CN113364380A - 一种电机参数确定方法及装置 - Google Patents

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CN113364380A CN202110911080.6A CN202110911080A CN113364380A CN 113364380 A CN113364380 A CN 113364380A CN 202110911080 A CN202110911080 A CN 202110911080A CN 113364380 A CN113364380 A CN 113364380A
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    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P21/00—Arrangements or methods for the control of electric machines by vector control, e.g. by control of field orientation
    • H02P21/14—Estimation or adaptation of machine parameters, e.g. flux, current or voltage
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Abstract

本发明公开一种电机参数确定方法及装置，涉及电子技术领域。电机参数确定方法，包括：获取电机初始电阻值；基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型；基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型；将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数，用成比例M估计自适应神经网络算法对模型进行更新，可以加快收敛速度并且减少了算法的整体复杂度，有效剔除较大的误差信号，对噪声的干扰进行剔除，保证算法的性能从而提高稳定性，也即是可以提高算法抗干扰能力，提升电机参数测量的准确性，提高电机的运行效率。

Description

一种电机参数确定方法及装置
技术领域
本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种电机参数确定方法及装置。
背景技术
随着控制理论的不断发展，以及永磁同步电机体积小、功率密度高、寿命长、高效率以及较快的响应速度等特点，永磁同步电机被广泛应用于电动汽车、家用电器和航空航天等领域。对于电机控制系统来说，获取准确的永磁同步电机参数至关重要，在永磁同步电机矢量控制系统中，使用的电机参数精确与否直接决定了系统性能的好坏。因此，永磁同步电机参数在线辨识技术越来越受到重视。
目前提出的在线参数辨识方法包括自适应神经网络算法。在永磁同步电机的电流环采样阶段，电流传感器采样会引入干扰噪声，调理电路中会引入运算放大器及其阻性电路有关的随机噪声，采样过程的控制线路等因素也会引入噪声，影响电流环性能，因此需要对噪声的干扰进行剔除来保证算法的性能从而提高电流环的稳定性。
传统的自适应神经网络算法抗干扰能力较差，导致电机参数测量不准确，导致电机性能下降，电机运行效率较低等问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电机参数确定方法及装置，以解决目前的电机参数测量不准确，导致电机性能下降，电机运行效率较低的问题。
第一方面，本发明提供一种电机参数确定方法，所述方法包括：
获取电机初始电阻值；
基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型；
基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型；
将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数。
采用上述技术方案的情况下，获取电机初始电阻值，基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型，基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型，将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数，使用成比例M估计自适应神经网络算法对模型进行更新，可以加快收敛速度并且减少了算法的整体复杂度，有效剔除较大的误差信号，对噪声的干扰进行剔除，保证算法的性能从而提高稳定性，也即是可以提高算法抗干扰能力，提升电机参数测量的准确性，提高电机的运行效率。
在一种可能的实现方式中，所述基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型，包括：
基于最小均方算法、M估计函数和成比例控制因子确定电机参数权值更新函数；
基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型。
在一种可能的实现方式中，所述基于最小均方算法和M估计函数确定电机参数权值更新函数，包括：
基于双曲正切函数和所述最小均方算法的误差值确定M估计函数；
基于电机参数权值和成比例参数确定成比例控制因子；
基于所述M估计函数和所述成比例控制因子确定所述电机参数权重更新函数。
在一种可能的实现方式中，所述M估计函数包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
表示M估计函数；
Figure DEST_PATH_IMAGE006
表示最小均方算法的误差值；
Figure DEST_PATH_IMAGE008
表示正切系数；
Figure DEST_PATH_IMAGE010
表示双曲正切函数；
Figure DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure DEST_PATH_IMAGE014
均表示误差值范围阈值，且
Figure 964794DEST_PATH_IMAGE012
小于
Figure 288459DEST_PATH_IMAGE014
。
在一种可能的实现方式中，所述成比例控制因子包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
表示第
Figure DEST_PATH_IMAGE020
个成比例控制因子；
Figure DEST_PATH_IMAGE022
表示成比例参数；
Figure DEST_PATH_IMAGE024
表示电机角速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE026
表示正则参数；
Figure DEST_PATH_IMAGE028
表示
Figure 320394DEST_PATH_IMAGE020
的范数；L表示成比例控制因子的总个数。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型，包括：
基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电感识别子模型、目标稳定阶段定子电阻识别子模型和目标永磁体磁链识别子模型。
在一种可能的实现方式中，所述目标稳定阶段定子电阻识别子模型包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE030
；
其中，所述
Figure DEST_PATH_IMAGE032
表示定子电阻的输入值；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE034
表示q轴电流值，所述
Figure DEST_PATH_IMAGE036
表示d轴上均值为0的6次谐波；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE038
表示定子电阻的输出值；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE040
表示定子电阻值；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE042
表示定子电阻的期望输出值；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE044
表示d轴上的电压值；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE046
表示q轴上均值为0的6次谐波；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE048
表示q轴上的电压值；所述
Figure 907147DEST_PATH_IMAGE024
表示电机角速度；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE050
表示电机的电感值；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE052
表示电机转子永磁体的磁链；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE054
表示下一时刻对应的定子电阻值；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE056
表示成比例控制因子；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE058
表示定子电阻正则参数；所述
Figure 52345DEST_PATH_IMAGE006
表示最小均方算法的误差值。
在一种可能的实现方式中，所述目标电感识别子模型包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE060
；
其中，所述
Figure DEST_PATH_IMAGE062
表示电感的输入值；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE064
表示滤波后的q轴电流直流分量；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE066
表示滤波后的直流电机角速度分量；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE068
表示电感输出值；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE070
表示电感的期望输出值；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE072
表示滤波后的d轴上的电压分量；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE074
表示下一时刻对应的电感值；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE076
表示参数系数；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE078
表示电感正则参数；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE080
表示电感值；
所述目标永磁体磁链识别子模型包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE082
；
其中，所述
Figure DEST_PATH_IMAGE084
表示永磁体磁链的输入值；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE086
表示永磁体磁链的输出值；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE088
表示永磁体磁链的期望输出值；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE090
表示下一时刻电机转子永磁体的磁链；所述
Figure DEST_PATH_IMAGE092
表示永磁体磁链正则参数。
在一种可能的实现方式中，所述电机初始电阻值为电机初始定子电阻值，所述获取电机初始电阻值，包括：
在所述电机的转子转速为0的情况下，将电机转子磁场方向电流输入至预先建立的初始阶段定子电阻模型，得到所述电机初始定子电阻值。
第二方面，本发明还提供一种电机参数确定装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取电机初始电阻值；
确定模块，用于基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的电机参数识别模型；
更新模块，用于基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型；
输出模块，用于将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数。
在一种可能的实现方式中，所述更新模块包括：
确定子模块，用于基于最小均方算法、M估计函数和成比例控制因子确定电机参数权值更新函数；
更新子模块，用于基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型。
在一种可能的实现方式中，所述确定子模块包括：
第一确定单元，用于基于双曲正切函数和所述最小均方算法的误差值确定M估计函数；
第二确定单元，用于基于电机参数权值和成比例参数确定成比例控制因子；
第三确定单元，用于基于所述M估计函数和所述成比例控制因子确定所述电机参数权重更新函数。
一种可能的实现方式中，所述M估计函数包括：
Figure 235327DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，
Figure 423731DEST_PATH_IMAGE004
表示M估计函数；
Figure 153790DEST_PATH_IMAGE006
表示最小均方算法的误差值；
Figure 229193DEST_PATH_IMAGE008
表示正切系数；
Figure 19295DEST_PATH_IMAGE010
表示双曲正切函数；
Figure 429416DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 697587DEST_PATH_IMAGE014
均表示误差值范围阈值，且
Figure 361917DEST_PATH_IMAGE012
小于
Figure 588499DEST_PATH_IMAGE014
。
在一种可能的实现方式中，所述成比例控制因子包括：
Figure 754426DEST_PATH_IMAGE016
；
其中，
Figure 436074DEST_PATH_IMAGE018
表示第
Figure 610704DEST_PATH_IMAGE020
个成比例控制因子；
Figure 867242DEST_PATH_IMAGE022
表示成比例参数；
Figure 533846DEST_PATH_IMAGE024
表示电机角速度；
Figure 143819DEST_PATH_IMAGE026
表示正则参数；
Figure 32010DEST_PATH_IMAGE028
表示
Figure 600394DEST_PATH_IMAGE020
的范数；L表示成比例控制因子的总个数。
在一种可能的实现方式中，所述更新子模块包括：
更新单元，用于基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电感识别子模型、目标稳定阶段定子电阻识别子模型和目标永磁体磁链识别子模型。
在一种可能的实现方式中，所述目标稳定阶段定子电阻识别子模型包括：
Figure 957557DEST_PATH_IMAGE030
；
其中，所述
Figure 761434DEST_PATH_IMAGE032
表示定子电阻的输入值；所述
Figure 645076DEST_PATH_IMAGE034
表示q轴电流值，所述
Figure 994149DEST_PATH_IMAGE036
表示d轴上均值为0的6次谐波；所述
Figure 963242DEST_PATH_IMAGE038
表示定子电阻的输出值；所述
Figure 54300DEST_PATH_IMAGE040
表示定子电阻值；所述
Figure 58028DEST_PATH_IMAGE042
表示定子电阻的期望输出值；所述
Figure 578002DEST_PATH_IMAGE044
表示d轴上的电压值；所述
Figure 34391DEST_PATH_IMAGE046
表示q轴上均值为0的6次谐波；所述
Figure 914492DEST_PATH_IMAGE048
表示q轴上的电压值；所述
Figure 241568DEST_PATH_IMAGE024
表示电机角速度；所述
Figure 198022DEST_PATH_IMAGE050
表示电机的电感值；所述
Figure 141708DEST_PATH_IMAGE052
表示电机转子永磁体的磁链；所述
Figure 825499DEST_PATH_IMAGE054
表示下一时刻对应的定子电阻值；所述
Figure 210344DEST_PATH_IMAGE056
表示成比例控制因子；所述
Figure 931175DEST_PATH_IMAGE058
表示定子电阻正则参数；所述
Figure 486790DEST_PATH_IMAGE006
表示最小均方算法的误差值。
在一种可能的实现方式中，所述目标电感识别子模型包括：
Figure 584059DEST_PATH_IMAGE060
；
其中，所述
Figure 292252DEST_PATH_IMAGE062
表示电感的输入值；所述
Figure 183985DEST_PATH_IMAGE064
表示滤波后的q轴电流直流分量；所述
Figure 229826DEST_PATH_IMAGE066
表示滤波后的直流电机角速度分量；所述
Figure 130786DEST_PATH_IMAGE068
表示电感输出值；所述
Figure 693485DEST_PATH_IMAGE070
表示电感的期望输出值；所述
Figure 146332DEST_PATH_IMAGE072
表示滤波后的d轴上的电压分量；所述
Figure 286326DEST_PATH_IMAGE074
表示下一时刻对应的电感值；所述
Figure 866343DEST_PATH_IMAGE076
表示参数系数；所述
Figure 408183DEST_PATH_IMAGE078
表示电感正则参数；所述
Figure 828669DEST_PATH_IMAGE080
表示电感值；
所述目标永磁体磁链识别子模型包括：
Figure 596905DEST_PATH_IMAGE082
；
其中，所述
Figure 964301DEST_PATH_IMAGE084
表示永磁体磁链的输入值；所述
Figure 360648DEST_PATH_IMAGE086
表示永磁体磁链的输出值；所述
Figure 906030DEST_PATH_IMAGE088
表示永磁体磁链的期望输出值；所述
Figure 20616DEST_PATH_IMAGE090
表示下一时刻电机转子永磁体的磁链；所述
Figure 929054DEST_PATH_IMAGE092
表示永磁体磁链正则参数。
在一种可能的实现方式中，所述电机初始电阻值为电机初始定子电阻值，所述获取模块包括：
获取子模块，用于在所述电机的转子转速为0的情况下，将电机转子磁场方向电流输入至预先建立的初始阶段定子电阻模型，得到所述电机初始定子电阻值。
第二方面提供的电机参数确定装置的有益效果与第一方面或第一方面任一可能的实现方式描述的电机参数确定方法的有益效果相同，此处不做赘述。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1示出了本发明实施例提供的一种电机参数确定方法的流程示意图；
图2示出了本申请实施例提供的另一种电机参数确定方法的流程示意图；
图3示出了本申请实施例提供的一种成比例M估计自适应神经网络辨识模型的结构示意图；
图4示出了本申请实施例提供的一种电机参数确定装置的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案，在本发明的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。例如，第一阈值和第二阈值仅仅是为了区分不同的阈值，并不对其先后顺序进行限定。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。
需要说明的是，本发明中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
本发明中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项（个）”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项（个）或复数项（个）的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项（个），可以表示：a，b，c，a和b的结合，a和c的结合，b和c的结合，或a、b和c的结合，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
图1示出了本申请实施例提供的一种电机参数确定方法的流程示意图，如图1所示，该电机参数确定方法包括：
步骤101：获取电机初始电阻值。
在本申请中，所述电机初始电阻值为电机初始定子电阻值，在所述电机的转子转速为0的情况下，将电机转子磁场方向电流输入至预先建立的初始阶段定子电阻模型，得到所述电机初始定子电阻值。
在获取电机初始电阻值之后，执行步骤102。
步骤102：基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型。
在本申请中，初始电机参数识别模型可以包括初始的电感的辨识模型、初始的永磁体磁链的辨识模型和初始的电阻的辨识模型。
在基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型之后，执行步骤103。
步骤103：基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型。
基于最小均方（Least mean square，LMS）算法、M估计函数和成比例控制因子确定电机参数权值更新函数，基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型。
在基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型之后，执行步骤104。
步骤104：将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数。
综上，采用本申请实施例提供的电机参数确定方法，获取电机初始电阻值，基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型，基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型，将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数，使用成比例M估计自适应神经网络算法对模型进行更新，可以加快收敛速度并且减少了算法的整体复杂度，有效剔除较大的误差信号，对噪声的干扰进行剔除，保证算法的性能从而提高稳定性，也即是可以提高算法抗干扰能力，提升电机参数测量的准确性，提高电机的运行效率。
图2示出了本申请实施例提供的另一种电机参数确定方法的流程示意图，如图2所示，该电机参数确定方法包括：
步骤201：获取电机初始电阻值。
在本申请中，所述电机初始电阻值为电机初始定子电阻值，在所述电机的转子转速为0的情况下，将电机转子磁场方向电流输入至预先建立的初始阶段定子电阻模型，得到所述电机初始定子电阻值。
具体的，可以使电机工作在
Figure DEST_PATH_IMAGE094
控制策略下的矢量控制中，也即是使电机工作在d轴电流等于零控制策略下的矢量控制中，在转子转速为零时，根据初始阶段的定子电阻模型，注入d轴电流实现定子电阻初步辨识。
在本申请中，忽略永磁同步电机的磁饱和及铁损时，可得其d轴、q轴同步旋转坐标系下的电压方程为：
Figure DEST_PATH_IMAGE096
（1）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE098
、
Figure DEST_PATH_IMAGE100
是电机d、q轴上的电压分量，R是定子的电阻，
Figure 304540DEST_PATH_IMAGE050
为电机的电感，
Figure DEST_PATH_IMAGE102
为电角速度，
Figure 551982DEST_PATH_IMAGE052
是转子永磁体的磁链；在考虑逆变器非线性因素时，得上式的离散域方程
Figure DEST_PATH_IMAGE104
（2）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE106
（3）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE108
是逆变器非线性产生的等效补偿电压；
Figure DEST_PATH_IMAGE110
是采样次数；
Figure DEST_PATH_IMAGE112
是转子的位置，
Figure DEST_PATH_IMAGE114
、
Figure DEST_PATH_IMAGE116
、
Figure DEST_PATH_IMAGE118
是电机的三相电流，
Figure DEST_PATH_IMAGE120
表示符号函数。在启动阶段，转子转速为0，对d轴注入电流来初步识别电阻值。即当
Figure DEST_PATH_IMAGE122
时，将（2）式转化为：
Figure DEST_PATH_IMAGE124
（4）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE126
、
Figure DEST_PATH_IMAGE128
、
Figure DEST_PATH_IMAGE130
、
Figure DEST_PATH_IMAGE132
为静止状态下电机的d、q轴电压和电流，对（4）式变换可得
Figure DEST_PATH_IMAGE134
（5）
上式实现了对定子电阻的初步辨识。
在获取电机初始电阻值之后，执行步骤202。
步骤202：基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型。
在本申请中，初始电机参数识别模型可以包括初始的电感的辨识模型、初始的永磁体磁链的辨识模型和初始的电阻的辨识模型。
具体的，可以在
Figure 655330DEST_PATH_IMAGE094
的控制策略下得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE136
（6）；
对（6）式中第一个式子平均后可得初始电感辨识模型：
Figure DEST_PATH_IMAGE138
（7）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE140
、
Figure DEST_PATH_IMAGE142
、
Figure DEST_PATH_IMAGE144
为滤波后的直流分量；
Figure DEST_PATH_IMAGE146
是均值为0的6次谐波，所以
Figure DEST_PATH_IMAGE148
的直流分量为0。
初始永磁体磁链
Figure 692425DEST_PATH_IMAGE052
的辨识模型：
Figure DEST_PATH_IMAGE150
（8）；
其中，初步电阻
Figure DEST_PATH_IMAGE152
、
Figure 116891DEST_PATH_IMAGE050
已经辨识出来，可得永磁体磁链
Figure 128709DEST_PATH_IMAGE052
的辨识模型，得到
Figure 76943DEST_PATH_IMAGE052
的辨识结果后，式（8）可进一步作为转速稳定时电阻
Figure DEST_PATH_IMAGE154
的辨识模型。
在基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型之后，执行步骤203。
步骤203：基于最小均方算法、M估计函数和成比例控制因子确定电机参数权值更新函数。
在本申请中所使用的自适应神经网络模型的基本算法为LMS算法：
Figure DEST_PATH_IMAGE156
（9）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE158
、
Figure DEST_PATH_IMAGE160
表示自适应神经网络辨识模型的输入和输出，
Figure DEST_PATH_IMAGE162
表示期望输出，
Figure DEST_PATH_IMAGE164
表示误差值，
Figure DEST_PATH_IMAGE166
表示权值，其中权值可看作自适应算法中待辨识的参数。在LMS算法的基础上，本发明进一步使用了变步长因子和M估计函数来对算法进行改进。
可选的，可以基于双曲正切函数和所述最小均方算法的误差值确定M估计函数；基于电机参数权值和成比例参数确定成比例控制因子；基于所述M估计函数和所述成比例控制因子确定所述电机参数权重更新函数。
具体的，所述M估计函数包括：
Figure 793095DEST_PATH_IMAGE002
（10）；
其中，
Figure 143173DEST_PATH_IMAGE004
表示M估计函数；
Figure 325893DEST_PATH_IMAGE006
表示最小均方算法的误差值；
Figure 777734DEST_PATH_IMAGE008
表示正切系数；
Figure 704102DEST_PATH_IMAGE010
表示双曲正切函数；
Figure 911617DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 265238DEST_PATH_IMAGE014
均表示误差值范围阈值，且
Figure 938796DEST_PATH_IMAGE012
小于
Figure 668854DEST_PATH_IMAGE014
。
Figure DEST_PATH_IMAGE168
；
Figure DEST_PATH_IMAGE170
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE172
取值范围为大于或者等于0.800，且小于或者等于0.999；
Figure DEST_PATH_IMAGE174
，
Figure DEST_PATH_IMAGE176
，N取值范围为大于或者等于5，且小于或者等于15，
Figure DEST_PATH_IMAGE178
表示取中间值函数。
进一步的，可以计算成比例因子
Figure DEST_PATH_IMAGE180
：
Figure DEST_PATH_IMAGE182
（11）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE184
表示第
Figure DEST_PATH_IMAGE186
个成比例控制因子，所述成比例控制因子包括：
Figure 773951DEST_PATH_IMAGE016
（12）；
其中，
Figure 439419DEST_PATH_IMAGE018
表示第
Figure 724907DEST_PATH_IMAGE020
个成比例控制因子；
Figure 120641DEST_PATH_IMAGE022
表示成比例参数，其取值范围为大于或者等于-1，且小于或者等于1；
Figure 175184DEST_PATH_IMAGE024
表示电机角速度；
Figure 11553DEST_PATH_IMAGE026
表示正则参数，其取值范围为大于或者等于-0.001，且小于或者等于0.1；
Figure 518758DEST_PATH_IMAGE028
表示
Figure 715253DEST_PATH_IMAGE020
的范数；L表示成比例控制因子的总个数。用
Figure DEST_PATH_IMAGE188
、
Figure 296407DEST_PATH_IMAGE004
取代权值更新函数
Figure DEST_PATH_IMAGE190
中的
Figure DEST_PATH_IMAGE192
和
Figure DEST_PATH_IMAGE194
，可得到成比例M估计自适应算法的权值更新函数
Figure DEST_PATH_IMAGE196
（13）。
在本申请中，通过成比例自适应M估计算法用成比例因子和M估计函数重新定义了LMS算法的权值更新公式，成比例因子可以加快收敛速度并且减少了算法的整体复杂度；使用M估计函数可以有效的剔除较大的误差信号，且能够充分利用误差信号中所包含的信息，对噪声的干扰进行一定程度的剔除，保证算法的性能从而提高电流环的稳定性，而采用双曲正切函数对M估计函数进行改进，可以使M估计函数更加平滑从而减小了系统的抖动，具有较大的实用价值。
在基于最小均方算法、M估计函数和成比例控制因子确定电机参数权值更新函数之后，执行步骤204。
步骤204：基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型。
在本申请中，可以基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电感识别子模型、目标稳定阶段定子电阻识别子模型和目标永磁体磁链识别子模型。
所述目标稳定阶段定子电阻识别子模型包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE197
（14）；
其中，所述
Figure 677579DEST_PATH_IMAGE032
表示定子电阻的输入值；所述
Figure 203238DEST_PATH_IMAGE034
表示q轴电流值，所述
Figure 688577DEST_PATH_IMAGE036
表示d轴上均值为0的6次谐波；所述
Figure 717713DEST_PATH_IMAGE038
表示定子电阻的输出值；所述
Figure 882502DEST_PATH_IMAGE040
表示定子电阻值；所述
Figure 629879DEST_PATH_IMAGE042
表示定子电阻的期望输出值；所述
Figure 918909DEST_PATH_IMAGE044
表示d轴上的电压值；所述
Figure 802551DEST_PATH_IMAGE046
表示q轴上均值为0的6次谐波；所述
Figure 400891DEST_PATH_IMAGE048
表示q轴上的电压值；所述
Figure 369984DEST_PATH_IMAGE024
表示电机角速度；所述
Figure 197126DEST_PATH_IMAGE050
表示电机的电感值；所述
Figure 200854DEST_PATH_IMAGE052
表示电机转子永磁体的磁链；所述
Figure 704517DEST_PATH_IMAGE054
表示下一时刻对应的定子电阻值；所述
Figure 160906DEST_PATH_IMAGE056
表示成比例控制因子；所述
Figure 526159DEST_PATH_IMAGE058
表示定子电阻正则参数；所述
Figure 384394DEST_PATH_IMAGE006
表示最小均方算法的误差值。
所述目标电感识别子模型包括：
Figure 324537DEST_PATH_IMAGE060
（15）；
其中，所述
Figure 268222DEST_PATH_IMAGE062
表示电感的输入值；所述
Figure 437166DEST_PATH_IMAGE064
表示滤波后的q轴电流直流分量；所述
Figure 149908DEST_PATH_IMAGE066
表示滤波后的直流电机角速度分量；所述
Figure 275600DEST_PATH_IMAGE068
表示电感输出值；所述
Figure 706582DEST_PATH_IMAGE070
表示电感的期望输出值；所述
Figure 679217DEST_PATH_IMAGE072
表示滤波后的d轴上的电压分量；所述
Figure 246464DEST_PATH_IMAGE074
表示下一时刻对应的电感值；所述
Figure 528410DEST_PATH_IMAGE076
表示参数系数；所述
Figure 446688DEST_PATH_IMAGE078
表示电感正则参数；所述
Figure 957434DEST_PATH_IMAGE080
表示电感值。
所述目标永磁体磁链识别子模型包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE198
（16）；
其中，所述
Figure 910347DEST_PATH_IMAGE084
表示永磁体磁链的输入值；所述
Figure 363194DEST_PATH_IMAGE086
表示永磁体磁链的输出值；所述
Figure 503188DEST_PATH_IMAGE088
表示永磁体磁链的期望输出值；所述
Figure 83205DEST_PATH_IMAGE090
表示下一时刻电机转子永磁体的磁链；所述
Figure 625045DEST_PATH_IMAGE092
表示永磁体磁链正则参数。
示例的，图3示出了本申请实施例提供的一种成比例M估计自适应神经网络辨识模型，也即是本申请中所述的目标电机参数识别模型的结构示意图，如图3所示，其中，
Figure 248793DEST_PATH_IMAGE158
、
Figure 876084DEST_PATH_IMAGE160
表示自适应神经网络辨识模型的输入和输出，
Figure 728633DEST_PATH_IMAGE162
表示期望输出，
Figure 390559DEST_PATH_IMAGE164
表示误差值，
Figure 188138DEST_PATH_IMAGE166
表示权值，其中权值可看作自适应算法中待辨识的参数。在LMS算法的基础上，本发明进一步使用了成比例M估计LMS算法确定权值。
在基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型之后，执行步骤205。
步骤205：将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数。
在本申请中，电机参数可以包括定子电阻、电感和转子磁链值，可以基于上述三个模型，可以实时计算出定子电阻、电感和转子磁链的大小。
综上，采用本申请实施例提供的电机参数确定方法，获取电机初始电阻值，基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型，基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型，将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数，使用成比例M估计自适应神经网络算法对模型进行更新，可以加快收敛速度并且减少了算法的整体复杂度，有效剔除较大的误差信号，对噪声的干扰进行剔除，保证算法的性能从而提高稳定性，也即是可以提高算法抗干扰能力，提升电机参数测量的准确性，提高电机的运行效率。
图4示出了本申请实施例提供的一种电机参数确定装置的结构示意图，如图4所示，该电机参数确定装置300包括：
获取模块301，用于获取电机初始电阻值；
确定模块302，用于基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的电机参数识别模型；
更新模块303，用于基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型；
输出模块304，用于将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数。
在一种可能的实现方式中，所述更新模块包括：
确定子模块，用于基于最小均方算法、M估计函数和成比例控制因子确定电机参数权值更新函数；
更新子模块，用于基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型。
在一种可能的实现方式中，所述确定子模块包括：
第一确定单元，用于基于双曲正切函数和所述最小均方算法的误差值确定M估计函数；
第二确定单元，用于基于电机参数权值和成比例参数确定成比例控制因子；
第三确定单元，用于基于所述M估计函数和所述成比例控制因子确定所述电机参数权重更新函数。
一种可能的实现方式中，所述M估计函数包括：
Figure 302724DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，
Figure 958965DEST_PATH_IMAGE004
表示M估计函数；
Figure 475397DEST_PATH_IMAGE006
表示最小均方算法的误差值；
Figure 175368DEST_PATH_IMAGE008
表示正切系数；
Figure 777251DEST_PATH_IMAGE010
表示双曲正切函数；
Figure DEST_PATH_IMAGE199
和
Figure 689712DEST_PATH_IMAGE014
均表示误差值范围阈值，且
Figure 60651DEST_PATH_IMAGE199
小于
Figure 947835DEST_PATH_IMAGE014
。
在一种可能的实现方式中，所述成比例控制因子包括：
Figure 771435DEST_PATH_IMAGE016
；
其中，
Figure 284325DEST_PATH_IMAGE018
表示第
Figure 509770DEST_PATH_IMAGE020
个成比例控制因子；
Figure 567855DEST_PATH_IMAGE022
表示成比例参数；
Figure 144330DEST_PATH_IMAGE024
表示电机角速度；
Figure 198261DEST_PATH_IMAGE026
表示正则参数；
Figure 278213DEST_PATH_IMAGE028
表示
Figure 772779DEST_PATH_IMAGE020
的范数；L表示成比例控制因子的总个数。
在一种可能的实现方式中，所述更新子模块包括：
更新单元，用于基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电感识别子模型、目标稳定阶段定子电阻识别子模型和目标永磁体磁链识别子模型。
在一种可能的实现方式中，所述目标稳定阶段定子电阻识别子模型包括：
Figure 305392DEST_PATH_IMAGE030
；
其中，所述
Figure 160084DEST_PATH_IMAGE032
表示定子电阻的输入值；所述
Figure 94542DEST_PATH_IMAGE034
表示q轴电流值，所述
Figure 760010DEST_PATH_IMAGE036
表示d轴上均值为0的6次谐波；所述
Figure 779918DEST_PATH_IMAGE038
表示定子电阻的输出值；所述
Figure 438302DEST_PATH_IMAGE040
表示定子电阻值；所述
Figure 492845DEST_PATH_IMAGE042
表示定子电阻的期望输出值；所述
Figure 63635DEST_PATH_IMAGE044
表示d轴上的电压值；所述
Figure 836419DEST_PATH_IMAGE046
表示q轴上均值为0的6次谐波；所述
Figure 32914DEST_PATH_IMAGE048
表示q轴上的电压值；所述
Figure 941964DEST_PATH_IMAGE024
表示电机角速度；所述
Figure 949235DEST_PATH_IMAGE050
表示电机的电感值；所述
Figure 943735DEST_PATH_IMAGE052
表示电机转子永磁体的磁链；所述
Figure 553708DEST_PATH_IMAGE054
表示下一时刻对应的定子电阻值；所述
Figure 710408DEST_PATH_IMAGE056
表示成比例控制因子；所述
Figure 747634DEST_PATH_IMAGE058
表示定子电阻正则参数；所述
Figure 370376DEST_PATH_IMAGE006
表示最小均方算法的误差值。
在一种可能的实现方式中，所述目标电感识别子模型包括：
Figure 784040DEST_PATH_IMAGE060
；
其中，所述
Figure 792316DEST_PATH_IMAGE062
表示电感的输入值；所述
Figure 444DEST_PATH_IMAGE064
表示滤波后的q轴电流直流分量；所述
Figure 844903DEST_PATH_IMAGE066
表示滤波后的直流电机角速度分量；所述
Figure 62258DEST_PATH_IMAGE068
表示电感输出值；所述
Figure 925040DEST_PATH_IMAGE070
表示电感的期望输出值；所述
Figure 569648DEST_PATH_IMAGE072
表示滤波后的d轴上的电压分量；所述
Figure 901403DEST_PATH_IMAGE074
表示下一时刻对应的电感值；所述
Figure 656870DEST_PATH_IMAGE076
表示参数系数；所述
Figure 374159DEST_PATH_IMAGE078
表示电感正则参数；所述
Figure 189668DEST_PATH_IMAGE080
表示电感值；
所述目标永磁体磁链识别子模型包括：
Figure 743141DEST_PATH_IMAGE082
；
其中，所述
Figure 302298DEST_PATH_IMAGE084
表示永磁体磁链的输入值；所述
Figure 130884DEST_PATH_IMAGE086
表示永磁体磁链的输出值；所述
Figure 117294DEST_PATH_IMAGE088
表示永磁体磁链的期望输出值；所述
Figure 423642DEST_PATH_IMAGE090
表示下一时刻电机转子永磁体的磁链；所述
Figure 520911DEST_PATH_IMAGE092
表示永磁体磁链正则参数。
在一种可能的实现方式中，所述电机初始电阻值为电机初始定子电阻值，所述获取模块包括：
获取子模块，用于在所述电机的转子转速为0的情况下，将电机转子磁场方向电流输入至预先建立的初始阶段定子电阻模型，得到所述电机初始定子电阻值。
综上，采用本申请实施例提供的电机参数确定装置，获取电机初始电阻值，基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型，基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型，将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数，使用成比例M估计自适应神经网络算法对模型进行更新，可以加快收敛速度并且减少了算法的整体复杂度，有效剔除较大的误差信号，对噪声的干扰进行剔除，保证算法的性能从而提高稳定性，也即是可以提高算法抗干扰能力，提升电机参数测量的准确性，提高电机的运行效率。
图5示出了本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。如图5所示，该电子设备400包括处理器410和数模转换器。
如图5所示，上述处理器410可以是一个通用中央处理器（central processingunit，CPU），微处理器，专用集成电路（application-specific integrated circuit，ASIC），或一个或多个用于控制本发明方案程序执行的集成电路。
如图5所示，上述电子设备400还可以包括通信线路440。通信线路440可包括一通路，在上述组件之间传送信息。
可选的，如图5所示，上述电子设备还可以包括通信接口420。通信接口420可以为一个或多个。通信接口420可使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信。
可选的，如图5所示，该电子设备还可以包括存储器430。存储器430用于存储执行本发明方案的计算机执行指令，并由处理器来控制执行。处理器用于执行存储器中存储的计算机执行指令，从而实现本发明实施例提供的方法。
如图5所示，存储器430可以是只读存储器（read-only memory，ROM）或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器（random access memory，RAM）或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器（electrically erasable programmable read-only memory，EEPROM）、只读光盘（compactdisc read-only memory，CD-ROM）或其他光盘存储、光碟存储（包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等）、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器430可以是独立存在，通过通信线路440与处理器410相连接。存储器也430可以和处理器410集成在一起。
可选的，本发明实施例中的计算机执行指令也可以称之为应用程序代码，本发明实施例对此不作具体限定。
在具体实现中，作为一种实施例，如图5所示，处理器410可以包括一个或多个CPU，如图5中的CPU0和CPU1。
在具体实现中，作为一种实施例，如图5所示，终端设备可以包括多个处理器，如图5中的处理器410。处理器中的每一个可以是一个单核处理器，也可以是一个多核处理器。
一方面，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令被运行时，实现上述实施例中由终端设备执行的功能。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机程序或指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序或指令时，全部或部分地执行本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、终端、用户设备或者其它可编程装置。所述计算机程序或指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机程序或指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是集成一个或多个可用介质的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，例如，软盘、硬盘、磁带；也可以是光介质，例如，数字视频光盘（digital video disc，DVD）；还可以是半导体介质，例如，固态硬盘（solid state drive，SSD）。
尽管在此结合各实施例对本发明进行了描述，然而，在实施所要求保护的本发明过程中，本领域技术人员通过查看附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现公开实施例的其他变化。在权利要求中，“包括”（comprising）一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。
尽管结合具体特征及其实施例对本发明进行了描述，显而易见的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本发明的示例性说明，且视为已覆盖本发明范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种电机参数确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取电机初始电阻值；
基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型；
基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型；
将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数。
2.根据权利要求1所述的电机参数确定方法，其特征在于，所述基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型，包括：
基于最小均方算法、M估计函数和成比例控制因子确定电机参数权值更新函数；
基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型。
3.根据权利要求2所述的电机参数确定方法，其特征在于，所述基于最小均方算法和M估计函数确定电机参数权值更新函数，包括：
基于双曲正切函数和所述最小均方算法的误差值确定M估计函数；
基于电机参数权值和成比例参数确定成比例控制因子；
基于所述M估计函数和所述成比例控制因子确定所述电机参数权重更新函数。
4.根据权利要求3所述的电机参数确定方法，其特征在于，所述M估计函数包括：
Figure 142513DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，
Figure 590812DEST_PATH_IMAGE002
表示M估计函数；
Figure 636129DEST_PATH_IMAGE003
表示最小均方算法的误差值；
Figure 562496DEST_PATH_IMAGE004
表示正切系数；
Figure 157295DEST_PATH_IMAGE005
表示双曲正切函数；
Figure 510916DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 309107DEST_PATH_IMAGE007
均表示误差值范围阈值，且
Figure 39166DEST_PATH_IMAGE006
小于
Figure 989936DEST_PATH_IMAGE007
。
5.根据权利要求3所述的电机参数确定方法，其特征在于，所述成比例控制因子包括：
Figure 514458DEST_PATH_IMAGE008
；
其中，
Figure 596683DEST_PATH_IMAGE009
表示第
Figure 117051DEST_PATH_IMAGE010
个成比例控制因子；
Figure 171595DEST_PATH_IMAGE011
表示成比例参数；
Figure 132597DEST_PATH_IMAGE012
表示电机角速度；
Figure 639802DEST_PATH_IMAGE013
表示正则参数；
Figure 727975DEST_PATH_IMAGE014
表示
Figure 902604DEST_PATH_IMAGE010
的范数；L表示成比例控制因子的总个数。
6.根据权利要求2所述的电机参数确定方法，其特征在于，所述基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型，包括：
基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电感识别子模型、目标稳定阶段定子电阻识别子模型和目标永磁体磁链识别子模型。
7.根据权利要求6所述的电机参数确定方法，其特征在于，所述目标稳定阶段定子电阻识别子模型包括：
Figure 814934DEST_PATH_IMAGE015
；
其中，所述
Figure 809435DEST_PATH_IMAGE016
表示定子电阻的输入值；所述
Figure 216146DEST_PATH_IMAGE017
表示q轴电流值，所述
Figure 996014DEST_PATH_IMAGE018
表示d轴上均值为0的6次谐波；所述
Figure 298819DEST_PATH_IMAGE019
表示定子电阻的输出值；所述
Figure 780616DEST_PATH_IMAGE020
表示定子电阻值；所述
Figure 194280DEST_PATH_IMAGE021
表示定子电阻的期望输出值；所述
Figure 330120DEST_PATH_IMAGE022
表示d轴上的电压值；所述
Figure 803826DEST_PATH_IMAGE023
表示q轴上均值为0的6次谐波；所述
Figure 772919DEST_PATH_IMAGE024
表示q轴上的电压值；所述
Figure 724695DEST_PATH_IMAGE012
表示电机角速度；所述
Figure 479155DEST_PATH_IMAGE025
表示电机的电感值；所述
Figure 123763DEST_PATH_IMAGE026
表示电机转子永磁体的磁链；所述
Figure 580153DEST_PATH_IMAGE027
表示下一时刻对应的定子电阻值；所述
Figure 335619DEST_PATH_IMAGE028
表示成比例控制因子；所述
Figure 911963DEST_PATH_IMAGE029
表示定子电阻正则参数；所述
Figure 993051DEST_PATH_IMAGE003
表示最小均方算法的误差值。
8.根据权利要求7所述的电机参数确定方法，其特征在于，所述目标电感识别子模型包括：
Figure 936736DEST_PATH_IMAGE030
；
其中，所述
Figure 230314DEST_PATH_IMAGE031
表示电感的输入值；所述
Figure 693788DEST_PATH_IMAGE032
表示滤波后的q轴电流直流分量；所述
Figure 414619DEST_PATH_IMAGE033
表示滤波后的直流电机角速度分量；所述
Figure 845601DEST_PATH_IMAGE034
表示电感输出值；所述
Figure 942870DEST_PATH_IMAGE035
表示电感的期望输出值；所述
Figure 824631DEST_PATH_IMAGE036
表示滤波后的d轴上的电压分量；所述
Figure 716364DEST_PATH_IMAGE037
表示下一时刻对应的电感值；所述
Figure 634641DEST_PATH_IMAGE038
表示参数系数；所述
Figure 286334DEST_PATH_IMAGE039
表示电感正则参数；所述
Figure 708088DEST_PATH_IMAGE040
表示电感值；
所述目标永磁体磁链识别子模型包括：
Figure 36301DEST_PATH_IMAGE041
；
其中，所述
Figure 176295DEST_PATH_IMAGE042
表示永磁体磁链的输入值；所述
Figure 130214DEST_PATH_IMAGE043
表示永磁体磁链的输出值；所述
Figure 672054DEST_PATH_IMAGE044
表示永磁体磁链的期望输出值；所述
Figure 171168DEST_PATH_IMAGE045
表示下一时刻电机转子永磁体的磁链；所述
Figure 798458DEST_PATH_IMAGE046
表示永磁体磁链正则参数。
9.根据权利要求1-8任一项所述的电机参数确定方法，其特征在于，所述电机初始电阻值为电机初始定子电阻值，所述获取电机初始电阻值，包括：
在所述电机的转子转速为0的情况下，将电机转子磁场方向电流输入至预先建立的初始阶段定子电阻模型，得到所述电机初始定子电阻值。
10.一种电机参数确定装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取电机初始电阻值；
确定模块，用于基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的电机参数识别模型；
更新模块，用于基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型；
输出模块，用于将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数。
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