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。     

一种新的自适应变异粒子群优化算法在PMSM参数辨识中的应用

高精度辨识永磁同步电机参数是进行控制器设计的基础。本文借鉴遗传算法中变异操作的思想,提出了一种基于自适应变异概率的混合变异粒子群优化算法,并将其应用于永磁同步电机参数辨识问题。本文首先在dq坐标系下建立永磁同步电机参数辨识模型,然后将该算法和几种变异粒子群算法用于永磁同步电机参数辨识,并在Matlab/Simulink中进行了对比验证。实验结果表明,该算法能提高定子电阻、d轴电感、q轴电感和转子磁链等参数的辨识精度,为提高永磁同步电机电机控制器性能提供了保证。     

基于MRAS的PMSM在线多参数辨识的方法研究

为实现永磁同步电机在实际运行中的电参数稳定辨识,解决典型模型参考自适应法中的系统欠秩问题,提出了一种基于模型参考自适应法的改进的参数辨识方法.该方法首先利用欧姆定律对定子电阻进行预辨识,再将其作为已知量构造仅有两个辨识量的模型参考自适应系统,从而可在电机控制过程中实时更新控制参数.仿真结果表明,该方法可迅速、稳定地辨识到定子电阻、电感及永磁体磁链.     

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。     

考虑逆变器非线性因素的表贴式永磁同步电机参数辨识

在表贴式永磁同步电机参数辨识中,逆变器的非线性因素会影响电机参数的辨识精度。该文通过方程变换去除定子电压方程中逆变器非线性因素产生的误差电压,构建不受逆变器非线性因素影响的参数辨识模型。为了提高辨识结果的收敛速度并降低稳态误差,采用加入动量项的自适应线性元件(Adaline)神经网络算法辨识电机参数。实验结果表明,所提方法能提高电感、定子电阻和转子磁链的辨识精度,并加快辨识结果的收敛速度。     

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。     

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。     

基于参数辨识的永磁同步电机无位置传感器控制

针对电机运行过程中参数变化会影响永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制性能的问题,将递推的最小二乘法(RLS)用于PMSM参数的在线辨识,在最大转矩电流比控制策略下,使用基于BP神经网络改进的模型参考自适应系统构建无位置传感器控制方案,提出了基于在线参数辨识的PMSM无位置传感器控制方案。运用递推的RLS对PMSM的交轴电感和转子磁链进行在线辨识,并将参数辨识结果应用于电机无位置传感器算法中。仿真和试验证明了基于递推的RLS参数辨识算法可以对PMSM的转子磁链和交轴电感值进行准确辨识,基于参数辨识的PMSM无位置传感器控制方案性能更好。     

基于小生境粒子群算法的永磁同步电机参数辨识

永磁同步电机的电磁参数会随着温度和磁路等因素的变化而变化,参数辨识的准确度对电机控制系统性能有重要影响,而传统的辨识算法存在收敛速度慢,辨识精度低等缺陷.针对该问题,可以采用一种基于粒子群算法的参数辨识方法.该方法输入参数测量简单,可同时对电阻、电感、磁链三个参数准确辨识,同时引入小生境技术和粒子群改进策略,可以克服基...     

粘着控制中的交流永磁同步电机调速控制研究

交流永磁同步电机的模型参数辨识精度是影响电机矢量控制方法性能的关键.基于此,在交流永磁同步电机同步旋转坐标系的数学模型下,提出了一种交流永磁同步电机模型参数的辨识方法,采用直轴电流阶跃响应实验同时辨识定子电阻和直轴电感,脉冲电压实验检测交轴电感,速度驱动实验检测转子磁通.在电机模型参数辨识结果的基础上,讨论了基于矢量控制的交流永磁同步电机调速控制系统电流环和速度环的设计方法.在基于TMS320F2812 DSP的电力机车粘着控制实验平台上进行了实验研究.实验结果表明电机模型参数辨识方法的有效性,调速系统具有良好的动态和稳态性能.     

基于递归神经网络的永磁同步电机参数辨识研究

电机参数的变化会加大永磁同步电动机(PMSM)的控制难度,所以研究参数辨识对于闭环控制系统的稳定运行有着重大的意义。在采用变分理论实现最小绝对值偏差法(LAD)的基础上,研究了一种基于递归神经网络(RNN)的辨识方法。仿真结果表明,该方法具有很快的收敛速度,能准确地辨识PMSM的定子电阻、d,q轴电枢电感及转子磁链等参数,并且具有良好鲁棒性,在出现参数变化或异常值情况下仍能辨识到正确结果。     

双层V型双三相永磁同步电机的电感计算与转子结构优化

电感是永磁同步电机控制中重要的性能参数,是电机设计的关键。双三相永磁同步电机性能计算需要准确的计算电感及磁链等相关参数,而电机在运行过程中受磁路饱和与磁路交叉耦合效应影响严重,常规方法无法准确计算。本文采用冻结磁导率法对电机交直轴电感进行计算分析,通过改变交直轴电流大小,分析电感变化规律。分析双层V型永磁体张角及永磁体间距的变化对电机性能的影响,在保证永磁体的用量不变的情况下增大了凸极率,提高电机的过载能力。     

具有参数辨识的永磁同步电机无位置传感器控制

转子磁极位置估计的准确性决定永磁同步电机无位置传感器控制系统的性能,为了实现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。根据实际冰箱制冷系统需求,采用模型参考自适应系统构建无位置传感器矢量控制方案,在仿真研究电机参数变化对位置估算影响的基础上,提出了一种具有参数辨识的内埋式永磁同步电机无位置传感器控制方案。利用电机的电流模型,运用扩展卡尔曼滤波器对转子磁链和交轴电感同时进行在线辨识,并将辨识出的参数用于更新无位置传感器矢量控制算法中的电机模型。仿真和实验结果表明,参数辨识算法可以有效地辨识出实际的转子磁链和交轴电感,具有参数辨识的无位置传感器矢量控制方案可行有效,在压缩机厂商提供的电机参数存在一定误差的情况下可以保证冰箱制冷系统的性能。     

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。     

基于改进WOA优化BP神经网络的车用PMSM参数辨识

基于改进WOA优化BP神经网络的车用PMSM参数辨识     

交互式模型参考自适应PMSM速度辨识

提出了一种基于矢量控制的交互式模型参考自适应永磁同步电机无速度传感器控制方案.该方案利用静止α-β坐标系下的基于电压模型的反电动势估计值和基于磁链模型的反电动势估计值之差作为误差信号,交互式的构成对定子电阻辨识和转子转速辨识的自适应律,实现定子电阻和转速的估计,解决了因电机参数变化所影响速度辨识精度的问题.仿真和实验研...     

新型分步式永磁同步电机参数辨识

永磁同步电机（PMSM）参数受所处环境等非线性因素的影响而变化,因此需要根据电机参数的不同调节控制系统,以达到更优的控制性能。针对不同电机的参数不同且无法实现快速手动测量的问题,提出一种无位置传感器PMSM的新型分步式参数辨识系统。系统分阶段采用伏安法计算电阻并采用高频电压注入法计算电机的电感和磁链,实现了无位置传感器的控制条件下,内置式PMSM的参数自动辨识。最后通过MATLAB/Simulink搭建仿真模型,验证了新型分步式参数辨识系统的可靠性并通过试验验证了系统的准确性。     

基于最小二乘法的永磁同步电机电感辨识研究

内置式永磁同步电机(PMSM)的电感会随着磁路的饱和程度加深而减小,导致电机控制系统中,不同运行状态下,电感参数会发生变化,因此准确辨识电感参数对电机的控制性能影响很大。针对这一问题,提出了利用PMSM瞬态电压方程建立基于带遗忘因子的最小二乘法的电感辨识方法。搭建了仿真模型,分析了在转速、转矩发生变化时该辨识方法的辨识结果,并在基于dSPACE的试验平台上试验验证了该辨识方法。通过对比仿真和试验的结果,证明该方法在内置式PMSM控制中具有良好的实时性和有效性。