基于改进RLS算法的永磁同步电机参数辨识

永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)参数的在线准确辨识是实现电机高性能控制的基础,也为系统故障诊断提供了依据。传统递推最小二乘(recursive least square, RLS)法在辨识PMSM的d轴、q轴电感参数时对系统噪声、状态变化较为敏感,动态辨识稳定性不佳。文章在建立离散化辨识模型的基础上,提出了一种改进递推RLS算法,用于d轴、q轴电感参数的在线辨识。该算法在动态辨识过程中引入电流变化率,同时改进算法中的增益矩阵K,减小d轴、q轴辨识误差对电感修正产生的耦合影响。通过一台20 kW的PMSM仿真及实验,验证了改进的辨识算法能够有效提高参数的动态辨识效果。     

永磁同步电机转动惯量的自适应辨识方法研究

针对永磁同步电机伺服系统对转动惯量辨识的高精度、收敛的快速性以及系统对扰动影响的鲁棒性要求,提出一种永磁同步电机转动惯量的自适应辨识方法.采用梯度校正参数辨识算法在线辨识惯量值,并设计卡尔曼滤波器实时观测负载转矩状态,将辨识到的惯量值对卡尔曼滤波器的系数矩阵进行实时更新,观测到的转矩值反馈到转矩电流端形成负载扰动的前馈补偿.仿真和实验结果表明,转动惯量在线辨识结果具有较快的收敛速度和较高的辨识精度,同时系统对惯量和负载转矩的变化有较强的抗扰性.     

考虑温度影响的永磁同步电机参数辨识方法

参数辨识精度对永磁同步电机的工作性能和控制方法有着重要的影响,目前大多数参数辨识方法未能考虑温度对参数的影响,导致参数辨识精度低,控制性能差.为此,文中通过理论计算与样机实验,分析了温度变化对永磁同步电机参数的影响,并证明了温度对参数辨识结果具有较大的影响.在此基础上,建立了考虑温度影响的永磁同步电机参数辨识模型,提出了一种同时考虑电阻和电感随温度变化的改进的参数辨识方法.仿真实验结果表明,文中提出的方法可以提高参数辨识的收敛速度和精度,减小辨识误差.     

基于自适应扩展Kalman滤波器的永磁同步电机无速度传感器控制

通过引入一种基于Sage-Husa噪声估计器的自适应扩展Kalman滤波器,给出了一种永磁同步电机无速度传感器控制方案.选取定子固定坐标系下的电机模型,首先得到了基于扩展Kalman滤波器的永磁同步电机转速估计方程.在此基础上,结合Sage-Husa噪声估计器,得到了基于自适应扩展Kalman滤波器的永磁同步电机转速估计方程.仿真结果表明,基于自适应扩展Kalman滤波器的方法,不仅可以准确地估计出电机的转速和转子位置,而且可以自适应确定扩展Kalman滤波器的一个关键参数——系统噪声协方差矩阵.与传统的扩展Kalman滤波器方法相比,本方法具有更好的实用性.     

基于RLS的嵌入式永磁同步电机参数辨识技术

电机参数变化影响电机控制性能,因而需要对电机参数进行在线辨识,基于嵌入式永磁同步电机在两相坐标系里的动态状态方程,通过检测电机的定子电压、电流和转子转速信号,利用递推最小二乘法算法对嵌入式永磁同步电机参数进行辨识,由于该方法所用的信号均可检测到,从而减少了其他干扰对电机参数辨识的影响,提高了参数辨识的准确性。仿真结果和实验验证了辨识方案的有效性。     

基于优化EKF的永磁同步电机转速估计

为了解决在永磁同步电机无速度传感器直接转矩控制系统中,扩展卡尔曼滤波器在转速估计时系统噪声矩阵和测量噪声矩阵难以较准确获得的问题,提出了一种基于改进粒子群优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法,该方法融合了粒子群算法与遗传算法的优点,经过实验仿真表明,当将此方法应用于卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵寻优时,与遗传算法、标准粒子群算法相比,改进粒子群优化的卡尔曼滤波器能更加迅速地找到较优解。     

基于EKF的PMSM无电流传感器矢量控制

针对永磁同步电机伺服系统需要应用在某些低成本、高定位控制精度的场合,提出一种基于扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机无电流传感器矢量控制方法.在Matlab/Simulink平台上,利用电机在dq轴坐标系下的状态方程,采用卡尔曼滤波器代替电流传感器来估计定子电流,构建矢量控制模型.仿真结果表明,在增加速度与负载情况下,系统具有良好的控制性能,并且参数有较强的鲁棒性,能够满足实际要求.     

永磁同步电机无速度传感器的直接转矩控制系统

提出了一种基于降阶观测器的无速度传感器控制方法,用于永磁同步电机直接转矩控制系统的转速辨识.该方法将永磁同步电机的降阶运动电动势观测器与模型参考自适应系统(model reference adaptivesystem,MRAS)进行有机的结合,选取永磁同步电机电压方程作为参考模型,永磁同步电机降阶状态方程作为可调模型.理论分析和仿真结果表明,所提出的永磁同步电机无速度传感器直接转矩控制系统的转速辨识方法具有较强的鲁棒性和优越的动静态性能.     

饱和对埋入式永磁同步电机电感特性的影响

埋入式永磁同步电机转子磁路结构与普通同步电机有很大差别,电感参数用传统计算方法难以准确计算.分别采用传统方法和保存与运行点相对应的磁导率的方法(fixed permeability method,FPM),利用Ansoft软件对永磁同步电机进行二维有限元计算,得到了电机的永磁体磁链λ_m、d、q轴电枢反应电感参数.分析了采用不同计算方法产生差异的原因,研究了饱和对埋入式永磁同步电机永磁体磁链λ_m、d、q轴电枢反应电感特性以及磁桥宽度对电感特性的影响.总结出埋入式永磁同步电机电感参数的变化规律,为永磁同步电机设计和性能分析提供了理论依据.     

基于噪声方差估计和模型参考的传感器动态补偿

针对采用最小二乘法(least-squares, LS)无法得到传感器动态补偿器参数无偏估计的问题,提出了一种基于输入信号噪声方差估计和模型参考的无偏辨识算法.该算法先通过小波变换估计噪声的方差,再由估计得到的方差,通过偏差消除的递推最小二乘法,对补偿器的参数进行无偏辨识.同时,利用参考模型建立卡尔曼滤波器,消除高频噪声对测量精度的影响.在薄膜热电偶上进行了仿真研究,以验证该方法的有效性.结果表明,算法降低了对输入辨识信号的要求,即不再必须为白噪声,具有较强的实用性.