基于电感辨识的PMSM电流自适应增量预测控制

发布时间：2019-06-27 18:55

【摘要】：为了提高永磁同步电机电流增量预测控制策略的参数自适应性,提出一种基于增量式模型参考自适应的电感在线辨识算法。该算法使用永磁同步电机的增量模式的电压方程作为可调模型,以实际电机作为参考模型,建立基于模型参考自适应的参数辨识机制,在线辨识交直轴电感;通过判断激励信号的有效性去除噪声等非理想因素的影响,消除辨识结果的稳态波动。研究结果表明,所提出的增量式模型参考自适应算法可以辨识出准确的电感参数,避免辨识结果的频繁波动,显著提高增量预测控制策略对模型参数的自适应性,同时计算量少,对电机参数依赖度低。仿真和实验结果验证了所提方案的有效性。
[Abstract]:In order to improve the parameter adaptability of the current increment predictive control strategy of permanent magnet synchronous motor (PMSM), an on-line inductance identification algorithm based on incremental model reference adaptation is proposed. In this algorithm, the incremental mode voltage equation of permanent magnet synchronous motor (PMSM) is used as the adjustable model, and the actual motor is used as the reference model to establish an adaptive parameter identification mechanism based on model reference to identify the AC axis inductance online. By judging the effectiveness of the excitation signal, the influence of non-ideal factors such as noise removal is eliminated, and the steady-state fluctuation of the identification results is eliminated. The results show that the proposed incremental model reference adaptive algorithm can identify accurate inductance parameters, avoid the frequent fluctuation of identification results, and significantly improve the adaptability of incremental predictive control strategy to model parameters, at the same time, the computation is less and the dependence on motor parameters is low. Simulation and experimental results verify the effectiveness of the proposed scheme.
【作者单位】： 清华大学电机系;
【基金】：国家自然科学基金(51177084)
【分类号】：TM341

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2507052