[发明专利]永磁同步电机的多参数辨识方法

说明书

本发明提供了一种永磁同步电机的多参数辨识方法，包括如下步骤：获取i_d＝0以及i_d＜0，时的电机运行数据，i_d为永磁同步电机d轴的电流，所述电机运行数据包括d轴的电流和电压、q轴的电流和电压以及电角速度；设置待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的范围，其中，R_s为定子电阻，L_d为d轴电感，L_q为q轴电感，ψ_f为转子永磁体在定子上耦合的磁链；将所述电机运行数据和所述待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f形成方程组，通过海鸥优化模型对所述方程组进行迭代计算，确定待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的值。本发明基于改进海鸥优化算法对永磁同步电机参数进行辨识，是一种对永磁同步电机参数辨识的新方法，对永磁同步电机参数进行辨识时，无需将电机参数设为固定值，也无需额外的测量仪器，具有成本低和活用件的特点。

技术领域

本发明涉及电机控制技术邻域，具体地，涉及一种永磁同步电机的多参数辨识 方法。

背景技术

永磁同步电机以其功率密度高、响应速度快、运行效率高等优点被广泛应用于 新能源汽车、工业制造、机器人和风力发电等领域。由矢量控制理论可知，永磁同 步电机优异的控制性能依赖于定子电阻、交直轴的电感和永磁体磁链等电机参数的 准确性，然而在电机运行过程中会随运行工况的变化在一定范围内变动，上述参数 会受到温度升高、磁场饱和以及负载扰动等多因素的影响，会使电机的定子电阻值 和电机绕组电感参数发生变化，从而偏离原始设计值，造成电机控制性能和运行效 率降低。

海鸥优化算法是基于生物行为启发的元启发式算法，其思想源于自然界中海鸥的迁徙和攻击行为，与遗传算法和粒子群算法相比，海鸥优化算法易于实现、参数 调整简单。但是，海鸥优化算法易陷入局部收敛，多样性差等问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种永磁同步电机的多参数辨识方法。

根据本发明提供的永磁同步电机的多参数辨识方法，包括如下步骤：

步骤S1：获取i_d＝0以及i_d＜0，时的电机运行数据，i_d为永磁同步电机d轴的电流，所述电机运行数据包括d轴的电流和电压、q轴的电流和电压以及电角速度；

步骤S2：设置待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的范围，其中，R_s为定子电阻，L_d为d轴电 感，L_q为q轴电感，ψ_f为转子永磁体在定子上耦合的磁链；

步骤S3：将所述电机运行数据和所述待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f形成方程组，通过海鸥优化模型对所述方程组进行迭代计算，确定待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的值。

优选地，所述永磁同步电机的数学模型为：

其中，i_d、u_d，分别为d轴的电流、电压，i_d、u_q分别为q轴的电流、电压，ω_r是电角 速度，R_s为定子电阻，L_d为d轴电感，L_q为q轴电感，ψ_f为转子永磁体在定子上耦合的磁 链。