本文選題：永磁同步電機 + 在線參數(shù)辨識��； 參考：《計算機仿真》2017年10期

【摘要】：永磁同步電機(PMSM)參數(shù)在線辨識,對于電機伺服系統(tǒng)的高精度控制和故障診斷等研究都具有重要意義。針對永磁同步電機d-q軸等效電磁參數(shù)的數(shù)學模型,為解決在線辨識過程中電機調(diào)速動作引起的辨識值波動問題,克服優(yōu)化方法實時跟蹤性能與穩(wěn)定性能之間的矛盾,引入了基于折息遞推最小二乘(RMD)的辨識方法,增加可調(diào)參數(shù)以解耦實時跟蹤性能與穩(wěn)定性能,并提出分段加權(quán)的折息因子以優(yōu)化折息因子作用方式。仿真結(jié)果表明,上述方法在抑制壞值干擾方面具有顯著效果,保證了辨識的快速精確與平穩(wěn)可靠。
[Abstract]:The on-line identification of PMSM parameters for PMSM is of great significance to the research of high precision control and fault diagnosis of motor servo system. Aiming at the mathematical model of the equivalent electromagnetic parameters of d-q axis of PMSM, in order to solve the problem of identification value fluctuation caused by the motor speed regulation in on-line identification, the contradiction between the real-time tracking performance and the stability performance of the optimization method is overcome. An identification method based on recursive least squares (RMD) is introduced to increase the adjustable parameters to decouple the real-time tracking performance and stability performance. A piecewise weighted folding factor is proposed to optimize the function of the inflexion factor. The simulation results show that the proposed method has a remarkable effect on the suppression of bad value interference, and ensures the fast, accurate and stable identification.
【作者單位】： 中國科學技術(shù)大學自動化系;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金資助項目(WK2100100017)
【分類號】：TM351

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