基于正交投影与多新息RLS的PMSM参数辨识

针对永磁同步电机参数辨识过程中收敛速度慢的问题,提出基于正交投影与多新息递推最小二乘相结合的算法来估计永磁同步电机参数。选择永磁同步电机四阶非线性状态空间模型的数学方程,将此模型改写为线性回归模型的形式,省略线性化过程。在仿真过程中加入噪声到电机的运行系统中,来模拟真实的电机运行环境,然后将正交投影与多新息递推最小二乘的结合算法分阶段配合应用于永磁同步电机的线性回归模型中进行参数辨识。辨识结果显示出了该结合算法的有效性。     

基于辅助变量的永磁同步直线电机系统辨识研究

针对永磁同步直线电机系统在有色噪声干扰下的辨识问题,提出了一种基于辅助变量的模型参数辨识方法。分析并建立了永磁同步直线电机的数学模型和系统的开环传递函数,引入辅助变量对标准的递推最小二乘法进行改进,对夹杂有色噪声数据的系统模型进行参数辨识。同时,基于固定模型的变回归估计方法（FMVRE）辨识了系统中可能存在的纯延时环节因子。仿真结果表明:在有色噪声影响下,辅助变量递推最小二乘法的辨识精度要高于标准的递推最小二乘法,各参数估计值的误差均在4%以下,并且额外增加的计算量较少。辨识实验的结果也证明了辅助变量递推最小二乘法能够在有色噪声干扰下辨识出较为精确的系统模型。     

基于转速扰动的表贴式永磁同步电机参数辨识

为解决表贴式永磁同步电机参数在线辨识时参数辨识耦合造成的辨识误差,从电机数学模型角度分析了参数辨识时的耦合关系,并通过仿真验证了表贴式永磁同步电机参数辨识时的定子电阻和转子磁链的耦合关系,同时提出了一种基于转速扰动的递推最小二乘法永磁同步电机在线解耦参数辨识方法。该方法通过加入转速扰动结合递推最小二乘辨识方法实现了交直轴电感、定子电阻、转子磁链的在线解耦辨识。实验和仿真验证了转速扰动的注入可以有效实现解耦辨识。     

表贴式永磁同步电机准稳态多参数在线辨识

针对永磁同步电机参数传统稳态辨识与动态辨识的不足,提出了准稳态辨识模型以及关于表贴式永磁同步电机的准稳态多参数在线辨识方法。该方法以遗忘因子递推最小二乘算法为基础,以误差分析为优化指导,辨识精度较高。该方法可同时辨识表贴式永磁同步电机3个电气参数,辨识速度快,计算量适中,适合工程应用。以DSP和智能功率模块为实验平台基础的实验研究验证了所提出方法的可行性与有效性。     

基于递推辅助变量最小二乘法的永磁电机参数在线辨识策略

针对永磁电机系统反馈信号测量噪声无法确保为白噪声的问题,基于传统递推最小二乘法只在面向的数学模型是ARX模型时才能保证其无偏性,提出基于递推辅助变量最小二乘法的永磁电机参数在线辨识策略。通过电机电气方程辨识定子电阻、电感、转子磁链,通过机械方程辨识转动惯量、粘性摩擦系数、负载转矩,解决了传统递推最小二乘辨识方法适用数学模型具有局限性的问题。最后通过MATLAB Simulink验证了所提算法在参数突变时辨识性能良好。     

永磁同步电机双率残差增广最小二乘参数辨识

针对永磁同步电机系统输入输出的本质多采样率特性,结合多项式变化技术,构建模型转换矩阵,推导出基于电流和电压的永磁同步电机双率采样数学模型,获得其扩展参数向量,并构建其回归模型,针对输入输出量中不可测干扰量采用残差估计,进而建立永磁同步电机双率残差增广最小二乘算法(DR-RELS),对其算法收敛性进行分析。仿真实验结果表明,DR-RELS算法对变换后的永磁同步电机双率采样数据模型参数估计一致收敛,同时噪声方差的大小影响该算法收敛效果。     

磁悬浮电励磁三相直线同步电机离线参数辨识

建立磁悬浮电励磁三相直线同步电机(MSEE-TPLSM)的连续时间参数型状态空间方程数学模型,利用前向一阶差分方法将连续时间数学模型离散化成离散时间参数型状态空间方程数学模型,再利用z变换写成递推最小二乘算法标准形式的数学模型。利用递推最小二乘算法在初级转子静止状态下辨识出MSEE-TPLSM的电阻及自感参数。利用计算机数值仿真软件仿真MSEE-TPLSM参数的离线辨识算法,得到MSEE-TPLSM的初级与次级电阻与电感时域辨识曲线,仿真曲线收敛速度较快且辨识精度较高。仿真结果验证了该参数离线辨识算法的有效性。     

基于实验标定及双时间尺度随机逼近理论的内置式永磁同步电机参数辨识

提出一种内置式永磁同步电机的参数辨识方法,实现了定子电阻、永磁体磁链和交直轴电感的高精度辨识。该方法首先通过实验获取定子电阻与温度、永磁体磁链与温度和交直轴电流的关系表达式,然后基于双时间尺度随机逼近理论对交直轴电感进行在线辨识。理论分析证明了该在线辨识算法的收敛性和最优性,并给出其关键参数的取值准则,以确保算法具备良好的动态特性和稳态精度。实验结果表明,新辨识方法不仅具有较快的收敛速度,而且相比于传统的递推最小二乘算法精度更高。     

基于改进的ARMA递推算法的低频振荡模式在线辨识

为提高电力系统低频振荡现象的实时监测水平,提出采用一种基于自回归滑动平均模型的两段加权递推最小二乘算法进行低频振荡模式辨识,并通过估计ARMA谱的方法以提取低频振荡的主导模式。该改进算法先采用加权递推最小二乘算法拟合高阶AR模型单独得到白噪声估值,再将该估值用于常规加权递推最小二乘算法中,提高了算法参数辨识的精度和收敛速度。New-England 39节点系统的时域仿真测试验证了该改进算法对低频振荡模式辨识的有效性,并通过与常规加权递推最小二乘算法辨识效果的比较验证了该改进算法对低频振荡模式的辨识具有更好的精确性且提高了收敛速度。最后通过对某电网PMU实测数据的辨识分析,验证了该改进算法能够准确地辨识系统的低频振荡主导模式频率和阻尼比,具有实际的工程意义。     

基于模型参考自适应的PMSM在线辨识研究北大核心

结合最小二乘法与模型参考自适应法对永磁同步电机定子电阻、电感与转子磁链在线辨识的优点,提出一种改进的基于模型参考自适应的永磁同步电机参数在线辨识方法,该方法是在模型参考自适应法中加入最小二乘法。仿真结果表明,这种改进的辨识方法能够在不影响精度的前提下明显地提高辨识速度和减少动态过程的振荡。     

基于模型参考自适应的PMSM在线辨识研究

结合最小二乘法与模型参考自适应法对永磁同步电机定子电阻、电感与转子磁链在线辨识的优点,提出一种改进的基于模型参考自适应的永磁同步电机参数在线辨识方法,该方法是在模型参考自适应法中加入最小二乘法。仿真结果表明,这种改进的辨识方法能够在不影响精度的前提下明显地提高辨识速度和减少动态过程的振荡。     

基于折息递推最小二乘自适应动态矩阵的过热汽温控制器设计

针对超临界直流锅炉过热汽温对外界扰动响应快，易发生超温或低温现象，提出一种将动态矩阵预测控制与修正的递推最小二乘算法相结合的折息递推最小二乘(DRPLS)自适应动态矩阵控制策略。通过在动态矩阵预测控制中加入DRPLS算法，降低老数据的影响，增强新数据的作用，提高预测性能。通过调节折息因子，可使模型具有更高的灵活性和适应性。将该方法应用于600MW超临界直流锅炉高温过热系统进行仿真研究，结果表明，该控制策略能较好地适应对象的动态特性变化，且控制系统的性能明显优于常规PID控制器。     

永磁同步电机转动惯量辨识研究

工程实际中,考虑到伺服系统高精度、动静态特性好的要求,其控制参数应根据负载转动惯量的变化而作相应的调整。因此,辨识负载的转动惯量成为新的研究热点。采用递推最小二乘法设计了永磁同步电机的负载转动惯量辨识算法,并采用平均值算法、变遗忘因子来优化该算法。仿真结果表明了该方法收敛时间由0.17 s减少到0.05 s,辨识误差由8.2%降至5.7%,辨识曲线平滑度高,具有更好的辨识特性。     

永磁同步电机混合多模型控制方法研究

以面贴式三相永磁同步电机(PMSM)为研究对象,研究基于递推最小二乘法和模型参考自适应法的混合多模型在线辨识方案,通过指标函数实时优化动态模型库。在电机运行过程中,根据"优胜、劣汰"规则匹配调节器模型和参数,提出基于混合多模型控制的永磁同步电机在线控制策略,达到在线整定参数的目的。将混合多模型策略应用于PMSM调速系统测试平台,仿真和试验结果验证了所提方案的可行性和混合多模型控制策略的正确性。     

具有参数自适应功能的永磁同步电机无位置传感器控制

永磁同步电机运行过程中,电机参数在不同工况下会发生变化而影响转子位置的获取,从而影响电机控制系统的效率和性能,因此对电机参数的在线辨识非常必要。提出了基于递推最小二乘法的在线参数辨识无位置传感器控制方法,该方法对定子交轴电感进行在线辨识,并将结果反馈到滑模观测器,同时更新电流控制器参数,实现了电机控制的参数自适应功能。基于永磁同步电机系统的实验结果表明,该控制方法下系统有良好的稳定性和动态性能。     

最小二乘算法优化及其在锂离子电池参数辨识中的应用

传统最小二乘法（LS）用于锂离子电池模型在线参数辨识精度低,通过带遗忘因子递推最小二乘算法能够有效地提高辨识精度,但固定的遗忘因子影响模型动态特性。遗忘因子的自适应处理能提高算法对动态系统的参数辨识能力,而目前的自适应方法容易忽略模型参数的稳定性,同时方法待定系数范围较大且难以确认。为了得到高精度且稳定性良好的模型参数,该文设计了一种精度和稳定性兼优且更简单的自适应遗忘因子递推最小二乘（AFFRLS）改进方法,并与其他AFFRLS、可变遗忘因子递推最小二乘（VFFRLS）进行仿真对比分析。结果表明,改进的AFFRLS能够在模型精度和参数稳定性取得更好的平衡,且对不同的在线工况具有良好的适用性。     

基于最小二乘法的永磁同步电动机参数辨识

针对永磁同步电动机参数的时变和不确定性,设计了基于遗忘因子递推最小二乘法的电机定子电阻、dq轴电感以及转动惯量的辨识方法,仿真结果表明了该方法收敛速度快,能准确地实现电机定子电阻、dq轴电感以及转动惯量的辨识。     

基于模型分解的输出非线性的递推辨识算法

本文针对结构复杂的有色噪声干扰的输出非线性系统,运用模型分解的思想对系统辨识模型进行分解,然后结合递推最小二乘方法辨识系统参数。给出了结合试验获得的数据,通过计算参数估计误差说明算法的有效性,并分析算法的特性。     

基于最小二乘法的新能源汽车永磁同步电机温升的辨识

永磁同步电机在新能源汽车中的运用越来越广泛,温升是影响整车性能的关键因素。针对传统温升检测方法存在的问题,本文提出了基于最小二乘法递推的电机温升检测方法,并通过试验验证了其可行性。为永磁同步电机在线式温升辨识提供了参考。     

基于频域指标的PMSM伺服系统自适应控制方法

永磁同步电机(PMSM)构成的伺服控制系统在运行过程中,电机参数会随着工作环境的变化而发生改变,导致控制精度受到很大影响。针对此问题,提出了一种基于参数辨识的自适应控制方法,利用带遗忘因子的递推最小二乘算法对电机电阻和电感进行在线辨识,根据系统对相角裕度要求,利用辨识结果实时计算出运行条件下的比例积分(PI)参数值。仿真和实验结果表明系统在电机参数发生变化时具有良好的自适应能力。