基于神经网络的永磁同步电机多参数解耦在线辨识

为消除永磁同步电机数学模型欠秩性而引起的在线多参数辨识时的耦合影响,本文提出了一种矢量控制策略下的d轴负序电流瞬时注入神经网络解耦辨识方法,结合最小均方权值收敛算法,在线辨识出了表贴式永磁同步电机的电感、定子电阻和转子磁链,并通过增加网络结构中节点的方法削弱了逆变器压降、死区等因素对参数辨识精度的影响。实验结果验证了算法的有效性,在不影响电机系统正常运行的同时,实现多参数快速辨识,且具有较好的辨识精度。     

基于位置三角信号注入的永磁同步电机磁链在线辨识

针对永磁同步电机(permanentmagnetsynchronousmotor,PMSM)数学模型欠秩性质引起转子磁链和定子电阻之间的耦合,导致基于模型法的磁链在线辨识困难的问题,该文提出一种基于位置三角信号注入的磁链在线辨识方法,该方法在转子位置(电角度)上注入正负对称三角波信号,利用注入信号分别为正、负时的直轴电压响应相减,实现磁链与电阻之间的解耦,建立磁链辨识的全秩方程,然后结合扩展卡尔曼滤波器算法,构建磁链观测器,实现磁链在线辨识。注入信号后电机的交、直轴电流和转矩的扰动很小,适用于内置式永磁同步电机(interior PMSM,IPMSM)和表贴式永磁同步电机(surface-mounted PMSM,SPMSM)。此外,该方法消除逆变器非线性因素对辨识精度的影响。最后,在1.5kWIPMSM系统和2.2kWSPMSM系统上进行实验验证,结果表明该文提出的磁链在线辨识方法准确有效。     

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。     

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FFRLS与转速扰动注入法的永磁同步电机在线参数辨识

针对永磁同步电机(PMSM)在恒定转速下的参数在线辨识问题,使用了一种基于含遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)的小转速扰动注入法来同时在线辨识PMSM电气参数和机械参数。整个辨识过程分为两步,首先采用FFRLS方法,对电机的定子电阻、电感和磁链等参数实时辨识;其次,对于电机转速恒定的应用场景,电机角速度的微分量几乎等于零,很难对电机的转动惯量进行在线辨识,采用在恒定转速中注入扰动的方法进行机械参数实时辨识。仿真结果表明,所提的方法可以在电机转速恒定的条件下较快速准确地辨识电机的电气和机械参数。     

基于自适应线性元件神经网络的表面式永磁同步电机参数在线辨识

提出一种基于自适应线性元件(Adaline)神经网络辨识表面式永磁同步电机定子绕组电阻、电感和转子磁链的方法。所提出的辨识方法不需要知道电机的任何设计参数信息,只需在线采样定子电流、电压和转速值即可。该方法首先在电机静止状态时估算出定子绕组电阻值,并利用该电阻值在电机启动时辨识出转子磁链和定子电感值,而所辨识出来的转子磁链值将被进一步用来在线估算定子绕组电阻的变化。实验显示该方法能够有效辨识定子电阻、电感和转子磁链。此外,当电机带负载运行时,该方法依然能够有效地在线跟踪电机定子绕组电阻变化。     

一种永磁同步电机无速度传感器的矢量控制

研究了一种基于MRAS的永磁同步电机速度辨识方案:将永磁同步电机的电流模型作为参考模型,估算的定子磁链模型作为可调模型,设计了自适应律同时辨识电机转速和定子电阻.利用该方案建立了永磁同步电机的无速度传感器矢量控制系统.仿真和实验结果表明,该方案在高、低速以及转速突变时均能准确检测转子的速度以及在线辨识定子电阻,系统具有良好的静、动态调速性能.     

采用测量电压的永磁同步电机多参数在线辨识

针对永磁同步电机多参数在线辨识存在欠秩、相互耦合、精度低等问题,该文提出一种采用测量电压的多参数在线辨识方法,同时在线辨识d、q轴电感、定子电阻和永磁体磁链4个参数。通过测量电压代替给定电压,消除了逆变器非线性因素对参数辨识的影响,提高参数辨识精度。通过高频正弦电压注入,先辨识d、q轴电感,然后再将电感辨识结果用于电阻和磁链的递推最小二乘辨识。这种分步辨识策略解决了欠秩问题。同时,在d轴注入方波扰动电流信号,进一步解决由于欠秩导致的参数辨识相互耦合的问题。实验结果证明,所提多参数在线辨识算法在加减速、突加突卸负载和不同温度下,均能准确辨识参数。     

仅已知单参数的永磁同步电机在线参数辨识

为了能在电机运行过程中得到电机的各项参数,提出遗忘因子最小二乘法在线参数辨识。在实际工况下,表贴式永磁同步电机仅需获取电机永磁磁链即可对电机的电感与电阻进行在线参数辨识。首先建立电机物理模型与矢量控制系统,而后将电机物理模型进行离散变换,将变换后的模型与遗忘因子最小二乘法相结合,从输出的待辨识矩阵中得到突变、渐变的电阻与电感,最后在Matlab/Simulink中进行仿真并搭建实验平台验证算法。仿真得到渐变情况下的辨识电阻与电感的平均误差分别约为1.152%和0.36%。突变情况下的辨识电阻与电感的平均误差分别约为1.23%和0.2334%。实验验证得到的辨识电阻误差为4.05%,辨识电感误差为1.94%。     

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。     

基于参数辨识的PMSM电流环在线自适应控制方法

针对永磁同步电机矢量控制系统中电流控制器性能因电机参数变化而下降的问题,提出了一种基于参数辨识的电流环在线自适应控制方法。利用带遗忘因子的递推最小二乘法对永磁同步电动机定子电阻和永磁体磁链进行在线辨识,然后利用得到的定子电阻和永磁体磁链对电机d-q轴电感进行在线估计,最后利用得到的辨识值计算出实时运行条件下的电流环PI参数值。实验结果表明采用本文方法计算所得的PI参数值能够在电机参数发生变化时快速实现电流的精确控制。     

表贴式永磁同步电机的多参数在线辨识

针对表贴式永磁同步电机的多参数辨识,提出一种基于模型参考自适应理论的在线辨识方法,可在同一模型中对定子电阻、交直轴电感和永磁体磁链进行辨识。该方法借助Popov超稳定理论设计自适应律,保证了特定条件下辨识的收敛性,同时采用分步辨识,克服多参数辨识的欠秩问题,保证了辨识结果的唯一性,从而实现多参数辨识。分步辨识首先利用电机q轴电流方程估算出交直轴电感,之后对d轴注入一个小电流值,利用已获得的电感值辨识出定子电阻和转子磁链,同时所辨识出的磁链可进一步用来在线估算定子电阻值的变化。仿真和实验结果表明,该方法可以在同一模型中准确辨识出电机的多个参数,且无需考虑电机的运行状态,具有实用性。     

基于参数在线辨识的高速永磁电机无差拍电流预测控制

针对无传感器表贴式永磁同步电机高速运行过程中电气参数摄动影响电流环性能和转子位置估计精度的问题，提出一种基于参数辨识的无传感器高速永磁电机无差拍电流预测控制方法。首先，为了提升电流环控制器的动态性能，结合永磁电机控制系统的特点，采用无差拍电流预测控制并进行模型参数敏感性分析。其次，针对多参数在线辨识存在的欠秩问题，提出在3种不同时间尺度下，采用基于神经元迭代求解的总体最小二乘法在线分步辨识电机定子电感、电阻和永磁体磁链。最后将辨识结果用于更新无差拍电流预测控制器及滑模观测器参数。实验结果表明，基于参数辨识的无传感器高速永磁电机无差拍电流预测控制方法能有效提高电流环控制器稳态性能及转子位置估计精度。     

内埋式永磁同步电机永磁磁链的在线辨识

在无速度传感器工作条件下,为了实现永磁同步电机转子位置和转速的精确控制,需要对电机参数进行在线辨识。本文研究了无速度传感器控制条件下,内埋式永磁同步电机永磁磁链的辨识。该调速系统采用转子磁链定向的矢量控制作为基本的控制策略,利用模型参考自适应系统对转子位置和转速进行估算,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机永磁磁链辨识方法。本文基于上述研究,实现了无速度传感器控制条件下,内埋式永磁同步电机永磁磁链的在线辨识,采用上述方法能够很好地避免由于电机的低阶状态方程而引起的辨识问题。仿真和实验结果证明了该辨识方法的可行性与有效性,而且在模型参考自适应中采用辨识得到的磁链参数,能够大幅度降低转子位置的估算误差。     

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。     

异步电机定转子参数的辨识方法研究

基于异步电机在两相坐标系里的状态方程,通过检测电机的定子电压、电流和转速信号,而不需要转子磁链信号,利用最小二乘法递推算法对电机参数进行了辨识,由于不需要转子磁链,这样通过观测得到的磁链就不会影响辨识的准确性,消除了参数计算和磁链观测之间的耦合,仿真结果和实验验证了辨识的准确性.     

面向PMSM参数在线辨识的引入惯性因子的改进模型参考自适应方法

在线辨识永磁同步电机的参数可以实现PI控制器的实时整定,有利于电机的解耦控制以及弱磁的计算。针对模型参考自适应法在辨识永磁同步电机参数时出现的波动问题,本文引入了电机参数变化趋势的惯性因子,使参数辨识值在迭代更新时,更符合参数的变化趋势。针对永磁同步电机电气参数辨识的方程欠秩问题,本文重新设计了分步辨识的步骤,减少了定子电阻误差对永磁体磁链辨识的影响。仿真实验显示,改进后的模型参考自适应算法无噪音条件下电感、磁链、电阻辨识的绝对误差分别为改进前的30.30%、19.77%、14.12%;噪音条件下,电感辨识精度接近,磁链、电阻绝对误差分别为改进前的24.17%、37.42%,表明改进后算法辨识精度得到提升。     

基于级联MRAS的PMSM参数在线辨识方法研究

在无速度传感器矢量控制系统中,为实现对永磁同步电机的精确控制,需要对电机参数进行在线辨识。在对模型参考自适应方法进行深入分析的基础上,提出一种基于级联模型参考自适应的永磁同步电机参数在线辨识方法,该方法在同步旋转dq坐标系下,利用dq轴电压、电流及其偏差,借助Popov超稳定性理论建立参数的辨识模型,并推导出待辨识参数的自适应律,实现了电机转子速度、定子电阻与转子磁链的同时在线辨识。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。     

基于最小二乘估计的感应电机自适应逆控制

针对感应电机变频调速系统,提出了一种基于最小二乘估计的自适应逆控制方法.该方法首先通过非线性状态反馈获得逆系统,将感应电机解耦成转子磁链和转速两个线性子系统,从而可以分别设计闭环控制器.为克服电机参数变化的影响,采用递推最小二乘算法对电机参数进行在线辨识,提高了逆解耦控制系统对电机参数变化的适应性.仿真结果表明了该控制方法的可行性和先进性.