基于自适应扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机转动惯量辨识方法
发布时间：2021-03-07 10:52
永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM）由于其响应速度快、过载能力强等优点,被广泛应用于高精度、高性能的控制场合。为了能够更准确、更快速地对永磁同步电机进行控制,需要对电机参数进行辨识。其中,转动惯量作为调节转速环控制器的重要参数,会对电机控制系统产生重要影响。当转动惯量变大时,系统调节时间增长,动态性能变差;当转动惯量减小时,系统会发生振荡。现如今,惯量辨识方法层出不穷,在这些方法中,扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）由于考虑了系统噪声和测量噪声的影响,是在线辨识转动惯量的有效方法。因此,本课题以该方法为基础,进行永磁同步电机的转动惯量辨识研究,具体内容如下:第一,搭建了内置式PMSM的模型,并具体地介绍了 PMSM的常用控制方法——矢量控制法以及基于模型法和工程整定法的转速环PI控制器参数自整定原理。第二,建立了基于离散化扩展卡尔曼滤波的PMSM转动惯量辨识环节并将其应用于内置式PMSM的矢量控制方法中,得到基于EKF方法的PMSM惯量辨识表达式。第三,分析了 EKF的不足之处,对比引出了基于...
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
系统仿真模型
西安理工大学硕士学位论文426.2实验平台本课题在PMSM矢量控制平台上对自适应扩展卡尔曼滤波转动惯量辨识方法进行实验验证，并通过伺服加载系统进行加载，实验平台如图6-2所示。图6-2实验测试平台Fig.6-2Experimentaltestplatform6.3基于AEKF的永磁同步电机控制系统正确性验证图6-3为基于自适应扩展卡尔曼滤波永磁同步电机转动惯量辨识方法中低速空载实验波形图，当电机运行在20rpm时，可以看出，此时转动惯量开始辨识，辨识值为电机实际转动惯量值J0.008kgm2。如图所示，电机转速在低速运行时，自适应扩展卡尔曼滤波方法的转动惯量估计值准确性较高，稳态性能较好。图6-3低速时自适应扩展卡尔曼滤波转动惯量辨识波形Fig.6-3LowspeedrangeadaptiveextendedKalmanfiltermomentofinertiaidentificationwaveformfilter图6-4为给定转速从0rpm到1000rpm变化时，自适应扩展卡尔曼滤波法辨识的转动惯量波形，电机开始运行在20rpm，之后加速到400rpm、800rpm、1000rpm，然后电机开始减速至600rpm、200rpm、0rpm。可以看出，电机转速在全速运行过程中，自适应扩展卡时间(500ms/div)20400.8实际转速(rpm)00转动惯量(10-2kg·m2)(degree)
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于快速傅里叶变换的PID工程自整定方法[J]. 曾德良,张纲,郑艳秋,孙玥,陈峰. 电工技术. 2018(22)
[2]交流伺服系统控制器在线参数自整定方法[J]. 徐勇. 电机与控制应用. 2017(06)
[3]基于递推最小二乘法的永磁伺服系统参数辨识[J]. 荀倩,王培良,李祖欣,蔡志端,秦海鸿. 电工技术学报. 2016(17)
[4]基于遗忘因子递推平方根的在线转动惯量辨识[J]. 杨明,刘子剑,徐殿国. 微电机. 2014(10)
[5]永磁同步电机高动态响应电流控制方法研究[J]. 王伟华,肖曦. 中国电机工程学报. 2013(21)
[6]基于粒子群量子操作算法的同步发电机非线性模型参数辨识[J]. 寇攀高,付亮,王辉斌,何里,黄波. 中国电机工程学报. 2012(S1)
[7]永磁同步电机改进无差拍电流预测控制[J]. 王宏佳,徐殿国,杨明. 电工技术学报. 2011(06)
[8]永磁同步电机伺服系统抗扰动自适应控制[J]. 鲁文其,胡育文,梁骄雁,黄文新. 中国电机工程学报. 2011(03)
[9]三相四线整流器的中线电流控制[J]. BORIS Luis Corral Martinez,李睿,马柯,徐德鸿. 电机与控制学报. 2009(03)
[10]基于RLS的汽轮机数字电液调节系统参数辨识[J]. 李蔚,张政江,盛德仁,陈坚红,任浩仁. 浙江大学学报(工学版). 2008(10)
博士论文
[1]基于参数辨识的高性能永磁同步电机控制策略研究[D]. 牛里.哈尔滨工业大学 2015
硕士论文
[1]基于多新息的永磁同步电机参数辨识研究[D]. 张建宇.江南大学 2017
[2]基于改进的自适应EKF算法的锂电池SOC估算[D]. 王艳斌.东北大学 2015
[3]永磁同步电机调速控制系统研究[D]. 赵银平.合肥工业大学 2015
[4]永磁同步电机转动惯量的在线辨识和参数整定[D]. 白雪.哈尔滨工业大学 2011
[5]交流伺服系统转动惯量实时辨识与控制器研究[D]. 刘涛.哈尔滨工业大学 2011
[6]PID控制器参数整定方法及其应用研究[D]. 何芝强.浙江大学 2005
本文编号：3068950
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
系统仿真模型
西安理工大学硕士学位论文426.2实验平台本课题在PMSM矢量控制平台上对自适应扩展卡尔曼滤波转动惯量辨识方法进行实验验证，并通过伺服加载系统进行加载，实验平台如图6-2所示。图6-2实验测试平台Fig.6-2Experimentaltestplatform6.3基于AEKF的永磁同步电机控制系统正确性验证图6-3为基于自适应扩展卡尔曼滤波永磁同步电机转动惯量辨识方法中低速空载实验波形图，当电机运行在20rpm时，可以看出，此时转动惯量开始辨识，辨识值为电机实际转动惯量值J0.008kgm2。如图所示，电机转速在低速运行时，自适应扩展卡尔曼滤波方法的转动惯量估计值准确性较高，稳态性能较好。图6-3低速时自适应扩展卡尔曼滤波转动惯量辨识波形Fig.6-3LowspeedrangeadaptiveextendedKalmanfiltermomentofinertiaidentificationwaveformfilter图6-4为给定转速从0rpm到1000rpm变化时，自适应扩展卡尔曼滤波法辨识的转动惯量波形，电机开始运行在20rpm，之后加速到400rpm、800rpm、1000rpm，然后电机开始减速至600rpm、200rpm、0rpm。可以看出，电机转速在全速运行过程中，自适应扩展卡时间(500ms/div)20400.8实际转速(rpm)00转动惯量(10-2kg·m2)(degree)
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于快速傅里叶变换的PID工程自整定方法[J]. 曾德良,张纲,郑艳秋,孙玥,陈峰. 电工技术. 2018(22)
[2]交流伺服系统控制器在线参数自整定方法[J]. 徐勇. 电机与控制应用. 2017(06)
[3]基于递推最小二乘法的永磁伺服系统参数辨识[J]. 荀倩,王培良,李祖欣,蔡志端,秦海鸿. 电工技术学报. 2016(17)
[4]基于遗忘因子递推平方根的在线转动惯量辨识[J]. 杨明,刘子剑,徐殿国. 微电机. 2014(10)
[5]永磁同步电机高动态响应电流控制方法研究[J]. 王伟华,肖曦. 中国电机工程学报. 2013(21)
[6]基于粒子群量子操作算法的同步发电机非线性模型参数辨识[J]. 寇攀高,付亮,王辉斌,何里,黄波. 中国电机工程学报. 2012(S1)
[7]永磁同步电机改进无差拍电流预测控制[J]. 王宏佳,徐殿国,杨明. 电工技术学报. 2011(06)
[8]永磁同步电机伺服系统抗扰动自适应控制[J]. 鲁文其,胡育文,梁骄雁,黄文新. 中国电机工程学报. 2011(03)
[9]三相四线整流器的中线电流控制[J]. BORIS Luis Corral Martinez,李睿,马柯,徐德鸿. 电机与控制学报. 2009(03)
[10]基于RLS的汽轮机数字电液调节系统参数辨识[J]. 李蔚,张政江,盛德仁,陈坚红,任浩仁. 浙江大学学报(工学版). 2008(10)
博士论文
[1]基于参数辨识的高性能永磁同步电机控制策略研究[D]. 牛里.哈尔滨工业大学 2015
硕士论文
[1]基于多新息的永磁同步电机参数辨识研究[D]. 张建宇.江南大学 2017
[2]基于改进的自适应EKF算法的锂电池SOC估算[D]. 王艳斌.东北大学 2015
[3]永磁同步电机调速控制系统研究[D]. 赵银平.合肥工业大学 2015
[4]永磁同步电机转动惯量的在线辨识和参数整定[D]. 白雪.哈尔滨工业大学 2011
[5]交流伺服系统转动惯量实时辨识与控制器研究[D]. 刘涛.哈尔滨工业大学 2011
[6]PID控制器参数整定方法及其应用研究[D]. 何芝强.浙江大学 2005
本文编号：3068950
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