基于最小二乘法和硬件在环平台的永磁同步电机参数辨识

针对永磁同步电机多个参数同时辨识时会出现欠秩的情况,介绍了在dq坐标系下采用最小二乘法将多个参数分开辨识的方法。在硬件在环平台上采用该方法对电阻、电感和磁链进行了辨识。最后进一步考虑到电阻和磁链受温度的影响较大,进行了考虑温升的电阻和磁链的辨识。经验证,该方法可以比较准确地辨识出电机参数。     

考虑铁耗电阻的感应电机参数在线辨识技术

传统感应电机高性能控制方案中,电机模型忽略了电机铁耗的影响,与实际物理模型有一定的偏差。基于包含铁耗等效电阻的感应电机模型,建立新的励磁电流计算方法,对电流和电压信号进行高精度的采样和离散处理,并对电机模型进行数学推导,得到基于递推最小二乘法(RLS)的辨识模型,实现了对铁耗电阻、转子电阻等重要电机参数的在线辨识。建立了MATLAB仿真模型,对参数辨识算法进行验证。仿真试验结果表明:所提方法可以在不同工况下实现较高精度的辨识,并可以快速地跟随待辨识参数的变化,为感应电机高性能控制奠定了基础。     

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(MSEETPLSM)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MSEETPLSM的电阻及自感参数。利用计算机数值仿真软件仿真MSEETPLSM参数的离线辨识算法,得到MSEETPLSM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。     

基于模型参考自适应参数辨识的永磁同步电机电流预测控制

在永磁同步电机运行过程中,电机参数时变使得电流预测控制器的模型参数和实际电机参数不匹配,导致其控制性能下降。提出了基于模型参考自适应系统(MRAS)的改进电流预测控制方法,利用旋转坐标系下d、q轴电流方程作为参考模型,基于Popov超稳定理论构建永磁同步电机的电感和磁链在线辨识系统,将得到的辨识参数应用于电流预测控制模型中,实现控制模型参数的在线更新。分析与仿真结果表明该方法能够有效地提升在电机参数变化下的电流预测控制性能。     

基于优化BP神经网络的开关磁阻电机定子电阻辨识方法

为解决直接转矩控制下的开关磁阻电机低速运行时磁链计算受电阻变化影响比较大的问题,详细观察分析了电阻对于相电流的影响,通过比对电阻可调的电机模型与实际的电机模型的输出电流,提出了一种基于优化BP神经网络的电阻辨识器。优化BP网络数学理论,结构简单,学习算法清晰明白,基于该网络的算法能够对变化的定子电阻进行辨识。将该方法置于Simulink控制系统上进行仿真,同时比较有无电阻辨识器前后仿真波形。试验表明,该电阻辨识方法可以提高开关磁阻电机低速运行时系统性能。     

一种变频电机参数离线辨识方法的研究

传统电机参数辨识采用固定脉冲宽度调制(PWM)波占空比。该方法导致电流大小不可控,而辨识电流大小又直接影响辨识准确性。为此,提出新的参数离线辨识方法,采用恒电流辨识原理并检测电机相电流,控制辨识电流在给定值附近波动,解决了电机辨识电流不合适问题。设计了续流二极管和IGBT电压模型,d轴和q轴电感辨识都采用在270°而非0°进行辨识,以此提高了辨识精度。最后,在变频冰箱上进行验证并与原来数据进行对比。该方法很好地解决了冰箱电机带背压条件下,电机d、q轴电感辨识不准确、辨识时间长等问题,试验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

双馈异步发电机定转子绕组过热故障监测方法

双馈异步发电机(DFIG)在长期运行中很容易发生定转子绕组过热故障。以绕组温度为研究对象,在分析绕组过热故障成因的基础上,分别从电机热性能和参数辨识两方面进行检测。使用参数辨识法时,首先利用电机电磁数学模型辨识定转子绕组电阻,再根据电阻与温度之间的关系计算定转子温度,从而判断绕组是否过热。最后基于MATLAB软件仿真验证了定转子绕组参数辨识法的正确性,为DFIG诊断绕组过热故障提供理论支撑。     

基于稳态欠秩方程的永磁同步电机多参数并行辨识

针对永磁同步电机(PMSM)运行过程中电机参数受运行工况影响实时摄动的问题,提出一种基于稳态欠秩方程的电机多参数并行在线辨识算法。对PMSM稳定状态方程组的系数矩阵进行分析,指出PMSM稳定状态方程组为秩数为2的包含3个未知参数的欠秩方程。基于Lyapunov稳定性理论及Popov超稳定性理论分别设计了PMSM模型参考自适应多参数并行辨识器,通过设计合理的自适应律使得参考自适应系统渐进稳定,对电机定子电阻、电感及转子磁链进行相应辨识。试验辨识结果验证了所提辨识算法的有效性和实用性。     

船舶推进永磁同步电机参数在线辨识方法研究

永磁同步电机(PMSM)因其优良的转矩特性和宽广的调速范围而广泛应用于船舶电力推进领域。无位置传感器控制是系统可靠运行的重要保障。然而由于温度变化、磁场饱和效应和磁路交叉耦合作用,电机参数会随运行工况而发生变化,因此实时掌握PMSM运行参数是决定系统控制质量的重要保障。针对以上问题,将模型参考自适应法用于PMSM参数的在线辨识,运用RungeKutta方法建立满秩可调模型,依据Popov超稳定性定理推导出自适应律,最后利用搭建的试验测试平台进行算法的试验验证。仿真和试验结果表明提出的在线参数辨识算法可以准确、实时地辨识出电机参数。     

基于反电动势法的双绕组永磁容错电机转子位置估计算法研究

针对双绕组永磁容错电机,在反电动势法基础上,提出一种改进的适用于容错电机的转子位置估计算法。利用每相绕组产生的磁链增量及单位反电动势来估算双绕组永磁容错电机转子的位置,通过锁相环技术进行误差补偿,对该方法中使用到的电机参数进行在线辨识,把辨识结果更新到转子位置估计算法中。通过该方法可以在双绕组永磁容错电机正常工作、单相故障或者多相故障容错的情况下,实现对转子位置以及转速的估计。通过MATLAB/Simulink进行仿真,验证转子位置估算方法的准确性和鲁棒性。     

基于粒子群优化算法的永磁电机热网络参数识别

监测永磁电机的永磁体温度对于保证电机的使用寿命至关重要,因为过高的温度会产生永磁体不可逆失磁现象。提出了一种基于粒子群优化算法的永磁电机热网络参数识别方法,实现用热网络监测永磁体的温度。该方法首先建立永磁电机的热网络模型,利用粒子群优化算法结合电机温升试验所得温度数据对热网络模型的主要热力参数进行识别;然后利用该热网络模型进行在线温度识别,识别过程能够快速收敛,具备良好的辨识精度;最后,通过对比仿真识别温度和电机温升试验数据,验证了该方法的准确性。     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

基于微粒群算法的复合控制逻辑参数优化方法

针对复合控制中采用PSR调制器控制发动机开关机的控制逻辑参数选择问题,基于微粒群算法提出了一种控制逻辑参数优化方法。该方法以提高复合控制性能为目标,将复合控制的控制逻辑参数选择问题转化为对以复合控制性能为指标的多目标优化问题。在此基础上,将微粒群算法应用于该优化问题的求解,提出了一种基于微粒群算法的PSR调制型复合控制逻辑参数优化方法,并设计了算法流程图。仿真结果表明,采用该设计方法对参数优化后,复合控制总体性能有明显提升。     

Model parameters estimation of aero-engine based on hybrid optimization algorithm

A hybrid optimization algorithm for the time-domain identification of multivariable,state space model for aero-engine was presented in this paper.The optimization procedure runs particle swarm optimization (PSO) and least squares optimization (LSO) "in series".PSO starts from an initial population and searches for the optimum solution by updating generations.However,it can sometimes run into a suboptimal solution.Then LSO can start from the suboptimal solution of PSO,and get an optimum solution by conjugate gradient algorithm.The algorithm is suitable for the high-order multivariable system which has many parameters to be estimated in wide ranges.Hybrid optimization algorithm is applied to estimate the parameters of a 4-input 4-output state variable model (SVM) for aero-engine.The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.      

基于细菌觅食优化算法的永磁同步电机位置伺服系统模糊控制策略

针对PID控制器参数固定而引起永磁同步电机(PMSM)位置伺服系统控制效果不佳问题,设计了基于细菌觅食优化算法的模糊控制器。该位置控制系统是以空间矢量控制为理论基础,由位置环、速度环、电流环构成的PMSM三闭环控制系统。在MATLAB/Simulink环境中将模糊控制器应用在系统位置环上。对比仿真结果发现,参数优化后的模糊控制器在系统位置环的作用更加优越,完全克服了传统PID控制器的缺点,能有效提高电机位置控制的快速性和准确性。     

高转速比异步变频电机电磁设计及温升研究

高转速比异步变频电机电磁设计,既要满足高速弱磁区转矩不足,又要克服低速时磁路过饱和。以1 600 kW异步变频电机为例分析了等效电路参数变动特点,绘制了高低转速下转矩、效率、电压、电流和功率因数曲线;并得出了磁密、磁导率分布图,计算了不同工况下损耗的时间分布图。经电机型式试验测试,设计方案满足技术要求。     

面向再入目标跟踪的估计与辨识联合优化算法

准确的弹道系数辨识和精确的目标状态估计是再入目标高精度跟踪与高可靠识别的关键。一方面,状态估计的误差会造成模型参数(弹道系数)的辨识风险;另一方面,模型参数的辨识偏差又会导致模型失配从而降低目标状态的估计精度。因此,需要实现再入目标的状态估计和参数辨识的联合优化。针对再入目标弹道系数未知情形,提出了一种基于期望最大化(EM)框架并采用粒子滤波(PF)平滑器实现的PF-EM联合优化算法。在E步基于粒子平滑器得到目标状态的后验平滑估计,M步采用数值优化算法更新上一次迭代的弹道系数,通过E步和M步的不断迭代,以保证状态估计和弹道系数辨识的一致性。算法仿真对比表明:所提算法的状态估计和参数辨识精度均优于传统的状态增广算法。     

基于触发角定时控制的异步电机软起动控制器设计

针对起重设备专用三相异步电机的直接起动问题,分析了异步电机的T型等效电路,阐述了晶闸管调压电路的工作原理,提出了一种基于触发角定时控制的异步电机软起动方法。基于MATLAB/Simulink搭建了相应的系统仿真模型,进行了提出方法的仿真分析,验证了所提方法的正确性。最后,基于单片机设计了相应的软起动器的软硬件,进行了试验测试。结果表明提出的方法可以有效地实现三相异步电机的平滑起动,起动电流较小,有效地减少了起动过程对电机和电网的影响。