[发明专利]一种感应电机转子时间常数辨识方法

说明书

本发明公开了一种感应电机转子时间常数辨识方法，包括步骤：一、构造感应电机的转子磁链ESO模型；二、构造感应电机的电流模型；三、用Popov超稳定性定理推导自适应律；四、感应电机转子时间常数的确定：以转子磁链ESO模型为参考模型，以电流模型为可调模型，在自适应律作用下，估算出转子时间常数倒数并送入电流模型，实时调整电流模型输出磁链值，使电流模型输出磁链值跟上转子磁链ESO模型磁链输出，当转子磁链ESO模型和电流模型输出转子磁链值相等时，将输出值确定为感应电机转子时间常数。本发明转子时间常数辨识准确，能提高感应电机矢量控制系统磁场定向和速度跟踪的精度，对电机负载扰动鲁棒性强，电机转速跟踪精度高。

技术领域

本发明涉及电机控制技术领域，具体涉及一种感应电机转子时间常数辨识方法。

背景技术

矢量控制技术可以实现转矩与励磁的解耦控制，使交流电机达到类似直流电机的调速性能。在矢量控制系统中，准确的磁场定向必不可少，而影响磁场定向的一个重要因素就是转子参数的准确性。电机长时间工作时，转子电阻会随温度升高而增大，变化量最大能达到50％以上，转子电感值会随磁饱和状态而发生变化，其变化值与磁饱和程度为一种非线性关系，因此转子时间常数会随电机工作状态发生变化。当转子时间常数与实际值偏离较大时，会导致磁场定向不准，进而造成励磁与转矩解耦不彻底，不但会使电机偏离最佳稳态工作点，稳态性能下降，还会使电机的动态性能下降，甚至引起电机剧烈振荡。因此，实现精确的矢量控制技术的前提是对转子时间常数的准确辨识。

转子时间常数的辨识方法有很多种，其中包括最小二乘法、卡尔曼滤波器法、模型参考自适应法及人工智能技术等方法。模型参考自适应法(MRAS)由于算法简单、估算精度高，业内对该方法的研究也相对成熟，因此在近年来应用最为广泛。传统MRAS系统中，选取与转子时间常数无关的电压模型方程作为参考模型，与转子时间常数相关的电流模型作为可调模型，两模型输出转子磁链差值构成自适应律，实现转子时间常数的估算。电压模型中包含纯积分环节，在估算转速的过程中会引入积分漂移及直流偏置问题，导致系统在低速段辨识效果不理想，且影响观测的精确性和系统的稳定性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种感应电机转子时间常数辨识方法，其方法步骤简单，转子时间常数辨识准确，能够提高感应电机矢量控制系统磁场定向和速度跟踪的精度，对电机负载扰动鲁棒性强，电机转速跟踪精度高，实用性强，便于推广使用。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种感应电机转子时间常数辨识方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、构造感应电机的转子磁链ESO模型；

步骤二、构造感应电机的电流模型；

步骤三、用Popov超稳定性定理推导自适应律；

步骤四、感应电机转子时间常数的确定：以步骤一中构造的转子磁链ESO模型为参考模型，以步骤二中构造的电流模型为可调模型，在步骤三中推导出的自适应律的作用下，估算出转子时间常数倒数并送入步骤二中构造的电流模型，实时调整电流模型输出的磁链值，使电流模型输出的磁链值跟上转子磁链ESO模型的磁链输出，当转子磁链ESO模型和电流模型输出转子磁链值相等时，将输出值确定为感应电机转子时间常数。

上述的一种感应电机转子时间常数辨识方法，其特征在于：步骤一中构造感应电机的转子磁链ESO模型的具体过程为：

步骤101、在两相静止坐标系下，将感应电机的定子电流和转子磁链作为状态变量，构造感应电机的状态方程为：