考慮逆變器死區(qū)效應的永磁同步電機多參數辨識研究.pdf

1、永磁同步電機具有高運行效率、高功率/轉矩密度等特性，在工業(yè)領域中獲得了廣泛應用。然而在實際運行中，電機參數會受工況的影響而發(fā)生變化，所以電機參數的準確辨識對實現(xiàn)電機精確控制具有重要意義。永磁同步電機控制系統(tǒng)的在線參數辨識技術是以電壓方程為基礎的，由于實際控制系統(tǒng)中無法直接測量定子電壓值，因此需用控制器輸出的定子電壓參考值來代替。逆變器的死區(qū)效應會導致定子電壓參考值與實際值之間存在誤差，進而會對各電機參數的辨識精度造成影響。
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2、文在永磁同步電機矢量控制理論的基礎上，對永磁同步電機多參數在線辨識技術展開深入研究。論文首先介紹了永磁同步電機控制系統(tǒng)中電機參數辨識的現(xiàn)實意義以及國內外研究現(xiàn)狀。之后介紹了永磁同步電機的數學模型和矢量控制系統(tǒng)，并在補償逆變器死區(qū)效應的基礎上采用模型參考自適應算法對電機參數進行分步辨識。為了更有效地降低逆變器死區(qū)效應對電機參數辨識精度的影響，本文通過對電壓方程進行變換構建了一個不受逆變器死區(qū)效應影響的參數辨識模型，從而可以避免對誤差電壓進

3、行估算和補償，并且為了解決Adaline神經網絡辨識算法中辨識結果收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差之間的矛盾，在算法的權值計算中加入動量因子可調的動量項，通過合理地調整動量因子以提高辨識結果的收斂速度并降低其穩(wěn)態(tài)誤差。最后在永磁同步電機實驗系統(tǒng)平臺上對上述電機在線辨識策略進行實驗驗證，實驗結果表明:對逆變器死區(qū)效應的補償可以提高電機參數的辨識精度。在無誤差電壓辨識模型的基礎上，采用改進的Adaline神經網絡辨識算法對電機參數進行辨識，能夠快速、準確