CN114157199A - 永磁同步电机的多参数辨识方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种永磁同步电机的多参数辨识方法，包括如下步骤：获取i_d＝0以及i_d＜0，时的电机运行数据，i_d为永磁同步电机d轴的电流，所述电机运行数据包括d轴的电流和电压、q轴的电流和电压以及电角速度；设置待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的范围，其中，R_s为定子电阻，L_d为d轴电感，L_q为q轴电感，ψ_f为转子永磁体在定子上耦合的磁链；将所述电机运行数据和所述待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f形成方程组，通过海鸥优化模型对所述方程组进行迭代计算，确定待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的值。本发明基于改进海鸥优化算法对永磁同步电机参数进行辨识，是一种对永磁同步电机参数辨识的新方法，对永磁同步电机参数进行辨识时，无需将电机参数设为固定值，也无需额外的测量仪器，具有成本低和活用件的特点。

Description

永磁同步电机的多参数辨识方法

技术领域

本发明涉及电机控制技术邻域，具体地，涉及一种永磁同步电机的多参数辨识 方法。

背景技术

永磁同步电机以其功率密度高、响应速度快、运行效率高等优点被广泛应用于 新能源汽车、工业制造、机器人和风力发电等领域。由矢量控制理论可知，永磁同 步电机优异的控制性能依赖于定子电阻、交直轴的电感和永磁体磁链等电机参数的 准确性，然而在电机运行过程中会随运行工况的变化在一定范围内变动，上述参数 会受到温度升高、磁场饱和以及负载扰动等多因素的影响，会使电机的定子电阻值 和电机绕组电感参数发生变化，从而偏离原始设计值，造成电机控制性能和运行效 率降低。

海鸥优化算法是基于生物行为启发的元启发式算法，其思想源于自然界中海鸥的迁徙和攻击行为，与遗传算法和粒子群算法相比，海鸥优化算法易于实现、参数 调整简单。但是，海鸥优化算法易陷入局部收敛，多样性差等问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种永磁同步电机的多参数辨识方法。

根据本发明提供的永磁同步电机的多参数辨识方法，包括如下步骤：

步骤S1：获取i_d＝0以及i_d＜0，时的电机运行数据，i_d为永磁同步电机d轴的电流，所述电机运行数据包括d轴的电流和电压、q轴的电流和电压以及电角速度；

步骤S2：设置待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的范围，其中，R_s为定子电阻，L_d为d轴电 感，L_q为q轴电感，ψ_f为转子永磁体在定子上耦合的磁链；

步骤S3：将所述电机运行数据和所述待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f形成方程组，通过海鸥优化模型对所述方程组进行迭代计算，确定待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的值。

优选地，所述永磁同步电机的数学模型为：

其中，i_d、u_d，分别为d轴的电流、电压，i_d、u_q分别为q轴的电流、电压，ω_r是电角 速度，R_s为定子电阻，L_d为d轴电感，L_q为q轴电感，ψ_f为转子永磁体在定子上耦合的磁 链。

优选地，在di_d/dt＝0、di_q/dt＝0在稳态条件下，将所述数学模型简化为：

在i_d＝0的控制策略下，所述数学模型简化为：

进而得到四个满秩的所述方程组：

其中，ω_e0为i_d＝0时的电角速度；ω_e1为i_d小于0时的电角速度。

优选地，通过海鸥优化模型对所述方程组进行迭代计算时包括如下步骤：

初始化海鸥优化算法，海鸥优化算法在搜索空间范围初始化海鸥位置：

其中，

为搜索空间的上限值，

为搜索空间的下限值，rand为[0，1]范围内的随机数；

海鸥迁徙；

海鸥攻击，进而将海鸥个体位置更新数学函数描述为：

其中，

代表海鸥个体与最佳搜索位置之间的距离，X、Y、Z为海鸥个体的坐标，

计算更新后的种群内的各海鸥的适应度函数，与原群体最佳海鸥个体进行比较，生 成新的最佳海鸥个体进行下一次迭代；

重复迁徙、攻击、更新步骤，直到迭代次数达到最大迭代次数，计算终止，确定待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的值。

优选地，在i_d＝0时计算所述电角速度时包括如下步骤：

控制永磁同步电机在额定转速以下且带有负载，对所述的永磁同步电机在静止旋转 坐标系下的三相定子电流分量i_a，i_b，i_c依次进行Clark变换、Park变换，获得了同步 旋转坐标系下的定子电流分量i_d0，i_q0；

将永磁同步电机的转速差进行pi调节得到i_q0 ^*，然后将i_q0 ^*与i_q0做差再进行pi调节得到u_d0；将i_d0 ^*＝0与i_d0的差值进行pi调节得到u_d0；

将u_d0和u_q0进行反Park变换得到静止旋转坐标系的定子电压分量u_α和u_β；

将u_α和u_β作为SVPWM的两个电压矢量，控制逆变器触发脉冲，形成空间电压矢量对所述的永磁同步电机进行闭环控制，测量出永磁同步电机的电角速度ω_e0。

优选地，在i_d＜0时计算所述电角速度时包括如下步骤：

将永磁同步电机置于额定转速以上且不带负载，对所述永磁同步电机在静止旋转坐 标系下的三相定子电流分量i_a，i_b，i_c依次进行Clark变换、Park变换，获得了同步旋 转坐标系下的定子电流分量i_d1，i_q1；

将永磁同步电机的转速差进行pi调节得到i_q1 ^*，然后将i_q1 ^*与i_q1做差再进行pi调节得到u_q1，将i_d1 ^*＝0与i_d1的差值进行pi调节得到u_d1；

将u_d1和u_q1进行反Park变换得到静止旋转坐标系的定子电压分量u_α和u_β；

将u_α和u_β作为SVPWM的两个电压矢量，控制逆变器触发脉冲，形成空间电压矢量对所述的永磁同步电机进行闭环控制，测量出电机的电角速度ω_e1。

优选地，所述适应度函数为根据永磁同步电机在同步旋转坐标系下的状态方程：

优选地，根据莱维飞行附加变量将所述位置更新数学函数形成为：

其中Le(θ)为莱维飞行附加变量。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

本发明基于改进海鸥优化算法对永磁同步电机参数进行辨识，是一种对永磁同步电机参数辨识的新方法，对永磁同步电机参数进行辨识时，无需将电机参数设为 固定值，也无需额外的测量仪器，具有成本低和适用性的特点。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本发明实施例中永磁同步电机进行参数辨识提供数据的电机运行流程图。

图2是本发明实施例中进行参数辨识的原理图。

图3是本发明实施例中电阻参数辨识的效果图。

图4是本发明实施例中d轴电感参数辨识的效果图。

图5是本发明实施例中q轴电感参数辨识的效果图。

图6是本发明实施例中磁链辨识的效果图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人 员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于 本发明的保护范围。

在本发明实施例中，本发明提供的永磁同步电机的多参数辨识方法，包括如下步骤：

步骤S1：获取i_d＝0以及i_d＜0，时的电机运行数据，i_d为d轴的电流，所述电机运行数据包括d轴的电流和电压、q轴的电流和电压以及电角速度；

步骤S2：设置待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的范围，其中，R_s为定子电阻，L_d为d轴电 感，L_q为q轴电感，ψ_f为转子永磁体在定子上耦合的磁链；

步骤S3：将所述电机运行数据和所述待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f形成方程组，通过海鸥优化模型对所述方程组进行迭代计算，确定待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的值。

在本发明实施例中，所述永磁同步电机的数学模型为：

其中，i_d、u_d，分别为d轴的电流、电压，i_d、u_q分别为q轴的电流、电压，ω_r是电角 速度，R_s为定子电阻，L_d为d轴电感，L_q为q轴电感，ψ_f为转子永磁体在定子上耦合的磁 链。

在di_d/dt＝0、di_q/dt＝0在稳态条件下，将所述数学模型简化为：

在i_d＝0的控制策略下，所述数学模型简化为：

进而得到四个满秩的所述方程组：

其中，ω_e0为i_d＝0时的电角速度；ω_e1为i_d小于0时的电角速度。

当采用i_d＝0的控制策略能够减少电机损耗，且能提高系统的功率因数。现在大多数只能辨识方法通常采用的策略是在定子d轴注入负序的弱磁电流。

图1是本发明实施例中永磁同步电机进行参数辨识提供数据的电机运行流程图，如 图1所示，在i_d＝0时计算所述电角速度时包括如下步骤：

控制永磁同步电机在额定转速以下且带有负载，对所述的永磁同步电机在静止旋转 坐标系下的三相定子电流分量i_a，i_b，i_c依次进行Clark变换、Park变换，获得了同步 旋转坐标系下的定子电流分量i_d0，i_q0；

将永磁同步电机的转速差进行pi调节得到i_q0 ^*，然后将i_q0 ^*与i_q0做差再进行pi调节得到u_d0；将i_d0 ^*＝0与i_d0的差值进行pi调节得到u_d0；

将u_d0和u_q0进行反Park变换得到静止旋转坐标系的定子电压分量u_α和u_β；

将u_a和u_β作为SVPWM的两个电压矢量，控制逆变器触发脉冲，触发逆变器的IGBT管，形成空间电压矢量对所述的永磁同步电机进行闭环控制，测量出永磁同步电机的电 角速度ω_e0。

在本发明实施例中，在i_d＜0时计算所述电角速度时包括如下步骤：

将永磁同步电机置于额定转速以上且不带负载，即将永磁同步电机置于弱磁环境下， 对所述永磁同步电机在静止旋转坐标系下的三相定子电流分量i_a，_ib，i_c依次进行Clark 变换、Park变换，获得了同步旋转坐标系下的定子电流分量i_d1，i_q1；

将永磁同步电机的转速差进行pi调节得到i_q1 ^*，然后将i_q1 ^*与i_q1做差再进行pi调节得到u_q1，将i_d1 ^*＝0与i_d1的差值进行pi调节得到u_d1；

将u_d1和u_q1进行反Park变换得到静止旋转坐标系的定子电压分量u_α和u_β；

将u_α和u_β作为SVPWM的两个电压矢量，控制逆变器触发脉冲，触发逆变器的IGBT管，形成空间电压矢量对所述的永磁同步电机进行闭环控制，测量出电机的电角速度ω_e1。

图2是在Matlab/Simulink环境下搭建的永磁同步电机模型采集数据进行参数辨识 的原理图，采集永磁同步电机运行过程中的数据i_d0，i_q0，i_d1，i_q1，u_d0，u_q0，u_d1，u_q1，以及w_e0， ω_e1。

在本发明实施例中，通过海鸥优化模型对所述方程组进行迭代计算时包括如下步骤：

初始化海鸥优化算法，海鸥优化算法在搜索空间范围初始化海鸥位置：

其中，

为搜索空间的上限值，

为搜索空间的下限值，rand为[0，1]范围内的随机数；

海鸥迁徙；

海鸥攻击，海鸥在迁徙过程中不断改变攻击角度和速度，并通过螺旋飞行方式攻击 猎物，位置更新数学函数描述为：

其中，

代表海鸥个体与最佳搜索位置之间的距离，X、Y、Z为海鸥个体的坐标，

计算更新后的种群内的各海鸥的适应度函数，与原群体最佳海鸥个体进行比较，生 成新的最佳海鸥个体进行下一次迭代；

重复迁徙、攻击、更新步骤，直到迭代次数达到最大迭代次数，计算终止，确定待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的值。

在海鸥优化算法中，设置函数变量的维数D，种群规模N，设置最大迭代数G，初始化个体位置。

在本发明实施例中，所述适应度函数为根据永磁同步电机在同步旋转坐标系下的状 态方程：

在本发明实施例中，根据莱维飞行附加变量将所述位置更新数学函数形成为：

其中Le(θ)为莱维飞行附加变量。

所述海鸥迁徙包括：

避免碰撞：通过附加变量A_s定义一个模型，从而避免相邻海鸥间的碰撞，计算公式

其中

表示一海鸥与其它的海鸥不发生碰撞的位置，

代表当前海 鸥的位置，t代表迭代次数，A_s是描述海鸥在搜索空间中移动的行为参数；

其中A_s＝f_c-(t×(f_c/G))，t＝1，2，3......G，f_c为控制变量A_s随迭代次数变化的幅值的参数，A_s随迭代次数由f_c降低到0，f_c的取值一般为2。

相邻经验：在A_s的控制下避免海鸥的位置冲突，海鸥群中的候选个体试图向最佳邻 居所在的方向移动探索最优值为

其中，

代表海鸥个体向最佳海鸥位置移动的位置，

代表全局最优海鸥个体位置，

代表海鸥个体当前位置，变量B由

公式计算，rand为0-1之间 的随机数；

最佳海鸥飞行阶段保持：更新其相对最佳搜索位置，

其中

代表个体与最佳搜索位置之间的距离。

所述海鸥攻击为：海鸥在飞行过程中可以不断改变攻角和速度，攻击猎物时，用螺旋运动对攻击猎物行为进行描述，螺旋运动表示为：X＝r×sink，Y＝r×sink，z＝r×k， r＝u×e^k×v，k表示随机角度值在[0-2π]范围内，v、u是海鸥群体成螺旋状攻击猎物 时的定值，r是海鸥形成的螺旋半径，e是自然对数的基数。

位置更新数学描述为：

海鸥的迁徙行为是海鸥优化算法的一个重要部分，其中附加变量A_s用来控制海鸥群 位置，避免海鸥在飞行的过程中发生个体间的碰撞，不产生重复的优化值，附加变量A_s对解决优化问题以及平衡算法有着重要作用。

常用的A_s的更新方式如下：A_s＝f_c-(t×(f_c/G))。

其中非线性递减控制因子的海鸥优化算法更新方式如下：

A_s＝f_c-f_c×(2×(t/G)×e^h-(t/G)²)，其中t为当前执行迭代次数，G为算法执行 的最大迭代次数，h为非线性系数，附加变量A_s的值受h的影响，增加A_s取值的随机性， 有助于保持种群的多样件。

莱维飞行附加变量为：

莱维飞行提供了一种随机游走机制来正确控制局部搜索，该种随机游走机制被用来 进一步缓解海鸥优化算法过早收敛的缺点，描述如下：

其中，

Γ(x)是Gamma函数，D和Δ为正态随机数，服从正态分布，

u表示步长，

增加莱维飞行后更新的海鸥群体更新位置算法部分为：

综上所述，本发明公开的一种基于改进海鸥优化算法的永磁同步电机多参数辨识方 法，所产生的有益技术效果包括：

1、在id＝0时电机带载运行，在id＜0时电机不带载运行，提高永磁同步电机参数辨识精确度。

2、本发明是基于改进海鸥优化算法对永磁同步电机参数进行辨识，是一种对永磁同步电机参数辨识的新方法，对永磁同步电机参数进行辨识，无需将电机参数设为固定值，也无需额外的测量仪器，具有成本低和适用性的特点。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上 述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改， 这并不影响本发明的实质内容。

Claims (8)

1.一种永磁同步电机的多参数辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：获取i_d＝0以及i_d＜0，时的电机运行数据，i_d为永磁同步电机d轴的电流，所述电机运行数据包括d轴的电流和电压、q轴的电流和电压以及电角速度；

步骤S2：设置待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的范围，其中，R_s为定子电阻，L_d为d轴电感，L_q为q轴电感，ψ_f为转子永磁体在定子上耦合的磁链；

步骤S3：将所述电机运行数据和所述待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f形成方程组，通过海鸥优化模型对所述方程组进行迭代计算，确定待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的值。

2.根据权利要求1所述的永磁同步电机的多参数辨识方法，其特征在于，所述永磁同步申机的数学模型为：

其中，i_d、u_d，分别为d轴的电流、电压，i_d、u_q分别为q轴的电流、电压，ω_r是电角速度，R_s为定子电阻，L_d为d轴电感，L_q为q轴电感，ψ_f为转子永磁体在定子上耦合的磁链。

3.根据权利要求2所述的永磁同步电机的多参数辨识方法，其特征在于，

在di_d/dt＝0、di_q/dt＝0在稳态条件下，将所述数学模型简化为：

在i_d＝0的控制策略下，所述数学模型简化为：

进而得到四个满秩的所述方程组：

其中，ω_e0为i_d＝0时的电角速度；ω_e1为i_d小于0时的电角速度。

4.根据权利要求1所述的永磁同步电机的多参数辨识方法，其特征在于，通过海鸥优化模型对所述方程组进行迭代计算时包括如下步骤：

初始化海鸥优化算法，海鸥优化算法在搜索空间范围初始化海鸥位置：

其中，

为搜索空间的上限值，

为搜索空间的下限值，rand为[0，1]范围内的随机数；

海鸥迁徙；

海鸥攻击，进而将海鸥个体位置更新数学函数描述为：

其中，

代表海鸥个体与最佳搜索位置之间的距离，X、Y、Z为海鸥个体的坐标，

计算更新后的种群内的各海鸥的适应度函数，与原群体最佳海鸥个体进行比较，生成新的最佳海鸥个体进行下一次迭代；

重复迁徙、攻击、更新步骤，直到迭代次数达到最大迭代次数，计算终止，确定待辨识参数R_s，L_d，L_q，ψ_f的值。

5.根据权利要求1所述的永磁同步电机的多参数辨识方法，其特征在于，在i_d＝0时计算所述电角速度时包括如下步骤：

控制永磁同步电机在额定转速以下且带有负载，对所述的永磁同步电机在静止旋转坐标系下的三相定子电流分量i_a，i_b，i_c依次进行Clark变换、Park变换，获得了同步旋转坐标系下的定子电流分量i_d0，i_q0；

将永磁同步电机的转速差进行pi调节得到i_q0 ^*，然后将i_q0 ^*与i_q0做差再进行pi调节得到u_d0；将i_d0 ^*＝0与i_d0的差值进行pi调节得到u_d0；

将u_d0和u_q0进行反Park变换得到静止旋转坐标系的定子电压分量u_α和u_β；

将u_α和u_β作为SVPWM的两个电压矢量，控制逆变器触发脉冲，形成空间电压矢量对所述的永磁同步电机进行闭环控制，测量出永磁同步电机的电角速度ω_e0。

6.根据权利要求1所述的永磁同步电机的多参数辨识方法，其特征在于，在i_d＜0时计算所述电角速度时包括如下步骤：

将永磁同步电机置于额定转速以上且不带负载，对所述永磁同步电机在静止旋转坐标系下的三相定子电流分量i_a，i_b，i_c依次进行Clark变换、Park变换，获得了同步旋转坐标系下的定子电流分量i_d1，i_q1；

将永磁同步电机的转速差进行pi调节得到i_q1 ^*，然后将i_q1 ^*与i_q1做差再进行pi调节得到u_q1，将i_d1 ^*＝0与i_d1的差值进行pi调节得到u_d1；

将u_d1和u_q1进行反Park变换得到静止旋转坐标系的定子电压分量u_α和u_β；

将u_α和u_β作为SVPWM的两个电压矢量，控制逆变器触发脉冲，形成空间电压矢量对所述的永磁同步电机进行闭环控制，测量出电机的电角速度w_e1。

7.根据权利要求4所述的永磁同步电机的多参数辨识方法，其特征在于，所述适应度函数为根据永磁同步电机在同步旋转坐标系下的状态方程：

8.根据权利要求4所述的永磁同步电机的多参数辨识方法，其特征在于，根据莱维飞行附加变量将所述位置更新数学函数形成为：

其中Le(θ)为莱维飞行附加变量。

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