[发明专利]基于免疫算法的异步电机滑模观测器转速估计方法有效

专利信息
申请号: 201510112101.2 申请日: 2015-03-13
公开(公告)号: CN104753426B 公开(公告)日: 2017-09-22
发明(设计)人: 伍文俊;赵有乾;尹忠刚;钟彦儒 申请(专利权)人: 西安理工大学
主分类号: H02P21/05 分类号: H02P21/05;H02P21/18;H02P21/13
代理公司: 西安弘理专利事务所61214 代理人: 李娜
地址: 710048*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 基于 免疫 算法 异步电机 观测器 转速 估计 方法
【权利要求书】:

1.基于免疫算法的异步电机滑模观测器转速估计方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:

步骤1、通过异步电机定子电流方程和转子磁链方程建立异步电机数学模型;

步骤2、根据步骤1中建立的异步电机数学模型选取滑模函数;

步骤3、通过步骤2中得到的滑模函数估计异步电机转速;

所述步骤1通过异步电机定子电流方程和转子磁链方程建立异步电机数学模型:

isα·=LmRrσLsLrLrψrα+LmσLsLrωrψrβ-RsLr2+RrLm2σLsLr2isα+1σLsusαisβ·=-LmσLsLrωrψrα+LmRrσLsLrLrψrβ-RsLr2+RrLm2σLsLr2isβ+1σLsusβ---(1)]]>

ψrα·=-RrLrψrα-ωrψrβ+RrLmLrisαψrβ·=ωrψrα-RrLrψrβ+RrLmLrisβ---(2)]]>

其中,Lr、Ls、Lm分别为转子电感、定子电感和定子和转子之间的互感,Rr、Rs分别为转子电阻和定子电阻,ωr为异步电机电角速度,u、u分别为定子电压在α、β轴上的分量,i、i分别为定子电流在α、β轴上的分量,ψ、ψ分别为转子磁链在α、β轴上的分量,σ为总漏感系数;

将公式(1)、(2)的数学模型转化为矩阵形式,如公式(3)、(4):

isα·isβ·=k1(ρωr-ωrρψrαψrβ-ρLmisαisβ)-k2isαisβ+k3usαusβ---(3)]]>

ψrα·ψrβ·=-(ρωr-ωrρψrαψrβ-ρLmisαisβ)---(4)]]>

其中:k1=k3Lm/Lr,k2=Rs/σLs,k3=1/σLs,σ=1-Lm2/LsLr,ρ=Rr/Lr

所述步骤2选取滑模函数的具体步骤为:

将公式(3)、公式(4)中相同的矩阵项用相同的滑模函数替换为:

i^sα·i^sβ·=k1fαfβ-k2i^sαi^sβ+k3usαusβ---(5)]]>

ψ^rα·ψ^rβ·=-fαfβ---(6)]]> 1

其中,分别为定子电流在α、β轴上的分量的估计值,分别为转子磁链在α、β轴上的分量的估计值,

选取滑模函数为

fα=-γossat(ssαa)fβ=-γossat(ssβa)---(7)]]>

其中,滑模变量分别为γo为滑模系数,a表示常数;

ssat(sa)=+1saπ2sin(sa2)-π2<sa<π2-1sa-π2---(8)]]>

所述滑模系数通过在线学习的免疫算法获得,具体过程为:

免疫应答原理中,第k代的抗原数量为e(k),由抗原刺激而产生的Th细胞的浓度为NTh(k),抑制性Ts细胞浓度为NTs(k),则B细胞所接受到的刺激u(k)为:

u(k)=NTh(k)-NTs(k)(9)

其中,

NTh(k)=τ1e(k)(10)

NTs(k)=τ2g[Δu(k)]e(k)(11)

则u(k)=τ1e(k)-τ2g[Δu(k)]e(k)=ηe(k)(12)

其中,η=K{1-μg[Δu(k)]}(13)

K=τ1为增益控制反应速度;μ=τ21控制稳定效果;g(x)为一选定的非线性函数,g(k)=exp(2k/b);

将“疫苗”引入到免疫算法中,引入疫苗后产生的抑制性Ts细胞浓度NTs1(k)为:

NTs1(k)=τ3g[Δu1(k)]e(k)(14)

则引入疫苗后B细胞受到的刺激u′(k)为:

u′(k)=τ1e(k)-τ2g[Δu′(k)]e(k)-τ3g[Δu1(k)]e(k)=m′pe(k) (15)

其中,m′p=K{1-μ′G[Δu′(k),Δu1(k)]}(16)

改进后第k代Th细胞浓度和Ts细胞浓度分别为:

NTh(k)=τ1f(e(k))(17)

NTs(k)=τ2g[Δu″(k)]f(e(k))+τ3g[Δu1(k)]f(e(k))(18)

其中,f(x)为sigmod函数;

则改进后第k代B细胞所受到的刺激u″(k)为:

u″(k)=τ1f(e(k))-τ2g[Δu″(k)]f(e(k))-τ3g[Δu1(k)]f(e(k))=m″pf(e(k))(19)

其中,m″p=K{1-μ″G[Δu″(k),Δu1(k)]}(20)

G(k1,k2)=1-exp(2k1/b)-hexp(2k2/b)(21)

h=τ31μ,

m″p为在线学习的免疫算法得到的滑模系数,

则滑模函数为:

fα=-mpssat(ssαa)fβ=-mpssat(ssβa)---(22).]]>

2.根据权利要求1中所述的基于免疫算法的异步电机滑模观测器转速估计方法,其特征在于,所述步骤3中通过步骤2中得到的滑模函数估计异步电机转速为:

ω^r=ψ^rβfα-ψ^rαfβ-ρLm(i^sβψ^rα-isαψ^rβ)ψ^rα2+ψ^rβ2---(23).]]> 3

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