【摘要】：為了能夠?qū)崟r準(zhǔn)確地獲取鼠籠式異步電機(jī)轉(zhuǎn)子電阻,提出一種將遞推最小二乘法(recursive least square method,RLS)與模型參考自適應(yīng)法(model reference adaptive system,MRAS)相結(jié)合的轉(zhuǎn)子電阻在線辨識方法。該方法首先推導(dǎo)基于dq0坐標(biāo)系下標(biāo)準(zhǔn)最小二乘法形式的電機(jī)參數(shù)辨識模型,采用帶遺忘因子的遞推最小二乘算法辨識得出電機(jī)電感參數(shù);然后將上述辨識得到的電感值作為基于瞬時無功功率的模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)中的電機(jī)常數(shù),并采用基于波波夫超穩(wěn)定性理論設(shè)計的PI自適應(yīng)律,實現(xiàn)不同運行狀態(tài)下的轉(zhuǎn)子電阻在線辨識。以一臺5.5 kW異步電機(jī)為例進(jìn)行了仿真與實驗研究,仿真結(jié)果表明,文中方法適用于轉(zhuǎn)速波動明顯且轉(zhuǎn)子電阻變化較大的復(fù)雜運行工況,且具有計算量少、準(zhǔn)確度高以及較好的動態(tài)跟蹤辨識性能;進(jìn)行不考慮溫升與考慮溫升的轉(zhuǎn)子電阻在線辨識實驗對比,驗證了文中方法的正確性與有效性。
[Abstract]:In order to obtain the rotor resistance of squirrel-cage asynchronous motor in real time and accurately, an on-line rotor resistance identification method combining recursive least square method (recursive least square method,RLS) and model reference adaptive method (model reference adaptive system,MRAS) is proposed. In this method, the motor parameter identification model based on the standard least square method in dq0 coordinate system is derived, and the inductance parameters are obtained by using the recursive least square algorithm with forgetting factor. Then the inductance obtained above is regarded as the motor constant in the model reference adaptive system based on instantaneous reactive power, and the PI adaptive law based on Popov's hyperstability theory is adopted. The rotor resistance online identification is realized under different running conditions. The simulation and experiment of a 5.5 kW asynchronous motor are carried out. The simulation results show that the proposed method is suitable for complex operating conditions where the speed fluctuation is obvious and the rotor resistance changes greatly. High accuracy and better dynamic tracking identification performance; Experiments of rotor resistance identification without or without temperature rise are carried out to verify the correctness and effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室(華北電力大學(xué));
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51307050) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費項目~~
【分類號】：TM343

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2322655