永磁同步电机参数在线辨识算法研究

发布时间：2017-11-26 01:07

  本文关键词：永磁同步电机参数在线辨识算法研究

  更多相关文章： 永磁同步电机 参数辨识 死区补偿 转动惯量辨识 负载转矩观测器

【摘要】：随着现代电力电子技术、伺服控制技术的发展，永磁同步电机(PMSM)伺服系统应用越来越广泛，尤其在高性能运动控制领域越来越受到重视。PMSM具有控制简单、动态性能好、输出扭矩大、安全可靠等突出优点。近年来，国内外学者提出了许多先进的控制策略，大多数控制策略都是依赖于PMSM的参数。PMSM的参数会随着运行环境、运行状况变化，电机老化及控制策略不同等发生改变。 针对于上述实际问题，本文研究了PMSM的电气参数（电感、电阻、永磁磁链）及机械参数（转动惯量、负载转矩）的在线辨识方法，并搭建仿真平台对提出的参数在线辨识算法进行仿真验证。本课题主要研究内容如下： （1）分析永磁同步电机电气参数之间的关系并提出了基于模型参考自适应系统(MRAS)的PMSM电气参数在线辨识方法，该方法不需要额外的输入信号，仅利用电机的电压、电流及其偏差进行参数辨识，不影响电机的正常运行。 （2）分析了逆变器死区效应对PMSM电气参数辨识的影响，提出了基于空间矢量调制技术的死区补偿方法，该方法与自适应参数辨识相结合，能够很好的抑制死区效应对永磁同步电机电气参数辨识的影响。 （3）研究了基于扰动观测器(DOB)的转动惯量在线辨识算法；研究采用降阶Luenberger负载转矩观测器观测负载转矩变化。 （4）基于MATLAB/SIMULINK搭建仿真模型对所提的参数辨识算法进行仿真验证。 仿真实验充分证明了本文所提出的参数在线辨识算法能够快速准确地辨识出永磁同步电机电气参数及机械参数。该辨识算法能够解决电机参数测量不准、电机运行过程中参数发生变化等问题，，为电机控制系统的性能的进一步提高提供了必要条件，具有重要的现实意义。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM341

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王松;刘明光;石双双;杨罡;;基于卡尔曼滤波和神经网络的PMSM参数辨识[J];北京交通大学学报;2010年02期

2 邵伍周;唐忠;蔡智慧;邹云屏;;基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制[J];电力科学与技术学报;2007年02期

3 邵立伟;廖晓钟;张宇河;邓青宇;;自抗扰控制在永磁同步电机无速度传感器调速系统的应用[J];电工技术学报;2006年06期

4 曲永印;赵希梅;郭庆鼎;张志锋;;永磁同步电动机伺服系统自校正零相位误差跟踪控制[J];电工技术学报;2008年01期

5 韩建群;郑萍;;一种用于电动汽车的永磁同步电机直接转矩控制的简化方法[J];电工技术学报;2009年01期

6 吴茂林;黄声华;;永磁同步电机非线性参数辨识[J];电工技术学报;2009年08期

7 汪海波;周波;方斯琛;;永磁同步电机调速系统的滑模控制[J];电工技术学报;2009年09期

8 郑泽东;李永东;肖曦;Maurice Fadel;;永磁同步电机负载转矩观测器[J];电工技术学报;2010年02期

9 陈振锋;钟彦儒;李洁;;嵌入式永磁同步电机离线参数辨识技术[J];电力电子技术;2009年11期

10 许强,贾正春,李朗如;永磁同步电机的自适应预测电流控制[J];电气传动;1997年04期

中国博士学位论文全文数据库 前3条

1 窦汝振;高性能永磁交流伺服系统及其新型控制策略的研究[D];天津大学;2003年

2 李波;基于扩展卡尔曼滤波的无位置传感器PMSM系统研究[D];哈尔滨工业大学;2007年

3 苏健勇;基于磁链观测器的永磁同步电动机无传感器控制技术研究[D];哈尔滨工业大学;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 邵臣;混合动力汽车ISG永磁同步电机参数辨识方法研究[D];吉林大学;2007年

2 王鸿山;风力发电机控制中的参数辨识技术[D];合肥工业大学;2009年

本文编号：1228000