抽油机用永磁同步电动机的参数在线辨识方法

针对抽油机用永磁同步电动机参数的在线估算问题,根据抽油机工作的特点,提出一种简易可靠的在线辨识方法,对定子电阻、d轴电感、q轴电感和永磁体磁链进行在线辨识。通过简单的算法计算出电机待辨识的参数,解决了参数在线识别方法的算法复杂和稳定性差的问题。     

改进粒子群算法在永磁同步电动机参数识别中的应用

应用改进粒子群优化算法(IPSO)来识别异步起动永磁同步电动机起动时的动态模型参数.永磁同步电动机异步起动时的电机动态模型采用状态微分方程表示.与遗传算法(GA)和标准粒子群算法(SPSO)相比较,仿真试验表明改进粒子群算法明显提高了识别参数的准确性,同时表明改进粒子群算法能更好地识别永磁同步电动机起动时动态模型的参数.     

基于小波变换和改进粒子群算法的同步电动机参数辨识

为准确辨识出同步电动机的参数,提出了小波变换和改进粒子群算法相结合的新算法。通过小波变换对三相突然短路电流进行消噪处理,有效地降低了采集噪声,提高了信噪比。根据同步电动机参数辨识数学模型,在标准粒子群算法的基础上应用了线性惯性权重方法,克服了其后期容易陷入局部最优的缺点,提高了参数的求解准确度。通过同步电动机动模试验,对短路电流进行采样研究分析。结果表明,所提算法能够正确辨识出同步电动机各参数,取得了很好的求解效果。     

采用测量电压的永磁同步电机多参数在线辨识

针对永磁同步电机多参数在线辨识存在欠秩、相互耦合、精度低等问题,该文提出一种采用测量电压的多参数在线辨识方法,同时在线辨识d、q轴电感、定子电阻和永磁体磁链4个参数。通过测量电压代替给定电压,消除了逆变器非线性因素对参数辨识的影响,提高参数辨识精度。通过高频正弦电压注入,先辨识d、q轴电感,然后再将电感辨识结果用于电阻和磁链的递推最小二乘辨识。这种分步辨识策略解决了欠秩问题。同时,在d轴注入方波扰动电流信号,进一步解决由于欠秩导致的参数辨识相互耦合的问题。实验结果证明,所提多参数在线辨识算法在加减速、突加突卸负载和不同温度下,均能准确辨识参数。     

粒子群算法在电动机辨识中的应用及研究

介绍了粒子群算法(PSO)及其实现电动机参数辨识的工作原理,总结了应用粒子群算法实现电动机参数辨识的国内研究状况,并指出了粒子群算法在电动机参数辨识领域以离线电动机工程应用为主的发展趋势.     

一种改进的永磁同步电动机参数在线辨识方法

本文提出了一种永磁同步电动机参数在线辨识的新方法。通过对永磁同步电动机在d-q坐标系下,标准最小二乘法形式的参数辨识模型的推导,利用带遗忘因子最小二乘法(FFRLS)对电动机定子电阻值和交直轴电感值进行在线辨识,借助以上辨识结果,采用模型参考自适应方法(MRAS)再辨识出电动机的永磁磁链。同时应用基于Popov超稳定性理论设计的PI自适应律,实现各种工况下电动机的永磁磁链在线辨识。以一台0.75kW永磁同步电动机为例进行了仿真与实验研究,仿真结果显示,该方法具有计算量较小、准确度较高且具有较佳的动态跟踪辨识特性。     

高速永磁同步电机滑模变结构一体化解耦控制

为了改善高速永磁同步电动机的控制性能,从永磁同步电动机的非线性动态数学模型出发,应用精确线性化理论并结合滑模变结构控制方法,将转速环与电流环结合在一起设计了一体化控制器,解决了小惯量高速永磁电机电磁与机械时间常数相接近,速度与电流之间的非线性耦合问题;设计了一种能够在一个数学模型中同时辨识转速与电机参数的自适应在线辨识方法,并实现了高速电机无位置传感器运行。仿真和实验表明,该控制系统具有良好的动、静态特性和鲁棒性。     

基于系统识别理论在线参数辨识的永磁同步电动机无传感器控制

我们在表面和隐极式永磁同步电动机(SPMSMs&IPMSMs)中实现了一种在线参数辨识方法及利用所辨识参数的无传感器控制。由于这种方法无需转子位置或转速来辨识电动参数,所以在无传感器控制中,所得的参数不受位置估算误差的影响。本文所述的方法可应用于所有类型的同步电动机。本文方法的效果在表面式永磁同步电动机和隐极式永磁同步电动机中均得到了验证。     

基于遗忘因子随机梯度永磁同步电动机参数辨识

永磁同步电动机具有响应快、精度高、转矩比高等诸多优点。在永磁同步电动机系统数学模型基础上,构建系统回归模型,并采用遗忘因子随机梯度算法(FSG)辨识回归模型参数。仿真实验结果表明FSG算法对永磁同步电动机系统的参数辨识一致收敛,和随机梯度算法(SG)相比,FSG算法对输出非敏感参数值辨识收敛速度和精度方面均有较大优势。     

一种新的自适应变异粒子群优化算法在PMSM参数辨识中的应用

高精度辨识永磁同步电机参数是进行控制器设计的基础。本文借鉴遗传算法中变异操作的思想,提出了一种基于自适应变异概率的混合变异粒子群优化算法,并将其应用于永磁同步电机参数辨识问题。本文首先在dq坐标系下建立永磁同步电机参数辨识模型,然后将该算法和几种变异粒子群算法用于永磁同步电机参数辨识,并在Matlab/Simulink中进行了对比验证。实验结果表明,该算法能提高定子电阻、d轴电感、q轴电感和转子磁链等参数的辨识精度,为提高永磁同步电机电机控制器性能提供了保证。