【摘要】：為提高抽水蓄能電機模型辨識結(jié)果的精度,提出一種基于分塊Hankel矩陣的抽水蓄能電機擴展卡爾曼濾波(extended Calman filter,EKF)模型子空間循環(huán)辨識方法。首先,給出抽水蓄能電機磁場方程,建立基于EKF濾波器抽水蓄能電機模型,并利用電阻和電感的兩組狀態(tài)向量構(gòu)建兩組辨識模型,兩組模型協(xié)同工作構(gòu)建循環(huán)辨識算法;然后,引入子空間辨識策略,利用分塊Hankel矩陣建立相關數(shù)據(jù)估算方程,利用零空間投影進行輸入項刪除,降低辨識復雜度,采用最小二乘實現(xiàn)對系統(tǒng)參數(shù)矩陣的有效辨識;通過在Matlab平臺和硬件環(huán)境下的仿真實驗,驗證了所提算法在抽水蓄能電機轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)子電阻、勵磁電感等參數(shù)辨識上的有效性。
文內(nèi)圖片：
圖片說明：轉(zhuǎn)速誤差結(jié)果
[Abstract]:In order to improve the accuracy of the model identification results of pumped storage motor, a subspace cycle identification method of pumped storage motor extended Kalman filter (extended Calman filter,EKF) model based on block Hankel matrix is proposed. Firstly, the magnetic field equation of pumped storage motor is given, and the model of pumped storage motor based on EKF filter is established, and two sets of identification models are constructed by using two sets of state vectors of resistance and inductance, and the cycle identification algorithm is constructed by working together between the two groups of models. Then, the subspace identification strategy is introduced, the related data estimation equation is established by using the block Hankel matrix, the input item is deleted by zero space projection, the identification complexity is reduced, and the least square is used to realize the effective identification of the system parameter matrix. Through the simulation experiments on Matlab platform and hardware environment, the effectiveness of the proposed algorithm in the parameter identification of pumped storage motor speed, rotor resistance, excitation inductance and so on is verified.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學電氣與電子工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51407050)~~
【分類號】：TV734;TV743

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本文編號：2511683