[发明专利]一种凸极式永磁同步电机在线参数辨识方法

说明书

本发明所提供了一种凸极式永磁同步电机在线参数辨识方法，可以解耦出在系统运行过程中的交直轴电感和磁链，并且通过基于遗忘因子递推最小二乘法进行准确辨识，实时跟踪电机参数的准确变化，过程中能够减少参数间的相互作用，使预估值接近于真实值，减少电机运行中诸多干扰对电机参数的影响，在很大程度上提高辨识的准确性，算法简便，容易实现，同时遗忘因子的存在避免了因数据量过多导致的数据饱和问题，适用于转速和转矩同时发生变化的情况。

技术领域

本发明涉及一种永磁同步电机参数在线辨识方法，尤其涉及一种基于递推最小二乘法对凸极式永磁同步电机的多参数同时实现在线辨识的技术。

背景技术

永磁同步电机是一种多变量、强耦合的非线性系统，电机参数的变化对控制效果有着重要的影响，其随着工况的不同时刻变化，且参数间存在耦合易导致控制效果不能达到预期。

为了提高系统的控制性能，需要对电机的参数进行解耦和辨识，得到精确地参数。现有的永磁同步电机的多参数在线辨识方法大体上分为两类：离线辨识和在线辨识。离线辨识需要提前采集电机的相关参数，在不涉及实时工况下对采集到的参数进行处理。而在线辨识可以在电机运行过程中得到实时变化的参数，并对所观测的参数进行更改。目前常用的在线参数辨识方法有最小二乘法、模型参考自适应、扩展卡尔曼滤波法等，但在应用中这些算法也存在计算量较大等的局限性，并且容易受到电机运行中诸多干扰影响。

发明内容

针对现有技术中存在的一些问题，本发明提供了一种凸极式永磁同步电机在线参数辨识方法，基于遗忘因子递推最小二乘法对多个参数同时进行辨识，具体包括以下步骤：

步骤一、对凸极式永磁同步电机建立dq坐标系模型；

步骤二、通过有限控制集-模型预测控制(FCS-MPC)方法对所述步骤一中建立的所述模型进行系统行为预测，将电感和电阻的不确定分量加入到给定的电感和磁链中，得到下一采样时刻定子电流的预测正交分量，利用相邻时刻的预测误差解耦出当前时刻的交、直轴电感和磁链；

步骤三、采用基于遗忘因子递推最小二乘法实现多参数同时在线辨识，并带入算法中进行迭代得到辨识结果。

进一步地，所述步骤一中针对凸极式同步电机的转子材料磁导率较大，交轴电感大于直轴电感的特点，并基于以下假设：

(1)、电机处于稳定运行状态时，电机定子绕组电动势波形为正弦波；

(2)、忽略定子磁链的饱和，假设磁路为线性；

(3)、忽略定子磁阻产生的涡流损耗和磁滞损耗；

建立以下简化的模型：

其中，v_d、v_q分别为dq轴电压矢量；i_d、i_q分别为dq轴电流矢量；R_s为定子每相绕组的阻值；L_d、L_q分别为dq轴电感；为永磁体磁链；ω_r为转子的转速；p为极对数，t为时间。

进一步地，所述步骤二中通过有限控制集-模型预测控制(FCS-MPC)方法对所述步骤一中建立的所述模型进行系统行为预测具体包括：

首先预测k+1时刻的定子电流：