最小二乘法在感应电机参数辨识中的应用研究

基于矢量控制策略的感应电机调速是目前电气传动领域的研究热点．高性能矢量控制的关健在于转子磁场定向，而转子磁场定向的精度受电机参数变化的影响．控制系统的质量直接依赖于电动机会数测定的淮确程度．为此，利用最小二乘算法实现对感应电机参数的自适应辨识方法，并用Matlab语言进行了仿真，仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于动态模型的感应电机参数辨识方法

为了得到感应电机高性能交流调速方法中用到的电机参数,基于感应电机的数字控制平台,采用脉冲电压、阶跃电流注入的方式,检测定子电流或定子电压响应,并通过曲线拟合来辨识电机参数。进行仿真和实验研究,得到了定子电阻、定转子总漏感、转子时间常数等参数。     

五相感应电机及其调速系统的仿真

多相电机作为电机大功率化的有效途径之一,受到广泛关注,本文介绍了在MATLAB中Simulink仿真平台上五相感应电机及其调速系统的建模方法.通过广义两相实变换得到便于计算的多相电机模型.调速系统采用基于矢量空间解耦的矢量控制策略,实现转矩与励磁的解耦控制,达到如直流电机般的控制效果.     

感应电机自校正解耦电流控制

利用状态反馈对感应电机的状态空间方程进行解耦，解耦之后的电机模型由两个一阶动态方程表示．可以用PI调节器控制定子电流、为了解决电机参数变化问题，保证解耦控制器和电流控制器的参数与电机的实际参数一致，对感应电机进行在线参数估计．仿真结果表明，电流控制具有较好的稳态和动态响应，控制器能够有效跟踪电机的参数变化．保证良好的控制性能．     

基于微分几何理论的感应电机解耦控制

感应电机是交流调速系统本体部分，感应电机的解耦控制是使系统达到优良性能的主要问题.研究了感应电机的解耦控制问题.将感应电机5阶非线性模型转换为仿射非线性系统形式，基于非线性系统微分几何理论对新模型进行坐标变换，借助非线性系统的解耦方法，将其分解为转速和磁链两个独立子系统，使得电机转速和转子磁链实现了动态解耦.仿真实验表明，给出的方法具有良好的控制效果.     

最小二乘法在感应电机参数辨识中的应用研究

基于矢量控制策略的感应电机调速是目前电气传动领域的研究热点.高性能矢量控制的关键在于转子磁场定向,而转子磁场定向的精度受电机参数变化的影响.控制系统的质量直接依赖于电动机参数测定的准确程度.为此,利用最小二乘算法实现对感应电机参数的自适应辨识方法,并用Matlab语言进行了仿真,仿真结果证明了该方法的有效性.     

磁饱和感应电机的位置跟踪控制

考虑感应解机普遍存在的磁饱和现象，在感应电机的全阶、非线性磁饱和动态模型的基础上构造了一个无奇异点、全局渐近位置跟踪控制方案，仿真结果表明该控制方案可以克服磁饱和现象对电机控制系统性能的影响。     

考虑电压相位的实用负荷模型参数辨识

目前电力系统感应电机负荷模型一般采用实用模型,参数辨识时仅采用电压有效值,而忽略电压相位和交轴电压分量.分析忽略交轴电压分量所需的条件,发现该条件通常难以满足.并提出考虑电压相位和交直轴电压分量的负荷建模实用模型,用于电力负荷参数辨识.不同故障下的算例结果表明,该实用模型比仅考虑电压有效值的实用模型,能更精确地辨识出负荷模型参数.     

模糊推理系统的建模分析

利用模糊集合理论与系统辨识、参数估计的理论和方法，分析并给出了 模糊推理系统的建模特征、建模任务以及建模方法的思想。     

基于干扰观测器的感应直线伺服电机解耦控制

感应直线电机具有结构简单、坚固耐用、适应性强、成本低的特点，因而在各个领域获得广泛应用.但由于感应直线电机是一个非线性、多变量、强耦合的复杂对象，要实现高性能的控制效果，必须对其进行解耦，应用多变量非线性的逆系统理论，通过状态反馈进行动态解耦控制，从而将感应直线电机分解为转速和转子磁链独立的子系统，然后应用线性系统理论进行控制器的设计.为了抑制扰动，采用干扰观测器进行扰动补偿.仿真结果表明，这种控制方案有较好的动态和静态特性及抗扰性.     

基于自适应算法的无速度传感器技术的研究

阐述了异步电机转速估计基本原理，指出了常规方法所存在的问题。提出了一种基于模型参考自适应算法的无速度传感器技术，在这基础之上，进一步提出了一种新的自适应转速估计方法，仿真结果证实了这种新方法的正确性和可行性。     

二维双线性系统的稳态模型辨识方法

针对二维双线性系统，文章提出了一种辨识其稳态模型的方法，该方法仅利用设定点的阶跃信号作为辨识信号，因而简单实用，仿真结果也显示了该方法的有效性。     

双线性模型参数辨识的遗传算法

本文以遗传算法为基础,提出了一种辨识双线性离散动态系统模型参数的方法。该方法能够有效地克服噪声的污染,获得双线性系统参数的无偏估计值。应用该算法对双线性系统进行仿真表明,该方法辨识精度高,稳定性好。     

一类非线性系统的子空间预测控制

基于组合建模思想，处理非线性系统的建模问题，并将子空间预测控制推广到一类非线性状态空间模型描述的系统，首先将非线性受控对象进行输入输出线性化处理，然后辩识等价的线性模型，最终对此线性对象应用高级控制策略，当实际对象与线性化环节失配时，受空过程＋一化环节不具备理论上的线性关系，存在鲁棒性问题，通过数字仿真，验证在有失配的民政部下所建议方法的有铲性及鲁棒性     

Improved stochastic subspace method for identifying structural modal parameters

Stochastic subspace identification can be used to identify the modal parameters of a structure according to its dynamic response to ambient excitation. However, some high dimensional matrices (Toeplitz matrices) must be constructed in the process of identification, and lots of memory and computation time are cost to the singular value decomposition of these high dimensional matrixes. Stochastic subspace identification affects the computational efficiency seriously. Therefore, this paper investigates a new method for constructing lower-dimension Toeplitz matrices to improve the computing efficiency. Finally, a numerical simulation is presented to demonstrate the computing efficiency of the method. The result shows that the computing consumption of the proposed method is only 106％ the computing consumption of the traditional stochastic subspace identification while the identification accuracy is maintained.     

非线性系统的参数识别的小波方法

将小波理论应用于非线性系统的参数的识别中.首先将系统的微分方程投影到由Daubechies尺度函数张成的子空间中去,然后利用Daubechies小波的性质将系统微分方程转变为由未知参数构成的一个超越代数方程组,从而最终将系统参数识别问题转变为代数方程组的求解问题.     

复杂支撑梁桥中缺陷与边界条件的耦合识别

对各类边界条件的局部劣化梁桥进行了结构分析,引入弹性铰模拟局部劣化区对梁桥变形的影响,建立了含局部劣化梁的挠曲线近似表达式。在此基础上给出了对局部劣化复杂支撑梁的物性参数和边界条件进行耦合识别的算法。用有限元结构分析结果模拟传感器埋设点的挠度实测值,对两端固支超静定梁的断裂参数和边界条件进行耦合识别的算例结果表明,模型构造合理,迭代过程收敛快,算法简便,精度高。     

基于小波的LTV系统的参数识别

本文将小波理论应用于LTV(linear time-varying)系统的模态参数识别，首先将系统的微分方程投影到由Daubechies尺度函数张成的子空间中去，然后根据系统的输入及输出，求出在各个微小时间段上与系统相对应的微分方程的系数，最终实现在整个时间段上系统时变参数的识别。     

无自由边弹性薄板的损伤识别研究

针对含损伤的二维线弹性板的损伤识别问题展开研究 ,用变分原理对无自由边的线弹性薄板建立了含损伤的挠度函数表达式。以损伤物性参数为识别变量 ,建立泛函并取极值 ,得到识别向量的迭代公式 ,为避免非线性带来的病态问题 ,在迭代过程中 ,加入正则化技巧 ,讨论了最优解的特性 ,并给出了迭代算法的计算步骤     

基于随机子空间方法的框架结构模态辨识实验

由于近年来随机状态空间理论在结构系统识别中的应用有了很大的发展,尤其是随机子空间辨识方法的出现使得激励未知的系统辨识(或工作模态分析)问题成为可能.应用随机子空间辨识方法,针对一个4层的钢框架模型进行了模态辨识实验研究.在宽带随机信号加正弦信号的激励过程中,利用自相关函数表现出的周期振动成份剔除虚假模态.实际辨识结果说明了该方法的有效性,固有频率和模态振型实验分析结果均与有限元计算分析结构具有良好的一致性.