【摘要】：針對內(nèi)埋式永磁同步電機的反凸極特性及傳統(tǒng)參數(shù)辨識方法存在的缺陷,結(jié)合電機的數(shù)學(xué)模型提出了一種基于遺傳算法的參數(shù)辨識方法,該方法能同時辨識定子電阻、d軸電感、q軸電感和永磁體磁鏈四個參數(shù)。該方法所用的信號均為可直接檢測的狀態(tài)變量,從而減少了其他干擾對電機參數(shù)辨識的影響,提高了參數(shù)辨識的準(zhǔn)確性。仿真和實驗結(jié)果表明,利用遺傳算法進行參數(shù)辨識魯棒性強、收斂性好,在不同的轉(zhuǎn)速、不同的負(fù)載以及不同的控制策略下,四個待辨識參數(shù)也能夠在較短的時間內(nèi)收斂到真實值,具有較高的精度,同時也克服了一般遺傳算法對辨識參數(shù)初始值要求高的缺點。
[Abstract]:Aiming at the inverse salient characteristics of embedded permanent magnet synchronous motor (PMSM) and the defects of traditional parameter identification methods, a parameter identification method based on genetic algorithm (GA) is proposed, which can identify stator resistance at the same time, combined with the mathematical model of motor. D-axis inductance, Q-axis inductance and permanent magnet flux four parameters. The signals used in this method are all state variables that can be directly detected, thus reducing the influence of other disturbances on the identification of motor parameters and improving the accuracy of parameter identification. The simulation and experimental results show that the genetic algorithm is robust and convergent for parameter identification. Under different rotational speed, different load and different control strategies, the genetic algorithm has the advantages of robustness and convergence. The four parameters to be identified can converge to the real value in a relatively short time, which has high accuracy. At the same time, it also overcomes the shortcomings of the general genetic algorithm in requiring high initial values of the identification parameters.
【作者單位】： 清華大學(xué)電機系電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備安全控制和仿真國家重點實驗室;長園深瑞繼保自動化有限公司;江西省電力公司電力經(jīng)濟技術(shù)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51177084)
【分類號】：TM341

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2451737