren eine entscheidende Komponente in verschiedenen Branchen wie der Fertigungsindustrie, der Automobilbranche, der Luft- und Raumfahrt oder auch bei medizinischen Geräten. Um eine präzise Steuerung des Motorbetriebs zu erreichen, müssen fortschrittliche Techniken eingesetzt werden, die die Motorleistung effektiv überwachen und regulieren können.
Zwei Hauptsteuerungsstrategien, die bei der Motorsteuerung eingesetzt werden, sind die sensorgestützte und die sensorlose Steuerung. In diesem Artikel werden wir einige der gebräuchlichsten Strategien untersuchen:
- Sensorbasierte Steuerung
- Sensorlose Steuerung
- Auf Back-EMF-Sensorik basierende
- Beobachter-basiert
- Basierend auf variabler Induktivität
Diese Techniken haben in den letzten Jahren aufgrund ihrer Fähigkeit, die Effizienz und Leistung von Motorsteuerungssystemen zu verbessern, große Beachtung gefunden. Durch das Verständnis dieser Motorsteuerungsstrategien können Ingenieure und Forscher effizientere und zuverlässigere Motorsteuerungssysteme entwickeln, die den Anforderungen der modernen Industrie gerecht werden. Vor allem im Bereich der Medizintechnik haben BLDC-Motoren wichtige Anwendungen und müssen effizient gesteuert werden.
Einleitung
Bürstenlose („Brushless“) Motoren oder elektronisch kommutierte Motoren sind Gleichstrommotoren, bei denen der mechanische Kommutator mit Bürsten durch einen elektronischen Schaltkreis (Servosystem) ersetzt wird
Dies hat mehrere Vorteile: Die mechanischen Bürsten des klassischen Gleichstrommotors sorgen für mechanische Reibung und elektrischen Widerstand und führen daher zu Leistungsverlusten. Ausserdem nutzt sich das weiche Bürstenmaterial ab und muss nach einer bestimmten Anzahl von Betriebsstunden ersetzt werden, was zu höheren Wartungskosten führt. Zudem kann die Bürstenkommutierung Funken erzeugen, die eine Brandgefahr für die Umgebung darstellen. Dies kann z. B. in O2 oder ozonangereicherten Umgebungen, wie sie z.B. in der Beatmung vorkommen, besonders problematisch sein. All diese Probleme werden durch die Entfernung der Bürsten und den Wechsel zu einem bürstenlosen Gleichstrommotor gelöst. Die „Kosten“ dieses Ansatzes bestehen darin, dass eine elektronische Schalthardware benötigt wird und dass das elektronische Schalten – die sogenannte Kommutierung – in Software oder Hardware implementiert werden muss.
Die Kommutierung funktioniert folgendermassen: Die Position des Motorrotors wird bestimmt. Dann werden die Schalter des elektrischen Umrichters so gesteuert, dass der fliessende Phasenstrom ein Magnetfeld mit einem „Nordpol“ 90° vor dem Permanentmagnetrotor erzeugt. Dies ermöglicht einen effizienten Betrieb des Motors. Es gibt zwei Hauptverfahren zur Bestimmung der Rotorposition. Eine Möglichkeit ist die Verwendung eines speziellen, am Rotor angebrachten Positionssensors. Die Alternative zu diesem Ansatz ist die Messung der Phasenklemmenspannungen und -ströme und die Ableitung der aktuellen Motorposition mit einem Algorithmus. Dies wird als sensorlose BLDC-Regelung bezeichnet. In den folgenden Abschnitten werden diese beiden Systeme und Methoden kurz erörtert.
Sensorgestützte Kommutierung
Bei der sensorgestützten Kommutierung wird ein spezieller Sensor zur Messung der Rotorposition verwendet. Der Vorteil dieses Ansatzes ist, dass die Motorposition einfach zu ermitteln ist. Der Nachteil ist, dass ein Sensor benötigt wird, der zusätzliche Kosten, zusätzliches Volumen und Gewicht für den Motor verursacht und eine zusätzliche Schwachstelle darstellt. Die beiden üblicherweise verwendeten Sensortypen sind Hall-Effekt-Sensoren und Encoder.
Hallsensoren haben nur zwei Zustände und messen das Vorhandensein des Magnetfelds des Permanentmagnetrotors. Daher sind sie relativ günstig. In der Regel werden drei Hallsensoren verwendet, die eine Auflösung von 60° der Rotorposition ermöglichen. Dies ist ausreichend für die so genannte „Trapez-“ oder Blockkommutierung. In Kombination mit einem „trapezförmig gewickelten“ Motor können hohe Wirkungsgrade bei niedrigen Kosten erzielt werden.
Encoder hingegen liefern typischerweise eine hohe Auflösung der Rotorposition – z.B. 1° oder sogar weit weniger. Daher sind Encoder teurer und werden oft nur für Positionierungsanwendungen verwendet, bei denen die Positionsinformationen ohnehin in einer solch hohen Auflösung benötigt werden. Mit Encodern werden auch anspruchsvollere Regelungsmethoden wie die feldorientierte Regelung (FOC) ermöglicht, was bei sinusförmig gewickelten Motoren Vorteile bringt.
Ein Blick auf die Einzelheiten der Implementation
In der Regel stimmen die Hall-Flanken mit den Kommutierungszeitpunkten überein. Daher erfolgt die Umschaltung im selben Moment, in dem eine Flanke des Hall-Sensors auftritt. Der wichtigste Softwareansatz hierfür sind Interrupts, wobei jede steigende Hall-Flanke einen Interrupt auslöst. In der Interrupt-Service-Routine wird eine Lookup-Tabelle ausgewertet, die direkt zur Kommutierung führt. Bei Hochgeschwindigkeitsanwendungen kann dies für den Prozessor sehr anspruchsvoll werden. Für solche Anwendungen wird eine Hardware-Unterstützung, z.B. durch ein FPGA, empfohlen. Für langsame Anwendungen kann auch die Abfrage des Hallsensorzustands mit einer festen Abtastrate in Betracht gezogen werden.
Vor- und Nachteile
+ Einfach und leicht zu implementieren
+ Einfache Inbetriebnahme des Motors, da die Rotorposition immer bekannt ist
+ Kann für alle Geschwindigkeiten verwendet werden
+ Gut für hochdynamischen Betrieb mit unter veränderlicher Last
– Sensoren benötigen Volumen/Masse/Kosten und stellen eine Schwachstelle dar
Sensorlose Kommutierung
Wenn kein spezieller Positionssensor verwendet wird, wird die Rotorposition aus den Phasenklemmenspannungen und/oder -strömen abgeleitet. In den folgenden Abschnitten werden die drei Methoden Back-EMF-Messung, beobachterbasierte Methoden und Methode der variablen Induktivität vorgestellt.
Back-EMF-Messung
Bei der Trapezsteuerung werden immer zwei Phasen auf ein bestimmtes Potential gelegt und eine Phase ist potentialfrei. An der potentialfreien Phase kann die vom Rotormagneten induzierte Spannung (oft als „Back-EMF“ bezeichnet) gemessen werden. Vereinfacht ausgedrückt, entspricht der Nulldurchgang der gemessenen Back-EMF dem magnetisierten Nordpol des Rotors, der die Wicklung passiert. Durch Detektieren dieses Nulldurchgangs kann die Motorposition ermittelt werden. Die Auflösung beträgt auch bei dieser Methode 60°, was für eine Trapezregelung ausreichend ist.
Bei der Anwendung dieser Methode sind einige Probleme zu bewältigen. Erstens ist das Gegen-EMK-Signal geschwindigkeitsabhängig. Daher ist es bei niedrigen Geschwindigkeiten schwierig oder fast unmöglich, es zu erfassen. Ausserdem ist die Back-EMF ohne jegliche Motorbewegung gleich Null. Daher muss für Anwendungen beim Anfahren und bei niedrigen Drehzahlen eine andere Strategie verwendet werden. Zweitens ist die Erfassung des Back-EMF-Signals an die PWM-Frequenz und die PWM-Methode gekoppelt und stellt somit eine systemtechnische Einschränkung dar. Wird eine bipolare PWM verwendet, ist der Nulldurchgang leichter zu erkennen, da die schwebende Phase nahezu frei von Schaltartefakten ist. Wird eine unipolare PWM verwendet, wird das Nulldurchgangssignal durch PWM-Artefakte beeinflusst. Es kann gefiltert werden, oder die Messung der Back-EMF muss entsprechend synchron mit der PWM erfolgen. Dies kann schwierig werden, wenn hohe PWM-Frequenzen verwendet werden. Zudem ist die bipolare PWM für moderne Motoren mit niedriger Induktivität nicht wünschenswert, da sie eine höhere Stromwelligkeit erzeugt.
Ein Blick auf die Einzelheiten der Implementation
Normalerweise muss die gemessene Spannung aufgrund von Rauschen und PWM-Artefakten gefiltert werden. Die Filterzeitkonstanten sollten so niedrig wie möglich gehalten werden, um Verzögerungen zu vermeiden und die Nulldurchgänge genau zu erkennen. Ausserdem sollte die Back-EMF unmittelbar nach der Kommutierung nicht gemessen werden, da die Body-Dioden des Inverters noch leiten. Daher sollte für eine kurze Zeit, die so genannte „Blanking-Time“, die Nulldurchgangserkennung deaktiviert werden. Zudem wird für die Messung der Beck-EMF die Motor-Neutralpunktspannung benötigt, die normalerweise nicht gemessen wird. Hierfür gibt es verschiedene Ansätze, wie z. B. die Schaffung eines virtuellen Neutralpunkts mit physikalischen Widerständen oder durch Filterung und Mittelwertbildung in der Software. Da die Nulldurchgangspunkte nicht mit dem tatsächlichen Kommutierungspunkt übereinstimmen, muss der Kommutierungspunkt vorhergesagt werden. Dies kann durch das Setzen von Hardware-Timern oder durch die Integration der Back-EMF erfolgen, die unabhängig von der Motordrehzahl ist. Eine dritte Möglichkeit wäre die Verwendung von Phasenregelschleifen (PLL).
Vor- und Nachteile
+ Kein Sensor erforderlich
+ Einfache und zuverlässige Methode für den richtigen Geschwindigkeitsbereich
+ Im Gegensatz zu den folgenden sensorlosen Methoden ist keine Strommessung erforderlich
– Funktioniert nicht bei niedrigen Geschwindigkeiten / Stillstand. Ein Anfahrvorgang und eine Mindestgeschwindigkeit sind erforderlich
– Phasenspannungsmessungen sind erforderlich
– Begrenzt auf trapezförmige Kommutierung
– Kommutierungszeitpunkt nicht zum gleichen Zeitpunkt wie Nulldurchgang und Erfassungsjitter. Schwierig bei hochdynamischen Anwendungen mit wechselnden Lasten
– Nicht gut für sehr hohe Geschwindigkeiten / hohe Lasten, da das Zeitfenster für die Nullerfassung kleiner wird und die Messverzögerungen zu dominieren beginnen.
Observer-based methods
Diese Methoden erfordern ein mathematisches Modell des Motors, das die Beziehung zwischen den Phasenklemmenspannungen \( u_{a,b,c} \) zum Systemzustand \( x \) (z. B. Position und Geschwindigkeit) und den Phasenströmen \( i_{a,b,c} \). In der Regel werden Modelle der folgenden Form verwendet
\( u_x = Ri_x + L \frac{di_x}{dt} + e_x \)
Dabei wird die Back-EMF als konstante Störgrösse modelliert \( \frac{de_x}{dt} = 0 \), oder es wird direkt die Winkelabhängigkeit der induzierten Spannung modelliert: \( e_x (0) a f (0) \), Mit Hilfe der Beobachtertheorie kann der Systemzustand aus den gemessenen Phasenströmen und -spannungen rekonstruiert werden. Um den Systemzustand zu beobachten, müssen die Phasenströme und die Phasenspannungen gemessen werden. Die Rotorposition kann dann entweder aus den Nulldurchgängen der beobachteten Back-EMF oder direkt aus dem geschätzten Rotorwinkel abgeleitet werden.
Typische Beobachter für die BLDC-Regelung sind der Kalman-Filter und der erweiterte Kalman-Filter. Außerdem werden Sliding-Mode-Beobachter verwendet, da sie robuster gegenüber Modell-Ungenauigkeiten sind.
Vor- und Nachteile
+ Kein Sensor erforderlich
+ Ermöglicht feldorientierte Regelung
+ Kann für hochdynamische Anwendungen verwendet werden
– Hohe Rechenkomplexität
– Phasenströme müssen gemessen werden
– Funktioniert nicht im Stillstand / Mindestgeschwindigkeit erforderlich
– Modellierung und technischer Aufwand
– Abhängig von den Motorparametern
Magnetische Anisotropie-Methode / Messung der variablen Induktivität
Die Induktivität der einzelnen Phasen ist abhängig von der Rotorposition, da sich der „magnetische Pfad“ durch den Motor mit der Rotorposition ändert. Durch das Einspeisen von Impulsen in die Wicklungen kann die Phaseninduktivität erfasst und die Rotorposition berechnet werden. Diese Methode ist besonders wertvoll bei sehr niedrigen Drehzahlen, wo die Messung der Back-EMF und die auf Beobachtern basierenden Methoden versagen.
Vor- und Nachteile
+ Gute Genauigkeit bei (sehr) niedrigen Geschwindigkeiten / erste Positionsbestimmung im Stillstand
– Sehr motorenspezifisch, muss auf den Motor zugeschnitten/angepasst werden
– Der Unterschied in der Induktivität kann sehr gering sein, daher ist eine hochpräzise Strommessung erforderlich.
Zusammenfassung
In diesem Artikel wird ein kurzer Überblick über verschiedene BLDC-Motorsteuerungsverfahren und einige praktische Implementierungsaspekte gegeben. Die verschiedenen Methoden unterscheiden sich hinsichtlich der Komplexität der Hardware und der Algorithmen, der Robustheit, des technischen Aufwands und der Anwendbarkeit auf verschiedene Projektanwendungen. Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen dabei geholfen hat, je nach Ihren Anforderungen die richtige Methode zu wählen.
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