基于复数模型描述的感应电动机参数辨识算法

根据感应电动机的复数状态方程描述,首先讨论了转速恒定条件下感应电动机参数辨识的最小二乘算法,指出共性能对转速波动的敏感性,其次,应用本文得到的实验数复变量正实误差模型条件下的参数调整算法,给出了２种新的变速驱动时感应电动机定转子参数的辨识算法,它们可以在交流传动系统的参数自适应设计问题中得到应用。     

基于递推最小二乘算法的感应电动机参数离线辨识

感应电动机参数离辨识是实现高性能变频调速的前提.对基于递推最小二乘(recursive least-squares,RLS)算法的电机参数离线辨识的具体实现进行了详细阐述:基于离线辨识时电机的静止特性,简化了电机数学模型,减少了计算量;采用改进欧拉数值解法,求解巴特沃思数字滤波状态方程,既可获得信号的滤波值,同时又直接解得了信号的1阶和2阶导数值,避免了导数离散化的误差影响,提高了运算精度;运用线性反馈移位寄存器产生伪随机白噪声序列(M序列),作为辨识的激励信号;针对不同功率的电机进行了大量的仿真和实验研究,实验结果表明所提方法稳定性良好,辨识结果的一致性和准确性较高.     

基于遗传算法的感应电动机稳态模型参数辨识

介绍了感应电动机传统的参数测试与识别方法,提出了基于遗传算法的感应电动机稳态模型参数辨识方法,利用实际所测的电动机电流和转速数据,结合感应电动机稳态模型电流特性方程,通过遗传算法进行曲线拟合得到电机稳态模型电流特性曲线及电机稳态模型各参数值。试验证明该设计参数辨识方法与传统测试方法相比,准确性和精度都有较大的提高,进一步验证了该设计方法的可行性和有效性。     

感应电动机负荷模型参数灵敏度分析及参数易辨识性的研究

针对感应电动机负荷模型中部分参数易辨识,且辨识结果稳定,而另一部分参数难辨识,辨识结果存在较大离散性的问题,本文通过参数灵敏度分析,指出了参数灵敏度与参数易辨识性之间的关系,以及扰动强度与参数灵敏度从而参数易辨识性的关系.最后提出了对实际感应电动机参数辨识具有重要指导意义的分步或逐步辨识策略.     

感应电动机负荷模型参数灵敏度分析及参数易辨识性的研究

针对感应电动机负荷模型中部分参数易辨识 ,且辨识结果稳定 ,而另一部分参数难辨识 ,辨识结果存在较大离散性的问题 ,本文通过参数灵敏度分析 ,指出了参数灵敏度与参数易辨识性之间的关系 ,以及扰动强度与参数灵敏度从而参数易辨识性的关系。最后提出了对实际感应电动机参数辨识具有重要指导意义的分步或逐步辨识策略。     

感应电动机模型参数在线辨识的UKF算法

针对高阶非线性动态系统参数估计的非线性特征,介绍了无味卡尔曼滤波(UKF)算法。在给出了UKF的算法描述的基础上,从一般意义上讨论了无味变换(UF)仅用有限的参数来近似随机变量的概率统计特征,避免了传统的通过线性化来估计非线性系统而带来的误差,进而将该算法用于电力系统感应电动机动态负荷模型的参数估计。算例利用某电网同步相量测量(PMU)采集数据,利用所提算法实时跟踪模型参数,结果表明该算法能够实时有效地辨识出感应电动机负荷模型的参数,有望在实际工程中得到应用。     

基于感应电动机复数简化模型的参数辨识研究

感应电动机数学模型的非线性、强耦合和模型中不可观测量的存在,使得在辨识电机参数时需要求解复杂的非线性微分方程组而导致辨识困难。提出一种由定子电压和电流交直轴分量表示的感应电动机复数简化模型;利用端口电流电压暂态量,采用步长加速法进行模型参数辨识。该模型考虑了电动机的非线性,避免了求解复杂的非线性微分方程组,减化了参数辨识过程,保证了算法的收敛性和结果的准确性,提高了辨识的稳定性和效率。在两种电机控制方式下进行算例仿真及参数辨识,验证表明该模型正确有效,参数可辨识且精度高,易于工程实现。     

感应电动机矢量控制参数离线辨识技术

详细介绍了感应电动机矢量控制系统电机参数的一种离线辨识技术.这种参数辨识技术基于电机的动态数学模型,通过在电机端注入直流或者单相交流电流,测量相应的电压响应,辨识出电机的定子电阻、转子电阻、定子瞬态电感和转子时间常数.最后通过大量的仿真和实验结果证明了参数辨识算法的正确性.     

感应电动机负荷模型参数解析灵敏度分析及参数辨识策略研究

通过对感应电动机参数的解析灵敏度分析,较好地解释了感应电动机负荷模型中部分参数易辨识,部分参数难以辨识且辨识结果较离散这一现象.研究结果表明:灵敏度大的参数易辨识,灵敏度小的参数难辨识,且辨识结果较离散;在不同的激励强度下,感应电动机负荷模型各参数灵敏度将随激励的增强而增大.文中提出了一种新的感应电动机负荷模型参数辨识策略.经现场实测数据建模,验证了该辨识策略的有效性及可行性.     

感应电机的参数辨识

利用感应电机启动和稳态过程的简化模型,设计了一种利用最小二乘法原理的参数辨识方法,并且进行了实验和讨论。     

Generator parameter identification using evolutionary programming

This paper presents a new approach of evolutionary programming (EP) to the parameter identification problem. The EP is used to identify the generator parameters based on the measurements of generator outputs which are highly contaminated by noise. The EP is a very powerful search method and can be used for parameter identification of complex systems, by contrast to the conventional techniques such as the extended Kalman filter (EKF) method. Comparison between the two different methodologies, EP and EKF, is presented in the paper to show the potential of applications of the EP to parameter identification and system modelling.     

基于0-1二次规划的非干预式负荷识别算法研究

居民用电信息细化对于规划居民电器使用和降低电能消耗具有重要的意义。在分析居民负荷特性的基础上,创新性地提出一种基于0-1二次规划的居民负荷识别算法,并通过改造为连续化0-1二次规划以解决离散0-1二次规划求解过程中约束条件不易处理的缺陷。基于所提出的负荷识别算法,可将单个居民家庭用电数据细分至负荷级别。测试结果表明选取合适的负荷识别指标,可以获取较高的识别精度,该算法可以应用于居民家庭中的非干预式负荷监测系统。     

基于有效集减空间逐次二次规划算法的电力系统暂态稳定约束最优潮流

暂态稳定约束最优潮流是实现电力系统动态安全性和运行经济性协调的一种有效方式。针对已有研究中求解算法计算效率低、内存使用量大等困难,提出使用有效集减空间逐次二次规划算法求解该问题。该方法能够利用暂态稳定约束最优潮流问题中低自由度的特点,显著降低计算复杂性。引入有效集方法,在求解二次规划子问题时滤除不起作用的不等式约束,缩减子问题维度,减少了计算量。基于一系列测试算例的分析结果表明,与已有算法相比,所提算法能够有效求解大规模电力系统的暂态稳定约束最优潮流问题。     

一种基于静态特性的直线感应电机参数辨识方法

直线感应电机(LIM)具有机械间隙大、定转子漏感差别明显、边缘效应影响等特点,准确测量电机参数难度较大.通常的电机空载试验参数测量方法在直线轨道上难于实施,特别是用于地铁和磁浮列车牵引的直线电机,由于运动位置重复性差,在线辨识实现困难.本文提出一种新的基于变频器驱动的直线感应电机等效电路参数辨识方法,利用不同频率时的电机推力、变频器输出电压和电流等静态堵转特性,结合最小二乘法推算出适合控制用的直线感应电机等效电路中的初级电阻、漏感、次级等效电阻和漏感参数.测量设备即为实际驱动电机的变频器.对一台基于直线感应电机牵引系统的测试结果表明了该方法的有效性.     

矢量控制异步电动机的自适应控制和参数辨识

在矢量控制异步电动机数学模型的基础上，针对电机转子电阻和负载转矩变化的不确定性，应用非线性控制的理论，设计了一个渐近跟踪负载转矩和转子电阻实际值的非线性辨识算法，实现了参数的自动跟踪，并建立了非线性自适应控制的方案。仿真结果表明，辨识算法具有快捷准确的优点，使系统具有一定的鲁棒性和较好的稳、动态性能。     

基于实测PMU数据的风电综合负荷参数辨识

根据配网侧负荷特点,构建含风力发电机的综合负荷数学模型。以实测PMU数据为基础,利用总体测辨法进行模型参数辨识。将负荷节点输入电压和负荷模型参数代入数学模型,通过改进Euler法求解模型的状态方程,得出负荷节点电流,将其与实测电流误差加权最小作为目标函数,采用遗传算法辨识出负荷模型的参数。以华北电网某线路实测PMU数据为依据,辨识出考虑风电综合负荷的模型参数。辨识结果体现了负荷中以双馈异步发电机为主体的特征,与负荷特点相吻合,由此说明了辨识方法的有效性与辨识结果的合理性。     

基于故障录波数据同步技术的输电线路参数辨识方法

输电线路多源参数的差异性及其受外部环境影响的易变性使得常规离线测量结果不准确,利用故障录波信息进行在线参数辨识可以满足实际线路参数需及时更新的要求。该方法基于线路双端故障录波信息,考虑双端故障录波信息不同步时间,构建约束方程求解区内外故障时的线路双端数据的不同步时间。在此基础上利用双端同步的电压电流相量,进行线路参数辨识。通过IEEE9节点模型分析验证表明,该对齐方法的对时精度等级约为10-5 s,提高了利用故障录波信息进行输电线路参数辨识的有效性。     

基于粒子群优化神经网络观测器感应电机定子电阻辨识

针对感应电机模型参数时变性突出的问题,提出一种基于粒子群优化神经网络观测器感应电机定子电阻辨识方法。该方法首先通过构建一个含待辨识参数的非线性函数,然后根据神经网络的一致逼近任意非线性连续函数的性质,利用RBF神经网络逼近这个非线性函数,并在此基础上构造自适应观测器。采用伪降阶观测器结构,减少了参数辨识的计算时间;用粒子群优化算法对神经网络参数进行优化,提高了神经网络的收敛速度和逼近精确度。仿真和实验结果验证该方法鲁棒性强,动态性能好,具有较好的辨识效果。     

短时数据下利用双HTLS参数估计的异步电机转子断条故障诊断

传统基于傅里叶分析的算法,其频谱分辨率受限于数据长度,对此,提出一种在短时数据下利用双HTLS算法进行异步电机转子断条故障诊断的方法。利用HTLS算法中的Hankel矩阵左奇异子矩阵的平移不变性质,准确估算出基波幅值、频率、相位参数;然后利用基波参数构造基波表达式,将其从定子电流原始信号中剔除,从而得到残余电流;对残余电流再次进行HTLS参数估计,辨识出故障成分的参数,并有效抑制噪声的影响。对不同数量的转子断条故障进行实验验证,结果表明双HTLS算法具有高鲁棒性的优点,且适用于噪声背景及短时数据下的转子断条故障检测。     

基于AQSSE方法的结构刚度系数识别仿真研究

结构损伤识别是结构健康监测的一个重要项目。近年来,基于结构振动实测数据的系统辨识和损伤识别技术得到了广泛深入的研究。通常情况下,结构损伤可以透过结构物理参数的改变来预知,比如刚度的骤变。采用自适应二次误差平方和(adaptive quadratic sum squares error,AQSSE)方法识别结构参数的变化并由此判断结构的损伤。在该方法中,运动状态方程被视为一种约束并用来直接估计未知的参数,最终得到未知参数的解析递归解。同时为了确定时变结构系统的参数,使用了最新的追踪技术以便在线追踪结构的参数变化。针对非线性迟滞结构和平面薄壁结构的仿真结果表明该方法具有较强的追踪能力,能较好地识别时变结构的参数,并由此检测结构的损伤,包括损伤发生的时刻以及损伤的位置和程度。上述结论证明了该方法用于结构损伤识别是可行且有效的。